CN114037792A - 一种Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法,涉及三维建模技术领域,所述方法包括:获取地下管线的管线空间数据;根据所述管线空间数据构建标记点对象;对于每个标记点对象,根据所述标记点对象与相机的空间位置关系,检测所述标记点对象是否需要渲染;若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则根据所述标记点对象的属性信息生成对应的模型。解决了现有技术中能负载的数据量较小,仅适用于单独楼宇的管线结构展示的问题。
Description
技术领域
本发明涉及管线三维模型动态生成技术,百万量级管线数据下的空间调度展示优化技术,纹理贴图技术,属于三维建模技术领域,尤其涉及一种Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法。
背景技术
在智慧城市建设不断推进与建设的过程中,关注度不仅仅聚焦在城市建筑体、道路、水系、植被等地表要素,地下空间要素的展示要求也变的越来越高。地下管线作为城市地下空间复杂的结构体之一,其类目繁多,空间位置结构复杂,且数据量较为庞大。
目前,在三维引擎中建立城市地下管线三维空间场景的方法是通过静态手工建模。也即利用三维建模软件分别构建地下管段与管井的模型,再将其转换为三维引擎所支持的文件格式。以Unreal Engine 4为例,通常是在3DsMax中构建好管段与管井的模型文件,接着将模型转换为FBX格式的文件,再将FBX文件导入到Unreal Engine引擎中去。在引擎中通过手动拖放对模型进行位置与体积参数的调整,完成整个城市地下管线三维场景的搭建。
然而上述方法存在如下问题:能负载的数据量较小,仅适用于单独楼宇的管线结构展示。
发明内容
本发明的目的在于提供一种Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法,用于解决现有技术中存在的问题。
为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
根据第一方面,本发明实施例提供了一种Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法,所述方法包括:
获取地下管线的管线空间数据;
根据所述管线空间数据构建标记点对象;
对于每个所述标记点对象,根据所述标记点对象与相机的空间位置关系,检测所述标记点对象是否需要渲染;
若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则根据所述标记点对象的属性信息生成对应的模型。
可选的,所述根据所述管线空间数据构建标记点对象,包括:
根据所述管线空间数据在每个管线单元对应的空间位置构建标记点对象;
根据所述管线空间数据为每个标记点对象设置属性信息,所述属性信息包括所述标记点对象的类别、管段起始点坐标、管点中心坐标、管井中心坐标、形状、管径、宽度、高度和颜色中的至少一种。
可选的,所述根据所述标记点对象与相机的空间位置关系,检测所述标记点对象是否需要渲染,包括:
检测所述标记点对象与相机是否存在碰撞关系;
若存在碰撞关系,则确定所述标记点对象需要渲染。
可选的,所述方法还包括:
若存在所述碰撞关系,则获取所述标记点对象与所述相机之间的距离;
若所述距离小于距离阈值,则执行所述确定所述标记点对象需要渲染的步骤。
可选的,所述检测所述标记点对象与相机是否存在碰撞关系,包括:
通过所述标记点对象的预设函数对所述标记点对象与所述相机的视椎体进行碰撞检测。
可选的,所述若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则根据所述标记点对象的属性信息生成对应的模型,包括:
若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则将所述标记点对象加入至标记点队列;
获取所述标记点队列每隔预设时间间隔输出的标记点对象;
根据获取到的所述标记点对象的属性信息生成对应的模型。
可选的,所述根据获取到的所述标记点对象的属性信息生成对应的模型,包括:
根据所述属性信息中的类别构建所述类别的元模型;
根据所述属性信息调整所述元模型的参数;
渲染调整后的所述元模型。
可选的,若所述元模型为管线元模型,所述根据所述属性信息调整所述元模型的参数,包括:
根据所述属性信息以及所述管线元模型的尺寸,确定所述元模型在长宽高各个方向上的拉伸比例,根据确定的所述拉伸比例对所述元模型进行拉伸;
根据所述管线元模型的终点、所述管线元模型的长度以及所述属性信息中的管线的长度,变换拉伸后的所述管线元模型的位置。
第二方面,提供了一种Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成装置,所述装置包括存储器和处理器,所述存储器中存储有至少一条程序指令,所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如第一方面所述的方法。
第三方面,提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质中存储有至少一条程序指令,所述至少一条程序指令被处理器加载并执行以实现如第一方面所述的方法。
通过获取地下管线的管线空间数据;根据所述管线空间数据构建标记点对象;对于每个标记点对象,根据所述标记点对象与相机的空间位置关系,检测所述标记点对象是否需要渲染;若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则根据所述标记点对象的属性信息生成对应的模型。解决了现有技术中能负载的数据量较小,仅适用于单独楼宇的管线结构展示的问题,达到了通过构建透明的标记点对象结合相机视域检测及渲染队列,降低了三维引擎在一帧内的计算量和渲染消耗,从而降低了三维引擎在加载大数据量地下管线时的渲染压力,相比静态加载管线模型来说,可流畅加载运行的管段体量从单独楼宇内的千百级别的数量提升至百万级的地下管段体量。
通过引入的标记点对象,根据其存储的属性动态生成其所对应的管段或管点模型,从而实现了每根管段与每个管点之间的彼此独立,进而支持了在大数据量的管线模型场景下管段与管点的单体化交互。
通过设置标记点队列,进而获取标记点队列每隔预设时间间隔输出的标记点对象,避免了在视域范围内如果标记点对象数量仍然巨大导致同一帧内进行的渲染计算给引擎带来的压力,管段模型按序生成,提升了整体场景的秩序感和用户体验。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,并可依照说明书的内容予以实施,以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
图1为本发明一个实施例提供的Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖 直”、“水平”、“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,仅是为了便于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、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。 此外,下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
请参考图1,其示出了本申请一个实施例提供的Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法流程图,如图1所示,所述方法包括:
步骤101,获取地下管线的管线空间数据;
管线空间数据从管线的GIS(Geographic Information System或 Geo-Information system,地理信息系统)矢量数据得来,具体包括:管段的起点坐标数据,终点坐标数据,管段的形状数据,比如是方形还是圆形;管段的长度、口径、颜色、类别;管点的直径、管井的长宽高。
步骤102,根据所述管线空间数据构建标记点对象;
实际实现时,本步骤包括:
第一,根据所述管线空间数据在每个管线单元对应的空间位置构建标记点对象;
(1)、分析管段管井与连接点的基本空间特征,构建标记点对象,标记点对象自身透明,仅添加简单碰撞体,在场景中不可见,因此不占用渲染性能。
设计人员在三维引擎中构建一种三维对象的基类,包含属性,属性可以包括:用以标识管点或管井或连接点的属性,比如结构特征(对应的是管点还是管井还是连接点),管段口径,长度、宽度、直径、类别、管段起点坐标、管段终点坐标、管点中心坐标、管井中心坐标等。
(2)、为标记点对象定义属性。属性代表某一个管线要素,即与某一段管线,某一个管井又或者是某一个连接点一一对应,进而则可以为标记点对象定义管段起始点坐标属性,管线几何形状属性,比如管径大小,管井高度等。
(3)、根据管线空间数据,在每个管线单元对应的空间位置生成上述步骤定义的标记点对象。其中,每个管线元单元的起点坐标作为标记点对象的空间坐标。
第二,根据所述管线空间数据为每个标记点对象设置属性信息,所述属性信息包括所述标记点对象的类别、管段起始点坐标、管点中心坐标、管井中心坐标、形状、管径、宽度、高度和颜色中的至少一种。标记点对象的类别可以为管线、管点、管井或者连接点。
在构建标记点对象之后,根据管线空间数据为标记点对象赋值,也即得到各个标记点对象的属性信息。
步骤103,对于每个标记点对象,根据所述标记点对象与相机的空间位置关系,检测所述标记点对象是否需要渲染;
第一,检测所述标记点对象与相机是否存在碰撞关系。
通过所述标记点对象的预设函数对所述标记点对象与所述相机的视椎体进行碰撞检测。若检测结构为存在碰撞关系,则表明当前的标记点对象处于相机的视椎体中,即存在于场景视域范围内存在碰撞关系,反之则不存在碰撞关系。
其中,预设函数可以为Tick函数。
通过使用Tick函数来进行碰撞检测,避免了在场景中采用全局遍历的方法而带来巨大的性能损耗,解决了低帧数卡顿问题,提升了场景运行的流畅度。
第二,若存在所述碰撞关系,则获取所述标记点对象与所述相机之间的距离。
第三,若所述距离小于距离阈值,则所述确定所述标记点对象需要渲染的步骤。
为了避免在相机的Pitch角度越接近平面时,视椎体内的标记点对象数量仍然很多,不能很好地提升渲染效率,因此,在本申请中如果检测结果为距离大于距离阈值,则认为其对应的管线数据无需渲染。
第四,若所述距离小于距离阈值,则确定为不需要渲染。
第五,若不存在碰撞关系,则确定为不需要渲染。
需要说明的是,检测距离的步骤为可选步骤,实际实现时,可以执行也可以不执行,若执行则可以提高渲染效率,本实施例对其具体实现方式并不做限定。
步骤104,若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则根据所述标记点对象的属性信息生成对应的模型。
第一,若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则将所述标记点对象加入至标记点队列;
第二,获取所述标记点队列每隔预设时间间隔输出的标记点对象;
预设时间间隔可以为自定义的数值,也可以为系统默认的数值,比如,预设时间间隔为0.1秒,对此并不做限定。
通过设置标记点队列,进而获取标记点队列每隔预设时间间隔输出的标记点对象,避免了在视域范围内如果标记点对象数量仍然巨大导致同一帧内进行的渲染计算给引擎带来的压力,管段模型按序生成,提升了整体场景的秩序感和用户体验。
第三,根据获取到的所述标记点对象的属性信息生成对应的模型。
(1)、根据所述属性信息中的类别构建所述类别的元模型;
在获取到标记点对象之后,即可根据标记点对象的类别构建对应的元模型。比如,类别为管点,则构建管点元模型;又比如,类别为管线,则构建管线元模型。
实际实现时,由于管段通常分为长方体或圆柱体,所以本申请可以以边长为10厘米的立方体以及直径为10厘米的管体作为管线元模型。并且,在一种可能的实施例中,可以使用长方体表示管井,并使用球体表示连接点模型。
(2)、根据所述属性信息调整所述元模型的参数;
A、根据所述属性信息以及所述管线元模型的尺寸,确定所述元模型在长宽高各个方向上的拉伸比例,根据确定的所述拉伸比例对所述元模型进行拉伸;
B、根据所述管线元模型的终点、所述管线元模型的长度以及所述属性信息中的管线的长度,变换拉伸后的所述管线元模型的位置。
以标记点对象为管段来举例说明,标记点对象属性中的起始点坐标是场景中的绝对坐标,需要将绝对坐标转换为标记点对象内部的坐标,及需要以标记点对象自身为原点的坐标。所以将属性中的起点坐标归零,在动态生成模型时则减少了50%的计算量,起点归零后等于对坐标进行了平移变换,根据公式,在标记点内部坐标系中,终点的坐标值则为原先终点坐标值减去原先起点坐标值,所以在生成模型的过程中只需要将模型生成至终点即可。起始点的转换公式如下:
其中,表示标记点对象对应的管段起点的世界坐标值,表示标记点对象对应的管段终点的世界坐标值,表示标记点对象中管段模型在其内部的相对坐标值,公式1是将起点坐标赋值给标记点在场景内的世界坐标,公式2是将标记点对应管段的起点属性的相对坐标归零,公式3是将管段终点属性的坐标减去管段起点的坐标,所得坐标点即为对应管段的终点在标记点对象中的相对坐标值。
标记点对象确立了生成模型的起点和终点,再根据其设置的形状属性,结合长宽高或管井等量化属性,就可以分别对管线元模型数据进行拉伸变换,再将其渲染输出,标记点对象对应的管线模型就出现在场景中。拉伸变换公式如下:
计算出拉伸倍率后根据计算结果对元模型进行拉伸变换,再根据下面的公式对拉伸后的元模型的x坐标值进行平移操作,确保拉伸后的管段模型起点位于相对坐标系原点,终点x坐标值为下列公式的计算结果。
上述仅以管段来举例说明,实际实现时,由于管井无需起点终点两个点的坐标来生成,因此,在对管井进行调整时,无需进行坐标变换,而仅需使用管井的中心点坐标。
(3)、渲染调整后的所述元模型。
综上所述,通过获取地下管线的管线空间数据;根据所述管线空间数据构建标记点对象;对于每个标记点对象,根据所述标记点对象与相机的空间位置关系,检测所述标记点对象是否需要渲染;若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则根据所述标记点对象的属性信息生成对应的模型。解决了现有技术中能负载的数据量较小,仅适用于单独楼宇的管线结构展示的问题,达到了通过构建透明的标记点对象结合相机视域检测及渲染队列,降低了三维引擎在一帧内的计算量和渲染消耗,从而降低了三维引擎在加载大数据量地下管线时的渲染压力,相比静态加载管线模型来说,可流畅加载运行的管段体量从单独楼宇内的千百级别的数量提升至百万级的地下管段体量。
通过引入的标记点对象,根据其存储的属性动态生成其所对应的管段或管点模型,从而实现了每根管段与每个管点之间的彼此独立,进而支持了在大数据量的管线模型场景下管段与管点的单体化交互。
通过设置标记点队列,进而获取标记点队列每隔预设时间间隔输出的标记点对象,避免了在视域范围内如果标记点对象数量仍然巨大导致同一帧内进行的渲染计算给引擎带来的压力,管段模型按序生成,提升了整体场景的秩序感和用户体验。
本申请还提供了一种Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成装置,所述装置包括存储器和处理器,所述存储器中存储有至少一条程序指令,所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如上所述的方法。
本申请还提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质中存储有至少一条程序指令,所述至少一条程序指令被处理器加载并执行以实现如上所述的方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (6)
1.一种Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法,其特征在于,所述方法包括:
获取地下管线的管线空间数据;
根据所述管线空间数据构建标记点对象;
对于每个所述标记点对象,根据所述标记点对象与相机的空间位置关系,检测所述标记点对象是否需要渲染;
若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则根据所述标记点对象的属性信息生成对应的模型;
所述根据所述管线空间数据构建标记点对象,包括:
根据所述管线空间数据在每个管线单元对应的空间位置构建所述标记点对象;
根据所述管线空间数据为每个所述标记点对象设置属性信息,所述属性信息包括所述标记点对象的类别、管段起始点坐标、管点中心坐标、管井中心坐标、形状、管径、宽度、高度和颜色中的至少一种;
所述根据所述标记点对象与相机的空间位置关系,检测所述标记点对象是否需要渲染,包括:
检测所述标记点对象与相机是否存在碰撞关系;
若存在碰撞关系,则确定所述标记点对象需要渲染。
2.根据权利要求1所述的Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法,其特征在于,所述方法还包括:
若存在所述碰撞关系,则获取所述标记点对象与所述相机之间的距离;
若所述距离小于距离阈值,则执行所述确定所述标记点对象需要渲染的步骤。
3.根据权利要求1所述的Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法,其特征在于,所述检测所述标记点对象与相机是否存在碰撞关系,包括:
通过所述标记点对象的预设函数对所述标记点对象与所述相机的视椎体进行碰撞检测。
4.根据权利要求1所述的Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法,其特征在于,所述若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则根据所述标记点对象的属性信息生成对应的模型,包括:
若检测结果为所述标记点对象需要渲染,则将所述标记点对象加入至标记点队列;
获取所述标记点队列每隔预设时间间隔输出的标记点对象;
根据获取到的所述标记点对象的属性信息生成对应的模型。
5.根据权利要求4所述的Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法,其特征在于,所述根据获取到的所述标记点对象的属性信息生成对应的模型,包括:
根据所述属性信息中的类别构建所述类别的元模型;
根据所述属性信息调整所述元模型的参数;
渲染调整后的所述元模型。
6.根据权利要求5所述的Unreal Engine平台下的百万量级地下管线模型动态生成方法,其特征在于,若所述元模型为管线元模型,所述根据所述属性信息调整所述元模型的参数,包括:
根据所述属性信息以及所述管线元模型的尺寸,确定所述元模型在长宽高各个方向上的拉伸比例,根据确定的所述拉伸比例对所述元模型进行拉伸;
根据所述管线元模型的终点、所述管线元模型的长度以及所述属性信息中的管线的长度,变换拉伸后的所述管线元模型的位置。
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