CN114037784A - 一种海洋场景漫游系统的构建方法 - Google Patents

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Abstract

一种海洋场景漫游系统的构建方法，涉及虚拟现实及计算机图像学技术领域，包括如下步骤：步骤1：虚拟海洋场景建模；步骤2：虚拟海洋场景漫游对象及场景对象建模；步骤3：基于斐波那契网格的局部感知模型进行鱼群运动行为规划设计；步骤4：人机交互过程及多用户协同漫游系统设计。本发明通过对海面高度场仿真中正余弦计算过程进行优化，提高了海面高度场绘制速率；基于斐波那契网格点分布对避障探测向量生成过程进行优化，提高了鱼群运动行为规划中避障探测向量的生成效率及分布的均匀性；采用多线程方式对鱼群仿真的计算过程进行优化，提高了场景中鱼群群体数量较大时的画面帧速率。

Description

一种海洋场景漫游系统的构建方法
技术领域
本发明涉及虚拟现实及计算机图像学技术领域，特别是涉及一种海洋场景漫游系统的构 建方法。
背景技术
近年来随着虚拟现实技术的发展，以其沉浸感(Immersive)、交互性(Interactive)、 智能化、想象性(Imagination)四大特性，使得信息的传播与感知更加真实和生动，因此采 用虚拟现实技术实时显示海洋环境，进行海洋环境漫游仿真系统的研究，已经成为当前建设 “数字海洋”重要研究方向之一。
虚拟现实技术除了逼真的直观视觉，还可以通过相关数据传感设备在多维信息感知空间 中建立交互，带来更加真实的体验。交互性是虚拟现实技术不可或缺的特性，是指漫游者可 以通过操作漫游载体与虚拟环境进行交互的过程。目前大多数虚拟海洋场景比较偏向于三维 场景的展示，对于场景中漫游载体的模型构建及交互操作的相关研究较少，因此开展水中漫 游系统构建的相关技术研究对于我国“数字海洋”计划及相关产业的发展具有理论意义和实 际应用价值。
在海洋场景漫游系统构建中，动态海面的构建及鱼群运动行为规划决定了海洋场景的最 终呈现效果。构建满足逼真性和实时性的大规模海面可以采用统计和谱的方法，此种方法由 于需要构造谱函数，所以建立的模型比较复杂且计算量较大。另外，目前鱼群运动行为规划 大多是基于Reynolds所提出的Flocking算法模型，该模型虽然能较好的模拟多个个体自然 的群聚行为，但是若要使个体具备避障能力，普遍的做法是以个体为起点，人为设置一定数 量密集排列的射线来探测个体周围障碍物，但是人为设置这些射线比较耗时，排布并不一定 “均匀”，对射线排布方式进行改变时操作复杂，且当群体规模较大(个体数量较多)时， 会由于计算机资源的限制产生画面卡顿。
发明内容
本发明提供了一种海洋场景漫游系统的构建方法，该方法能够提高海洋场景构建过程中 海面帧绘制速率，并针对基于Flocking算法的鱼群运动行为规划中避障探测射线分布不均匀 且调整费时、以及鱼群群体规模较大(个体数量较多)时由于计算机计算资源的限制而产生 的画面卡顿问题，提出了基于斐波那契网格的局部感知模型，使得避障探测向量分布均匀、 生成效率提高，且采用多线程的方式提高了鱼群仿真计算效率。
为达到上述目的，本发明的技术方案是：
一种海洋场景漫游系统的构建方法，包括如下步骤：步骤1：虚拟海洋场景建模；步骤2： 虚拟海洋场景漫游对象及场景对象建模；步骤3：基于斐波那契网格的局部感知模型进行鱼 群运动行为规划设计；步骤4：人机交互过程及多用户协同漫游系统设计。
优选的，所述的步骤1中包括3个部分，分别为：A、基于DEM离散数据的海底地形生成； B、基于方向谱函数的动态海面建模；C、水下漫游视觉效果模拟。
优选的，所述的部分A中，首先在“地理空间数据云”官网中获得DEM离散数据，并基于TIN生成算法和Grid生成算法转换为栅格数据，然后在Unity3D中通过Heightmap方法生成地形。
所述的部分B中，首先基于P-M频率谱和SWOP方向函数通过反演的方式推导出方向谱函 数，然后根据方向谱建立对应的海面高度场，最后基于PBR渲染管线对海面的纹理波动、光 滑度以及颜色进行调整，实现受风速、风向影响的动态海面；
所述的部分C中，通过基于线性插值的全局雾效法实现水下色彩渲染和不同视野距离的 模糊效果，模拟出水下漫游时的视觉效果。
优选的，所述的步骤2包括4个部分，分别为：D、船舶操纵运动模型构建；E、虚拟人骨骼动画模型构建；F、鱼类骨骼动画模型构建；G、海底植物模型构建；
所述的虚拟海洋场景漫游对象建模包括部分D和部分E；
所述的场景对象建模包括部分F和部分G。
优选的，所述的部分D中，首先基于MMG船舶操纵运动模型分析计算船舶运动中受到的 主体力及力矩，然后将外设控制输入，并与船舶舵角、螺旋桨转速相关联，建立船舶三自由 度操纵模型，最后通过粒子系统模拟船舶尾迹，完成船舶操纵模型建模；
所述的部分E中，首先对从互联网上获得的模型进行布线优化，然后对虚拟人漫游过程 中的动作关键帧进行设计，最后通过人体骨骼控制系统完成虚拟人骨骼动画建模；
所述的部分F中，首先在三维建模软件3DsMax中通过对点、线、面的推拉建立鱼类三维 模型，然后通过对其关键帧姿态的设计完成骨骼动画的制作，最后基于Alpha Test方法实现 UV纹理的映射，完成鱼类动画模型建模；
所述的部分G中，首先在3DsMax中通过点、线、面的推拉建立植物三维模型，并基于Alpha Test方法进行UV纹理映射，然后通过顶点Shader对模型顶点进行偏移，完成动态海底植物模型的构建。
优选的，所述的步骤3中，首先基于Flocking算法完成鱼类个体局部感知模型及群聚规 则的构建，实现可自由游动且可集结成群的鱼群动画效果，然后提出基于斐波那契网格的个 体局部感知模型，基于此模型可使个体实时探测视野范围内的障碍物并返回避障向量，通过 避障向量的权值叠加实现具有避障能力的鱼群运动行为规划设计，最后在Computershader中 采用多线程的方式实现动画的模拟。
优选的，所述的步骤4中，首先基于HTV VIVE虚拟现实交互设备分别完成虚拟人(潜水 员)及船舶漫游过程中的交互设计，使漫游者可以通过外设操纵虚拟人或船舶在虚拟海洋场 景中漫游，然后基于TCP/IP协议完成数据传输网络的搭建，设计不同的信令组成形式实现数 据传输过程中客户端和服务器端对所接收数据的识别与处理，完成多人协同漫游网络的搭建， 最后基于UGUI相关控件完成系统各模块的整合和系统UI界面的设计，完成海洋场景漫游系 统的构建。
本发明一种海洋场景漫游系统的构建方法的有益效果是：本发明通过对海面高度场仿真 中正余弦计算过程进行优化，提高了海面高度场绘制速率；基于斐波那契网格点分布对避障 探测向量生成过程进行优化，提高了鱼群运动行为规划中避障探测向量的生成效率及分布的 均匀性；采用多线程方式对鱼群仿真的计算过程进行优化，提高了场景中鱼群群体数量较大 时的画面帧速率。
附图说明
图1、随机离散点生成栅格数据示意图；
图2、时刻海面高度场仿真图；
图3、建立的船舶惯性坐标系与附体坐标系图；
图4、鱼类三维模型实例图；
图5、鱼类模型骨骼系统实例图；
图6、鱼游动过程关键帧动画实例图；
图7、鱼类模型Alpha Test渲染效果图；
图8、水草建模过程图；
图9、鱼类个体局部感知模型实例图；
图10、纬度分割示意图；
图11、斐波那契网格点生成图；
图12、个体射线探测图；
图13、个体视角探测范围图；
图14、个体探测障碍物实例图；
图15、避障修正向量计算示意图；
图16、鱼群避障仿真结果图；
图17、使用多线程的仿真流程图；
图18、系统各模块组成关系图；
图19、服务器消息处理流程图；
图20、客户端消息处理流程图；
图21、UI界面操作逻辑图。
具体实施方式
以下所述，是以阶梯递进的方式对本发明的实施方式详细说明，该说明仅为本发明的较 佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何 修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”“下”“左”“右”“顶”“底”“内” “外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了描述本发明和 简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以及特定的方位构造 和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
本发明的总体实施方案为：
一种海洋场景漫游系统的构建方法，包括如下步骤：步骤1：虚拟海洋场景建模；步骤2： 虚拟海洋场景漫游对象及场景对象建模；步骤3：基于斐波那契网格的局部感知模型进行鱼 群运动行为规划设计；步骤4：人机交互过程及多用户协同漫游系统设计；
所述的步骤1中包括3个部分，分别为：A、基于DEM离散数据的海底地形生成；B、基于方向谱函数的动态海面建模；C、水下漫游视觉效果模拟；
所述的部分A中，首先在“地理空间数据云”官网中获得DEM离散数据，并基于TIN生成算法和Grid生成算法转换为栅格数据，然后在Unity3D中通过Heightmap方法生成地形；
所述的部分B中，首先基于P-M频率谱和SWOP方向函数通过反演的方式推导出方向谱函 数，然后根据方向谱建立对应的海面高度场，最后基于PBR渲染管线对海面的纹理波动、光 滑度以及颜色进行调整，实现受风速、风向影响的动态海面；在此处进行海面高度场的函数 计算时，通过递推公式(7)(下文详述)简化了现有技术的计算中大量的正余弦计算，仿真 结果表明此方法可加快海面高度场的绘制速率；
所述的部分C中，通过基于线性插值的全局雾效法实现水下色彩渲染和不同视野距离的 模糊效果，模拟出水下漫游时的视觉效果；
所述的步骤2包括4个部分，分别为：D、船舶操纵运动模型构建；E、虚拟人骨骼动画模型构建；F、鱼类骨骼动画模型构建；G、海底植物模型构建；
所述的虚拟海洋场景漫游对象建模包括部分D和部分E；
所述的场景对象建模包括部分F和部分G；
所述的部分D中，首先基于MMG船舶操纵运动模型分析计算船舶运动中受到的主体力及 力矩，然后将外设控制输入，并与船舶舵角、螺旋桨转速相关联，建立船舶三自由度操纵模 型，最后通过粒子系统模拟船舶尾迹，完成船舶操纵模型建模；
所述的部分E中，首先对从互联网上获得的模型进行布线优化，然后对虚拟人漫游过程 中的动作关键帧进行设计，最后通过人体骨骼控制系统完成虚拟人骨骼动画建模；
所述的部分F中，首先在三维建模软件3DsMax中通过对点、线、面的推拉建立鱼类三维 模型，然后通过对其关键帧姿态的设计完成骨骼动画的制作，最后基于Alpha Test方法实现 UV纹理的映射，完成鱼类动画模型建模；
所述的部分G中，首先在3DsMax中通过点、线、面的推拉建立植物三维模型，并基于Alpha Test方法进行UV纹理映射，然后通过顶点Shader对模型顶点进行偏移，完成动态海底植物模型的构建；
所述的步骤3中，首先基于Flocking算法完成鱼类个体局部感知模型及群聚规则的构建， 实现可自由游动且可集结成群的鱼群动画效果，然后提出基于斐波那契网格的个体局部感知 模型，基于此模型使个体可以实时探测视野范围内的障碍物并返回避障向量，通过避障向量 的权值叠加实现具有避障能力的鱼群运动行为规划设计，最后在Computershader中采用多线 程的方式实现动画的模拟；仿真结果表明当鱼群规模较大(个体数量大于510)时，采用多 线程的方式可提高画面帧速率，可在计算资源有限的情况下实现大规模鱼群的模拟；本发明 首次将斐波那契网格应用在鱼群个体避障探测向量的生成中，可提高避障探测向量的生成效 率及分布的均匀性；
所述的步骤4中，首先基于HTV VIVE虚拟现实交互设备分别完成虚拟人(潜水员)及船 舶漫游过程中的交互设计，使漫游者可以通过外设操纵虚拟人或船舶在虚拟海洋场景中漫游， 然后基于TCP/IP协议完成数据传输网络的搭建，设计不同的信令组成形式实现数据传输过程 中客户端和服务器端对所接收数据的识别与处理，完成多人协同漫游网络的搭建，最后基于 UGUI相关控件完成系统各模块的整合和系统UI界面的设计，完成海洋场景漫游系统的构建。
以下依据总体实施方案说明具体实施方式：
步骤1：虚拟海洋场景的建模；
部分A、基于DEM离散数据的海底地形生成：
高程模型常常用来描述地形表面的起伏状态，传统的高程通常指的是等高线模型，当用 计算机对此高程模型进行表达时，成为数字高程模型。通常来说，数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)指的是利用有限的地理高程数据实现对地形的数字化表达。数字高 程模型DEM是表示区域D上的三维向量有限序列，用函数的形式描述为：
V＝(xi,yi,zi)i＝1,2,...,n (1)
式中，前两个值xi、yi为平面坐标，第三个值zi代表平面坐标对应的高程值。从“地理 空间数据云”官网初始获得的DEM数据通常不是呈网格状分布，而是随机离散的点，如图1 网格中离散点(非格栅交点)所示。通常需要将这些离散点经过数据处理和转换，生成栅格 数据点，如图1网格交点所示。本发明首先基于TIN算法将随机离散数据转换为不规则三角 网数据，再基于Grid生成算法转换为栅格数据，生成三维海底地形建模所需要的的灰度图像， 然后将此灰度栅格数据导入到Unity3D中采用Heightmap方法生成三维地形，最后根据地形 特征将纹理映射到地形的不同区域完成三维海底地形的制作。
部分B、海面仿真建模：
基于统计和谱的方法，首先采用频率谱和方向谱建立海面网格高度场，模拟海浪的动态 起伏，然后采用PBR渲染管线绘制出海面动态纹理。
高度场描述了平面各个位置的起伏高度，即对于二维空间中的给定点返回一个高度值， 在水面渲染过程中，海面高度场随着时间变化而展现出海面的起伏状态，海洋高度场是通过 将多个不同频率、相位、频率、方向的多个组成波进行叠加形成的。在计算机中模拟时，组 成波不是无限多个，而是有限个K，K的个数与组成波的方向离散个数M和组频率离散个数 N有关，满足K＝M×N。组成波的方向角也可被分成M段，间隔为Δθ＝(θM-θ1)/M。取xy面为平面，高度变换方向为z轴方向，此时海浪高度场χ(x,y,t)可写为：
Figure BDA0003228333140000071
其中，aij表示频率为ωi、传播方向与风向夹角为θj的组成波幅度，
Figure BDA0003228333140000074
表示组成波相位， 可由随机数发生器产生。幅度aij是未知量，可通过P-M频率谱及对应的方向谱反演求出aij为：
Figure BDA0003228333140000072
可推导得在xy平面上，采样点坐标为(x,y)的t时刻瞬时高度χ(x,y,t)为：
Figure BDA0003228333140000073
首先在Matlab中对海面高度场进行仿真，在xy平面x、y轴[-20,20]范围内以每0.5单 位长度取一个顶点，形成80×80的网格平面，然后依据海面高度场公式(2)将每个采样点的 瞬时高度值χ(x,y,t)存入数组Height中，再将Height中的值赋值给相应的顶点，便可绘制 出时刻t的海面帧。设置风速U＝12m/s，风向与X轴夹角θ＝π/6，每隔0.2s刷新一次，则t＝0 时刻的海面仿真结果如图2所示。
计算t时刻(x,y)处顶点的高度y(x,y,t)时，将海浪谱的角度离散为N份，频率离散为M 份，则由式(3)和式(4)可知此时刻一个顶点高度的计算需要经过M×N×5次余弦计算。假设M＝10、N＝10时，如图2-21所示面积80×80的高度场为例，计算每一帧动画需要经过10×10×5×80×80＝3200000次余弦计算。且这仅仅是对于80×80小面积海面的计算，对于大面 积海面而言，随着网格数的增加计算量也会成倍增加，造成帧速率降低，影响视觉效果。
为了解决绘制大面积海面时因余弦计算次数过而产生的多帧绘制速率变慢问题，本发明 对等间隔采样的余弦函数计算过程进行了优化。在本发明中，由于各个组成波的频率和方向 角都是被等间隔(频率间隔为Δω，方向角间隔为Δθ)采样的，所以对于组成波中的余弦和 正弦函数而言，仅需要通过三角函数计算出前两个采样点的值，同一行或同一列上的其它值 可以通过和差公式以加减和乘法运算求出。由于加减和乘法运算复杂度远低于三角函数运算， 所以此方法可提高整体算法的运算效率，提高画面帧绘制速率。
对于等差数列{θk}而言，满足θk+1＝θk+Δθ，则根据三角函数和差公式：
cosθk+cosθk+2＝2cosθk+1 cosΔθ (5)
sinθk+sinθk+2＝2sinθk+1 cosΔθ (6)
可得递推公式：
cosθk+2＝2cosθk+1 cosΔθ-cosθk (7)
sinθk+2＝2sinθk+1 cosΔθ-sinθk (8)
其中cosΔθ仅需在参数初始化时计算一次，可当常数对待。因此在计算各个cosθk值时， 仅需要使用三角函数计算出cosθ1和cosθ2，其余值cosθ3、cosθ4…cosθM可通过递推公式(7) 求出，实验证明此种方法可以有效提高帧绘制效率。
完成海面高度场建模后，获得海面网格起伏模型，但此时获得的仅仅是一个海水表面的 大致轮廓。为了弥补细节上的缺失，采用PBR渲染：将通过3DsMax制作的水面法线贴图(Normal Map)映射到水面轮廓上，通过对法线的扰动影响反射光，以实现模拟海面上细小的波纹的目 的。
部分C(这是一个标号，与前面的部分A、部分B及后面的部分D、部分E类似)、水下漫游视觉效果模拟：
用全局雾效法实现海下效果的模拟，增强在水下漫游时的真实感。全局雾效是通过线性 插值计算海下物体最终的渲染颜色，可由式(9)表示。
Figure BDA0003228333140000081
其中，CafterFog为最终渲染颜色，Cfog为全局雾颜色，Cobj为场景中物体颜色，f是摄像机与物体间距离z和雾浓度d的混合系数。混合系数f通过指数平方计算，如式(10)所示。
Figure BDA0003228333140000082
步骤2：虚拟海洋场景漫游对象及场景对象建模；
部分D、船舶操纵运动模型构建：
设船舶沿自身附体坐标系中三个坐标轴的纵向速度、横向速度、垂向速度分别为u、v、 w，绕着自身附体坐标系三个坐标轴的横倾角速度、纵倾角速度、艏摇角速度分别为p、q、r， 则两种坐标系如图3所示。其中，O1-X1Y1Z1坐标系为固定于地球表面的惯性坐标系，作为基准 参考坐标，O1X1轴指向正北，O1Y1轴指向正东，O1Z1指向地心。O-XYZ坐标系为随船附体坐标系， 坐标原点位于船舶模型重心位置，规定OX轴指向船首，OY指向右舷，OZ指向龙骨。
基于MMG船舶仅考虑由操作产生的船体主动力的纵向力X、横向力Y及艏摇力矩N，并假 设船体在运动过程中始终受到与运动方向相反的水流阻力为f，此时受力方程可由式(11) 表示。
Figure BDA0003228333140000091
部分E、虚拟人骨骼动画模型构建：
游泳是虚拟人在海洋场景漫游时最基础，也是出现频率最高的运动，它既可以作为一种 独立的动作产生位移，也可以作为其它动作的一种过渡状态。本发明选择蛙泳作为基础动作， 需要头部、胳膊、手、腰、胯、腿等多个部位的相互协调。以胳膊动作为例，连续的蛙泳动 作是向外划水、抓水、向内划水、双手伸直为基础不断循环的结果，其他部位在此过程中应 相互协调配合。在正常情况下，人完成蛙泳动作一个循环的时间大约是3秒，而人类眼睛的 视觉暂留现象是24帧，所以理论上大于24帧就可以视为流畅。因此，将蛙泳的单次动作循 环划分到72个时间片段中，完整一个循环分为4个步骤，每一个步骤占18帧。如表1所示 是对一个蛙泳动作循环中关键帧分布规划以及肢体姿态的简要描述。
表1蛙泳各阶段关键姿态分析
Figure BDA0003228333140000092
Figure BDA0003228333140000101
虚拟人的行为动画由前后关联的关键帧组成，每一帧代表了在不同时刻肢体的具体形态， 合理的帧位分配和选择，使得人物行为动画更加流畅自然。根据上表可确定在四个关键帧处 模型各部分的姿态表现以及各个关键帧阶段间的肢体动作变化，为了通过骨骼形态变化影响 模型网格的形变，进而实现对虚拟人物虚拟人物的姿态控制，现已经为骨骼系统分配合适的 蒙皮控制权重，同时利用图形控制器对骨骼的运动进行了约束，接着在3DsMax中设计生成完 整的蛙泳动画。由于在整个人物模型运动姿态设计的过程中，不会直接对骨骼或者模型网格 点进行操作，因此将选择过滤器设置为：S-图形，清除图形控制器在时间轴上的所有关键帧， 帧动画速率设置为24fps，时间轴长度设置为(1～6)秒，接着开启自动关键帧，以手腿伸直 形态为基础状态设计各关键帧处的运动姿态，主要流程如下。
第1帧：以手腕为轴心，左手顺时针、右手逆时针转动；小臂微微向向内侧弯曲，大臂 带动小臂以肩关节为轴心向身体后方转动大约45度；提升腰部和胸部控制图形位置，使它们 自然上倾，此时下肢部位的IK解算器可以使膝关节微曲，结合足部多轴心交互模型，旋转脚 踝控制图形，使其逐渐外翻大约45度；
第19帧：换气动作的开始时间点。大臂继续带动小臂旋转至胸前，在此过程中小臂以肘 关节为轴心逐渐旋转到与大臂呈90度夹角；继续提升腰部和胸部控制图形的位置，与此同时 将头部可脖子控制图形的位置向后上方拖动，使得头部逐渐旋转至于水平面呈75度方向处； 将大腿和小腿联合控制图形向两侧斜下方拉动，使得大腿带动小腿转动的同时，小腿以膝盖 为轴向大腿后侧弯曲；
第37帧：夹水动作开始时间点。向斜上方拖动链接小臂和大臂的控制图形，使得大臂在 向前伸直的同时小臂和大臂之间的夹角逐渐变到约180度；向下拖动链接胸部和腰部的图形 控制器，使腰部和胸部到水平位置；在第41帧之前拖动链接脖子和头部的图形控制器，将头 部恢复到面部朝下的位置；从42帧到45帧，拖动小腿图形控制器，使其与大腿夹角逐渐变 化到大约165度；从45帧到54帧拖动仅链接大腿的图形控制器，使两腿之间夹角逐渐减小 至0度；
第55帧：滑行动作的开始时间点。使用大臂图形控制器让大臂继续向内侧旋转至手部触 碰；拖动大腿图形控制器使双腿继续向内侧转动至双脚触碰；其余部位不发生形变；
第72帧：复制第一帧处各图形控制器的位置和旋转信息，使得动画的始末帧保持一致， 完成一次完整的蛙泳循环。
通过上述方式对关键帧姿态进行调节，并运用插值算法对相邻帧之间的姿态进行平滑后， 即可完整的实现一个蛙泳动作循环。
部分F、鱼类骨骼动画模型构建：
首先创建长方体并切换到NURMS形态，通过点线的推拉对鱼身不同部分建模，最后将它 们组合成完整的鱼三维模型，如图4所示。
鱼在平静状态下游动时，尾鳍摆动频率约为5-10Hz，胸鳍摆动频率约为10-20Hz，因此 在本发明中取尾鳍摆动频率为5Hz，胸鳍摆动频率为10Hz，即尾鳍摆动一次的同时胸鳍摆动 两次。将一次完成的动作循环划分为4个阶段，分布在48帧中，各关键帧的姿态描述如表2 所示。
表2鱼游动动画关键帧分析
Figure BDA0003228333140000111
Figure BDA0003228333140000121
根据模型的形态和表2对于动画关键帧分析，为模型添加骨骼系统并分配合适的权重， 同时利用图形控制器对骨骼的运动进行了约束。如图5所示,尾鳍骨骼01约束到控制图形01， 尾部骨骼02约束到图形01和图形02,尾部骨骼03约束到图形02，且设置图形01和02的约 束权重比为6:4；胸鳍骨骼05约束到控制图形04，骨骼04同时约束到图形04和图形05， 骨骼06约束到图形05，设置图形04和05的权重比为6:4，且同时约束到图形06。
接下来即可利用图形控制器对鱼类游动骨骼动画进行设置，首先将过滤器设置为S-图形， 删掉图形控制器在时间轴上的关键帧，然后调整动画帧速率为48fps，并将时间轴设置为1s， 开启自动关键帧，以图5所示的姿态为基础设计各关键帧。最终的鱼类游动动画部分关键帧 姿态如图6所示。
最后使用PhotoShop制作鱼类实例模型的Alpha通道纹理，采用Shader(着色器)透明 度测试的的方法对模型表面进行UV纹理映射，最终的鱼类模型如图7所示。
部分G、海底植物建模：
首先在3DsMax中建立水草模型，过程如图8所示。然后与鱼类三维模型构建过程相似， 采用Alpha Test方法完成模型的UV纹理映射，完成水草三维模型的构建。
海下植物随着海水的流动而摆动，摆动的幅度和水流速度有关，所以在虚拟海洋场景漫 游中，可以通过水草的摆动幅度来反映水流的速度。因此，本发明考虑以水流速度为自变量， 使模型的UV坐标发生偏移，模拟水草的动态效果。其中，水草是沿着Y轴向上生长的，且水 草根部Y轴方向坐标为0，在摆动时根部坐标不发生偏移。因此在本发明中，坐标偏移应满 足：
当顶点Y坐标靠近0时，认为是根部，根部坐标不发生偏移；
其它高度位置的顶点根据水流速度做不同幅度的周期摆动。
将根部坐标设置为原点坐标，对根部一定高度的顶点坐标偏移进行限制，使水草底部偏 移较，此时可实现虚拟海洋场景中水中植物随着水流速度和方向的改变而产生不同摆动的效 果。
步骤3：鱼群运动行为规划设计；
在虚拟海洋场景中，鱼类是必不可少的元素，而且常常以群组的形式出现。因此需要对 鱼类个体的运动路径和朝向进行控制，使它们具备群体行为表现。在步骤2制作得到的鱼类 骨骼动画模型基础上，首先基于Flocking算法得到自由游动的鱼群，然后再以权值向量的方 式为鱼群增加避障策略，最后利用GPU的并行计算方式对算法进行优化加速。
(1)基于Flocking算法的鱼群运动行为规划
Flocking(群聚)，指的是多个对象按照规律一起行动，而不是单个对象的个别行动。 对于同一集群中的每个个体而言，它们往往遵循着某种规则自组织形成集群并表现出看似可 预测的整体行动。鱼群是宏观空间群集自组织运动的代表，它们可以通过局部信息感知的方 式完成群体运动的协调一致。
首先应建立局部感知模型对周围环境进行信息感知，之后对获取到的信息进行融合处理 才能对个体运动进行控制。对于鱼群中个体而言，需要获得的是与其他个体之间的相对位置 信息。以二维坐标为例，个体局部感知模型如图9所示。个体O的视野半径为R，代表信息 感知的最大距离；视野角度为θ(θ＝2θmax，θmax表示两侧的最大探测角度，其中前向航向为 0°，左侧角度为正，右侧角度为负)，代表信息感知的最大角度。
如图9所示，对于个体O而言，首先利用场景全局位置数组中存储的鱼群个体位置信息 计算自身与场景中其他个体空间向量的模值，然后将模值与视野半径比较，最后将模值小于 视野半径的空间向量保存在自身的局部三维变量数组中，用来表示视野范围内与其他个体之 间的位置关系。
基于Flocking算法中的3个规则：凝聚、对齐和分隔。凝聚规则指每个个体都往其临近 单位的平均位置移动，目的是让距离较近的多个个体形成鱼群；对齐规则指每个个体运动时， 都要把自己对齐在其邻近个体的平均方向上，目的在鱼群运动过程使得相邻个体的方向基本 保持一致；分隔规则是指每个个体运动过程中，相邻个体之间要有一定的距离，目的是在鱼 群运动过程中要避免邻近个体相撞。通过以上三个规则的叠加，使鱼群表现出集群效果。
(2)基于斐波那契网格的Flocking群聚避障算法设计
若仅仅依靠凝聚、对齐、分隔这三个规则，那么会发生鱼群个体“穿透”障碍物的现象， 基于此问题，本发明对Flocking模型进行改进，以个体位置为起点向周围空间“均匀”发射 射线，基于射线碰撞检测的方法对个体周围环境进行感知。此时亟需解决的问题是如何在球 面上“均匀”地排列多个点。此处的“均匀”需要具备三个特点：均衡、密集、混乱。均衡 指宏观上看各处点的密度分布均衡；密集指各点之间没有较大的缝隙，以容纳更多的点而不 减少点的间距；混乱指从视觉上观察，点的排布似乎有规律但具体的规律却无法归纳。
综上采用斐波那契网格来产生所需的表面点分布。设球的半径为1，一共要取N个点， 则第n(1≤n≤N)个点的坐标(xn,yn,zn)可以由式(12)、(13)和(14)给出。
zn＝(2n-1)/N-1 (12)
Figure BDA0003228333140000141
Figure BDA0003228333140000142
其中常数
Figure BDA0003228333140000143
是黄金分割比。
由式(12)可知，各个点在z轴方向呈等差数列分布，相当于把球体沿纬度线切成相同 厚度(2/N)的N层，并在每一层厚度中点的表面上取点，如图10所示。各层的厚度相同 但是纬度的跨度不同，两极处的纬度跨度更大。此时，各层的侧面可以近似看成环面，在纬 度为θ处，环面半径为cosθ，环面宽度可由切线段近似表示，如图10虚线所示为球面切线， 则此侧面宽度可由图中切线表示，则侧面宽度为2/(N·cosθ)，故各环面面积均为4π/N，使 得切出来的各层满足侧面积相等。这个性质保证了点阵分布在宏观上的均匀性，不管在什么纬度，都是每隔4π/N面积取点。
式(13)和式(14)保证了各个点沿着经度成等差数列分布。如图11所示，从第n个点到第n+1个点，首先沿着经线向上爬，使得竖坐标增加2/N，然后沿着纬线旋转φ圈。斐波 那契网格对于φ的取值非常敏感，φ的值即使稍许偏离黄金分割比，点阵分布效果就会发生很大变化。
在图9所示局部感知模型的基础上，结合φ＝0.618生成的斐波那契网格，可获得能探测 周围障碍物的体模型。如图12所示，以个体为中心为起点，斐波那契网格点为终点，发射N 条最大长度为视野半径R的射线。考虑到实际情况，并没有使用全部的射线，而是取视野角θ 范围内的射线用于障碍物的碰撞检测，如图13中白色射线所示。
R和θ这两个参数决定了个体信息感知的空间范围，值越大表示对周围信息的感知能力越 强。取个体的正面朝向为自身局部坐标系的z轴，基于Unity3D射线碰撞检测，每一帧中对 按照zn从小到大、顺时针方向对感知空间范围内的射线进行遍历，直到在某个射向向量方向 上没有检测障碍物时，返回此方向向量。如图14所示，在视野范围中存在障碍物，通过遍历 可得到要避开障碍物时的最小角度方向向量(如图14中最右侧的长射线所示)。
基于斐波那契网格的局部感知模型，可以在每一帧中检测出与当前运动方向夹角最小的 避障方向。由此避障方向向量可计算得到对应的避障修正向量，指导个体进行避障。如图15 所示，对于第t帧的个体O而言，
Figure BDA0003228333140000151
向量是此时的速度方向向量；
Figure BDA0003228333140000152
向量是与当前方向 向量
Figure BDA0003228333140000153
夹角最小的避障方向向量；
Figure BDA0003228333140000154
表示模值为个体最大速度、方向与当前速度向量
Figure BDA0003228333140000155
相同的向量。
个体的速度是非均匀的，即在不同时刻
Figure BDA0003228333140000156
的模值和方向是随机变化的，为了能使个体 在检测到障碍物时总可以完美的绕过，在本发明中假定每个时刻的速度为其初始化的速度最 大值，用方向向量表示为
Figure BDA0003228333140000157
Figure BDA0003228333140000158
表示方向与
Figure BDA0003228333140000159
相同，模值为速度初始化最大值的向 量。通过
Figure BDA00032283331400001510
和
Figure BDA00032283331400001511
两者相减即可得到t时刻的避障修正向量
Figure BDA00032283331400001512
用
Figure BDA00032283331400001513
对当前速度方 向向量
Figure BDA00032283331400001514
修正后，即可得到下一时刻的速度向量
Figure BDA00032283331400001515
设个体在t时刻的速度方向向量为
Figure BDA00032283331400001516
结合Flocking群聚算法模型，个体基于避障向 量的Flocking鱼群避障算法可由式(15)表示。
Figure RE-GDA0003366405440000161
其中，βAvoidance表示避障修正向量
Figure BDA0003228333140000161
的权值，βcohesiom表示凝聚修正向量
Figure BDA0003228333140000162
的权值 参量，值与个体和邻近个体中心间的距离
Figure BDA0003228333140000163
成反比；βalign表示对齐修正向量
Figure BDA0003228333140000164
的权值 参量，和该个体方向
Figure BDA0003228333140000165
与邻近个体的平均方向向量
Figure BDA0003228333140000166
间的角度成正比；βseparate表示分隔修 正向量，和产生分隔向量的邻近个体间的距离成反比。
仿真效果如图16所示，立方体形物体以及周围的透明墙壁为障碍物，可以发现鱼群可以 在尽可能保证群聚的前提下绕过障碍物。在仿真过程中通过移动障碍物以阻碍其行进路径， 可以观察到鱼群仍然可以以群聚的方式避开障碍物。由此可以说明此避障方法可以对静态可 动态的障碍物以群聚的方式产生避障行为。
(3)算法优化
为了充分利用计算资源和提高运算效率，每一个鱼群个体的数据计算对应着一个线程。 当鱼群个数为numBoids时，则需要开启的线程组个数为numBoids/1024，每个线程组中有 1024个线程，表示每1024个个体对应一个线程组，且个体与线程组中的线程一一对应，计 算流程如图17所示。
仿真结果表明，个体数量较小时，随着个体数量的增加两者的FPS值都在降低，而且此 时使用GPU多线程的FPS值始终低于使用CPU的FPS值个体数量较大时，两者的FPS值均随 着个体数量的增加而降低，但是使用GPU多线程的FPS值高于使用CPU的FPS值。而且个体数量相同时，两者FPS速率的比值越来越大。表明当数据量增大时，使用GPU多线程对数据进行处理，可有效增加计算效率，且数据量越大效果越明显。
步骤4：人机交互过程及多用户协同漫游系统设计；
漫游系统除了要具备逼真的三维虚拟场景和场景对象，通常还需要让漫游者与场景之间 具备自然的交互性。场景模型的刚体碰撞特性让场景中的交互行为受到物理规律的约束，使 得漫游过程的交互体验更加真实，漫游网络的搭建可以实现多人的协同漫游，数据通信网络 的建立可以让多个漫游者之间进行信息交换，步骤1、2、3所设计的场景及场景对象模型基 础上建立了一个具备交互性和协同性的多人漫游系统。
(1)系统总体设计
虚拟海洋场景漫游系统的底层模块按照功能可分为四大部分，分别是网络通信模块、人 机交互模块、视景仿真模块和仿真计算模块，如图18所示。其中，人机交互模块通过设计用 户操作界面和用户漫游过程中的交互响应流程实现系统的可视化操作功能；仿真计算模块中 主要包含海洋高度场计算、基于MMG的船舶三自由度运动仿真模型、鱼群运动行为过程计算 三部分，实现了海洋高度场模拟，船舶操纵运动模型仿真以及鱼群运动过程的仿真；视景仿 真模块实现了三维画面显示功能，包括虚拟海洋场景及场景对象三维模型的建立、水下效果 模拟、船舶尾迹模拟等；网络通信模块为多人协同漫游仿真提供底层功能的支持。人机交互 模块、视景仿真模块和仿真计算模块可构成单用户漫游系统，网络通信模块的加入可在单用 户漫游系统的基础上通过网络数据传输实现多用户协同漫游。
(2)漫游及交互过程设计
本发明共有两种漫游方式：潜水员漫游和船舶漫游。
潜水员在海洋场景中漫游时，应具有两种姿态：前进时的游动姿态和停止前进时的悬浮 姿态，两种姿态的骨骼动画均已在3.2节设计制作完成。其中，游泳动作的一个循环为72帧， 悬浮动作的一个循环为30帧。为了便于潜水员在不同情况下切换运动姿态，先将同一模型的 两个骨骼动画合并。在合并前，要确保模型一致、模型蒙皮与骨骼的对应关系一致、骨骼蒙 皮的权重配置一致，本发明的两组骨骼动画模型均是在同一模型的蒙皮权重配置完成后才进 行关键帧设计，因此满足合并条件。骨骼动画合并过程主要分两步：骨骼动画保存和动画加 载，过程如下：
骨骼动画保存：选中悬浮动作骨骼动画模型的所有骨骼及骨骼控制器，保存动画的0-30 帧；
骨骼动画加载：打开游动动作骨骼动画模型文件，点击加载动画，将保存的悬浮动作骨 骼动画以绝对方式插入于75帧，此时可获得总帧数为105帧的骨骼动画，其中0-72帧为游 动动画，75-105帧为悬浮动画。
将合并后的骨骼动画导入Unity3D，利用Unity3D的动画修改器对动画的0-72帧和75-105帧进行分割，分别命名为swimming和float。接着使用HTC VIVE手柄控制潜水员漫游时的方向和动作切换。
本发明所使用的的船舶是步骤2中所建立的船舶四自由度操纵模型，该模型的操纵输入 有两个：油门和方向盘。油门的大小决定着螺旋桨的转速，螺旋桨转速越高产生的纵向推力 越大，船速度越快。方向盘控制着船的舵角，可以产生横向力及力矩改变船舶方向。
与潜水员漫游过程类似，船舶漫游过程也使用了HTC VIVE交互设备。在本发明中，固定 了摄像机在船舶驾驶舱中的位置，只保留头盔显示器的姿态旋转信息，防止漫游过程中的穿 模现象，给漫游者带来不符合实际的漫游体验，
(3)多用户场景漫游设计
多用户场景漫游需要实现用户之间漫游数据的同步，这些数据主要包括场景中用户的数 量、各个虚拟角色的位置和朝向、不同用户的接入和退出等。首先基于TCP/IP协议，使用 Socket套接字搭建好通信网络，通过多个客户端和服务器端的信息交互实现多用户之间的联 机。
建立数据交互网络后，客户端已经可以与服务器进行数据交互，但为了使系统的功能更 加完备，本发明增加了用户注册和用户登录功能。在服务器端创建了存储用户信息的变量 Client_information。当服务器端开启时，将记录在本地的已注册用户的用户名和密码加载 到该变量中；当服务器端关闭时，将变量中现有的用户名和密码数据重新写入本地文件中。
漫游过程中，为了实现服务器向多个用户广播，服务器端应实时记录此时刻连接的客户 端数量以及各个客户端中漫游者的位置和朝向信息，服务器的消息处理流程如图19所示。
客户端主要实现漫游操作和漫游数据的收发。首先通过服务器端的IP和端口号与服务器 建立连接，若连接成功，则开启新的线程用于服务器端数据的接收。在通过服务器与其他客 户端通信时，主要包括用户注册、用户登录、用户断开、同步数据以及聊天信息共五种消息 类型与六种响应过程，为了更方便地实现客户端中对不同消息的解析，对应不同的消息类型 定义了解析标志。
客户端与服务器端建立连接后，客户端可根据数据的消息标志字符采取相应的响应，本 发明客户端具体工作流程如图20所示。
(4)系统UI界面设计
完成场景建模及数据网络通信搭建后，在其基础上搭建了虚拟海洋场景漫游UI界面，使 得该系统操作简单、扩展型强且具有良好的交互性。
本发明的UI界面可大致分为开始界面、退出界面、模式选择界面、登录界面、配置界面 和漫游界面五部分。图21展示了本系统的界面操作逻辑，各个界面之间通过点击相应的功能 性按钮完成切换，图中虚线框表示不同的界面，实线框表示不同界面中的功能，连接线表示 不同的操作，采用Unity3D中的UI控件实现不同的操作功能。
采用上述步骤，即可完成海洋场景漫游系统的构建，且在海面生成，水中生物行为规划 方面具备优化效果。

Claims (7)

1.一种海洋场景漫游系统的构建方法，其特征为：包括如下步骤：步骤1：虚拟海洋场景建模；步骤2：虚拟海洋场景漫游对象及场景对象建模；步骤3：基于斐波那契网格的局部感知模型进行鱼群运动行为规划设计；步骤4：人机交互过程及多用户协同漫游系统设计。
2.如权利要求1所述的一种海洋场景漫游系统的构建方法，其特征为：所述的步骤1中包括3个部分，分别为：A、基于DEM离散数据的海底地形生成；B、基于方向谱函数的动态海面建模；C、水下漫游视觉效果模拟。
3.如权利要求1所述的一种海洋场景漫游系统的构建方法，其特征为：所述的部分A中，首先在“地理空间数据云”官网中获得DEM离散数据，并基于TIN生成算法和Grid生成算法转换为栅格数据，然后在Unity3D中通过Heightmap方法生成地形。
所述的部分B中，首先基于P-M频率谱和SWOP方向函数通过反演的方式推导出方向谱函数，然后根据方向谱建立对应的海面高度场，最后基于PBR渲染管线对海面的纹理波动、光滑度以及颜色进行调整，实现受风速、风向影响的动态海面；
所述的部分C中，通过基于线性插值的全局雾效法实现水下色彩渲染和不同视野距离的模糊效果，模拟出水下漫游时的视觉效果。
4.如权利要求1所述的一种海洋场景漫游系统的构建方法，其特征为：所述的步骤2包括4个部分，分别为：D、船舶操纵运动模型构建；E、虚拟人骨骼动画模型构建；F、鱼类骨骼动画模型构建；G、海底植物模型构建；
所述的虚拟海洋场景漫游对象建模包括部分D和部分E；
所述的场景对象建模包括部分F和部分G。
5.如权利要求1所述的一种海洋场景漫游系统的构建方法，其特征为：所述的部分D中，首先基于MMG船舶操纵运动模型分析计算船舶运动中受到的主体力及力矩，然后将外设控制输入，并与船舶舵角、螺旋桨转速相关联，建立船舶三自由度操纵模型，最后通过粒子系统模拟船舶尾迹，完成船舶操纵模型建模；
所述的部分E中，首先对从互联网上获得的模型进行布线优化，然后对虚拟人漫游过程中的动作关键帧进行设计，最后通过人体骨骼控制系统完成虚拟人骨骼动画建模；
所述的部分F中，首先在三维建模软件3DsMax中通过对点、线、面的推拉建立鱼类三维模型，然后通过对其关键帧姿态的设计完成骨骼动画的制作，最后基于Alpha Test方法实现UV纹理的映射，完成鱼类动画模型建模；
所述的部分G中，首先在3DsMax中通过点、线、面的推拉建立植物三维模型，并基于Alpha Test方法进行UV纹理映射，然后通过顶点Shader对模型顶点进行偏移，完成动态海底植物模型的构建。
6.如权利要求1所述的一种海洋场景漫游系统的构建方法，其特征为：所述的步骤3中，首先基于Flocking算法完成鱼类个体局部感知模型及群聚规则的构建，实现可自由游动且可集结成群的鱼群动画效果，然后提出基于斐波那契网格的个体局部感知模型，基于此模型使个体可以实时探测视野范围内的障碍物并返回避障向量，通过避障向量的权值叠加实现具有避障能力的鱼群运动行为规划设计，最后在Computershader中采用多线程的方式实现动画的模拟。
7.如权利要求1所述的一种海洋场景漫游系统的构建方法，其特征为：所述的步骤4中，首先基于HTV VIVE虚拟现实交互设备分别完成虚拟人(潜水员)及船舶漫游过程中的交互设计，使漫游者可以通过外设操纵虚拟人或船舶在虚拟海洋场景中漫游，然后基于TCP/IP协议完成数据传输网络的搭建，设计不同的信令组成形式实现数据传输过程中客户端和服务器端对所接收数据的识别与处理，完成多人协同漫游网络的搭建，最后基于UGUI相关控件完成系统各模块的整合和系统UI界面的设计，完成海洋场景漫游系统的构建。
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