La plupart des simulations interactives ont besoin d'un modele de detection de collisions. Cette detection necessite d'une part d'effectuer des requetes de proximite entre les entites concernees et d'autre part de calculer un comportement a appliquer. Afin d'effectuer ces requetes, les entites presentes dans une scene sont soit hierarchisees dans un arbre ou dans un graphe de proximite, soit plongees dans une grille d'enregistrement. Nous presentons un nouveau modele de detection de collisions s'appuyant sur deux piliers : une representation de l'environnement par des cartes combinatoires multiresolutions et un suivi en temps reel de particules plongees dans ces cartes. Ce modele nous permet de representer des environnements complexes tout en suivant en temps reel les entites evoluant dans cet environnement. Nous presentons des outils d'enregistrement et de maintien de l'enregistrement de particules, d'aretes et de surfaces dans des cartes combinatoires volumiques multiresolutions.

Exposure of eggs and larvae of the groundnut pest Aproaerema modicella to 50 mm of simulated rainfall produced by a mechanical simulator resulted in only small differences in survival. More than 89% of larvae in both treated and untreated groups survived.

To produce impressive virtual worlds, real-time crowd simulations require large and detailed scenes populated by agents with complex shapes and geometry. For efficiency reasons, these agents are usually approximated by point-like representations to optimize the performances of collision avoidance and interactions between agents. This paper addresses the issue of handling deformable polygonal agents with arbitrary shapes in real time crowd simulations. The proposed multiresolution framework supports environments with arbitrary topologies and provides tools for efficient proximity queries. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.