CN118092896A - 一种基于物联网操作系统的3d数字孪生方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法和系统，实现在物联网领域，将Iot设备的展示能力提升至3D视图，且做到3D模型与设备的真实同步展示和远程控制。结合Isyscore OS的物模型，进行3D数字孪生模型和iot设备的绑定，利用模型点位等模型属性，来实现3D数字孪生模型与指令集物模型的绑定，得到动态的3D模型组件，并可以利用场景编辑器该表物模型的属性来实现模型互动，避免代码或者脚本等高成本开发控制。
Description
技术领域
本公开涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法、系统和电子设备。
背景技术
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
数字孪生的本质是将现实世界和虚拟世界之间的映射关系，建立一个统一的信息物理融合体，即将现实世界中的真实实体对象与基于空间物理系统的数据进行关联，利用相关软件实现在同一空间下运行不同功能应用所需要具备的基础信息，从而达到模拟、预测和优化等作用。
3D数字孪生,指的是在虚拟世界中，所有实体对象和设备功能可实时地显示，并能够在3D可视化场景中任意位置、任意方式进行操作。虚拟仿真3D显示设备采用VR技术，可直接在虚拟环境中操作。
3D数字孪生工具，也即是数字孪生三维可视化平台，平台利用虚拟仿真技术，对物理世界的一切设备、系统、实体进行实时监测与控制，在虚拟空间中完成仿真实验，模拟仿真可以为物理世界的设计提供有效地参考。
目前，业界的3D数字孪生工具，其实现方案大相径庭，大致都是：先实现一个业务无关核心模块，然后在上层做业务相关的扩展。
虽然业界的3D数字孪生工具已经有很多了，但是没有一个统一标准，他们各有各的实现方式，因此也导致这些工具只能应对通用的业务场景，对于定制的需求就需要写脚本或者对工具进行二次开发，代价较高。
现有3D数字孪生工具都是提供非常基础的小模块或者非常封闭的的大模块供使用(小模块模式：只提供业务无关的小组件，比如文本框，单选框，图片，列表等组件；大模块模式：提供了编辑器，但是自定义的逻辑只能每个节点的事件触发中写代码，写代码的体验很差，且上下文环境都相对未知)，比如各种基础UI组件或者完整的场景编辑器，这样导致二次开发要么非常困难，要么无法满足自定义需求。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提出一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法、系统和电子设备。
本申请一方面，提出一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法，包括如下步骤：
S1、利用物联网操作系统上部署的3D场景搭建工具，构建相应Iot设备的3D模型并配置对应的自定义属性和动画，其中，所述自定义属性包括所述3D模型的点位和动画信息；
S2、基于数字孪生技术，构建Iot设备的指令集物模型；
S3、对所述3D模型进行3D模型分析，将所述3D模型的点位和动画信息，分别与对应的所述指令集物模型进行绑定，得到与Iot设备相对应的3D模型组件。
作为本申请的一可选实施方案，可选地，在步骤S1中，构建相应的3D模型并配置对应的自定义属性和动画之后，还包括：
将构建得到的所述3D模型的模型文件，以gltf或者glb格式保存至3D模型库中。
作为本申请的一可选实施方案，可选地，在步骤S1中，在构建相应的3D模型并配置对应的自定义属性和动画之后，还包括：
预设3D场景搭建规则；
将所有构建的所述3D模型导入模型组件库，按照所述3D场景搭建规则，组建并生成相应的3D场景。
作为本申请的一可选实施方案，可选地，在步骤S2中，所述指令集物模型，包含所构建的与Iot设备相对应的所述指令集物模型的属性和事件；
属性，用于表明当前所述指令集物模型的名称、标识符、访问模式和数据类型；
事件，用于表明当前所述指令集物模型的事件名、标识符和参数。
作为本申请的一可选实施方案，可选地，在步骤S3中，对所述3D模型进行3D模型分析，将所述3D模型的点位和动画信息，分别与对应的所述指令集物模型进行绑定，得到与Iot设备相对应的3D模型组件，包括：
将3D场景中的各个所述3D模型的模型文件，导入3D模型分析模块中；
所述3D模型分析模块，统计3D场景中的各个所述3D模型的子模型组件信息，得到所述3D场景的子模型组件列表；
所述3D模型分析模块，依次对所述模型文件进行解析，得到各个所述3D模型的点位和动画信息；
将各个Iot设备的所述3D模型的动画信息，分别与该Iot设备的所述指令集物模型的属性和事件进行绑定；
同时将各个Iot设备的所述3D模型的点位，与该Iot设备的所述指令集物模型的属性进行绑定；
绑定完毕，得到与Iot设备相对应的3D模型组件；
其中，所述3D模型组件中包含：点位表、模型数据、属性绑定表、事件绑定表和子模型组件列表。
本申请另一方面，提出一种实现所述基于物联网操作系统的3D数字孪生方法的系统，包括：
3D场景搭建工具，用于构建相应Iot设备的3D模型并配置对应的自定义属性和动画；
模型组件库，用于按照预设的3D场景搭建规则，组建各个3D模型并生成相应的3D场景；
数字孪生平台，用于构建Iot设备的指令集物模型；
3D模型分析模块，用于对所述3D模型进行3D模型分析，将所述3D模型的点位和动画信息，分别与对应的所述指令集物模型进行绑定，得到与Iot设备相对应的3D模型组件。
作为本申请的一可选实施方案，可选地，还包括：
3D渲染引擎，用于为渲染3D模型的动画并播放；
3D模型库，用于以gltf或者glb格式，保存构建得到的所述3D模型的模型文件。
本申请另一方面，还提出一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现所述的一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法。
本发明的技术效果：
本申请通过将Iot设备的展示能力提升至3D视图，且做到3D模型与设备的真实同步展示和远程控制。结合IsyscoreOS的物模型，进行3D数字孪生模型和iot设备的绑定，利用模型点位等模型属性，来实现3D数字孪生模型与指令集物模型的绑定，得到动态的3D模型组件，并可以利用场景编辑器该表物模型的属性来实现模型互动，避免代码或者脚本等高成本开发控制。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。
图1示出为本发明的实施流程示意图；
图2示出为本发明的应用系统示意图；
图3示出为本发明自定义属性的配置示意图；
图4示出为本发明中通过嵌套式模型组建3D场景的示意图；
图5示出为本发明指令集物模型的数据结构示意图；
图6示出为本发明3D模型组件的数据结构示意图；
图7示出为本发明电子设备的应用示意图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
术语解释：
3D场景搭建工具，一种用于构建3D模型、搭建3D场景的工具，比如Blender。
点位：空间坐标，可以用于关联设备或者其他标记。
设备物模型：对设备的一个属性、服务、事件的一份描述。指令集物模型，即本方案中根据指令集数据，系统或者业务场景，利用数字孪生技术，构建的物模型。
实施例1
如图1所示，本申请一方面，提出一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法，包括如下步骤：
S1、利用物联网操作系统上部署的3D场景搭建工具，构建相应Iot设备的3D模型并配置对应的自定义属性和动画，其中，所述自定义属性包括所述3D模型的点位和动画信息；
S2、基于数字孪生技术，构建Iot设备的指令集物模型；
S3、对所述3D模型进行3D模型分析，将所述3D模型的点位和动画信息，分别与对应的所述指令集物模型进行绑定，得到与Iot设备相对应的3D模型组件。
本方案基于IsyscoreOS的物模型进行开发。通过IsyscoreOS的物联网操作系统，实现开发工作。具体物联网操作系统以及对应的软件部署，本实施例不做赘述。
本方案中，用户根据具体的业务场景，构建对应3D场景，具体根据比如室内布置的物联网iot设备，构建对应的物模型和3D模型并建立之间的绑定关系。
3D场景中所需要的各个模型，将对应显示业务场景中的IOT设备记性构建，同时利用数字孪生技术构建对应的物模型即可。
利用数字孪生技术构建对应IOT设备的物模型的方式，本方案不作描述，结合现有的数字孪生技术进行理解即可。
如图2所示，本方案提供了一种实施本方案的应用系统，其架构中包含构建指令集物模型的平台、构建3D模型的3D场景搭建工具以及模型绑定的3D模型分析模块等等。
通过3D场景搭建工具构建场景中各个3D模型，并进行组装，在模型组件库中组装生成对应的3D场景(此时是静态场景模型)。
在构建对应的指令集物模型之后，需要通过3D模型分析，将物模型和3D模型进行绑定，建立起模型之间的动态管理关系，便于后续根据工台管理关系实现相应的物模型控制。
结合附图2所示，关键的部分为3D模型分析和指令集物模型(Iot设备)绑定这两块。
3D模型，需要通过配置的自定义属性和动画，来进行虚拟仿真展示。
通过3D场景搭建工具构建对应模型的仿真动画，并设定对应的点位信息，点位信息可以通过3D场景搭建工具的模型属性定义组件“自定义属性”组件，来进行属性设定。动画可由3D场景搭建工具编辑并由3D渲染引擎渲染。
如图3所示，本实施例，在Blender(一款3D场景搭建工具)的建模软件在某个模型上增加一个名为point值为1的自定义属性，在js中可以被解析成{point:‘1’}的对象，含义为这个子模型被定义为id为1的点位，点位的坐标即位该子模型的空间坐标。建模软件还可以为3D模型编辑动画，也能被js解析出来，并被3d渲染引擎播放出来。在解析完整个模型文件后，就得到了全部的点位信息表和动画表。
作为本申请的一可选实施方案，可选地，在步骤S1中，构建相应的3D模型并配置对应的自定义属性和动画之后，还包括：
将构建得到的所述3D模型的模型文件，以gltf或者glb格式保存至3D模型库中。
本发明仅支持gltf或者glb格式的模型文件。gltf可以很容易地被解析成js对象，并读取需要的数据，且各种建模工具都可以为模型设置自定义数据。
作为本申请的一可选实施方案，可选地，在步骤S1中，在构建相应的3D模型并配置对应的自定义属性和动画之后，还包括：
预设3D场景搭建规则；
将所有构建的所述3D模型导入模型组件库，按照所述3D场景搭建规则，组建并生成相应的3D场景。
如图4所示，3D场景中包含若干子模型，这些子模型皆按照上述步骤，进行相应3D模型的构建和配置。
其中，各个子模型可以是独立的3D模型，也可以嵌套的3D模型，具体根据3D场景的场景需要，对3D模型进行组装，以此构建对应的3D场景模型(可以参考三维产品设计中的零部件配合嵌套方案)。
3D模型不能直接使用，需要和指令集的物模型进行绑定后才能用(此时的3D模型还只是静态的数据，通过下面的绑定过程后才会成为动态的模型组件)。
因此，需要通过指令集物模型的数据结构和3D模型的配置信息进行关联，通过绑定形成对应的动态管理关系，才能够后续进行动态管理。
作为本申请的一可选实施方案，可选地，在步骤S2中，所述指令集物模型，包含所构建的与Iot设备相对应的所述指令集物模型的属性和事件；
属性，用于表明当前所述指令集物模型的名称、标识符、访问模式和数据类型；
事件，用于表明当前所述指令集物模型的事件名、标识符和参数。
如图5所示指令集物模型的数据结构，指令集物模型包含了Iot设备的属性和事件两块，都可以与3D模型进行绑定，绑定的元素就是3D模型中的动画。
具体绑定过程描述：
属性绑定：指令集物模型的属性分为初始化和实时更新，初始化得到的属性绑定的动画一般为循环播放的动画，比如电扇的转动状态；实时更新得到的属性一般绑定为单次播放的动画，比如门的开关动画。
事件绑定：指令集物模型的事件绑定原理同属性绑定的实时更新的原理。
作为本申请的一可选实施方案，可选地，在步骤S3中，对所述3D模型进行3D模型分析，将所述3D模型的点位和动画信息，分别与对应的所述指令集物模型进行绑定，得到与Iot设备相对应的3D模型组件，包括：
将3D场景中的各个所述3D模型的模型文件，导入3D模型分析模块中；
所述3D模型分析模块，统计3D场景中的各个所述3D模型的子模型组件信息，得到所述3D场景的子模型组件列表；
所述3D模型分析模块，依次对所述模型文件进行解析，得到各个所述3D模型的点位和动画信息；
将各个Iot设备的所述3D模型的动画信息，分别与该Iot设备的所述指令集物模型的属性和事件进行绑定；
同时将各个Iot设备的所述3D模型的点位，与该Iot设备的所述指令集物模型的属性进行绑定；
绑定完毕，得到与Iot设备相对应的3D模型组件；
其中，所述3D模型组件中包含：点位表、模型数据、属性绑定表、事件绑定表和子模型组件列表。
绑定其实就只是指令集物模型的标识符与3D模型中的动画的对应关系，比如标识符为light的灯设备的物模型，和一个灯的3D模型中的开关灯光效果的动画进行绑定，他们的纽带是一个逻辑表示，即文档中的逻辑判断表达式。
绑定关系实际上也只是静态的数据，在运行时才会执行逻辑表达式，并播放3D模型中的动画。
通过解析3D模型的模型文件，可以得到3D场景中各个3D模型的点位和动画。
通过点位和动画，与对应物模型的属性与事件的绑定，实现3D模型与对应iot设备的物模型之间的关联绑定。
具体的，属性的类型有：
'INT'|'DOUBLE'|'FLOAT'|'TIME'|'BOOL'|'TEXT'|'ENUM'|'ONLINE'|‘ALAR M’。
不同的属性类型有不同的判断逻辑：
INT:['>','>＝','<','<＝','＝＝','！＝','between','最大变化范围','最大变化率范围'],
FLOAT:['>','>＝','<','<＝','＝＝','！＝','between','最大变化范围','最大变化率范围'],
DOUBLE:['>','>＝','<','<＝','＝＝','！＝','between','最大变化范围','最大变化率范围'],
ENUM:['＝＝','in'],
BOOL:['＝＝','！＝'],
TEXT:['＝＝','！＝','like'],
TIME:['＝＝','！＝'],
ARRAY:['＝＝'],
STRUCT:[‘＝＝']
如得到一个逻辑表达式：power(属性)＝＝(判断逻辑)true(判断值)
通过每个属性的类型和逻辑判断，如果结果为真则播放绑定的动画，为假则无动作。
点位也需要在场景编辑器绑定到物模型的属性上，表达式同上述3D模型组件中的属性绑定逻辑类似，只是将播放动画改为切换图例状态。
3D模型组件中包含：点位表、模型数据、属性绑定表、事件绑定表和子模型组件列表，各个表单，在绑定后，会形成对应的绑定关系表，即对应的各个表单。但是其中模型组件列表，是本次3D场景中各个子模型的模型清单列表，只用于模型管理。
通过绑定，将物模型和对应的3D模型进行绑定，最后得到了如图6所示的3D模型组件。
绑定之后，即可通过场景编辑器来搭建并管理整个3D场景了。
本实施例适用于所有业务场景，甚至包括虚拟场景。
可以将其限定在室内范围，比如单楼层截面的设备和3D模型的绑定。
显然，本领域的技术人员应该明白，实现上述实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各控制的实施例的流程。本领域技术人员可以理解，实现上述实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各控制的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)、快闪存储器(FlashMemory)、硬盘(HardDiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
实施例2
结合附图2所示，基于实施例1的实施原理，本申请另一方面，提出一种实现所述基于物联网操作系统的3D数字孪生方法的系统，包括：
3D场景搭建工具，用于构建相应Iot设备的3D模型并配置对应的自定义属性和动画；
模型组件库，用于按照预设的3D场景搭建规则，组建各个3D模型并生成相应的3D场景；
数字孪生平台，用于构建Iot设备的指令集物模型；
3D模型分析模块，用于对所述3D模型进行3D模型分析，将所述3D模型的点位和动画信息，分别与对应的所述指令集物模型进行绑定，得到与Iot设备相对应的3D模型组件。
作为本申请的一可选实施方案，可选地，还包括：
3D渲染引擎，用于为渲染3D模型的动画并播放；
3D模型库，用于以gltf或者glb格式，保存构建得到的所述3D模型的模型文件。
系统的架构功能以及各个功能模块的具体功能和交互，请结合实施例1的描述进行理解，本实施例不再赘述。
上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算系统来实现，它们可以集中在单个的计算系统上，或者分布在多个计算系统所组成的网络上，可选地，它们可以用计算系统可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储系统中由计算系统来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
实施例3
如图7所示，更进一步地，本申请另一方面，还提出一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现所述的一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法。
本公开实施例来电子设备包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器。其中，处理器被配置为执行可执行指令时实现前面任一所述的一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法。
此处，应当指出的是，处理器的个数可以为一个或多个。同时，在本公开实施例的电子设备中，还可以包括输入系统和输出系统。其中，处理器、存储器、输入系统和输出系统之间可以通过总线连接，也可以通过其他方式连接，此处不进行具体限定。
存储器作为一计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序和各种模块，如：本公开实施例的一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法所对应的程序或模块。处理器通过运行存储在存储器中的软件程序或模块，从而执行电子设备的各种功能应用及数据处理。
输入系统可用于接收输入的数字或信号。其中，信号可以为产生与设备/终端/服务器的用户设置以及功能控制有关的键信号。输出系统可以包括显示屏等显示设备。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (8)
1.一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、利用物联网操作系统上部署的3D场景搭建工具，构建相应Iot设备的3D模型并配置对应的自定义属性和动画，其中，所述自定义属性包括所述3D模型的点位和动画信息；
S2、基于数字孪生技术，构建Iot设备的指令集物模型；
S3、对所述3D模型进行3D模型分析，将所述3D模型的点位和动画信息，分别与对应的所述指令集物模型进行绑定，得到与Iot设备相对应的3D模型组件。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法，其特征在于，在步骤S1中，构建相应的3D模型并配置对应的自定义属性和动画之后，还包括：
将构建得到的所述3D模型的模型文件，以gltf或者glb格式保存至3D模型库中。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法，其特征在于，在步骤S1中，在构建相应的3D模型并配置对应的自定义属性和动画之后，还包括：
预设3D场景搭建规则；
将所有构建的所述3D模型导入模型组件库，按照所述3D场景搭建规则，组建并生成相应的3D场景。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法，其特征在于，在步骤S2中，所述指令集物模型，包含所构建的与Iot设备相对应的所述指令集物模型的属性和事件；
属性，用于表明当前所述指令集物模型的名称、标识符、访问模式和数据类型；
事件，用于表明当前所述指令集物模型的事件名、标识符和参数。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法，其特征在于，在步骤S3中，对所述3D模型进行3D模型分析，将所述3D模型的点位和动画信息，分别与对应的所述指令集物模型进行绑定，得到与Iot设备相对应的3D模型组件，包括：
将3D场景中的各个所述3D模型的模型文件，导入3D模型分析模块中；
所述3D模型分析模块，统计3D场景中的各个所述3D模型的子模型组件信息，得到所述3D场景的子模型组件列表；
所述3D模型分析模块，依次对所述模型文件进行解析，得到各个所述3D模型的点位和动画信息；
将各个Iot设备的所述3D模型的动画信息，分别与该Iot设备的所述指令集物模型的属性和事件进行绑定；
同时将各个Iot设备的所述3D模型的点位，与该Iot设备的所述指令集物模型的属性进行绑定；
绑定完毕，得到与Iot设备相对应的3D模型组件；
其中，所述3D模型组件中包含：点位表、模型数据、属性绑定表、事件绑定表和子模型组件列表。
6.一种实现权利要求1-5中任一项所述基于物联网操作系统的3D数字孪生方法的系统，其特征在于，包括：
3D场景搭建工具，用于构建相应Iot设备的3D模型并配置对应的自定义属性和动画；
模型组件库，用于按照预设的3D场景搭建规则，组建各个3D模型并生成相应的3D场景；
数字孪生平台，用于构建Iot设备的指令集物模型；
3D模型分析模块，用于对所述3D模型进行3D模型分析，将所述3D模型的点位和动画信息，分别与对应的所述指令集物模型进行绑定，得到与Iot设备相对应的3D模型组件。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：
3D渲染引擎，用于为渲染3D模型的动画并播放；
3D模型库，用于以gltf或者glb格式，保存构建得到的所述3D模型的模型文件。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现权利要求1-5中任一项所述的一种基于物联网操作系统的3D数字孪生方法。
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| CN202410064984.3A CN118092896A (zh) | 2024-01-17 | 2024-01-17 | 一种基于物联网操作系统的3d数字孪生方法 |
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2024
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