CN102323971A - 一种基于采样装置的多属性的雨的模拟方法 - Google Patents

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蒋康定
吴威
赵沁平
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Abstract

本发明公开了一种综合考虑雨滴的形态、速度、大小、雨量以及不同风场对雨的影响，进而建立与不同环境相对应的真实可信的雨模型方法，属于虚拟现实领域。本发明通过使用集成了高速相机、粒子动态分析仪、雨量器和风速仪的采样装置对真实的雨进行大量采样来获得雨滴的形态、大小、速度，雨量以及场景中的风速和风向，并全部录入数据库中。然后根据所需建模的雨的给定参数，与数据库中的参数进行匹配，计算出该情况最符合要求的雨的其他参数，从而进行建模。本发明克服了传统方法中可信度不高的缺点，实现了利用真实采样数据的多物理属性的雨的模拟。

Description

一种基于采样装置的多属性的雨的模拟方法
技术领域
本发明涉及对真实的雨进行采样并且对雨进行模拟的方法，属于虚拟现实技术领域。
背景技术
虚拟现实技术，是以沉浸性、交互性和构想性为基本特征的计算机高级人机界面。它综合利用了计算机图形学、仿真技术、多媒体技术、人工智能技术、计算机网络技术、并行处理技术和多传感器技术，模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能，使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中，并能够通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互。
虚拟现实技术发展至今，尚未解决的问题是虚拟和现实的相似度问题，即虚拟环境对现实世界的可信度与可用性问题。从数学建模和图形仿真得到的虚拟模型和虚拟环境，可以满足一定的用户感知体验，但是对真实世界却无法产生物理一致和延伸适用的实际效力。可信度和可用性已经成为虚拟现实技术进一步发展的突出问题。
雨是自然环境中的常见现象。下雨的场景很难被建模和渲染，这是因为雨滴、光线和环境复杂的交互机制。在雨中，有大量的移动雨滴，每个具有不同的外观。大雨滴下受到风的限制，由于人的视觉暂留，雨滴会形成雨线。
目前有关雨的采样装置非常少，还没有一套比较成熟的采样装置。在雨的模拟方面，尽管国内外都有相关研究，但是其模拟方法大多都是从计算机图形学的角度出发，只是在视觉上来模拟雨场景，脱离了真实的采样，缺乏可信度。正因如此，从真实的雨的采样出发来对虚拟环境中的雨进行模拟是虚拟现实技术发展的一个重要方向。
发明内容
本发明的目的是解决在虚拟环境中模拟真实可信的雨的问题，考虑了风场对雨形态的影响，提出一套能够对雨进行多属性采样的装置，提供一种通过对真的雨进行大量采样的方法，建立数据库，提升此方法的适用性，有效解决了对雨模拟的可信度问题。
为完成本发明的目的，本发明采用的技术方案是：基于采样装置的多属性的雨的模拟方法，包括：综合考虑雨滴的形态、速度、大小，雨量以及不同风场对雨的影响，使用雨的采样装置对真实的雨进行大量采样，将所得的数据组织为数据库存储，然后根据所需建模的雨的给定参数，与数据库中的参数进行匹配，计算出该情况最符合要求的雨的其他参数，进而建立与不同环境相对应的真实可信的雨模型。
所述的多属性的雨的采样装置，包括：高速相机，用于测量雨的形态；粒子动态分析仪，用于测量雨滴的速度、大小；雨量器，用于测量雨量；风速仪，用于测量风速和风向。
所述的对真实的雨的多属性采样方法由以下步骤组成：
1)对不同环境中的雨进行大量采集，尽可能多的获得不同环境下雨的物理信息。
2)将步骤1)所得大量的采样数据进行统计，得到雨滴的形态、大小、速度的分布情况。
3)将步骤1)得到的雨量与风场的风向和风速，以及步骤2)中得到的雨滴的形态、大小、速度的分布信息建立雨的控制数据，并用数据库有效的组织起来。
所述的建立与不同环境相对应的真实可信的雨模型方法，其步骤由以下组成：
1)根据应用需求所提供的参数或者由应用需求所提供的信息设定初始参数，与步骤3所得到的雨的数据库中进行匹配，得出符合应用需求的雨的控制数据；
2)由步骤1)中所得风场的风速信息确定雨线的倾角分布，由风场的风向信息确定雨线的倾角方向；
3)由步骤1)中所得雨量信息和雨滴的速度信息确定每秒产生雨线的数量；
4)由步骤1)中所得雨滴的形态和大小的分布信息来确定模拟的雨滴的大小与形态。
所述的根据应用需求所提供的参数或者由应用需求所提供的信息设定初始参数，与步骤3所得到的雨的数据库中进行匹配，其匹配方法具体步骤为：
1)根据需求的权重分别为雨滴的形态、大小、速度，雨量，风速以及风向设定影响力参数X1、X2…X6，由应用需求的侧重点决定Xn的大小，偏重某属性则某属性的影响力参数Xn较大，反之则小；
2)将初始参数与数据库中的每组样本逐个计算两者的相似度f(y，z)，其中f(y，z)＝∑(Xn*(Yn-Zn))，其中Yn为初始参数，代表着此次测试中所获得的雨的各项属性-Y1为雨滴的形态、Y2为雨滴的大小、Y3为雨滴的速度、Y4为雨量、Y5为风速以及Y6为风向，Zn为数据库中与初始参数相对应的一组雨的参数；
3)从所得结果中找出f(y，z)中值最小的一组控制数据，作为最佳匹配结果。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明模拟的雨具有多种物理属性，雨滴的形态、大小、速度，雨量，风速和风向都是由真实的采样数据得来的，可信度高；
(2)本发明提出了一套能对雨的雨滴的形态、大小、速度，雨量，风速和风向属性进行精确测量的装置；
(3)本发明考虑了风场对雨的形态的影响；
(4)本发明对真实的雨进行了大量采样，从而模拟出来的雨能够符合各种不同的要求。
附图说明
图1为本发明的多属性的雨的采样和模拟方法的流程图；
图2为本发明的多属性的雨的采样装置和方法示意图。
具体实施方式
基于采样装置的多属性的雨的模拟方法，包括：综合考虑雨滴的形态、速度、大小，雨量以及不同风场对雨的影响，使用雨的采样装置对真实的雨进行大量采样，将所得的数据组织为数据库存储，然后根据所需建模的雨的给定参数，与数据库中的参数进行匹配，计算出该情况最符合要求的雨的其他参数，进而建立与不同环境相对应的真实可信的雨模型。
上述的多属性的雨的采样装置，包括：高速相机，用于测量雨的形态；粒子动态分析仪，用于测量雨滴的速度、大小；雨量器，用于测量雨量；风速仪，用于测量风速和风向。
所述的对真实的雨的多属性采样方法由以下步骤组成：
1)对不同环境中的雨进行大量采集，尽可能多的获得不同环境不同雨的采样信息。
2)将步骤1)所得海量雨的采样数据进行统计，得到雨滴的形态、大小、速度的分布情况。
3)将步骤1)得到的雨量与风场的风向和风速，以及步骤2)中得到的雨滴的形态、大小、速度的分布信息建立雨的控制数据，并用数据库有效的组织起来。
所述的建立与不同环境相对应的真实可信的雨模型方法，其步骤由以下组成：
1)根据应用需求所提供的参数或者由应用需求所提供的信息设定初始参数，与步骤3所得到的雨的数据库中进行匹配，得出符合应用需求的雨的控制数据；
2)由步骤1)中所得风场的风速信息确定雨线的倾角分布，由风场的风向信息确定雨线的倾角方向；
3)由步骤1)中所得雨量信息和雨滴的速度信息确定每秒产生雨线的数量；
4)由步骤1)中所得雨滴的形态和大小的分布信息来确定模拟的雨滴的大小与形态。
所述的根据应用需求所提供的参数或者由应用需求所提供的信息设定初始参数，与步骤3所得到的雨的数据库中进行匹配，其匹配方法具体步骤为：
1)根据需求的权重分别为雨滴的形态、大小、速度，雨量，风速以及风向设定影响力参数X1、X2…X6，由应用需求的侧重点决定Xn的大小，偏重某属性则某属性的影响力参数Xn较大，反之则小；
2)将初始参数与数据库中的每组样本逐个计算两者的相似度f(y，z)，其中f(y，z)＝∑(Xn*(Yn-Zn))，其中Yn为初始参数，代表着此次测试中所获得的雨的各项属性-Y1为雨滴的形态、Y2为雨滴的大小、Y3为雨滴的速度、Y4为雨量、Y5为风速以及Y6为风向，Zn为数据库中与初始参数相对应的一组雨的参数；
3)从所得到的结果中找出f(y，z)中值最小的一组控制数据，作为最佳匹配结果。
本发明未详细阐述的部分属于本领域的技术人员公知技术。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于采样装置的多属性的雨的模拟方法，所述采样装置由高速相机、粒子动态分析仪、雨量器和风速仪组成，其特征在于：
(1)在不同的环境下采集大量雨的物理属性以及相应的风场信息；
(2)将所述采集的大量雨的物理属性以及相应的风场信息进行统计分析，得到雨滴的形态、大小、速度的分布情况；
(3)将雨的各物理属性的分布情况，以及对应的风场信息用数据库组织存储；所述雨的物理属性包括雨滴的形态、雨滴的大小、雨滴的速度以及雨量；所述风场信息包括风速和风向；
(4)根据订制的雨场景的参数，从数据库中匹配出最接近的一组数据；
(5)利用所述最接近的数据对雨进行模拟，从而得到真实可信的雨模型。
2.根据权利要求1中的方法，其特征在于：所述采样装置，包括：
高速相机，用于测量雨滴的形态；粒子动态分析仪，用于测量雨滴的速度、大小；雨量器，用于测量雨量；风速仪，用于测量环境中的风速和风向。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(2)中的统计分析得到的是在某一固定风场环境下以及一定雨量下雨滴的形态、大小、速度具体分布情况。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(3)具体为，
将雨滴的太小、速度、形态的分布情况和雨量一一对应于风场信息存储在数据库中。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(4)具体为
4.1)根据需求的权重分别设定雨滴的形态、大小、速度，雨量，风速以及风向的影响力参数为X1、X2…X6，由应用需求的侧重点决定Xn的大小，偏重某属性则某属性的影响力参数Xn较大，反之则小；
4.2)将权利要求1(4)中所述的订制的雨场景的参数与数据库中的每组样本逐个计算两者的相似度f(y，z)，其中f(y，z)＝∑(Xn*(Yn-Zn))，其中Yn为初始参数，代表着此次测试中所获得的雨的各项属性-Y1为雨滴的形态、Y2为雨滴的大小、Y3为雨滴的速度、Y4为雨量、Y5为风速以及Y6为风向，Zn为数据库中与初始参数相对应的一组雨的参数；
4.3)从所得结果中找出f(y，z)中值最小的一组控制数据，作为最佳匹配结果。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(5)中利用所得的数据对雨进行模拟，具体步骤为：
5.1)由风场的风速信息确定雨线的倾角分布，由风场的风向信息确定雨线的倾角方向；
5.2)由雨量信息和雨滴的速度信息确定每秒产生雨线的数量；
5.3)由雨滴的形态和大小的分布信息来确定模拟的雨滴的大小与形态。
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