Renderización Escalable en Gráficos y Videojuegos

• Profesorado
• Horas semanales
• Competencias
• Objetivos
• Contenidos
• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía
• Capacidades previas

Profesorado

Responsable

• Antonio Chica Calaf ( )

Otros

• Marta Fairen Gonzalez ( )
• Oscar Argudo Medrano ( )

Horas semanales

Competencias

Competencias Técnicas de cada especialidad

Computer graphics and virtual reality

• CEE1.1 - Capacidad de comprender y saber aplicar las tecnologías actuales y las que en el futuro se utilicen para el diseño y evaluación de aplicaciones gráficas interactivas en tres dimensiones, tanto cuando prime la calidad de imagen como cuando lo haga la interactividad o la velocidad, así como comprender los compromisos inherentes y las razones que los ocasionan.

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

• CG3 - Capacidad para el modelado matemático, cálculo y diseño experimental en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación e innovación en todos los ámbitos de la Informática.

Competencias Transversales

Actitud frente al trabajo

• CTR5 - Tener motivación para la realización profesional y para afrontar nuevos retos, así como una visión amplia de las posibilidades de la carrera profesional en el ámbito de la Ingeniería en Informática. Tener motivación por la calidad y la mejora continua, y actuar con rigor en el desarrollo profesional. Capacidad de adaptación a los cambios organizativos o tecnológicos. Capacidad de trabajar en situaciones de falta de información y/o con restricciones temporales y/o de recursos.

Razonamiento

• CTR6 - Capacidad de razonamiento crítico, lógico y matemático. Capacidad para resolver problemas dentro de su área de estudio. Capacidad de abstracción: capacidad de crear y utilizar modelos que reflejen situaciones reales. Capacidad de diseñar y realizar experimentos sencillos, y analizar e interpretar sus resultados. Capacidad de análisis, síntesis y evaluación.

Básicas

• CB8 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• CB9 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Objetivos

1. Uso de modelos geométricos jerárquicos para la visualización de modelos muy grandes.
   Competencias relacionadas: CEE1.1, CG3, CTR5, CTR6,
2. Algoritmos para la simplificación de mallas de triángulos.
   Competencias relacionadas: CEE1.1, CG3, CTR5, CTR6,
3. Algoritmos de cálculo de visibilidad
   Competencias relacionadas: CEE1.1, CG3, CTR5, CTR6,
4. Navegación en entornos complejos
   Competencias relacionadas: CEE1.1, CG3, CB8, CB9, CTR5, CTR6,

Contenidos

1. Modelos geométricos jerárquicos
   Algoritmos de subdivisión del espacio (regular grids, octrees, BSP trees, Kd-trees), subdivisión de la escena (BVHs) y estructuras de datos basados ​​en memoria externa.
2. Estructuras de representación de mallas
   Estructuras de representación de mallas triangulares y poligonales: Independent face set, Indexed face set, Adjacency lists, Winged edge, Half edge, Corner table.
3. Simplificación de mallas de triángulos
   Introducción a los conceptos, operadores básicos y las métricas de error usados ​​en simplificación de geometría y topología. Su aplicación a la simplificación con conservación de la apariencia y simplificación de modelos gigantes en memoria externa.
4. Nivel de detalle
   Introducción a la idea de nivel de detalle a nivel de objeto y su aplicación a escenas compuestas de múltiples modelos (time critical rendering). Tipos de estrategias: discretas, continuas, y dependientes de la vista. Prevención de popping.
5. Cálculo de visibilidad
   Introducción a los conceptos básicos y algoritmos para el cálculo de visibilidad, incluyendo preprocesamiento de visibilidad, visibilidad desde punto y región, y el cálculo de la visibilidad usando la GPU. Compresión de PVS.
6. Navegación interactiva en entornos complejos
   Cómo estructurar modelos gigantes para la visualización en memoria externa de escenas de gran tamaño. El uso de visualización dependiente de la vista. Algoritmos para la detección de colisiones en modelos muy grandes.

Actividades

Actividad Acto evaluativo

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• Foundations of multidimensional and metric data structures - Samet, H, Elsevier ; Morgan Kaufmann, 2006. ISBN: 0123694469
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991003157309706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Real-time rendering - Möller, T.A. [et al.], CRC Press, 2018. ISBN: 9781138627000
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004153129706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Level of detail for 3D graphics - Luebke, D. [et al.], Morgan Kaufmann, 2003. ISBN: 1558608389
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002544279706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca

Complementaria:

• SIGGRAPH '08: ACM SIGGRAPH 2008 classes - David Kasik, Andreas Dietrich, Enrico Gobbetti, Fabio Marton, Dinesh Manocha, Philipp Slusallek, Abe Stephens, and Sung-Eui Yoon, Association for Computer Machinery , 2008.
  

Capacidades previas