Modelos de simulación en tiempo real de sistemas granulares mediante autómatas celulares

Resumen

Las herramientas de formación basadas en simulación y realidad virtual se han convertido en las últimas décadas en una potente herramienta para la formación y el entrenamiento de multitud de tareas, especialmente aquéllas que conllevan un coste o un riesgo elevado, Debido a las exigencias de este tipo de aplicaciones, los modelos dinámicos utilizados deben reproducir el comportamiento del sistema simulado con suficiente realismo como para que los hábitos adquiridos por los aprendices sean correctos. Además, deben ser suficientemente robustos y eficientes como para poder ejecutarse de forma interactiva en tiempo real. Dentro del ámbito de la simulación de maquinaria pesada, los sistemas granulares y la interacción con el terreno (arena, grava, material granel, etc.) forman parte de las tareas fundamentales que realiza el usuario. Sin embargo, como consecuencia de una metodología inadecuada, existe una deficiencia importante en los modelos existentes para simulación interactiva en tiempo real. A lo largo de este trabajo se revisa la metodología de modelado utilizada habitualmente, y se desarrolla un conjunto de modelos dinámicos para la simulación de sistemas granulares. Para conseguir modelos con un comportamiento suficientemente realista, se parte de estudios teóricos sobre el comportamiento de los sistemas granulares y la interacción con el suelo. A partir de estos estudios, y utilizando el modelo computacional de los Autómatas Celulares, se desarrolla un conjunto de modelos dinámicos que permiten la simulación interactiva de un sistema granular y una herramienta. Los modelos se validan utilizando los trabajos teóricos anteriores, y se analiza el significado de los parámetros para permitir su ajuste en función del tipo de material que se desee simular. Para conseguir una implementación eficiente de los modelos que permita la simulación en tiempo real, se analizan las propiedades estadísticas de la dinámica del sistema. Gracias a este análisis se consigue alcanzar un coste inferior a cuadrático respecto a las dimensiones del sistema simulado. Se revisan las técnicas de representación gráfica existentes y se mejora la representación de las zonas de flujo por medio de la utilización de técnicas de multitextura programadas en el procesador gráfico.