kD-Tree Traversal Implementations for Ray Tracing on Massive Multiprocessors: A Comparative Study

Santos, André L. M.; Teixeira, João Marcelo X. N.; Farias, Thiago; Teichrieb, Verônica; Kelner, Judith

doi:10.1109/sbac-pad.2009.25

Cited by 8 publications

(4 citation statements)

References 8 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Ray traversal in kD-tree was heavily investigated on both CPU [17] and on GPU [33], [34], whereas beam traversal in kD-tree was seldom investigated. Until recently, Overbeck et al first extended the ray traversal algorithm to beam tracing to render images with soft shadow [35] on CPU, but to our knowledge, no previous algorithm has been raised for the optimization of GPU architecture in beam traversal in kD-tree.…”

Section: A Preprocessingmentioning

confidence: 99%

A Full 3-D GPU-based Beam-Tracing Method for Complex Indoor Environments Propagation Modeling

Tan

Long

2015

IEEE Trans. Antennas Propagat.

View full text Add to dashboard Cite

Ray tracing method is a popular method for predicting radio channel properties in indoor environments. Due to the discrete sampling of the space, the ray tracing method is time-consuming in obtaining accurate results. In this paper, an accurate and efficient GPU-based kD-tree-accelerated beamtracing method (GKBT), designed to run on GPU in parallel, is proposed, which overcomes the discrete sampling artifacts of ray tracing methods. The proposed method contains both an efficient beam-triangle intersection algorithm based on Pluecker coordinates and a kD-tree traversal algorithm extended to beam tracing to dramatically reduce the computation time. The simulated result shows great agreement with the measured result published in literature. Numerical experiments show that the GKBT is about ten times faster than the state-of-the-art ray tracing method. Finally, a simulated result for a realistic indoor environment is given, which shows that furniture has great influences on the ultrawide band (UWB) field distribution and channel performance.

show abstract

Section: A Preprocessingmentioning

confidence: 99%

A Full 3-D GPU-based Beam-Tracing Method for Complex Indoor Environments Propagation Modeling

Tan

Long

2015

IEEE Trans. Antennas Propagat.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…2) Using the GPUs for parallelizing the construction process for the data structures that can be used in the ray tracing. Other research work in this trend, designed new optimized structures suitable for GPU computing as [29,30].…”

Section: Rubin and Whittedmentioning

confidence: 99%

Enhanced Ray Tracing Algorithm for Depth Image Generation

Ahmed

Shedeed

Hegazy

2015

BJMCS

View full text Add to dashboard Cite

Ray tracing is a method to convert 3D image to high quality 2D realistic image. In traditional Ray tracing technique generating an image is an expensive process due to the large number of transmitted rays and the intersection tests of these rays with the scene primitives. This paper introduces an enhanced ray tracing (Enhanced RT) algorithm. In the proposed algorithm, merge sort algorithm is used to order triangles according to the minimum x coordinate. Then Binary Search algorithm is used to find the end index of the first triangle that has minimum x coordinate greater than the pixel x coordinate. This search limits the subset of the triangles that may intersect the ray, and hence, reduces the intersection calculation time. Experimental results show that the proposed algorithm decreased the execution time by 99.8% than the traditional ray tracing algorithm with high quality for the produced depth images for a standard Benchmark models. The implementation was done on an ordinary hardware without need to use the highly expensive parallel architecture hardware (as GPUs or Clusters) as in the other research in the same application. The proposed algorithm also achieved the highest successful hit rate in comparing to the most recent ray tracing algorithms.

show abstract

“…Una estructura jerárquica muy usada por los investigadores [2,6] es conocida como k d-trees. Recientemente, Dos Santos et al [17] ha investigado la implementación de estas estructuras en el GPU. Hoff et al [11] presenta una técnica de detección de colisiones geométrica, rasterizando imágenes y tratando pixeles sobre-escritos como colisiones.…”

Section: Trabajo Relacionadounclassified

Simulación de grandes multitudes con dinámica de grupos

Gyves¹,

Toledo²,

Rivalcoba³

et al. 2014

RCS

View full text Add to dashboard Cite

Resumen. La simulación de multitudes ha sido utilizada para crear ambientes urbanos vibrantes e inmersivos, en donde miles agentes virtuales se comportan como peatones reales. Muchos investigadores se han enfocado en simulaciones constituidasúnicamente de agentes individuales, sin embargo, en la realidad las multitudes están conformadas no solo de individuos, sino también de pequeños grupos de peatones que viajan juntos. En este trabajo presentamos un sistema que permite simular grandes multitudes, en el hardware gráfico, que además integra la noción de formación de pequeños grupos de agentes. Utilizamos una modificación de la técnica de fuerzas sociales para que los agentes naveguen en el ambiente virtual. Identificamos enésta un error de formulación que ocasiona que los agentes se atoren bajo circunstancias específicas y proponemos una solución. Los resultados experimentales muestran un cambio en la dinámica de la multitud, y el sistema completo es capaz de simular grandes multitudes de manera interactiva.Palabras clave: Simulación, grandes multitudes, dinámica de grupos. IntroducciónPlaneación urbana, educación, seguridad y entretenimiento, entre otras, son algunas de las aplicaciones de la simulación de multitudes hoy en día [3]. Aplicaciones de este tipo pueden utilizarse en lugares públicos para detectar el comportamiento anormal de la población, como en un partido de fútbol o en el sistema subterráneo de una ciudad. Por otro lado, la industria del cine las ha utilizado para crear escenas de grandes batallas o invasiones. Este trabajo se centra en aplicaciones que requieren simulaciones en tiempo real, como el primer ejemplo, por lo que es importante la optimización de los algoritmos utilizados.Estaárea ha sido estudiada por diversos investigadores en la actualidad, sin embargo, es sólo recientemente que se comenzaron a estudiar los grupos que se forman dentro de una multitud. Las simulaciones microscópicas son aquellas que se enfocan en estudiar el comportamiento de los individuos dentro de una multitud. Tradicionalmente, este tipo de simulaciones ha consideradó unicamente a los peatones de manera aislada, es decir, que no tienen ningún tipo de relación con algún otro peatón de la multitud. En la realidad, una multitud

show abstract

kD-Tree Traversal Implementations for Ray Tracing on Massive Multiprocessors: A Comparative Study

Cited by 8 publications

References 8 publications

A Full 3-D GPU-based Beam-Tracing Method for Complex Indoor Environments Propagation Modeling

A Full 3-D GPU-based Beam-Tracing Method for Complex Indoor Environments Propagation Modeling

Enhanced Ray Tracing Algorithm for Depth Image Generation

Simulación de grandes multitudes con dinámica de grupos

Contact Info

Product

Resources

About