并行碰撞检测算法进展：历史、分类与GPU优化

本文是一篇关于并行化碰撞检测算法的综述，着重探讨了在当今应用领域对实时碰撞检测性能提升的需求推动下，如何利用多核CPU和GPU的并行计算能力来优化碰撞检测算法。作者首先回顾了碰撞检测算法的历史发展，梳理了其演变过程和关键里程碑，强调了并行化在解决传统算法效率瓶颈中的重要作用。 文章将现有的碰撞检测算法从不同的角度进行了分类和归纳，涵盖了CPU和GPU并行化的多种方法。这其中包括了诸如网格划分、空间分割、粒子群优化等策略，每种方法都有其独特的实现原理和应用场景。作者深入剖析了这些算法的优点，比如并行化可以显著提高处理速度，尤其是在大规模场景中，但由于硬件资源管理和数据同步的挑战，某些算法在可扩展性、存储空间消耗和任务负载均衡上可能存在局限。 针对并行化算法的具体实现，文章详细讨论了算法的复杂度、内存占用和计算效率。例如，一些算法通过多线程并行执行减少了计算时间，但可能增加了内存压力；而基于GPU的并行算法通常能利用其大规模并行计算的优势，但也需要考虑GPU与CPU之间的数据传输问题。 最后，文章总结了当前并行化碰撞检测算法研究中的主要问题，如并行效率的瓶颈、算法间的比较和选择难题，以及跨平台优化的挑战。同时，对未来的研究方向提出了一些展望，包括更高效的并行策略、自适应算法设计、以及利用AI技术进行碰撞预测等。此外，文中还提供了常用的实验测试数据和评估标准，以便于读者理解和对比不同算法的性能表现。 这篇综述为从事碰撞检测算法开发和优化的科研人员提供了一个全面的视角，帮助他们理解并选择最适合特定应用场景的并行化策略，同时也为后续研究指明了潜在的技术突破点。