Escrevo hoje para (orgulhosamente) apresentar meu software [GitHub] para percorrer grafos 3D. O faço quase que pedindo desculpas, porque sei do tédio que este tipo de conversa provoca nas pessoas.
Mas o fato é que este blog é totalmente dedicado ao lado nerd/geek das pessoas, e não pode haver nada mais nerdy-geeky do que isto.
Além disso, este trabalho representa a culminação de um esforço pessoal muito grande e eu preciso registrar a efeméride. Se você gosta de tudo o que é 3D, robótica, games, VR/AR isto pode te interessar.
Introdução
Estruturas de dados espaciais (isto é, em três dimensões) estão por toda parte — de motores de jogos à robótica e simulações científicas. Mas estruturas tradicionais de manipulação do espaço 3D como quadtrees e octrees funcionam melhor quando lidamos com posições. Quando o que importa é a orientação, essas estruturas perdem eficiência.
Como navegar por uma hierarquia rotacionando a visão, em vez de apenas seguir direções cartesianas?
Essa é a proposta do SpinStep.
O que é SpinStep?
SpinStep é um framework de travessia de árvores baseado em quatérnios [link], números especiais usados para representar rotações no espaço 3D. Em vez de seguir os ramos de uma árvore com base na distância entre eles, SpinStep seleciona caminhos com base na proximidade angular em relação à orientação atual.
Isso cria uma nova metáfora de navegação: não caminhamos do ponto A ao B, mas sim giramos em direção ao próximo nó do grafo.
Por que quatérnios? E por que agora?
Quatérnios são mais estáveis que ângulos de Euler e mais compactos que matrizes de rotação, classicamente usados para indexação de nós em 3D. São comuns em animação 3D, realidade virtual, engenharia aeroespacial e robótica. Mas seu uso em travesia de dados ainda é pouco explorado.
SpinStep propõe que, quando os dados são orientacionais por natureza, estruturas baseadas em rotação são mais naturais e precisas do que estruturas posicionais.
Desafios e Limitações
Essa abordagem traz desafios técnicos:
- Cálculo de distâncias angulares é mais pesado que comparações vetoriais simples.
- Pequenos erros de ponto flutuante afetam estabilidade da travessia.
- Faltam heurísticas padrão para definição de “distância” em espaços de rotação.
Mesmo assim, em muitos casos, o ganho em expressividade compensa a perda de desempenho.
Quando Vale a Pena?
SpinStep se destaca em nichos onde a orientação tem mais valor que a posição. Exemplos:
- Planejamento de juntas em robôs articulados.
- Travessia de cenas em VR baseada no ponto de vista do usuário.
- Inteligência artificial com campo de visão dinâmico.
- Simulações astrofísicas com caminhos orbitais.
- Geração procedural em superfícies esféricas ou planetas.
Mesmo em cenários sensíveis a desempenho, SpinStep pode atuar como um filtro inicial para reduzir o espaço de busca.
Melhorias Futuras
Como projeto em crescimento, o SpinStep pode evoluir em várias frentes:
- Aceleração com Numba ou Cython.
- Ferramentas visuais para debug e visualização da travessia.
- Integração com motores físicos ou bibliotecas de robótica.
- Estratégias alternativas de travessia com pesos e heurísticas.
Considerações Finais
O futuro da computação espacial depende de como organizamos e percorremos dados. SpinStep propõe uma nova lente: pensar menos em “eixos” e mais em rotações.
É um convite para explorar, adaptar, e, quem sabe, transformar como lidamos com orientação em estruturas complexas.
GitHub: [link]
Licença: MIT
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