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障碍空间下复杂几何对象成本距离并行算法研究的任务书
一、任务背景与研究意义
现代科学技术发展迅速，进行计算性研究的需求越来越强烈，对高效的算法实现技术提出了更高要求。复杂几何对象是计算机计算及表示计算结果的基本数据结构之一，传统的数据模型和计算方法面对此类对象时，表现出很大的不足。在如今计算科学研究的推动下，解决计算高效性问题迫在眉睫，而并行算法便成为了其中的一个有效解决方案。随着高速多核处理器的普及，高效的并行算法可以抓住并将不同的处理器的能力和执行效率进行整合，提高整个计算机系统的执行效率。因此，在此背景下，研究障碍空间下复杂几何对象的成本距离并行算法，具有重要的理论和实际意义。
二、研究内容
1、障碍空间下复杂几何对象的定义及分类
障碍空间指的是在二维或三维的几何空间中，存在着一些障碍物，如建筑物、山峰、路障等，在这样的空间中，障碍物会对数据对象的形态、位置、运动以及传播等多种影响产生，导致对象的移动变得更为复杂，因此，障碍空间对于物体运动及传播的研究非常重要。复杂几何对象则是由许多基础对象组成，且基础对象之间的相对位置和相互作用很复杂和多样的几何物体，例如，多边形、三角形、曲面、非线性曲线、几何体等，存在于不同领域的计算应用中并深度关联。因此，研究此类对象的定义、分类及其运用场景具有重要意义。
2、障碍空间下复杂几何对象的成本距离算法
成本距离是一种基于网格距离的，用于描述复杂几何空间中薄膜的运动模拟和距离计算的一种算法，其计算量不高，易于实现，且对于不同情况下的几何物体，能够求出其最短距离等范数，可以说是一个通用型强的几何距离计算方法。然而，在障碍空间下使用成本距离算法，会受到障碍物所施加的影响，距离计算的复杂程度会加大，需要寻找更为精确并适应障碍空间的成本距离算法。
3、障碍空间下复杂几何对象的并行计算实现
并行计算实现即将计算任务分配给多个并行计算单元进行计算，以提高计算效率和时间，可有效提高算法的执行效率和处理能力，尤其能适应面向大规模并发和高性能计算的场景。在障碍空间下使用内存并行和流水线并行计算等技术，将计算任务分解在相互独立的处理器之间，从而提高计算速度和算法运行效率，能够更好的支持前端用户的高并发访问和大数据存储，降低访问时延和响应时间。因此，障碍空间下复杂几何对象的并行计算实现也是该研究工作的重要内容之一。
三、研究方法与技术路线
1、研究方法：
基于相关算法理论研究障碍空间下复杂几何对象的成本距离算法，并提出并行实现的策略。运用数学分析法、通用计算性算法、图像计算及图形图像处理技术、多线程并行计算等技术和方法进行研究。
2、技术路线：
（1）研究障碍空间下复杂几何对象的定义及分类，进行数学表示；
（2）分析成本距离算法，研究其在障碍空间下的适用性；
（3）基于该算法进行并行计算实现的策略研究，通过将算法分解、计算平衡等手段提高计算效率；
（4）进行实验验证和性能评估等工作，验证研究成果的实际效果，并对研究结果进行总结和归纳。
四、预期目标与研究意义
1、预期目标：
本研究旨在探讨障碍空间下复杂几何对象的成本距离并行算法，旨在提高障碍物空间下的操作处理准确率和速度，另外，借助该研究成果也可以为其他不同类型的空间计算领域提供参考和启示。
2、研究意义：
该研究可以为障碍物空间下的计算问题提供新的解决方案，解决了复杂几何对象在障碍空间下的数据计算问题，提高了算法性能，拓宽了相关领域的数据模型和计算方法。同时，该研究也对障碍物空间下的计算领域的发展提出了启示和指导，并且可以在智能移动机器人、自动驾驶、地质勘探、3D打印、机器视觉及工业设计等领域得到应用。