DE3782160T2

DE3782160T2 - Digitales simulationssystem zur erzeugung von realistischen szenen.

Info

Publication number: DE3782160T2
Application number: DE8787905131T
Authority: DE
Inventors: O Ellis; N Landis; J Mcmillen; L Moise; L Nack; Andrew Rosman; Chao Yang
Original assignee: Hughes Aircraft Co
Current assignee: Raytheon Co
Priority date: 1986-09-11
Filing date: 1987-07-30
Publication date: 1993-02-11
Anticipated expiration: 2007-07-31
Also published as: TR24581A; TR24961A; WO1988002156A2; TR24757A; IL83616A; EP0499874A3; ES2007713A6; EP0513474A1; EP0282504A1; KR880701922A; IL97422A0; EP0499874A2; IL97421A0; EP0282504B1; WO1988002156A3; DE3782160D1; CA1299755C; CA1282173C; US5317689A; JPH01501178A

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft visuelle und Sensor-Simulationssysteme und insbesondere digitale visuelle und Sensor-Simulationssysteme, welche für die Bereitstellung von statischen oder dynamischen perspektivischen Anzeigen realistischer Szenerien geeignet sind. Diese Szenen können aus realen geographischen Bereichen oder imaginären Bereichen bestehen. Für die visuelle Simulation ist das Auge der Sensor; indessen betrifft die Erfindung auch die Simulation von infraroten (IR) und Radar-Sensoranzeigen. Die Erfindung wird auch verwendet, um Luft- (Flugzeug, Helikopter), See- (Schiffe, U-Boote) und Boden- (Panzer) -Personal zu schulen. Die Erfindung wird gleichfalls für Luft-, Boden- oder See- Missionstraining, die Crew-Vorbereitung und für die Crew- Missionsschulung verwendet.
Gegenwärtige visuelle und Sensor-Simulationssysteme verarbeiten eine Hierarchie von Polygonen unter Verwendung von verdeckten Oberflächenalgorithmen (hidden surface algorithms) in im Pipeline-System arbeitenden Computerarchitekturen. Polygon-Datenbasen werden in Realzeit interpoliert, um dichte Bilder von Bildelementen (Pixeln) zu erzeugen. Da die Datenbasen von Polygon-Systemen dazu tendieren, im Hinblick auf die Datenanforderungen dürftig zu sein, können realistische Bilder von tatsächlichen geographischen Bereichen nicht erzeugt werden. Die Verarbeitungsanforderungen an Polygon-Systemen, welche verdeckte Oberflächenalgorithmen verwenden, tendieren dazu, gegenwärtige Systeme zu überladen, welche versuchen, Tiefflug zu simulieren, wenn der Betrachter unter klaren atmosphärischen Bedingungen zum Horizont aufschaut, da die Anzahl der verdeckten Oberflächen hinter jedem Pixel und die Anzahl der Polygone in dem Blickfeld sehr stark ansteigt.
Ein Buch mit dem Titel "Computer Image Generation", herausgegeben von Bruce J. Schacter, Copyright 1983, bezieht sich auf dreidimensionale Datenbasen. In verschiedenen Kapiteln behandelt es Simulationstechniken und Trainingseffizienzen. Algorithmen und Architekturen (zusammen mit Blockdiagrammen von einigen Architekturen), welche in verschiedenen Computer-Graphiksystemen verwendet werden, werden diskutiert. Aspekte des Datenbasis-Designs im Hinblick auf das Ausbilden von Bodenmerkmalen in der Datenbasis, damit sie die gleiche Größe, Form, Ort, Farbe und Struktur haben wie die Bodenmerkmale, die der Pilot sieht, sind erwähnt. Darstellungen des Terrains, der Kultur und von dreidimensionalen Objekten werden betrachtet. Darstellungen von Festkörpern, mittels "Octree-Verschlüsselung" (octree encoding), Algorithmen-Modellierungen und die Verwendung von Gleichungen zweiter Ordnung, um quadratische Objekte zu definieren, werden erörtert. Die Entwicklung von Terrain-Datenbasen, Kultur-Datenbasen und Objekt/Modell-Datenbasen werden als Punkte erwähnt, die in dem Design von sehr großen integrierten Schaltkreisen berücksichtigt werden müssen.
In einem neueren Papier von Nishimura et al., Proceedings IECON'84, Industrial Applications of Microelectronics, 1984, Seiten 270-274, ist ein paralleles Multicomputer-System beschrieben, welches vorwiegend für die Erzeugung von dreidimensionalen Bildern vorgesehen ist. In dem beschriebenen System werden Computer-Einheiten (unit computers) radial mit einem Zentralcomputer verbunden, um ein paralleles Pipeline-Verarbeitungsschema durchzuführen. In diesem Schema wird ein Bildrahmen mittels einer Strahlengangsbestimmungs- Näherung (rag tracing approach) derartig erzeugt, daß die Berechnung der Lichtintensitäten für die gesamte Anzahl der Pixel eines Rahmens durch die Computer-Einheiten geteilt wird, wobei jeder parallel mit den anderen arbeitet. Die verwendete Hardware-Konfiguration besteht aus einem Datenbasis-System, einem Datenmanipulations-System, einer Intercomputer-Speicher-Swapping-Einheit, dem Zentralcomputer, einer Mehrzahl von Computer-Einheiten und einem Rahmenspeicher-System. Alle Computer-Einheiten haben die gleiche Funktion und sind radial mit dem Zentralcomputer verbunden. Darüberhinaus sind die Computer-Einheiten über einen Datenkollektor mit dem Rahmenspeicher-System verbunden, das die Bilddaten für die Pixel eines Rahmens speichert.
Mit dem zuvor beschriebenen Hardware-Design wird das folgende Verfahren zur Erzeugung einer Sequenz von dreidimensionalen Bildern durchgeführt: Gemäß den Befehlen des Anwenders teilt der Zentralcomputer den Schirmbereich in eine Anzahl von Subschirmen, und jede Computer-Einheit führt die gleiche Funktion im Hinblick auf die Berechnung der Lichtintensitäten der Pixel auf dem Subschirm, die von dem Zentralcomputer zugewiesen worden sind, unabhängig von den anderen Computer-Einheiten durch.
Indessen ist in einem derartigen Multicomputer-System die zu verarbeitende Datenmenge für ein einzelnes Bild nach wie vor erheblich, da, wie zuvor erwähnt, die Computer-Einheiten die gleichen Berechnungs funktionen unter Verwendung der gleichen Verarbeitungsalgorithmen auf die Datenbasis-Struktur für jedes Pixel des Bildschirmes durchführen, unabhängig davon, daß Bereiche von "höherem Interesse" (beispielsweise ein Gebäude im Zentrum des Schirms) existieren, welche eine hohe Auflösung erfordern, als auch Bereiche von "niedrigerem Interesse" (beispielsweise ein Baum an dem Rand des Schirms), welche eine niedrigere Auflösung verlangen.
Es ist daher die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Computerbild-Erzeugungsystem bereitzustellen, welches den zu verarbeitenden Datenbetrag für die Anzeige von dreidimensionalen Bildern auf einem Schirm vermindert.
Diese Aufgabe wird durch ein Computerbild-Erzeugungssystem gemäß dem Anspruch 1 und ein Verfahren zur Erzeugung kodierter Bildsignale gemäß dem Anspruch 13 gelöst.
Ein weiterer Vorteil der vorliegenden Erfindung liegt darin, daß realistischere Bilder bereitgestellt werden, da die Aufteilung eines Schirms, wie er von einem Betrachter gesehen wird, in Bereiche von "höherem Interesse" und Bereiche von "niederem Interesse" dem Bildeindruck eines menschlichen Auges entsprechen, in dem Objekte in dem Zentrum des Blickfeldes mit hoher Auflösung betrachtet werden, während Objekte an dem Rand des Blickfeldes mit einer geringeren Auflösung betrachtet werden.
Auf die obigen Erwägungen wird im einzelnen dadurch eingegangen, daß die computerbilderzeugten (CIG) Anzeigen verbessert werden, während die Anforderungen an die Daten vermindert werden, indem ein System bereitgestellt wird, welches einen Strahlengangsbestimmungsalgorithmus und eine Hierarchie von Volumenelementen (sog. Voxeln) verwendet, um nur die sichtbaren Oberflächen in dem Blickfeld zu verarbeiten. Gemäß diesem Aufbau wird eine dichte, dreidimensionale Voxel-Datenbasis von den Objekten, ihren Schatten und anderen Merkmalen entwickelt, welche beispielsweise mittels einer zweidimensionalen Bereichsphotographie aufgenommen worden sind. Die Strahlen werden in Subbildern gruppiert und die Subbilder werden als parallele Rechenprozesse auf einem Mehrfachbefehlsstrom- und Mehrfachdatenstrom-Computer (MIMD) ausgeführt.
Die Verwendung einer dreidimensionalen Voxel-Datenbasis, welche durch die Kombination von dreidimensionalen digitalen Terrain-Höhendaten mit zweidimensionalen ebenen Ansichten und Schrägluft-Photographien gebildet worden ist, erlaubt die Entwicklung einer realistischen und kosteneffektiven Datenbasis.
Verborgene Oberflächen werden nicht verarbeitet. Indem nur die sichtbaren Oberflächen verarbeitet werden, können nun Anzeigen produziert werden, die das "nap-of-the-earth" zeigen, wie es während eines Tieffluges eines Flugzeuges oder wie es von Bodenfahrzeugen aus gesehen wird. Derartige Anzeigen weisen herkömmlicherweise eine große Anzahl von verdeckten Oberflächen auf, welche nicht notwendigerweise verarbeitet werden müssen, um eine Realitätsnähe zu erreichen.
Bilder, die unter Verwendung dieser sichtbaren Oberflächennäherung erzeugt worden sind, enthalten reale Objekte (so wie Gebäude und Autos) und Terrain-Merkmale, die die Struktur der Szenerie bereitstellen. Die Bilder werden in parallelen Rechenprozessen (Tasks) verarbeitet. Indem eine große Anzahl von parallelen Rechenprozessen (beispielsweise 1000) eingesetzt wird, kann eine große Anzahl von langsameren, großintegrierten Schaltkreis(VLSI)-Prozessoren eingesetzt werden. Alternativerweise kann eine kleinere Anzahl von schnelleren Prozessoren gleichfalls verwendet werden. Darüberhinaus können weitere parallele Datenverarbeitungstechniken eingesetzt werden. Der großintegrierte Prozessor ist sowohl kosteneffektiv als auch effektiv im Hinblick auf die Durchführung von Befehlen und dem Speicher-Management einer komplexen Speicherhierarchie.
Die hier verwendete Näherung ist eine hochparalle Datenverarbeitungs-Systemlösung für die "nap-of-the-earth"- Flugsimulation durch einen hohen Pegel einer Detail- Datenbasis. Die Komponenten des Systemes sind der Anzeigenalgorithmus und die Datenstruktur, die Software, welche den Algorithmus und die Datenstruktur implementiert und die Datenbasis erzeugt, sowie die Hardware, die die Software ausführt. Der Algorithmus verarbeitet nur sichtbare Oberflächen, so daß das geheimnisvolle Überladungsmanagement-Problem auf der Design-Ebene eliminiert wird. Der Algorithmus löst das Bild in Subbilder auf und verarbeitet die Subbilder unabhängig. Ein Subbild ist eine Gruppe von benachbarten Pixeln; beispielsweise (1) ein Rechteck von N × M Pixeln, (2) bei M = H liegt ein quadratisches Subbild vor, (3) wenn N = 1 und M = die Gesamtanzahl der horizontalen Abtastlinien ist, dann besteht das Subbild aus einer einzelnen vertikalen Abtastlinie, und (4) wenn N = M = 1 ist, dann ist das Subbild ein einzelnes Pixel. Ein Clipping von partiell sichtbaren Oberflächen wird von dem Algorithmus für jedes Bild nicht benötigt.
Ein separater Software-Rechenprozeß (Software-Task) wird für jedes Unterbild erzeugt. Der Code oder die Logik in jedem Rechenprozeß ist identisch, aber die Eingangsparameter für jedes Subbild variieren, und die Daten, die von der Datenbasis verarbeitet werden, variieren mit jedem Rechenprozeß. Diese Rechenprozesse können parallel durchgeführt werden, da sie jedes Subbild unabhängig verarbeiten.
Eine mehrfache Befehlsstrahl-, bzw. eine mehrfache Datenstrahl-(MIMD)-Multiprozessor-Architektur oder ein Befehls- Fluß-Typcomputer (instruction-flow type computer) (beschrieben in der schwebenden Anmeldung Nr. 668,590, eingereicht am 05.11.1984, betitelt mit "Instruction Flow Computer" und übertragen auf den Rechtsnachfolger dieser Erfindung, PD- 84076) ist im Hinblick aüf die Durchführung der parallelen Verarbeitung dieser Rechenprozesse verwendbar. Software ist getestet und zur Entwicklung der Bilder auf MIMD-Computern verwendet worden von (1) DENELCOR, bekannt als der HEP- Computer, (2) ELXSI, (3) Alliant und (4) Perkin - Elmer. In der hier verwendeten Lösung ist die Verarbeitungszeit von der Komplexität der Szene unabhängig.
Jeder Typ von Bildprojektions-Systemen kann verwendet werden, um das computererzeugte Bild auf einen ebenen Schirm zu projizieren oder auf einen Schirm, der die Konfiguration einer Kuppel hat. Die hier offenbarte Strahlengangsbestimmungsnäherung, um auf die Datenbasis zuzugreifen, kann entweder auf lineare oder nichtlineare Optiken in dem Projektionssystem angepaßt werden, wobei die nichtlinearen Optiken entworfen sein können, um an die variable Bündelungsschärfe des Auges angepaßt zu sein.
Die zentrale Anforderung an ein Computerbild-Erzeugungssystem liegt in der Bereitstellung eines Bildes mit hoher Wiedergabetreue, insbesondere in dem interessierenden Bereich. Die in der vorliegenden Erfindung verwendete dreidimensionale Voxel-(Volumenelement)Algorithmus-Näherung unterscheidet sich grundlegend von der konventionellen zweidimensionalen Polygon-(Oberflächenelement)Näherung. In der dreidimensionalen Näherung wird der Inhalt einer Szenerie in einer natürlichen Art und Weise angezeigt, fast genauso, wie er von einem menschlichen Auge gesehen wird. Diese Näherung stellt ein neues Verfahren im Befriedigen von Bildübergabeanforderungen bereit. Viele Probleme, welche mit gegenwärtigen visuellen Systemen verbunden sind, werden in dem Aufbau der Erfindung eliminiert. Beispielsweise werden die Schlüsselanforderungen des "nap-of-the-earth"-Fluges für einen hohen Szene-Inhalt, gekoppelt mit vielen Details, parametrisch durch die parallele Voxel-Häherung angesprochen. Diese Näherung handhabt die Blickpunkt-Manövrierbarkeit, die Perspektive und die Bedeckung automatisch. Bedeckungsüberlappungen können einfach deshalb nicht auftreten, da nur sichtbare Oberflächen in dem Algorithmus berücksichtigt werden.
Die Erfindung wird durch die Bezugnahme auf die nachfolgende Beschreibung besser verstanden werden, wenn sie zusammen mit der begleitenden Zeichnung berücksichtigt wird, die zeigt:
Fig. 1a den Spielbereich mit einem Flugkorridor zu den Zielbereichen;
Fig. 1b eine Detaildarstellung des Flugkorridors, in einem etwas vergrößerten Maßstab;
Fig. 1c eine schematische Darstellung der hierarchischen Datenbasis;
Fig. 2 Terrain-Spuren entlang des Flugkorridors in dem interessierenden Bereich;
Fig. 3 zeigt die Organisation der Realzeit- und Nichtrealzeit-Subsysteme gemäß der vorliegenden Erfindung;
Fig. 4 betrifft den Algorithmus, sowie die Software - und Hardware-Aspekte der Erfindung und zeigt das organisatorische Konzept der parallelen modularen Computer-Architektur;
Fig. 5 eine Visualisierung des Weiterspringens des Strahles des dreidimensionalen sichtbaren Oberflächenalgorithmuses der vorliegenden Erfindung;
Fig. 6 eine geometrische Darstellung, die die Position des Auges, des Schirms, der Strahlen- und Schrittvektoren vor und nach gegenwärtigen Positions- und Lagetransformationen definiert;
Fig. 7 Darstellungen von vier verschiedenen Voxel-Daten-Strukturen, welche vier verschiedenen Fällen des dreidimensionalen sichtbaren Oberflächenanzeigenalgorithmuses der vorliegenden Erfindung entsprechen;
Fig. 8 eine Implementierung der Zwei-Speicher-Management-Näherung;
Fig. 9 eine Organisation eines globalen physikalischen Speichers; und
Fig. 10a, 10b und 10c alternative Organisationen des globalen virtuellen Speichers, um statisches und dynamisches Speicher-Management zu unterstützen.
Gemäß einem seiner Aspekte erreicht die vorliegende Erfindung die Datenquellen-Reduktion mittels der Technik der variablen Auflösung. Dies wird in Zusammenhang mit den Fig. 1a, 1b und 1c erklärt. Die Fig. 1a zeigt den allgemeinen Spielbereich, wobei der Pfeil auf einen Punkt von besonderem Interesse zeigt, der beispielsweise ein Flugkorridor sein kann, und der in Richtung auf einen Zielbereich gerichtet ist. In Fig. 1b ist der Flugkorridor in einem vergrößerten Maßstab dargestellt, der einen Flugkorridor mit einer Breite von ungefähr 200 Fuß repräsentiert, wobei in ihm ein Bereich von hohem Interesse liegt, sowie ein zweiter Flugkorridor, 2000 Fuß breit, welcher dem Piloten einen Bereich von geringerem Interesse zeigt, wenn der Korridor zu dem Zielgebiet abgeflogen wird. Fig. 1c zeigt schematisch die hierarchische Datenbasis, die unter Verwendung dieser Strategie erzeugt werden kann. Informationsspeicher-Zellen mit hoher Auflösung, welche Volumenelemente oder Voxel genannt werden, sind in einem Bereich der Datenbasis gezeigt, und sie entsprechen dem interessierenden Bereich in dem 200 Fuß breiten Flugkorridor. Voxel oder Volumenelemente mit geringerer Auflösung sind in einem anderen Bereich der schematischen Darstellung der hierarchischen Datenstruktur gezeigt, und diese Informationen würden einem geringer aufgelösten Detail in dem 2000 Fuß breiten Korridor entsprechen.
Die Strategie der Aufrechterhaltung verschiedener Pegel für die Terrain-Auflösungen und der Verminderung der Anforderungen an die Auflösung außerhalb von Terrain-Korridoren, welche einem Bereich von hohem Interesse entsprechen, vermindert die Anforderungen an den Datenbasis-Datenspeicher sowie an den Zugriff und den Transfer. Gleichfalls werden hierdurch auch die Anforderungen an die Hardware vermindert.
Eine Datenquelle mit verschiedenen Auflösungspegeln, die über den Spielbereich verteilt sind, erfüllt die Anforderungen eines "nap-of-the-earth" computererzeugten Bildanzeige- Systems. In einer derartigen Näherung werden die Datenbasis und die Transferraten vermindert. Dies vermindert gleichfalls die Kosten für die Hardware.
In den Flugkorridoren, so wie beispielsweise in dem 200 Fuß breiten Flugkorridor, unterstützt eine Auflösung von 3,8 Bogenminuten die Präsentation von Hilfs-Aufrufbefehlen, so wie beispielsweise von identifizierbaren Bäumen, Bodenbedeckungen und Gebäuden. In einer Entfernung von 100 Fuß stellt eine 1/10 Fuß-Auflösung 3,0 Bogen-Minuten dar. Daten innerhalb der Flugkorridore, welche aber außerhalb der 100 Fuß- Entfernung liegen, können von einer 1 Fuß-Auflösung getragen werden. Elemente des Spielbereiches, die nicht innerhalb der Zielaufnahme- oder Flugkorridorbereiche liegen, können mit den weitaus geringeren Auflösungen von 10 Fuß oder 100 Fuß getragen werden.
Während die "worst-case"-Plattform-Bewegungsspezifikationen hohe Datentransferraten zur Folge haben, akkommodieren kommerzielle Massenspeichereinrichtungen und Computer-Schnittstellen, kombiniert mit einer intelligenten Anordnung der "on-line"-Szeneriedaten, den Datentransfer.
Die höchste Datenauflösung beträgt 1/10 Fuß. Da sich ein Helikopter mit einer Geschwindigkeit von bis zu 50 Knoten bewegt, wird ein Transfer von ungefähr 100 Fuß von neuen Daten entlang eines Korridors mit hoher Auflösung, so wie dem 200 Fuß-Korridor von Fig. 1b, jede Sekunde benötigt. Wenn der Korridor mit der maximalen Auflösung 200 Fuß breit ist, benötigt die Simulation eines Helikopters, welcher sich durch den Korridor bewegt, den Transfer von ungefähr 10 Megabyte pro Sekunde. Daten mit geringerer Auflösung benötigen eine Transferkapazität von ungefähr 6 Megabyte pro Sekunde. Für ein Kampfflugzeug, das bei einer geringen Höhe und hoher Geschwindigkeit fliegt, sind die Daten geringerer Auflösung ausreichend, um das verwackelte Bild zu erzeugen, das aus dem Fenster infolge von Objekten gesehen wird, die sich nahe dem Flugzeug schnell durch das Blickfeld des Piloten bewegen.
Ein Extra-Speicher wird bereitgestellt, um die Such- und Warteverzögerungen zu kompensieren. Ein derartiger Speicher kann auf Platten bereitgestellt werden. Da Such- und Wartezeiten die Transferraten reduzieren, ist die Datenbasis so entworfen, daß diese Hindernisse minimiert werden. Um dies zu erreichen, wird das Terrain entlang eines Korridors in gleiche geographische "Spuren" geteilt, wie der Fig. 2 zu entnehmen ist. Die Daten für jede dieser Spuren befinden sich auf separaten, physikalischen Speichereinrichtungen und sind so organisiert, daß die Bewegung durch einen Korridor zu einem Transfer von angehäuften Daten führt, wodurch beispielsweise die Zeit minimiert wird, die benötigt wird, um den Lesekopf einer Platte zu bewegen. Die Daten sind gleichfalls mit optimalen physikalischen Blocklängen gespeichert, um die verschwendendon Verzögerungen durch die Wartezeit zu überwinden. Idealerweise befinden sich alle Daten geringer Auflösung zu allen Zeiten in dem Hauptspeicher, so wie den noch zu beschreibenden globalen, virtuellen Speichern, die in dem System verwendet werden, mit einem dynamischen Transfer von den Daten mittlerer und hoher Auflösung, wenn der Helikopter sich durch den Spielbereich bewegt. Ein derartiger Transfer wird aus einem Untersatz von aktiven Eingangs- Ausgangs-Einrichtungen vorhersagbar erreicht.
Der Transfer von Daten mittlerer und hoher Auflösung wird verwendet, um Bilder einer hohen Qualität zu erzeugen. Dies bedingt ein Speicher-Management der Speicherhierarchie des Systems (Platten, Halbleiterspeicher, Cache-Speicher, Register). Ein Speicher-Management-System steuert den Fluß von Daten durch das System, um die Voxel geringer und hoher Auflösung an dem Ort und an dem Zeitpunkt bereitzustellen, an dem sie benötigt werden.
Eine Kombination von Techniken wird verwendet, um die Daten für diese Bilder bereitzustellen. Im allgemeinen greift das Hauptcomputer-Bilderzeugungs-System auf die Datenbasis zu, um die Projektion der Landschaft auf der Anzeige zu errechnen, und zwar ohne eine Überlappung oder eine Transportverzögerung, die 100 mS überschreitet. Die Verarbeitungsleistung des Bildbereitstellungs-Systemes ist ausreichend, um die Aktualisierungsrate für den "worst-case"- Fall eines "nap-of-the-earth"-Tieffluges durch eine Szenerie zu erfüllen, die einen hohen Detail-Pegel in der Datenbasis benötigt. Mit der vorliegenden Erfindung tritt eine Verfinsterungs- oder Bedeckungsüberladung (occultation overload) nicht auf. Die Transportzeit entspricht der Rücklaufzeit; daher ist die Rechenzeit für das "worst-case"-Bild für diese Näherung invariant. Das Speicher-Management-System muß nur dafür sorgen, daß auf die relevanten Daten in dem Speicher zeitlich richtig zugegriffen werden kann. Dies bedingt die Errichtung von Datenpuffern, um Verzögerungen infolge von Zugriffszeiten zu kompensieren.
Daher stellt das Speicher-Management sicher, daß die Datenpuffer Terrain-Daten enthalten, die für die Bewegung des Flugzeugs über die nächsten 30 Bildrahmen hinwegprojiziert geeignet sind. Das Speicher-Management verlangt, daß die hierarchischen Datensegmente für die Bereiche geringer und hoher Auflösung von einem virtuellen Speicher (so wie beispielsweise einer Platte) weich in einen physikalischen Speicher transferiert werden und daß die Pixel-Dichte des Bildbereitstellungs-Systems dem interessierenden Bereich entspricht, der durch den Kopf- oder Helmsensor angezeigt wird, wie er konventionellerweise in Kopf- und Augenverfolgungsanzeigen verwendet wird.
Ein allgemeines Trainer-System für eine Mehrzahl von Aufgaben erfordert die Realzeit-Simulation der äußeren sichtbaren Umgebung, korreliert mit den inneren Sensoranzeigen, wobei die letzteren Radar, Infrarot-Anzeigen und TV-Systeme mit geringem Lichtpegel umfassen. Diese externe Umgebung ist aus statischen Land-, See- und atmosphärischen Merkmalen zusammengesetzt. Darüberhinaus müssen dynamische See- und atmosphärische Effekte sowie dynamische Objekte, so wie beispielsweise Panzer, Schiffe, Flugzeuge, Helikopter, Raketen und andere Feuerwaffen simuliert werden.
Die Hauptsubsysteme eines derartigen allgemeinen Trainer-Systemes mit mehrfachen Aufgaben führen das folgende durch:
1. die Modellierung der Datenbasis und ihre Erzeugung;
2. die sichtbare Computerbild-Erzeugung;
3. die digitale Radar-Land-Massen-Simulation;
4. andere Sensor-Simulationen;
5. Bewegungserrechnung (Position und Lage) der Trainer- Plattform und anderer dynamischer Objekte; und
6. Erzeugung der Simulationsanzeigen.
Fig. 3 zeigt die Aufspaltung der vorliegenden Erfindung in Nichtrealzeit- und Realtzeit-Subsysteme, die diese Funktionen durchführen. In dem Realzeit-System beginnt der Datenfluß am oberen Ende mit Eingaben von dem Piloten, der auf die gegenwärtigen Anzeigen antwortet. Diese Eingaben werden von dem Bewegungsrechner-Subsystem verarbeitet, um die gegenwärtigen und vorhergesagten Positionen und Lagen der Plattform des Piloten zu erzeugen. Das visuelle und Sensor- Simulations-Subsystem benutzt die Position und die Lage, um die visuellen und Sensorinformationen zu erzeugen, die zu dem Anzeigenuntersystem übertragen werden. Ein neuartiges Merkmal dieser Erfindung besteht in der Verwendung der gleichen Software zum Entwickeln und zur Verwendung der Datenbasen für sowohl die Nichtrealzeit- als auch die Realzeit-Subsysteme des Simulationssystemes. In dem Nichtrealzeit-Subsystem existiert ein geringerer Datendurchfluß als in dem Realzeit-Subsystem. Der höhere Durchfluß wird dadurch erzielt, daß parallele Datenverarbeitungskapazitäten in dem Realzeit- Subsystem hinzugefügt werden. Beispielsweise können 16 Subbild-Prozessoren in dem visuellen und Sensor-Simulations- Subsystem der Realzeitseite des Simulationssystemes vorgesehen werden, um die Realzeit-Bilderzeugung zu erzielen, während nur ein Subbild-Prozessor auf der Nichtrealzeitseite des Systemes benötigt wird, um diesen Aspekt der Datenverarbeitungsanforderungen bei der Bilderzeugung bereitzustellen.
Ein Simulationssystem zur Erzeugung von Computerbildern kann hierarchisch in vier Typen von Objekten aufgelöst werden. Diese sind: Algorithmen und Datenstrukturen; Software; Datenbasen und die Hardware. Diese Auflösung ist der Tabelle I zu entnehmen. Tabelle I Simulationssystem Algorithmen und Datenstrukturen Strahlengangsbestimmung und sichtbare Oberflächen A. Projeziere 3D-Strahlen vom Auge durch das Pixel (Bildelement) der 2D-Anzeigenoberfläche in die dichte 3D- Datenbasis der Voxel(Volumenelemente). B. Verarbeite die sichtbaren Oberflächen und den leeren Raum zwischen dem Auge und den sichtbaren Oberflächen. C. Die optimale Mischung von serieller und paralleler Verarbeitung erlaubt es dem System, aus dem optischen dynamischen Speicher-Management Vorteile zu ziehen. Software und Datenbasis Verdeckte Oberflächen A. Projiziere 3D-Datenbasis (Polygone) auf die 2D- Anzeigenoberfläche und interpoliere die spärliche Datenbasis, um die Pixel zu füllen. B. Verarbeite die sichtbaren und verdeckten Oberflächen. C. Die Verarbeitung ist vorzugsweise seriell, wenn eine Sortierung verwendet wird, um die verdeckten Oberflächen aufzulösen, aber sie kann hochparallel sein, wenn ein Z-Puffer verwendet wird, um die verdeckten Oberflächen aufzulösen. Hardware
Die Wechselbeziehung zwischen diesen vier Typen von Objekten wird aus dieser Tabelle sichtbar. Ein Schlüsselmerkmal, das aus der Tabelle I deutlich wird, ist die Abhängigkeit der Software, der Datenbasen und der Hardware von der Auswahl des Verarbeitungsalgorithmuses und den Datenstrukturen. Diese Abhängigkeit ist der Grund dafür, daß die Mehrfach- Befehlsstrom- und die Mehrfach-Datenstrom-Computer-Hardware- Näherung dieser Erfindung bei der Implementierung dieses Simulationssystemes radikal von existierenden "gepipelineten" und visuellen Sensor-Simulationssystemen verschieden ist. Daher erlaubt, obgleich die Mehrfach- Befehlsstrom/Mehrfach-Datenstrom-Implementation für eine parallele Verarbeitung der Strahlen sorgt, die Verarbeitung einer Sammlung von Strahlen in einem Subbild inn einer in dieser Implementation erlaubten seriellen Art und Weise, daß die Ergebnisse von vorigen Strahlverarbeitungen (wie beispielsweise der Abstand) verwendet werden können, um die Verarbeitung des nächsten Strahles zu minimieren.
Eine verbesserte Realität bei der Computerbild-Erzeugung bedingt ein Anwachsen der Größe der Datenbasis, welche in Realzeit zu verarbeiten ist und das damit verbundene Problem des Teilens dieser Daten mit vielen anderen Datenprozessoren, um die parallele Verarbeitung zu unterstützen. Ein Mehrfach-Befehlsstrom/Mehrfach-Datenstrom- Computersystem stellt eine Lösung für dieses Problem bereit. In einem derartigen Computer-System verbindet ein Zwischenverbindungsnetzwerk die Datenbas is mit parallelen Datenprozessoren. Das Design ist eines, das sich leicht in eine kleine Anzahl (10 oder weniger) von bestimmten, 32-Bit großintegrierten Schaltkreisen (VLSI) aufteilen läßt, die in diesem System umfangreich nachgebildet werden. Die ersten Beispiele von diesen 32-Bit VLSI-Mulitprozessor-Systemen sind gegenwärtig kommerziell von neuen Firmen, wie Sequent, Alliant und Encore erhältlich. Die parallele Aufteilung der Algorithmen ist ideal an die variablen Auflösungen angepaßt, die von einem dem Auge und Kopf folgenden, hochauflösenden Bereich-von-Interesse-System-Design benötigt werden.
Fig. 4 ist ein Blockdiagramm eines derartigen Systemes. Das System weist drei Hauptsubsysteme auf, welche parallel arbeiten:
1. Die Subbild-Prozessoren (SIP) errechnen ein Bild des Terrains, statische Objekte auf dem Terrain und den Himmel;
2. die Objekt-Prozessoren (OP) errechnen Bilder von dynamischen Objekten, Punkten, Linien, speziellen Zielen und Spezialeffekten; und
3. einen Bild-Prozessor (IP), der diese Bilder mischt und sie für die Anzeige aufbereitet.
Die Algorithmen in den Subbild-Prozessoren und den Objekt- Prozessoren sind für ihre jeweiligen Rechenprozesse optimiert und sind nicht notwendigerweise die gleichen. D. h., daß die Subbild-Prozessoren einen dreidimensionalen sichtbaren Oberflächen-Algorithmus mit einer Strahlengangsbestimmung (die in die Diskussion bezüglich der Fig. 5 eingeführt wird) verwenden; während die Objekt- Prozessoren entweder die Strahlengangsbestimmungsalgorithmen oder einen verdeckten Oberflächenalgorithmus mit Polygonen verwenden können. Während die Objekt-Prozessoren ihre Datenbasen in den Objektspeichern (OM) nicht teilen müssen, müssen die Subbild-Prozessoren einen Zugriff auf die große Terrain-Datenbasis haben, die in den globalen virtuellen Speichereinheiten (GVMU) gespeichert ist. Sie greifen auf den Subsatz der Datenbasis zu, den sie in ihrem globalen physikalischen Speicher (GPM) benötigen, während die globalen virtuellen Speichereinheiten (GVMU) die Daten über das Zwischenverbindungsnetzwerk (ICN) anlegen, die die globalen physikalischen Speicher als nächstes benötigen. Der dreidimensionale visuelle Oberflächenalgorithmus verarbeitet nur sichtbare Oberflächen, wodurch das verfinsternde Überladungsproblem auf der Design-Ebene eliminiert wird. Der Algorithmus zerlegt den Schirm A in Subbilder B, wobei vier dieser Subbilder in Fig. 4 mit 1 bis 4 bezeichnet sind, und verarbeitet diese Subbilder unabhängig. Der Algorithmus benötigt kein Clipping von partiell sichtbaren Oberflächen. Ein separater Software-Rechenprozeß (Task) wird für jedes Subbild erzeugt, mit individuellen Tasks 1 bis N1. Der Code oder die Logik in jedem Task ist identisch, aber die Eingabeparameter für jedes Subbild variieren und die verarbeiteten Daten aus der Datenbas is variieren mit jedem Task. Diese Tasks können parallel durchgeführt werden, da sie jedes Subbild unabhängig verarbeiten. Der Algorithmus ist entworfen, um die Logik zu minimieren, die in einem mittleren Subbild-Task durchgeführt wird. Die Subbild- Prozessoren verwenden eine Mehrfach-Befehlsstrom- und Mehrfach-Datenstrom-Computer-Architektur, um das parallele Verarbeiten dieser Tasks durchzuführen, wobei ein jeder der N1-Tasks, der auf die Subbild-Prozessoren übertragen wird, seinerseits wieder in Parallel-Tasks zerlegt werden kann.
Der dreidimensionale sichtbare Oberflächen-Algorithmus ist in Fig. 5 visualisiert. Die Position des Auges des Betrachters und die Position der äußeren Begrenzung der Anzeigenoberfläche definieren das Blickfeld, und potentielle Strahlen starten von dem Auge und treten durch die Schirmprobenpunkte hindurch. Die Anzeigenoberfläche oder der Schirm kann, während er hier eben dargestellt ist, auch gekrümmt (beispielsweise sphärisch) sein. Die räumliche Auflösung der Bildelemente (Pixel) des Schirms und die spektrale Auflösung (Anzahl der Farben und der Quantisierungspegel pro Farbe) definieren die statische Qualität eines Anzeigerahmens. Die zeitliche Auflösung oder die Rahmenaktualisierungsrate (beispielsweise 30 Rahmen pro Sekunde) definiert die dynamische Qualität des Anzeigensystemes.
Fig. 5 zeigt die Datenbasis oder den Spielbereich mit Gebäuden und die Augenposition und den Schirm außerhalb der Datenbasis. Die Datenbasis ist über die X, Y-Ebene bei dem geeigneten Terrain oder Objekthöhenwert Z (X, Y) definiert. Die Anfangspositionsvektoren des Auges, (E) und die obere linke UL-, die untere linke LL- und die obere rechte UR-Ecke des Schirmes sind in Fig. 6 gezeigt. Das Auge ist anfangs bei dem Ursprung 0 und schaut entlang der X-Achse bei dem Zentrum des Schirmes, der sich in einer Entfernung von DX = 1 von dem Auge entfernt befindet.
Der Algorithmus verwendet die gegenwärtigen Lagewerte der Querneigung, der Längsneigung und des Scherungswinkels, um die drei Ecken des Schirmes um den Ursprung zu drehen. Die gedrehten Werte werden dann verwendet, um die skalierten Vektoren (U, V) zu bilden, die verwendet werden können, um den Positionsvektor eines Strahles R zu errechnen, und den normalisierten Strahlvektor Q. Das Ende des Strahlenvektors R befindet sich bei dem Auge E und sein Kopf befindet sich bei dem Probenpunkt auf dem Schirm, der durch Vielfache von U und V indeziert ist, oder R (PIX, LIN), mit PIX-Vielfachen von U und LIN-Vielfachen von V.
Das Folgende bezieht sich auf Fig. 6:
Beachte: Der Pfeil E zeigt an, daß die Augenposition von dem Ursprung bei (0, 0, 0) zu seiner gegenwärtigen , Position bei (EX, EY, EZ) verschoben wird.
* = ein einzelner Stern bedeutet Multiplikation
** = ein doppelter Stern bedeutet zur Potenz
Die Indizes (PIX, LIN) werden verwendt, um das Zentrum eines bestimmten Pixels zu lokalisieren, auf den der Strahlenvektor gerichtet ist. Das Ende des Strahlenvektors befindet sich bei dem Auge, das sich anfangs am Ursprung befindet und allgemein werden der Strahlvektor R, der normalisierte Strahlvektor Q und der Schrittvektor S definiert durch:
Der Strahlenvektor ist zu der Verschiebung des Auges zu seiner gegenwärtigen Position bei (EX, EY, EZ) invariant. Der Algorithmus fährt damit fort, entlang des Strahles von dem Auge her fortzuschreiten und verwendet seine gegenwärtige Schrittposition:
um auf die Datenbasis zuzugreifen und um zu bestimmen, wann der erste nicht durchsichtige Voxel erreicht ist, wobei RNG der Abstand oder die Entfernung zwischen dem Auge und der gegenwärtigen Schrittposition ist. Diese Darstellung von S ist analog der parametrischen Darstellung einer Linie, die durch zwei Punkte (X1, Y1, Z1) und (X2, Y2, Z2) bestimmt ist, unter der Verwendung des Parameters t:
wobei t = 0 und 1 die Start- und Endpunkte definiert. Wenn die Lösung der ersten Gleichung für t als eine Funktion von X in die zweiten zwei Gleichungen substituiert wird, dann ergeben sich die folgenden, nicht parametrischen Gleichungen für Y(X) und Z(X):
Ein ähnlicher Satz von Gleichungen existiert für den Schrittvektor, welche von dem RNG-Parameter unabhängig sind:
wobei I = 1, 2, 3 und S(I) die X-, Y- und Z-Komponenten darstellt. Die Komponenten des Q-Vektors sind die Richtungskosinusse des Strahlenvektors:
wobei i, j und k Einheitsvektoren sind, die entlang den X-, Y- und Z-Achsen zeigen und A(Q, i) der Winkel zwischen den Q- und i-Vektoren ist.
Jeder Strahl kann parallel verarbeitet werden und keine verdeckten Oberflächen werden verarbeitet. Eine Pseudocode- Darstellung der Software, die den parallelen Prozeß des Weiterspringens entlang des Strahles durch eine hierarchische Voxel-Datenbasis implementiert, wird im folgenden beschrieben. In diesem Beispiel weist die Hierarchie vier Pegel auf. Abstandsschwellwerte TH_L (wobei L = 1, 4, 16, 64 ist) werden bei jedem Pegel verwendet, so daß die geeigneten groben Auflösungsfarben und Sensordaten verwendet werden, wenn der Abstand diese Schwellwerte übersteigt. Dies erlaubt es dem Strahl in effektiver Art und Weise, sich zu verdicken oder auszubreiten, wenn sich der Abstand von dem Auge erhöht, indem nur Farbwerte C_L von den größeren Voxeln mit gröberer Auflösung zurückgeführt werden, wenn der Abstand diese Schwellwerte übersteigt, und hat einen "Anti-Aliasing-Effekt" (antialiasing effect), der in die hierarchische Voxel-Datenbasis als ein Vorverarbeitungsschritt eingebaut ist, bevor eine wiederholende Bilderzeugung stattfindet. Dieser Algorithmus modelliert nicht nur die Reflexion von sichtbarer Sonnenbeleuchtung entlang Strahlen von reflektierenden Oberflächen zu dem Auge des Betrachters, sondern er modelliert auch die IR-Emission und Reflexion entlang den gleichen Strahlen, die von einem IR-Sensor empfangen werden oder die Reflexion von Radarstrahlen, die von einer Radarantenne empfangen werden. Weiterspringschleife entlang eines Strahles durch Pixel, die durch (I, J) indiziert sind und durch eine Hierarchie von Voxeln (L = 1, 4, 16, 64) unter Verwendung eines Pseudocodes

Definitionen der Variablen

RNG = Entfernung von Auge zum Weitersprungpunkt entlang dem Strahl
X(I) = Benennung des ganzzahligen Grenzpunktes entlang dem Strahl
S(I) = Voxel-Schnittindizes, welche mit X(I) zusammenhängen durch S(I) = X(I) + DELTA
L = 1, 4, 16, 64 = Voxel-Hierarchiepegel = Länge der Seite der Voxel
ST_L(S(1), S(2), S(3)) = Voxel-Zustand bei Pegel L und Position S(J)
C_L(S(1), S(2), S(3)) = Voxel-Farbe bei Pegel L und Position S(J)
TH_L = Entfernungs-Schwellwert bei Pegel L
C(I, J) = Schirmfarbe des Pixels, das durch (I, J) indiziert ist
R(I, J) = Entfernung, wenn das Weiterspringen entlang dem Strahl beendet wird
R_64(I, J)=Entfernung, wenn Weiterspringen entlang dem Strahl beim Pegel 64 beendet wird
Die Abstands- oder Entfernungs-Schwellwerte werden errechnet, indem zunächst der Winkel errechnet wird, der einem einzelnen Pixel gegenüberliegt
A_PIX = H_FOV/N_PIX,
wobei das horizontale Blickfeld gleich H_FOV und die Anzahl der Pixel pro Linie N_PIX ist. Die Bogenlänge, die diesem Winkel bei der Entfernung RNG gegenüberliegt, ist
L = A_PIX*RNG.
Die Entfernungs-Schwellwerte sind durch die Entfernung definiert, bei der ein Voxel, dessen Kante L Einheiten lang ist, den Winkel A_PIX füllen würde, wenn die Oberflächennormale des Voxels parallel zu dem Strahl hinab zum Zentrum von A_PIX wäre, so daß
TH_L = L/A_PIX = L*N_PIX/H_FOV = L*TH_1.
Ein Beispiel für diese Sequenz für TH_L ist 611, 2445, 9779 und 39114, für L = 1, 4, 16 und 64, mit N_PIX = 640 und H_ FOV = 60º. Es wird darauf hingewiesen, daß für ein ebenes Display A_PIX für das Zentral-Pixel genau errechnet wird, daß er aber ansteigt, wenn die Strahlen zu der Kante der Anzeige fortschreiten.
Der Code, welcher den STEP AT LEVEL L für jeden Level in der Hierarchie implementiert, ist in jedem Fall ähnlich und ist die Kern-Software (Kernel Software) der inneren Schleifen, die zur größten Rekursion der Optimierung (return for optimization) führt.
Die Schrittstrategie des Algorithmus ist mit einer groben Auflösung zu springen, bis der Strahl ein nicht durchsichtiges Voxel bei der Auflösung schneidet. Schritte mit hoher Auflösung (L = 1) werden nur durchgeführt, wenn die Entfernung kleiner ist als TH_4 und dann nur, nachdem ein nicht durchsichtiges Voxel mit grober Auflösung (L = 4) geschnitten worden ist. Die Farbwerte der Voxel mit grober Auflösung werden über ihre inneren Voxel mit höherer Auflösung gemittelt.
Die Fähigkeit, Objekte zu schattieren und die Schatten korrekt zu formen, welche für einen beliebigen Polar- und Azimut-Winkel von Sonnenlicht gegeben sind, wird durch den im folgenden definierten Schatten-Algorithmus ermöglicht.

Schattenerzeugungs-Algorithmus

FOR ALL (Voxel in der Datenbasis)
Initialisiere Weiterspring-Position beim Zentrum des Voxels bei Pegel 1
S10 = S1
S20 = S2
S30 = S3
Mache ersten Sprung:

Bemerkungen:

1. F = Schattenfaktor (E.G. F = 0,02)
2. Sprung-Schleife endet, wenn entweder
(a) der Strahl einen undurchsichtigen Voxel schneidet oder
(b) der Strahl die Oberseite der Datenbasis verläßt
3. Voxel-Farbe bei (S10, S20, S30) ist:
(a) Schattiert im Fall 2(a),
(b) Unverändert im Fall 2(b).
Die Stärke der Volumenelement- oder Voxel-Näherung, die in Fig. 7 gezeigt ist, besteht in der Verwendung von realen Flächenphotographien, die mit digitalen Flächenhöhendaten gemischt werden, dem das Hochziehen von Objekten auf dem Terrain bis zu ihren geeigneten Z-Werten folgt. Die Schattenlängen L(S) des Objektes und der Sonnenwinkel A, welcher aus der geographischen Breite, der geographischen Länge, der Tageszeit und dem Tag im Jahr errechnet worden ist, werden verwendet, um den Z-Wert des Objektes durch
tan A = Z/L(S)
Z = L(S) * tan A.
zu errechnen.
Dieser abgeschätzte Z-Wert wird feinabgestimmt, indem ein berechneter Schatten zu dem realen Bild hinzugefügt wird und die Länge des errechneten Schattens mit dem des realen Schattens in dem Bild verglichen wird. Der Z-Wert wird dann korrigiert, um diese Schatten gleich lang zu machen.
Eine Liste der Vorteile und der Schlüsselmerkmale des dreidimensionalen sichtbaren Oberflächen-Algorithmuses wird im folgenden gegeben:
1. Keine verdeckten Oberflächen werden verarbeitet; indessen wird der leere Raum zwischen dem Auge und der ersten undurchsichtigen Oberfläche entlang dem Strahl verarbeitet.
2. Kein Suchlauf über die vollständige Datenbasis ist nötig.
3. Es werden keine Daten verarbeitet, die sich außerhalb des Blickfeldes befinden, d. h., kein "culling" oder "clipping" ist nötig.
4. Keine Realzeitabtastübertragung ist nötig, da der Algorithmus und die Datenstrukturen (die Pixel, die Strahlen, die Voxel) inhärent mit der Rasterabtastung kompatibel sind.
5. Der Algorithmus ähnelt:
a. dem Auge, das ein reales Bild unter Verwendung einer realen Datenbasis sieht, oder dem Auge, das ein Bild auf einem Schirm sieht;
b. der geometrischen Optik und ihrer Verwendung der Strahlengangsbestimmung; und
c. Streuungs-, Emissions- und Monte Carlo- Simulationen.
6. Der Algorithmus ist optimiert für:
a. große Datenbasen mit einem hohen Informationsinhalt;
b. viele verdeckte Oberflächen, welche entlang eines Strahles geschnitten werden; und
c. Tief- oder "nap-of-the-earth"-Flügen.
7. Die Verarbeitungszeit hängt von den Auflösungen des Schirmes und der Datenbasis ab.
8. Die Verarbeitungszeit ist unabhängig von der Komplexität der Datenbasis aufgrund der Anzahl der Objekte oder der Wiedergabe (rendering) der Objekte.
9. Die Abtastdichte des Schirmes kann variieren, um einen Bereich von Interesse mit hoher Auflösung zu akkommodieren.
10. Der Algorithmus kann leicht an einen nicht-planaren Schirm angepaßt werden.
Unter erneuter Bezugnahme auf Fig. 5 macht die Fig. 5 auch die hierarchische Auflösungs-Datenstruktur unter Verwendung von zwei Auflösungen deutlich. Der Zustand (undurchsichtig, transparent, halbtransparent) von Volumenelementen geringer Auflösung oder Voxeln wird unter Verwendung von zwei Bits gespeichert. Mehr Speicher um die Voxel-Daten hoher Auflösung zu speichern, wie die Farbe, wird nur benötigt, wenn der Zustand undurchsichtig oder halbtransparent ist. Auf die Voxel wird zufällig als ein dreidimensionales Array zugegriffen, wobei der (X, Y, Z)-Wert des Schrittvektors (S) entlang des Strahles verwendet wird. Beispielsweise ist S(1) = X in eine Vier-Pegel-Hierarchie zerlegbar, indem man X als eine Summe von Bit-Feldern ausdrückt:
wobei das Bit I der Binärdarstellung von X gleich X(I) ist und X(I, J) das Bit-Feld ist, das vom Bit I zum Bit J hinuntergeht, wo I.GT.J ist. Die drei Fälle, die hier gezeigt sind, weisen jeweils Voxel mit Auflösüngen von (1, 8, 64, 512), (1, 16, 256, 4096) und (1, 8, 128, 4096) auf. Eine Liste der Vorteile der hierarchischen Auflösungs- Datenstruktur folgt:
1. Minimierung der Verarbeitungsanforderungen an das System:
1.1 Minimierung der Anzahl der Schritte entlang eines Strahls;
1.2 erlaubt Schritte von verschiedenen Auflösungen oder Längen; und
1.3 versucht, Schritte geringer Auflösung im leeren Raum zu verwenden.
2. Minimierung der Anforderungen an den Systemdatenspeicher:
2.1 Ein Speicher zum Speichern von Positionsdaten wird nicht benötigt;
2.2 die Positionsdaten sind in der Adresse des Voxels kodiert; und
2.3 er versucht Daten auf leerem Raum in Voxeln geringer Auflösung zu speichern und nicht in Voxeln mit mittlerer oder hoher Auflösung.
3. Erlaubt wahlfreien Zugriff auf Daten bei ihren Positionen bei verschiedenen Raumauflösungen.
4. Erlaubt die Option der Kodierung der Datenbasis bei verschiedenen Auflösungen, beispielsweise einen Missionskorridor mit hoher Auflösung, welcher von einem Ozean, einer Wüste oder von Farmland mit geringer Auflösung umgeben wird.
5. Erlaubt die Verwendung von Voxeln im halbtransparenten Zustand für Wolken, Rauch, Dunst oder andere atmosphärische Effekte.
6. Akkommodiert den entfernungsabhängigen Detailpegel, indem Mittelwerte von Voxeln höherer Auflösung in einem Voxel mit der nächstgeringeren Auflösung gespeichert werden (wenn ein Entfernungs-Schwellwert überschritten wird, werden diese Mittelwerte geringer Auflösung verwendet, um den Suchlauf entlang eines Strahles zu beenden).
7. Hilft bei der Implementierung des Speicher- Managements, indem die dreidimensionale (3D)- Position verwendet wird, um Seiten kenntlich zu machen.
8. Überträgt einen separaten Satz von Parametern der Datenstruktur, der mit den Auflösungen von jedem Sensor konsistent sind.
Wenn sich das Auge oberhalb der Datenbasis befindet und der Strahl die Datenbasis schneidet, dann wird nur ein Schritt gemacht, bevor die Datenbasis betreten wird. Um die X, Y- Werte zu erhalten, bei denen der Strahl die Oberseite der Datenbasis bei ZMAX schneidet, ist es nötig, die Entfernung RNG des Schrittes S(I) entlang dem normalisierten Strahl Q(I) zu bestimmen, wo die neue Schritthöhe E(3) + RNG * Q(3) gleich ZMAX ist, oder:
Wenn der Strahl die Datenbasis verfehlt oder aus der Datenbasis aus tritt, ohne eine undurchsichtige Oberfläche geschnitten zu haben, dann bestimmt der Wert von Q (3), ob der Strahl oberhalb von (Q(3).GT.0) oder unterhalb (Q(3).LE.O) des Horizontes ist. Q(3).GT.0 meint Q(3) > 0, wobei GT = "größer als" und LE = "kleiner als oder gleich" in Fortran bedeutet. Wenn das obige gilt, dann kann das Pixel die Farbe des Himmels haben, die für die Größe von Q(3) geeignet ist, mit etwas Dunst entlang dem Horizont für kleine Q(3), der für ein großes Q(3) nach Blau übergeht. Wenn der Strahl sich unterhalb des Horizontes befindet, dann wird Modulo-Arithmetik verwendet, um eine Duplizierung der ursprünglichen Datenbasis über der (X, Y)-Ebene zu erzeugen. Das Weiterspringen entlang des Strahles wird durch die duplizierte Datenbasis fortgeführt, und zwar bis eine undurchsichtige Oberfläche erreicht wird oder S(3) größer wird als ZMAX.
Eine Entferungspuffer-Näherung wird verwendet, um die Bilder der statischen Datenbasis mit dynamischen Objekten zu kombinieren. Diese Näherung ähnelt dem populären Z-Puffer- Algorithmus. Die Entfernung zwischen dem Auge und dem ersten undurchsichtigen Voxel entlang eines Strahles wird verwendet, um zu bestimmen, welcher Voxel sich näher bei dem Betrachter befindet und angezeigt werden sollte. Die Entfernung kann berechnet werden, ohne daß die Quadratwurzel verwendet wird. Beispielsweise RNG = (S(1) - E(1))/Q(1).
Der dreidimensionale sichtbare Oberflächenanzeigen- Algorithmus bezieht sich auf die Datenbasis unter Verwendung von X(I), Y(J) und 2(K) und erlaubt eine allgemeine Verteilung der Volumenelemente oder Voxel bei diesen dreidimensionalen Gitterpunkten. Dies ist die Version des Anzeigen-Algorithmuses der höchsten Leistungsfähigkeit, aber sie bedingt auch die meiste Adressenerrechnung und den meisten Speicher.
Fig. 7 visualisiert die Vier-Voxel-Datenstruktur, die den vier Fällen des dreidimensionalen sichtbaren Oberflächenanzeigen-Algorithmuses entspricht, der in Tabelle II zusammengefaßt ist. In allen Fällen können die zweidimensionalen Oberflächen-Voxeldatenwerte (beispielsweise R = rot, G = Grün, B = Blau) mittels Flächenphotographien definiert werden. Fall 1 entspricht einem Bild-Array von Bildelementen oder Pixeln. Die Fälle 2, 3 und 4 benötigen Terrain-Höhendaten Z (X, Y), wohingegen Fall 1 keine Höhendaten aufweist. Tabelle II Vier Fälle des 3D Sichtbaren Oberflächen-Algorithmuses und Daten Mathematische Beschreibung Datenstruktur Array-Indices, welche verwendet werden, um die Aufnahmeadresse auszurechnen Aufnahmefelder Verarbeitung des Algorithmuses Einwertige 2D Oberfläche bei Z(X,Y)=0 Einwertige diskontinuierliche 2D Oberfläche bei Z(X,Y) Einwertige diskontinuierliche 2D Oberfläche bei Z(X,Y) plus Mehrvoxeln (bzw. 2 bis 5) oberhalb Z(X,Y) Version 3 mit einer potentiell großen Mehrzahl (bzw. 6 oder größer) von Voxeln oberhalb Z(X,Y) 2D Array von Aufnahmen 3D Array von Aufnahmen Einzelner Schritt entlang vom Auge bis Z(X,Y)=0 Schritt entlang Strahl vom Auge bis S(3).LE.Z Schritt entlang Strahl vom Auge bis ST.EQ. undurchsichtig R,G,B = Rot, Grün, Blau ST = Zustand des Voxels = transparent, halbtransparent, undurchsichtig, gefüllt (für Konkavitäten) S(3) = Z-Komponente des Schritt-Vektors
Die Strahlengangsbestimmung im Fall 1 verlangt nur einen Schritt bis Z(X, Y) = 0 und eine Errechnung, wo der Strahl die (X, Y)-Ebene schneidet. Dieser Rechenvorgang ist mit dem früher diskutierten identisch, bei dem ein Strahl die Oberseite der Datenbasis bei ZMAX schneidet, wobei jetzt nur ZMAX = 0 ist. In den Fällen 2 und 3 wird eine Mehrzahl von Schritten benötigt. Bei jeder Schrittposition S(1), wobei I = 1, 2 und 3 ist und X, Y und Z entspricht, werden die S(1) und S(2)-Werte verwendet, um auf die Daten Bezug zu nehmen, und S(3) wird mit dem Z-Wert verglichen, der bei der (X, Y)- Adresse gespeichert ist. Im Fall 2 endet das Weiterspringen, wenn S(3) kleiner oder gleich Z ist, und in dem Fall 3 endet das Weiterspringen, wenn diese Bedingung wahr ist oder wenn S(3) = Z1 oder Z2 ist. In beiden Fällen 2 und 3 kann eine Hierarchie von Auflösungen verwendet werden, um die Anzahl der Schritte entlang eines Strahles zu minimieren.
Beispielsweise wird, wenn 1-, 10- und 100 Fuß-Auflösungen verwendet werden, der maximale Wert Z dann auf einem 10-Fuß- Netz bei seinen 1-Fuß-Orten gespeichert; und auf einem 100- Fuß-Netz wird der maximale Wert von Z bei seinen 10-Fuß- Orten gespeichert. Das Weiterspringen beginnt dann erneut bei niedriger Auflösung, wenn S(3) sich oberhalb des Wertes niedriger Auflösung von Z befindet. Das Weiterspringen zu der nächsten höheren Auflösung findet nur statt, wenn S(3) kleiner oder gleich dem Wert geringer Auflösung von Z ist.
Im Fall 2 wird die Flächenphotographie zu den Höhendaten Z(X, Y) registriert, was zu einer weichen kontinuierlichen Abbildung auf die Konturen des realen Terrains führt. Zusätzlich werden, wenn Objekte wie Gebäude, zylindrische Speichertanks oder konische (Hadel)bäume erkannt werden, diese als Diskontinuitäten auf diese weiche Z(X, Y)- Oberfläche aufgewachsen. Dieses Aufwachsen von Objekten ist in dem Fall 2 in Fig. 7 dargestellt. Die Modellierungseinschränkung für den Fall 2 liegt darin, daß Objekte immer undurchsichtig sind und daß keine Farbwechsel in der Z-Richtung über einem (X, Y)-Punkt auftreten. Innerhalb dieser Einschränkung wird jede der vier Wände und die Oberseite des Gebäudes in der gleichen Farbe verschieden schattiert, um den richtigen Sonnenwinkel und die Oberflächenreflektivität darzustellen. Der Fall 3 erlaubt die vertikale Verteilung von undurchsichtigen Voxeln, um Objekte wie Bäume, Büsche oder Telefonleitungen zu konstruieren, die transparente Löcher in der vertikalen Richtung aufweisen.
Der Speicher, der für diese Fälle benötigt wird, der verschiedene Spielbereiche und Gitterauflösungen verwendet, wird im folgenden diskutiert. Tabelle III zeigt die Anzahl der Gitterpunkte für verschiedene Spielbereichsgrößen und drei verschiedene Gitterauflösungen. Die Bytes pro Voxel und die Gitterpunkte, die jede Datenstruktur benötigt, sind in der Tabelle IV aufgeführt, in der ein Byte von Farbdaten angenommen ist (beispielsweise Rot = 3, Grün = 2, Blau = 3) und Z-Werte als ganzzahlige Zwei-Bit-Zahlen gespeichert sind (beispielsweise Z = 0, 1, ..., 65535). Im Fall 3 ist angenommen, daß zwei Voxel oberhalb des dritten bei der Z(X, Y)-Oberfläche ausreichend sind, um Bäume und Büsche zu modellieren. Wenn die Anzahl der Gitterpunkte in einem Spielbereich mit der Anzahl der Bytes Pro Gitterpunkt für eine bestimmte Datenstruktur multipliziert wird, dann wird die Größe des benötigten Speichers in Megabyte gefunden. Daher werden die benötigten Speicher für die drei Spielbereiche und ihre entsprechenden Gitterauflösungen gleich 140, 420 und 1260 Megabyte (MB), wenn jeweils die Datenstrukturen der Fälle 1, 2 und 3 verwendet werden. Tabelle III Gitterpunkte für verschiedene Spielbereichsgrößen und verschiedene Gitterauflösungen Spielbereich (mi²) (X,Y) Gitter Auflösung (ft) Anzahl der Gitterpunkte per mi² Anzahl der Gitterpunkt im Bereich Tabelle IV Bytes pro Voxel, die für jeden Datenstrukturfall benötigt werden Datenstrukturfall Anzahl der Voxel bei Gitterpunkt Anzahl der variablen Z-Werte Anzahl der Bytes pro Farbe Z-Wert Voxel Gitterpunkt
Ein alternatives Verfahren zum Herstellen der Datenbasis liegt in der Verwendung einer geschachtelten Hierarchie von Auflösungen. Ein interessierender 1 x 5 Quadratmeilen- Bereich wird bei einer hohen Auflösung (1 Fuß) modelliert, um Tiefflug zu unterstützen. Dieser Bereich hoher Auflösung wird in einem 10 x 50 Quadratmeilen-Bereich bei mittleren Auflösung (10 Fuß) eingefügt, und der 10 x 50 Quadratmeilen- Bereich wird in einen 100 x 500 Quadratmeilen-Bereich geringer Auflösung (100 Fuß) eingebettet. Die Datenbasis geringer Auflösung unterstützt hohe Luft-zu-Luft- Trainingsmissionen und die Datenbasis mit hoher Auflösung unterstützt tiefere Luft-zu-Boden Missionen. Die Daten mittlerer Auflösung erlauben einen weichen Übergang in der Höhe. Der Speicher, der für diese 100 x 500 Datenbasis variable Auflösung benötigt wird, beträgt 3 x 420 oder 1260 Megabyte (MB), wenn die Datenstruktur des Falles 2 verwendet wird.
Dynamische Objekte werden als Variationen des Falles 3 modelliert, wobei mehrwertige zweidimensionale Oberflächen verwendet werden, die gewöhnlich kontinuierlich sind. Beispielsweise sind der Flugzeugrumpf und die Tragfläche eines Flugzeuges in Z doppelwertig, wie auch allgemeine Oberflächen, wie Ellipsoiden und Sphären.
Die Verwendung von variablen Auflösungen in der Datenbasis erlaubt das adaptive Abtasten entlang eines Strahles, wobei das Abtasten unter Verwendung von groben Schritten entlang des leeren Raumes stattfindet und das Abtasten unter Verwendung von feinen Schritten nahe undurchsichtigen Oberflächen auftritt.
Ein Vorteil kann aus der Verwendung einer Bit-parallelen Arithmetik unter Verwendung des Falles 4 des Algorithmuses gezogen werden. Beispielsweise werden, wenn das Volumenelement oder der Voxel-Zustand binär ist (transparent = 0, undurchsichtig = 1) und 3 x 3 x 3 = 27 Voxel-Zustände in einem 32-Bit-Wort gepackt werden, Schritte dann in Einheiten von 3 Voxeln unternommen, bevor man in Einheiten von einem Voxel weiterschreitet. Wenn das ganzzahlige Wort Null ist, dann ist das 3 x 3 x 3 Voxel transparent und ein anderer 3-Einheiten-Schritt wird unternommen. Wenn nun das ganzzahlige Wort von Null verschieden ist, dann müssen Einheitsschritte entlang dem Strahl unternommen werden und die geeigneten Bits müssen getestet werden. Wenn sich das Wort schon in einem Register befindet, kann der volle Vorteil des Speichers mit der höchsten Geschwindigkeit ausgenutzt werden.

Die Bildabbildung

Eine neuartige Stärke eines Strahlengangbestimmungs- Algorithmuses im Vergleich mit einem Polygon-Algorithmus liegt in der Leichtigkeit der Lösung des Bildabbildungsproblems. Dieses Problem bringt die Abbildung einer ebenen Quellenbildoberfläche, deren Koordinaten (u, v) sind, auf eine nicht ebene Anzeigenoberfläche durch ein Linsensystem mit sich. Pixel auf dieser Quellenoberfläche, der wie ein einzelner Rahmen eines Spielfilmes ist, strahlen Licht durch das Linsensystem. Das Linsensystem projiziert und fokussiert dann das Quellenpixel auf einen neuartigen Pixel auf der nicht ebenen Oberfläche (beispielsweise auf einen sphärischen Schirm). Wenn die (u, v)-Pixel der Quellenoberfläche durch (K, L) indiziert werden, dann werden sie auf einen neuen Satz von Schirm-Pixelkoordinaten X(K, L), Y(K, L) und Z(K, L) abgebildet. Diese Abbildung wird durch die Optiken des Linsensystemes bestimmt.
Um den Algorithmus zu modifizieren, so daß er dieses Abbilden akkommodiert, werden alle der X-, Y- und Z-Schirm- Pixel, welche durch K und L indiziert sind, in ihre entsprechenden Strahlenvektoren R(I) gedreht:
R(I) = RM(I,1) * X(K,L) + RM(I,2) * Y(K,L) + RM(I,3) * Z(K,L),
wobei RM die Drehmatrix ist. Die Werte von X(K, L), Y(K, L) und Z(K, L) können einmal in einem Vorverarbeitungsmode errechnet werden und in einem Speicher als Tabelle gespeichert werden. Diese "Nicht-Ebene-Schirm-Version" des Algorithmuses verlangt eine Drehtransformation für jeden Schirmprobenpunkt, wohingegen die "Ebene-Schirm-Version" des Algorithmuses eine Drehung von nur den drei Ecken des Schirmes verlangt, der eine Linearkombination der U- und V- Schirmvektoren folgt.

Optimierungen unter Verwendung von Bild- und Datenbasisentfernungskohärenzen

Wenn die Datenwerte Kohärenzen aufweisen, dann sind sie korreliert und wahrscheinlich in ihrem Wert dicht beieinander. Die Bildkohärenz ist die zweidimensionale Eigenschaft des Bildes, gemäß der zwei Pixel, welche in Bezug auf ihre Position dicht zueinander sind, auch in ihrem Wert dicht zueinander sind. Die Datenbasisentfernungskohärenz ist die dreidimensionale Eigenschaft, daß zwei Strahlen, welche in ihrer Position dicht zueinander sind, Entfernungen von dem Auge zu ihrem ersten undurchsichtigen Voxel aufweisen, die bezüglich ihres Wertes dicht zueinander sind. Die Optimierung für ein Realzeitsystem verlangt, daß die für die Optimierung verwendete Eigenschaft in allen Bildern erscheint. Da die Bildkohärenz vorwiegend in Bildern von von Menschenhand hergestellten Objekten bei kurzen Entfernungen mit großen homogenen Bildbereichen auftaucht und die Bildkohärenz abnimmt, wenn die Entfernung zunimmt, so daß mehrere Objekte auf nur wenige Pixel projiziert werden, ist die Bildkohärenz für die Optimierung eines Realzeitsystems nicht geeignet; wohingegen die Entfernungskohärenz in allen Bildern auftritt.
Die Entfernungskohärenz hängt von den Querneigungs-, den Längsneigungs- und den Scherungswinkeln ab. Diese Rotationswinkel, die die Lage bestimmen, sind in der Beschreibung definiert, die sich auf Fig. 6 bezieht. Wenn die Querneigung Null ist, so daß die obere Seite und die untere Seite des Schirmes parallel zum Horizont sind, dann ist die Entfernung eine beinahe monoton ansteigende Funktion, wenn der Strahl den Schirm von der Unterseite zu der Oberseite einer vertikalen Abtastlinie durchquert. Die Ausnahme tritt ein, wenn Z(X, Y) sich für Objekte auf dem Terrain erhöht und die Längsneigung nach unten ist. Je mehr Z(X, Y) eine sich schrittweise ändernde konvexe Oberfläche ist, desto mehr tendiert die Entfernung dazu, sich monoton zu steigern. Mit einem nach unten gerichteten Längsneigungswinkel bei der Kante von vertikalen Objekten wie Gebäuden wird die Entfernung ansteigen und dann abnehmen, und zwar infolge des perspektivischen Effektes, gemäß dem die Oberseite des Gebäudes, die dem Auge näher ist, weiter erscheint als die Unterseite des Gebäudes. Dieses Problem wird gelöst, indem eine konvexe Oberfläche addiert wird, um in die Konkavitäten bei der Kante von vertikalen Seiten von Objekten gefüllt zu werden, d. h., Fall 2 plus einer konkaven Fülloberfläche. Darüberhinaus werden bei dem genaueren Weiterspringen entlang eines Strahles, d. h. bei dem Weiterspringen entlang ganzzahligen Voxel-Begrenzungen, gezahnte Linien infolge des Alias- Effektes, der durch das ungenaue Weiterspringen entlang eines Strahles durch bloße Inkrementierung der Entfernung bedingt ist, vermindert.
Die Verwendung der Entfernungskohärenz entlang einer vertikalen Abtastlinie führt zu einer großen Verminderung der Verarbeitungs- und Speicherzugriffe, verglichen mit dem Fall, bei dem man entlang jedes Strahles vom Auge startend weiterspringt. Anstelle der Zerlegung des Bildes in vertikale Abtastlinien für die Entfernungskohärenz kann das Bild auch in ein Netz von quadratischen Subbildern zerlegt werden. Ein quadratisches Subbild kann in eine Sequenz von konzentrischen quadratischen Kreisringen zerlegt werden, die ein Pixel breit sind, die zu dem Pixel im Zentrum des Subbildes hin konvergiert. Wenn die Subbild-Pixel verarbeitet werden, indem der vom Auge äußerste Kreisring strahlengangbestimmt wird, und dann jeder quadratische Kreisring beginnend vom äußersten Kreisring dies Subbildes bis hin zu seinem Zentrum verarbeitet wird, dann kann jeder innere Kreisring den Minimalwert von RNG_64 verwenden, der von den Strahlen in dem benachbarten äußeren Kreisring erhalten worden ist, wobei RNG_64 die Entfernung ist, bei der ein Strahl seinen ersten undurchsichtigen Voxel grober Auflösung (64 Einheiten) schneidet. Diese Näherung ist allgemeiner als die vertikale Abtast-Linien-Näherung und arbeitet für alle Werte der Querneigung, Längsneigung und Scherung; indessen nutzt sie die Vorteile der Entfernungskohärenz weniger aus.
Bei der vertikalen Abtast-Linien-Häherung wird ein überdimensioniertes Bild zunächst unter Verwendung der korrekten Werte von EX, EY, EZ, der Längsneigung und der Scherung errechnet. Dieses Bild wird dann um den Querneigungswinkel gedreht, um das korrekte Bild zu erzeugen. Die einzigen Pixel in dem überdimensionierten Bild, die errechnet werden müssen, ist der Sub-Satz, der tatsächlich in dem gedrehten Bild verwendet wird.

Die unendliche Ausdehnung der Datenbasis unter Verwendung der Modulo-Arithmetik

Die Modulo-Arithmetik wird verwendet, um die synthetische und Flächenphotographie-Datenbasis unbestimmt zu wiederholen, indem größere virtuelle (X, Y)-Adressen in die physikalische Entfernung konvertiert werden, beispielsweise wird (722, 515) = (210, 3), wenn die Größe der Datenbasis 512 x 512 beträgt. Dies erlaubt es dem Algorithmus mit einer unendlichen Datenbasis hoher Dichte verwendet zu werden, welche beispielsweise für die Simulation eines Kampfflugzeuges zu gebrauchen ist, das bei einer geringen Höhe, sagen wir 200 Fuß, mit einem flachen nach unten gerichteten Blickwinkel fliegt.

Die Modellierung der Datenbasis

Das in Fig. 3 gezeigte Datenbasismodellierungs- und Analysesystem (DBMAS) besteht aus mehreren Datenbasen und der Hardware und der Software, die gebraucht wird, um sie zu manipulieren. Die DatenbasisManagementsystem(DBMS)-Software erzeugt, modifizert und transformiert diese Datenbasen. Der Anzeigen-Algorithmus verlangt eine Datenbasis, die von den Volumenelementen (Voxeln) abhängt, im Gegensatz zu Kanten und Polygonen. Dieser Voxel-Anzeigen-Algorithmus führt zu einer einfacheren Transformation von einer vernetzten "Defense Mapping Agency"-Höhendatenbasis zu einer Simulationsdatenbasis, da die Simulationsdatenbasis auch vernetzt ist. Diese Voxel-(vernetzte)-Datenbasis wird verwendet, um die natürlichen Terrain- und von Menschen hergestellten Strukturen zu beschreiben und wird erzeugt, indem die Flächenphotographie in ein sehr feines Netz digitalisiert wird. Dieses Netz wird dann mit den entsprechenden digitalen Terrain-Höhendaten überlagert. Es gibt zwei Gründe für die Verwendung einer Voxel-Typ- Datenbasis: (1) Die Hardware-Effizienz wird verbessert, wenn der Speicher derartig organisiert (hochverschachtelt) werden kann, daß das Abtastverfahren auf den Speicher mit minimaler Konkurrenzsituation zugreifen kann; und (2) die natürliche Terrain-Texturierung wird ,verbessert, wenn die Daten aus einer Flächenphotographie hervorgegangen sind; die Details der Terrain-Texturierung sind eingebaut. Bei jedem Ort (X, Y) enthält die Voxel-Datenbasis die Farb-(oder Helligkeits-)Information und den Höhenwert bei diesem Ort.
Bei der Initialisierung dieser realzeit-computerbilderzeugten (CIG) Datenstruktur aus einer Nichtrealzeit- Simulationsdatenbasis werden Voxel-Daten in einer Hierarchie von Auflösungen erzeugt und gespeichert, beispielsweise 1, 10 und 100. Das Computerbild-Erzeugungssystem kann dann die Daten bei der Auflösung verarbeiten, die für die Entfernung zwischen dem Betrachter und dem zu betrachtenden Objekt angemessen ist. Bei der Auflösung von 10 Einheiten wird der Mittelwert der Auflösungsdaten für eine Einheit gespeichert und bei der Auflösung von 100 Einheiten wird der Mittelwert der Daten für die 10-Einheiten-Auflösung gespeichert. Diese Mittelung von Voxeln, um den entfernungsabhängigen Detailpegel zu berücksichtigen, kann automatisch durchgeführt werden, im Gegensatz zu den menschlichen Entscheidungen im Hinblick auf den Detailpegel, der bei einer Polygon-Datenbasis verlangt wird. Wenn Daten einer hohen Auflösung nur in einem Korridor durch die Datenbasis verlangt werden, dann erzeugt das Datenbasis- Managementsystem (DBMS) eine Nichtrealzeit- Simulationsdatenbasis bei grober Auflösung außerhalb dieses Korridors und eine hohe Auflösung innerhalb des Korridors, um diese entfernungsabhängige variable Auflösungsverarbeitung zu unterstützen. Die menügetriebenen Datenbasis-Management-Softwaremodule werden im folgenden vorgestellt. Datenbasis-Management-Softwaremodule 1. HILFE-MODULE, DIE INFORMATIONEN ENTHALTEN, UM DEN NEUEN BENUTZER ZU HELFEN, EINSCHLIESSLICH ALLGEMEINER SYSTEMINFORMATION. SIE WERDEN IN EINER HIERARCHISCHEN STRUKTUR GESPEICHERT.
2. DATENBASISSTATIONSAUFFORDERUNG
2.1 VERFÜGBARER PLATTENSPEICHER
2.2 FILE-INFORMATION-BEI VERSCHIEDENEN DETAILPEGELN
2.3 LISTE DER GESPEICHERTEN GEOMETRISCHEN DATENBASEN
2.3.1 TERRAIN
2.3.2 OBJEKTE
2.4 LISTE DER GESPEICHERTEN SIMULATIONSDATENBASEN
2.5 LISTE DER GESPEICHERTEN HILFSDATENBASEN
2.5.1 DIGITALDATEN UND ONLINE- ODER OFFLINE- ORT
2.5.2. ANALOGDATEN UND IHRE ORTE (BEISPIELWEISE RAUM 23)
3. TRANSFORMATION DER DATENBASEN
3.1. GEOMETRISCH ZU GEOMETRISCH
3.1.1 INTERPOLATIONEN
3.1.1.1 LINEAR
3.1.1.2 NICHT-LINEAR, POLYNOMIAL, BIKUBISCH, QUADRATISCH, SPLINE, FOURIER-REIHEN
3.1.1.3 ZUFÄLLIG-BEISPIELSWEISE 3D FRAKTALE
3.1.1.4 EXTRAKTION DER SUBSÄTZE
3.1.3 MISCHUNG DER SUBSÄTZE
3.1.4 ÜBERPRÜFUNG DER KONTINUITÄT (INTEGRITÄT, KONSISTENZ, BESTÄNDIGKEIT)
3.2 ADDITION DER SENSORDATEN
3.2.1 ADDITION DER FARBE (ROT, GRÜN, BLAU) FÜR DAS SICHTBARE
3.2.2 ADDITION DER OBERFLÄCHENNORMALE FÜR DAS SICHTBARE UND DAS RADAR
3.2.3 ADDITION DER RADARREFLEKTIVITÄT (WINKELABHÄNGIGKEIT)
3.2.4 ADDITION DES IR-EMISSIONSVERMÖGENS
3.2.5 ADDITION DER LLTV-INTENSITÄT
3.3 NICHTREALZEIT-SIMULATION ZU REALZEIT-SIMULATION
4. DIGITALISIERUNG
4.1 LINIENZEICHNUNGEN
4.1.1 2D
4.1.2 3D
4.2 3D-MODELLE
4.3 BILDER
5. OBJEKTERZEUGUNG
5.1 OBERFLÄCHE DER UMDREHUNG
5.2 MISCHEN VON MERKMALEN UND KOMPONENTEN
6. OBJEKTMANIPULATION - VERSCHIEBUNG, DREHUNG, SKALIERUNG, EINGANGSFORMPARAMETER (GRENZPUNKTE, SCHATTENLÄNGE, HÖHE)
7. SONNENMODELL - BELEUCHTUNG, SCHATTIERUNG, SCHATTEN, TEMPERATUR
8. FARBPALETTE-ZUR AUSWAHL UND ANPASSUNG DER FARBEN
9. TEXTUR
9.1 GLEICHMÄSSIG-SCHACHBRETT
9.2 ZUFÄLLIG-GROSSES SCHACHBRETT, KLEINE TUPFUNG, WELLEN
9.3 2D-FRAKTALE
10. ATMOSPHÄRE UND WETTER
10.1 WOLKEN, NEBEL, DUNST, SMOG, STAUB, RAUCH
10.2 ABLAGERUNGEN IN DER LUFT
10.3 ABLAGERUNGEN AUF OBERFLÄCHEN - REGEN, SCHNEE, EIS
11. HILFSBILD (SICHTBAR, SAR, IR)-DATEN
11.1 REGISTRIERE ZU TERRAIN-DATENBASIS
11.2 2D- BIS 3D-ABBILDUNG AUF TERRAIN-DATENBASIS
12. TRAJEKTORIENBESTIMMUNG UM TRAININGSAUFGABEN UND SZENARIEN ZU PLANEN
12.1 ZIEL UND GEFÄHRDUNGSTRAJEKTORIEN, BETRACHTET VON EINER FESTEN POSITION UND LAGE IN DER DATENBASIS
12.2 EIGENE TRAJEKTORIEN, BETRACHTET VON SICH SELBST BEI DER BEWEGUNG DURCH DIE DATENBASIS
12.3 DAS GLEICHE WIE 12.2, ABER UNTER GLEICHZEITIGER BETRACHTUNG VON 12.1
12.4 GOTTESAUGEN (GOD'S EYE)-BETRACHTUNG (ORTHOGRAPHISCH) VON ALLEM OBIGEN AUS EINER AUSREICHEND GROSSEN ENTFERNUNG UND LAGE, SO DASS DER GESAMTE SPIELBEREICH ODER EIN GEWÜNSCHTER TEIL DES BEREICHES BETRACHTET WIRD.
Das Ziel des Software-Designs war die Erleichterung der Erzeugung von korrelierten visuellen- und Sensor-Datenbasen durch nicht technisches Personal. Der Anwender dieses Subsystemes braucht keine Programmiersprache zu kennen. Nach dem Einstieg in das System wechselwirkt der Anwender mit dem Menü, das auf einer CRT dargestellt und in Englisch geschrieben ist. Jedes angezeigte Menü weist als ersten wählbaren Punkt HILFE auf. Wenn HILFE ausgewählt wird, wird Information in einem gewissen Umfang über das Menü angezeigt.
Die meisten der Module sind selbsterklärend und einige hängen voneinander ab. Beispielsweise könnte ein Anwender bei der Transformation einer geometrischen Datenbasis zu einer visuellen Simulationsdatenbasis auch das Farbpaletten- Modul verwenden, vgl. das obige Modul (8). Um realistisch Farben zu dem Terrain oder zu einem Objekt auf dem Terrain zu addieren, ,wird der Anwender die Liste des Hilfs- Analogdaten-Moduls (2.5.2) für die Arealphotographie abfragen.
Diese Computerbilderzeugungs-Näherung erlaubt die Addition von Solarmodell- oder Tageszeit-(Modul 7)-Information zu der Datenbasis in einem Vorverarbeitungszustand. Diese Information umfaßt die Richtung der Beleuchtung, die Schattierung von Oberflächen, die Schatten von statischen Objekten und die Temperatur, um die IR-Intensität zu treiben. Atmosphärische und Wettereffekte können zu einer gegebenen Datenbasis unter der Verwendung der Module 10.1-3 addiert werden.
Ein Hauptmerkmal der gesamten Digitalnäherung im Hinblick auf die Datenbasiserzeugung ist die Aufrechterhaltung von korrelierten Simulations-Datenbasen. Wenn die Anwendung die Erzeugung von visuellen, IR- und LLLTV-Datenbasen verlangt, dann werden sie alle aus der gleichen geometrischen Datenbasis erzeugt. Das Addieren oder das Fortnehmen eines Objektes findet in der geometrischen Datenbasis statt und breitet sich dann durch die simulierten Datenbasen aus.
Die Hardware, um die Nichtrealzeit DMBAS zu implementieren, weist die gleiche Architektur auf, wie die in Fig. 4 gezeigte Realzeit-Hardware, hingegen kann sie langsamere und/oder weniger Hardware-Komponenten verwenden. Die Subbild-Prozessoren sind aus im Handel erhältlichen Multiprozessoren, wie dem Alliant, zusammengesetzt und ein Netzwerk von diesen Multiprozessoren, welche durch Ethernet verbunden sind, werden verwendet, um die Systemgröße auf die Systemdurchsatzanforderung abzustimmen. Diese Multiprozessoren fungieren auch als Eingabeeinheiten oder Ausgabeinheiten und unterstützen gleichfalls die oben diskutierte Datenbasiserzeugungs-Software sowie die Simulations-Software.

Die synthetische Datenbasen-Modellierung

Die synthetische Datenbasis sorgt für die Fähigkeit, um flache lineare Oberflächen zu modellieren, genau wie gekrümmte nicht lineare Oberflächen, wie beispielsweise kreisförmige Seen und zylindrische Speichertanks. In dem Fall eines Speichertanks wird eine weiche Schattierung verwendet, und der Fall 2 des Algorithmuses wird benutzt. Bäume werden unter Verwendung von Kegelscheiben mit Zufallsvariationen von sowohl Z als auch der Schattierung in den Ringen der Voxels modelliert, die die Kegelscheibe bilden.

Die Areal-Photographie-Datenbasis-Modellierung

Eine interaktive Datenbasis-Management-Software sorgt für die Ablaufverfolgung auf dem digitalisierten Photo von Polygon-Grenzen von Objekten (wie Gebäuden). Ein konstanter Z-Wert wird dann auf das Polygon übertragen, wenn das Objekt ein flaches horizontales Dach aufweist. Der Z-Wert wird unter Ausnutzung der Länge des Objektschattens abgeschätzt.

Der Einfluß des Speicher-Managements und der Organisation auf die Systemarchitektur

Die System-Design-Zielvorstellungen für das Speicher- Management und die Organisation sind:
1. Strukturiere die visuelle- und Sensor-Simulations- Software um:
a. die Anfragen an den globalen Speicher (GM) zu minimieren;
b. den Ort der globalen Speicherreferenzen zu maximieren, so daß die Speicherreferenzen von verschiedenen Prozessen entkoppelt werden.
2. Erfülle die Prozessor-zu-globalen Speicher- Bandbreiteanforderungen der Simulations-Software.
3. Minimiere die Zwischenverbindungs-Netzwerk-Hardware zwischen den Prozessoren und dem globalen Speicher in sowohl der Anzahl als auch der Breite der Datenpfade.
Wie weiter oben bereits diskutiert worden ist, wird die dreidimensionale Entfernungskohärenz verwendet, um sowohl Verarbeitungs- als auch globale Speicher-(GM)-Anfragen während des Weiterspringens entlang eines Strahles zu minimieren. Die Errechnung des Bildes wird in parallele Rechenprozesse (Tasks) zerlegt, um entweder vertikale oder quadratische Subbilder zu errechnen, wobei die vertikale Subbildverarbeitung die serielle Verarbeitung vom unteren Rand bis zum oberen Rand des Bildes in einer vertikalen Abtastlinie mit sich bringt. Da die Daten durch ihren (X, Y, Z)-Ort bezeichnet werden, sind die Daten, auf die in dem Blickfeld eines Subbildes zugegriffen wird, im allgemeinen von den Daten verschieden, auf die in einem anderen Subbildblickfeld zugegriffen wird. Die Simulations-Software erfüllt daher den ersten Satz von den Design- Zielvorstellungen.
Zwei Speicher-Management-Lösungen sind erwogen worden, um die letzten zwei Ziele zu erfüllen.
1. Ein statisches Speicher-Management initialisiert den globalen Speicher mit der vollen Datenbasis von der Platte vor der Bildverarbeitung, und zwar mit keiner Realzeitaktualisierung.
2. Ein dynamisches Speicher-Management initialisiert den globalen Speicher mit einem Subsatz der Datenbasis in dem Blickfeld des ersten Rahmens und aktualisiert den globalen Speicher von rotierenden Platten während des gegenwärtigen Rahmens mit dem Datenbasis-Subsatz des nächsten Rahmens, wenn er sich von der gegenwärtigen Datenbasis des Rahmens unterscheidet.
Die schwierigen Beschränkungen, denen man sich in dieser Analyse gegenübersieht, sind die Realzeit- Leistungsfähigkeitsanforderung und die Leistungsfähigkeitsanforderungen an die Halbleiter- und die rotierenden Plattenspeicher-Hardware. Der Vorteil der ersten Lösung liegt in ihrer Unabhängigkeit von der Plattentechnologie. Der Nachteil liegt darin, daß die Kosten für den Halbleiterspeicher des Systems proportional zu der Größe der vollen Datenbasis sind (beispielsweise 200 x 200 sq n mi), im Gegensatz zu der Größe des Subsatzes der Datenbasis (beispielsweise 5 x 20 sq n mi), welche benötigt wird, um den gegenwärtigen Bildrahmen auszurechnen.
Zwei Organisationen des globalen Speichers, die mit beiden der oben diskutierten Speicher-Management-Lösungen verwendet werden können, werden im folgenden verglichen. Sie unterscheiden sich darin, daß die Datenverarbeitungsfunktion direkt auf den globalen Speicher für Datenpakete zugreift, wenn die Software sie benötigt, oder ob die Datenverarbeitungs funktion auf Pakete nur aus einem lokalen Speicher zugreift, der in Seiten zerlegt ist, die zuvor von dem globalen Speicher eingebracht worden sind.

Organisationen des globalen Speichers (GM)

Paketzugriff

1. Die Paketgröße wird durch den individuellen Software- Zugriff des Voxel-Zustandes von der Datenbasis und der Adressenraumgröße (beispielsweise 5 Bytes) bestimmt.
2. Pakete werden über die globalen physikalischen Speichereinheiten (GPMU) verschachtelt, um den Zugriff- Konkurrenzbetrieb zu minimieren, aber ein einzelnes Paket wird in einer einzelnen globalen, physikalischen Speichereinheit (GPMU) gespeichert.
3. Pakete werden aus der globalen physikalischen Speichereinheit (GPMU) von Prozessoren in einem einzelnen Rahmen entnommen, um ein Bild zu erzeugen.
4. Nur auf die von einem Prozessor benötigten Pakete wird zugegriffen.
5. Ein doppelter Seitenspeicher in dem lokalen Speicher (LM) wird nicht benötigt.
6. Hohe Frequenz der Prozessor-Zugriffsanfragen an die globale physikalische Speichereinheit (GPMU) für kleine Paketübertragungen.
7. Begrenzt durch die Geschwindigkeit der Speicher-Chips.
8. Die Übertragung von Seiten von der Scheibe zu der globalen physikalischen Speichereinheit (GPMU) verlangt das Zwischenverbindungsnetzwerk (ICN), um die verschachtelten Pakete in einer Seite zu verteilen.
9. Das Prozessor-Design muß das Problem der Wartezeit der globalen, physikalischen Speichereinheit (GPMU) lösen, auf die zugegriffen wurde.
10. Das Zwischenverbindungsnetzwerk (ICN) unterstützt das Verarbeitungs - und das dynamische Speicher-Management unter Veendung von entweder einer überlappenden oder einer "time sliced" Näherung.

Seitenzugriff

1. Die Seitengröße wird bestimmt durch die Anzahl der (X, Y)-Netzelemente in der Datenbasis, die einer Seite entsprechen (beispielsweise 40.000 Voxel).
2. Die Seiten sind über die globalen physikalischen Speichereinheiten (GPMU) verschachtelt, um den Zugriff- Konkurrenzbetrieb zu minimieren, aber eine einzelne Seite ist in einer einzelnen globalen, physikalischen Speichereinheit (GPMU) gespeichert.
3. Das Übersenden von Seiten von der globalen physikalischen Speichereinheit (GPMU) zu dem Prozessor für den nächsten Rahmen ist mit Prozessoren überlappt, die auf Pakete aus dem lokalen Speicher (LM) für einen gegenwärtigen Rahmen zugreifen.
4. Die Seiten in dem lokalen Speicher (LM) enthalten einige nicht gebrauchte Daten.
5. Benötigt doppelten Seitenspeicher in dem lokalen Speicher (LM), um Seiten für den gegenwärtigen und den nächsten Rahmen zu speichern.
6. Niedrige Frequenz der Prozessoren-Zugriffsanfragen an die globale physikalische Speichereinheit (GPMU) für große Block(Seiten)-Übertragung.
7. Die effektive Zugriffsgeschwindigkeit kann höher sein als die Geschwindigkeit der Speicher-Chips, infolge der Verschachtelung von Seiten auf eine einzelne globale, physikalische Speichereinheit (GPMU).
8. Die Seiten können direkt zu der globalen physikalischen Speichereinheit (GPMU) übertragen werden, ohne der Verwendung des Zwischenverbindungsnetzwerkes (ICN), wenn die globale physikalische Speichereinheit (GPMU) zwei Tore aufweist.
9. Geeignet für einzelne oder eine Mehrzahl von virtuellen speicherprozessoren auf einem einzelnen Bus.
10. Das Zwischenverbindungsnetzwerk (ICN) unterstützt nur Speicher-Management, das mit Verarbeitung überlappt ist.
Die Seiten-Management-Lösung, wie sie der Fig. 8 entnommen werden kann, verwendet virtuelle Speichersubbild-Prozessoren (SIP) als die Hardware bildende Blöcke. Die Subbild- Prozessoren sind direkt mit den globalen physikalischen Speichern (GPM) verbunden. Die Definition der Software-Tasks auf die Subbild-Prozessoren und die Organisation der Seiten auf den globalen physikalischen Speichern ist in Fig. 9 präsentiert, mit einer implizierten Verbindung zu den globalen virtuellen Speichereinheiten (GVMU). Drei alternative Organisationen der globalen virtuellen Speichereinheiten sind in Fig. 10 gezeigt, um das statische und das dynamische Speicher-Management zu unterstützen. Eine Standard-Speicherhierarchie verwendet eine rotierende magnetische oder optische Platte als globalen virtuellen Speicher, einen dynamischen Speicher mit wahlfreiem Zugriff (DRAM) für den globalen physikalischen Speicher (GPM) und einen statischen Speicher mit wahlfreiem Zugriff (SRAM) plus Registern für den lokalen Speicher (LM), wobei diese Speicher in der Reihenfolge von steigenden Kosten und der Leistungsfähigkeit aufgelistet sind.
Unter der Berücksichtigung des zuvor Gesagten wird eine weitere Erklärung der Erfindung, wie sie in Verbindung mit Fig. 4 beschrieben worden ist, unter Bezugnahme auf die Fig. 8, 9 und 10 gemacht.
Fig. 8 illustriert eine Implementierung von zwei Speicher- Management-Lösungen.
Fig. 9 illustriert eine Organisation eines globalen physikalischen Speichers. In Verbindung mit Fig. 9 wird folgendes definiert:
Task = eine Anzahl von benachbarten vertikalen Abtastlinien (NV), welche seriell in einem Subbild-Prozessor in einem einzelnen Rahmen verarbeitet werden.
NT = die Anzahl der Tasks, welche parallel in einem Subbild-Prozessor durchgeführt werden.
NV*NT = die Anzahl der vertikalen Abtastlinien, die in einem Subbild-Prozessor verarbeitet werden.
N_PIX = die Gesamtanzahl der vertikalen Abtastlinien. = die Anzahl der Pixel pro horizontaler Abtastlinie.
= NV NT NI
NI = N_PIX/(NV*NT) = die Anzahl der Subbild- Prozessoren.
NT = die Anzahl der globalen physikalischen Speicher GPM(I, J) für J = 1, 2, ...NT, die den globalen physikalischen Speicher GPM(I) umfassen.
= die Anzahl der dualen Busse, welche benötigt werden, um Lese/Schreibkonflikte während des Speicher-Managements zu vermeiden.
N8 = die Anzahl der Seiten P(I, J, K) pro globalem physikalischem Speicher GPM(I, J), wobei N8 durch die Speicher-Management-Lösung bestimmt wird.
= (Anzahl der aktiven Seiten, die bei der Subbildverarbeitung für die Verarbeitung gelesen werden) + (Anzahl der aktiven Seiten, die von den virtuellen Speicher-Prozessoren geschrieben werden).
VMP = die virtuellen Speicher-Prozessoren, die die Sequenz von Seiten bestimmen, die von einem Subbild-Prozessor-Task benötigt werden und die den Subbild-Prozessoren die Seiten in einer benötigten Sequenz bei einer Zeit übersenden, die ihrem Bedarf durch den Subbild-Prozessor vorangeht.
Fig. 10(a) illustriert das statische Speicher-Management. Alle Seiten der Datenbasis sind über Halbleiter RAM- "Platten" globalen virtuellen Speichereinheiten GVMU(I) verschachtelt, welche durch die virtuellen Speicher- Prozessoren VMP gesteuert werden. Diese Initialisierung der globalen virtuellen Speichereinheit GVMU(I) findet statt, bevor die Realzeitverarbeitung beginnt.
Die Fig. 10(b) und 10(c) illustrieren dynamisches Speicher- Management unter Verwendung von rotierenden magnetischen oder optischen Scheiben (D) mit ND-Scheiben auf einem Bus, um die Plattenzugriffszeit durch die virtuellen Speicher- Prozessoren (VMP) zu maskieren. Die virtuellen Speicher- Prozessoren greifen auf einzelne Seiten des globalen virtuellen Speichers (GVM) zu, welche sie in ihrem Puffer- Speicher mit wahlfreiem Zugriff speichern. Diese Speicher sind für einen Hochgeschwindigkeitstransfer durch den virtuellen Speicher-Prozessor zu der nächsten Stufe in der Hierarchie fertig. Spezifischerweise illustriert Fig. 10(b) einen Pegel eines virtuellen Speicher-Prozesses, um einzelne Seiten von dem Plattenspeicher D(I, J) zu puffern, und Fig. 10(b) zeigt zwei Pegel von virtuellen Speicher-Prozessoren, wobei der globale virtuelle Speicher GVM(I) Gruppen von Seiten puffert, die in dem nächsten NF-Rahmen benötigt werden.
In Fig. 8 wird ein Realzeit-visuelles und Sensor- Simulationssystem gezeigt, das das statische und dynamische Speicher-Management illustriert. Hier werden gegenwärtige Trajektoriendaten (X, Y, Z) = die gegenwärtige Position und (R, P, Y) = die gegenwärtige Lage (Querneigung, Längsneigung, Scherungswinkel) und ihre Geschwindigkeits und Beschleunigungskomponenten an einen Speicher-Management- Computer MMC angelegt, welcher auf eine rotierende magnetische oder optische Scheibe D Zugriff hat. Die Subbild-Prozessoren (SIP), die Objekt-Prozessoren (OP) und die globalen virtuellen Speichereinheiten (GVMU) stehen unter der Steuerung des Speicher-Management-Computers MMC. Das System ist aus N1-Subbild-Prozessoren zusammengesetzt, wobei N1 die Anzahl der Subbild-Prozessoren ist, die benötigt werden, um Subbilder in Real zeit zu errechnen. Jeder Subbild-Prozessor weist seinen eigenen globalen physikalischen Speicher (GPM) auf, der mittels einem N5 x N6-Zwischenverbindungsnetzwerk ICN(1) mit den globalen virtuellen Speichereinheiten (GVMU) des Subbild-Prozessors verbunden ist (und es gibt N6-globale virtuelle Speichereinheiten, entweder Platte oder RAM, plus einem Controller). N5 wird als größer oder gleich N6 angenommen, und N5 = N1 * NT ist die Gesamtanzahl der Tasks, welche parallel in den Subbild-Prozessoren (SIP) verarbeitet werden.
Wie bereits in Verbindung mit Fig. 9 erwähnt worden ist, ist ein Task als eine Anzahl (NV) von benachbarten vertikalen Abtastlinien definiert, die seriell auf einem Subbild- Prozessor (SIP) in einem einzelnen Rahmen verarbeitet werden, und (NT) ist die Anzahl der Tasks, die parallel auf einem Subbild-Prozessor (SIP) durchgeführt werden. Die Bandbreite, um die dynamische Aktualisierung dieser Seiten zu unterstützen, bestimmt die Anzahl der Eingangstore oder N6. Es gibt N2 Objekt-Prozessoren (OP), jeder mit seinem nicht geteilten Objektspeicher (OM). Die Anzahl der Bildprozessoren (IP) beträgt N3, und sie sind mit N3- Bildspeichern (IM) und N4-Rahmenpufferspeichern (FB) verbunden, welche die Anzeige treiben. Ein optionaler Satz von N7 globalen virtuellen Speichereinheiten (GVMU) wird mit dem Bildspeicher (IM) durch das Zwischenverbindungsnetzwerk ICN(3) verbunden, sofern die Voxel-Farbdaten hier auf dem Bildprozessor-Subsystem gespeichert sind, im Gegensatz zu der Speicherung auf dem Subbild-Prozessor-Subsystem, wo N3 x N7 angenommen wird . Die Anzahl der Platten (D), welche benötigt wird, um die Seitensuche und die Pufferzeit durch die virtuellen Speicher-Prozessoren (VMP) von Fig. 10 zu maskieren, beträgt ND.
Die Verarbeitungs- und Datentransferanforderungen eines jeden Prozessors werden aufeinanderfolgend im folgenden untersucht. Der Speicher-Management-Computer (MMC) tut das folgende:
1. Initialisierung des globalen physikalischen Speichers (GPM) mit Seiten, welche benötigt werden, um das Bild für den Rahmen I zu errechnen und Initialisierung von Adressen von Seiten, welche überschrieben werden können.
2. Eingabe von gegenwärtigen Positions-, Lage- und Trajektoriendaten.
3. Übersendung der gegenwärtigen Position und Lage zu den virtuellen Speicher-Prozessoren (VMP) für den Rahmen I.
4. Errechnung der Seiten, welche für den Rahmen I + 1 benötigt werden, die nicht in dem globalen physikalischen Speicher (GPM) enthalten sind; und der Seiten,welche in dem globalen physikalischen Speicher (GPM) von dem Rahmen I - 1 nicht für den Rahmen I benötigt werden, und Übersendung der Seitenaktualisierungsliste , der Quellenseitennamen und der globalen physikalischen Speicher(GPM(I))-Zielseitenadressen an die virtuellen Speicher-Prozessoren (VMP).
Die virtuellen Speicher-Prozessoren (VMP) bestimmen die Sequenz der Seiten, die von einem Subbild-Prozessor-Task benötigt werden und senden zu dem Subbild-Prozessor die Seiten in der benötigten Sequenz zu einer Zeit, die ihrem Bedarf durch den Subbild-Prozessor vorangeht. Jeder führt den benötigten Seitentransfer wie folgt durch:
1. Suchen der Speicher-Management-Computer(MMC)- Seitenaktualisierungsliste für Anpassungen mit Seiten auf seinem globalen virtuellen Speicher (GVM) oder seiner Platte (D).
2. Im statischen Speicher-Management transferieren die virtuellen Speicher-Prozessoren (VMP) dann Seiten, die die Aktualisierungsliste auf dem globalen virtuellen Speicher (GVM(I)) an den globalen physikalischen Speicher (GPM(J)) anpassen.
3. Im dynamischen Speicher-Management macht der virtuelle Speicher-Prozessor (VMP) das folgende:
(a) Sucht angepaßte Seiten auf der Platte (D).
(b) Transferiert Seiten von (a) in einen Speicher- Puffer mit wahlfreiem Zugriff in dem virtuellen Speicher-Prozessor (VMP).
(c) Sendet Seiten an den globalen physikalischen Speicher (GPM(J)), wenn der geteilte virtuelle Speicher-Prozessor-Bus fertig ist.
Die Anzahl der Platten auf dem virtuellen Speicher- Prozessor-Bus (oder N8) wird so gewählt, daß sie groß genug ist, um die Such- und Pufferschritte der obigen Punkte 3a und 3b zu maskieren.
Der Subbild-Prozessor (SIP(I)) errechnet ein Subbild unter Verwendung der Voxel-Zustandsdatenbasis. Die Lokalität der Referenz wird in diesem Design verwendet, so daß keine Hardware verwendet wird, um den Subbild-Prozessor (SIP(I)) mit dem globalen physikalischen Speicher (GPM(K)) zu verbinden, bis I = K ist. Eine andere Einsparung dieses anwendungsabhängigen Designs ist, daß nur Ein- Richtungsverbindungsnetzwerke (ICN) benötigt werden , da die Datenbasis nur von den Subbild-Prozessoren (SIP) gelesen wird.
Die Objekt-Prozessoren (OP) errechnen die Bilder und die Entfernungswerte der dynamischen Objekte. Zusätzlich wird eine Liste von Punkt- und Linienobjekten (beispielsweise landende Lichter oder Telefondrähte) hier verarbeitet.
Die Subbild-Prozessoren (SIP) und die Objekt-Prozessoren (OP) senden zu dem Bildprozessor Adressen-Arrays, die durch die Linien- und Pixelwerte des Schirmes indiziert sind und der Bildprozessor (IP) verwendet diese Adressen, welche von Strahlenspurlinien in die Voxel-Zustandsdatenbasis bestimmt worden sind, um Farbwerte von der Voxel-Farbdatenbasis abzurufen, die in den Bildspeichern (IM(I)) gespeichert sind. Vor dem Farbabruf werden die Entfernungswerte verwendet, um verdeckte Oberflächen zwischen dem Subbild- Prozessor (SIP(I)) und dem Objekt-Prozessor (OP(J)) aufzulösen. Der Bildprozessor (IP) dreht dann das Bild um den Querneigungswinkel und tastet das Bild für eine Nachfilterung erneut ab. Zusätzlich werden beliebige entfernungsabhängige Effekte, wie beispielsweise Dunst, durch die Bildprozessoren (IP) addiert.
Die Größe des globalen physikalischen Speichers (GPM(I)) ist gegeben durch:
Größe GPM(I) = (maximale Anzahl der Seiten für den Rahmen I) + (maximale Anzahl der neuen Seiten, die für I + 1 benötigt werden).
Diese Größen werden mit den Flugraten und der Datenbasisauflösung in Beziehung gesetzt. Es gibt einige wenige Typen von redundanten Speichern in diesem Design, aber sie werden alle verwendet, um entweder die Leistungsfähigkeit zu erhöhen oder die Zwischenverbindungsnetzwerk-Kosten zu vermindern. Die Seiten, welche durch die Projektion der Subbildgrenzen geschnitten werden, müssen auf zwei globalen physikalischen Speichern (GPM) gespeichert werden Diese müssen zweimal transferiert werden, wenn der virtuelle Speicher-Prozessor (VMP) sie einmal aus dem Plattenspeicher hervorholt. Sowohl sichtbare als auch verdeckte Voxel-Daten werden für den globalen physikalischen Speicher (GPM) von der globalen virtuellen Speichereinheit (GVMU) über das Zwischenverbindungsnetzwerk (ICN(I)) abgerufen, aber nur auf sichtbare Daten wird zugegriffen. Diese zwei letzten Merkmale erhöhen die Bandbreiteanforderung an das Zwischenverbindungsnetzwerk (ICN(1)). Ohne dynamische Aktualisierung werden alle Seiten in dem globalen virtuellen Speicher (GVM) gespeichert, plus dem aktiven Subsatz auf dem globalen physikalischen Speicher (GPM). Mit einer dynamischen Aktualisierung werden nur einzelne Seitenspeicherpuffer mit wahlfreiem Zugriff in den virtuellen Speicher-Prozessoren (VMP) benötigt, die die Platte managen.
Die Anzahl der neuen Seiten, die für den Rahmen I + 1 benötigt werden, hängt von der maximalen Fluggeschwindigkeit in der horizontalen Richtung über der (X, Y)-Ebene und der maximalen Scherungswinkelrate ab. Das Scherungswinkelraten- Problem wird gelöst, indem der Speicher-Management-Computer (MMC) Task-Übertragungen zu den Subbild-Prozessoren (SIP) dreht, wenn sich der Scherungswinkel ändert. Diese Drehung von Task-Übertragungen erlaubt es vielen aktiven Seiten in dem globalen physikalischen Speicher (GPM(I)) nach wie vor verwendet zu werden, und nur der letzte Subbild-Prozessor verlangt einen kompletten neuen Satz von Seiten.
Wenn der Algorithmus und die Software vertikale Abtastlinien des Bildes in einer seriellen Art und Weise von der Unterseite des Bildes zu der Oberseite verarbeiteten, dann wird diese Sequenz von Seitenzugriffen in das Speicher- Management-Design eingebaut. Der Speicher-Management- Computer (MMC) teilt den virtuellen Speicher-Prozessoren (VMP) zunächst mit, auf die Seiten von der Unterseite des Bildes her zuzugreifen und sie an den globalen physikalischen Speicher zu senden, und dann sukzessive auf die Seiten von der Unterseite bis zur Oberseite. Dies ist kein Vorteil, wenn die von dem virtuellen Speicher-Prozessor (VMP) während des Rahmens I angelegten Seiten nicht bis zum Rahmen I + 1 verwendet werden. Wenn indessen die virtuellen Speicher-Prozessoren während des Rahmens I die Seiten an die globalen physikalischen Speicher in dieser Unterseite-zur- Oberseite-Sequenz anlegen, die für den Rahmen I benötigt werden, ist eine große Einsparung an die Speicheranforderungen dieses Systemes das Ergebnis. Nun beträgt die Größe des globalen physikalischen Speichers nur ein paar Seiten (beispielsweise 3), und er wird zu einem Hochgeschwindigkeitsseiten-Cache. Eine Möglichkeit, um dies zu implementieren, liegt darin, den virtuellen Speicher- Prozessor (VMP) einen einfachen zweidimensionalen Abtastkonversions-Algorithmus aus dem Computergraphikfeld benutzen zu lassen und beispielsweise entlang der Projektion des Strahles auf die (X, Y)-Ebene von dem Auge bis zu einer maximalen Entfernung bei der Auflösung des (X, Y)- Seitennetzes springen zu lassen. Der virtuelle Speicher- Prozessor (VMP) sendet dann diese Seiten in dieser Sequenz an den globalen physikalischen Speicher (GPM(I)). Wenn die virtuellen Speicher-Prozessoren (VMP) diesen Seitenbestimmungs-Task durchführen, nehmen sie in einem verteilten Sinn die Masse der Speicher-Management- Computerfunktionen an, und diese Funktionen werden reduziert, um die gegenwärtige Position und Lage zu senden.
Eine andere Option ist es, die Kosten der Vielzahl von Kopien der Datenbasis auf verschiedenen Platten zu vergleichen, auf die durch ein einzelnes Subbild oder einen kleinen Haufen von Subbild-Prozessoren zugegriffen wird. In einem Extrem ist eine einzelne Kopie der Datenbasis auf den Platten, wie in Fig. 8 gezeigt, aber die zusätzlichen Kosten jedes Zwischenverbindungsnetzwerkes werden nötig, um die Subbild-Prozessoren mit der Platte kreuzzukoppeln. In dem anderen Extrem existieren die Kosten der Vielzahl von Kopien der Datenbasis auf verschiedenen Platten bei jedem Subbild- Prozessor, aber es besteht kein Bedarf an einem Zwischenverbindungsnetzwerk und seinen Kosten.

Claims

1. Ein Computerbild-Erzeugungssystem zur Erzeugung kodierter Bildsignale, welche eine ausgewählte Szenerie darstellen, mit:

a) Speichervorrichtungen, welche eine dreidimensionale Bilddatenbasis von diskreten Volumenelementen bereitstellen, die individuell verschiedene Subbilder der Szenerie repräsentieren;

b) Vorrichtungen zum Zugreifen auf die Datenbasis, um die Daten von all den Subbildern hervorzuholen, die die ausgewählte Szenerie umfassen;

c) Vorrichtungen zum Verarbeiten der Daten unter Verwendung einer dreidimensionalen sichtbaren Oberflächentechnik mit einer Strahlengangsbestimmung für jedes Subbild der ausgewählten Szenerie, unabhängig und parallel mit anderen Subbildern der ausgewählten Szenerie; und

d) Bilderzeugungsvorrichtungen, welche mit den Vorrichtungen zur Verarbeitung der Daten verbunden sind, um simultan die Daten für alle der Subbilder zu verarbeiten, um kodierte Bildsignale zu erzeugen, die die ausgewählte Szenerie darstellen, dadurch gekennzeichnet, daß

e) die dreidimensionale Datenbasis Datenbasisstrukturen aus Volumenelementen mit verschiedenen Auflösungen umfaßt, die für eine Datenstruktur mit hierarchischer Auflösung sorgen.

2. Das System nach Anspruch 1, worin die Vorrichtungen zum Verarbeiten der Daten umfassen:

eine Mehrzahl von Subbilddatenverarbeitungs-Einrichtungen, um Bilder vom Terrain, statischen Objekten auf dem Terrain und dem Himmel zu errechnen.

Objektdatenverarbeitungs-Einrichtungen, um Bilder von dynamischen Objekten, Punkten, Linien, Zielen und Spezialeffekten sowie dynamischen See- und dynamischen atmosphärischen Effekten zu errechnen; und worin

die Speichervorrichtungen Datenquellen umfassen, die mit den Subbilddatenverarbeitungs-Einrichtungen und den Objektdatenverarbeitungs-Einrichtungen gekoppelt sind, um Bilddaten für die Verarbeitung bereitzustellen; und worin

die Vorrichtungen zum Zugreifen auf die Datenbasis Vorrichtungen zum Steuern umfassen, die mit den Subbilddatenverarbeitungs-Einrichtungen, den Objektdatenverarbeitungs-Einrichtungen und den Datenquellen für die Subbild- und Objektdatenverarbeitungs-Einrichtungen gekoppelt sind, um die Subbilddatenverarbeitungs-Einrichtungen und die Objektdatenverarbeitungs-Einrichtungen bezüglich gegenwärtiger Bilddaten zu steuern und um die Datenquellen für die Subbilddatenverarbeitungs-Einrichtungen bezüglich Bilddaten zu steuern, die als nächstes für die Bilderzeugung benötigt werden.

3. Das System nach Anspruch 2, in dem die Datenquellen umfassen:

Objektspeicher für die Objektdatenverarbeitungs-Einrichtungen; globale physikalische Speicher, welche mit den Subbilddatenverarbeitungs-Einrichtungen gekoppelt sind, die Subsätze von Datenbasen enthalten, die für die gegenwärtige Bilddatenverarbeitung benötigt werden;

globale virtuelle Speicher, welche wenigstens eine große Terrain-Datenbasis enthalten; und

Zwischenverbindungsnetzwerke, die die globalen virtuellen Speicher und die globalen physikalischen Speicher koppeln, um Daten an sie anzulegen.

4. Das System nach Anspruch 2, in dem die Steuervorrichtungen umfassen:

ein Bewegungsrechnersystem, um gegenwärtige und vorhergesagte Anzeigen von Fahrzeugpositionen und - lagen zu erzeugen; und

Vorrichtungen zum Koppeln des Bewegungsrechnersystemes mit den Subbilddatenverarbeitungs-Einrichtungen und den Objektdatenverarbeitungs-Einrichtungen um eine Steuerung bezüglich den gegenwärtigen Bilddaten bereitzustellen und um das Bewegungsrechnersystem anzukoppeln, um eine Steuerung bezüglich den Daten bereitzustellen, die als nächstes für die Bildverarbeitung und die Anzeige benötigt werden.

5. Das System nach Anspruch 4, in dem das Bewegungsrechnersystem mit dem globalen virtuellen Speicher gekoppelt ist.

6. Das System nach Anspruch 1, worin für jedes Subbild ein separater Software-Task erzeugt wird, wobei der Code oder die Logik in jedem Task identisch ist, aber die Eingabeparameter für jedes Subbild variieren, wobei die Daten, die aus der Datenbasis verarbeitet werden, mit jedem Task variieren, und worin

die Vorrichtungen zum Zugreifen in Übereinstimmung mit den Eingabeparametern für jedes Subbild auf die Datenbasis zugreifen.

7. Das System nach Anspruch 1, in dem eine Datenbasis einer hohen Auflösung in einer Datenbasis einer geringeren Auflösung eingebettet ist.

8. Das System nach Anspruch 1, worin jedes Volumenelement einen Ort innerhalb der Datenbasis aufweist, der der X, Y-Adresse in der Ebene des Teiles der Szenerie entspricht, der durch das Volumenelement repräsentiert wird und auf das mittels ersten und zweiten Schrittpositionsvektorkomponenten in die Datenbasis zugegriffen wird, die jeweils die X- und Y-Werte der Adresse repräsentieren, und mittels einer dritten Schrittpositionsvektorkomponente, die mit den Höhendaten verglichen wird, die in der Datenbasis in Verbindung mit der Adresse gespeichert sind, wobei das Weiterspringen endet, wenn die dritte Schrittpositionsvektorkomponente kleiner oder gleich den Höhendaten ist.

9. Das System nach Anspruch 8, in dem die Datenbasis eine Hierarchie von Auflösungen umfaßt und Maximalwerte der Höhendaten bei geringeren Höhenauflösungswerten als die X, Y-Adressenwerte in jeder Hierarchie von Auflösungen gespeichert werden, und das Weiterspringen bei Werten geringer Auflösung wieder beginnt, wenn die dritte Schrittpositionsvektorkomponente sich oberhalb des Wertes geringer Auflösung der Höhendaten befindet.

10. Das System nach Anspruch 9, bei dem das Weiterspringen bei der nächsthöheren Auflösung nur dann stattfindet, wenn die dritte Schrittpositionsvektorkomponente kleiner oder gleich dem Wert geringer Auflösung der Höhendaten ist.

11. Das System nach Anspruch 8, in dem das ausgewählte Bild in vertikale Abtastlinien zerlegt wird und auf die Datenbasis für alle Höhendaten zugegriffen wird, die mit jedem Volumenelement verbunden sind.

12. Das System nach Anspruch 8, in dem das Bild in ein Netz von quadratischen Subbildern zerlegt wird, von denen jedes in eine Sequenz von konzentrischen quadratischen Kreisringen zerlegt wird, und wobei auf die Datenbasis beginnend mit dem Teil zugegriffen wird, der dem äußersten quadratischen Kreisring entspricht, und wobei sequentiell in der Datenbasis bis zu dem Teil fortgefahren wird, der den innersten quadratischen Kreisring repräsentiert.

13. Das System nach Anspruch 1, worin die diskreten Volumenelemente der Bilddatenbasis in den Speichervorrichtungen bei bestimmten X, Y-Positionen bereitgestellt werden;

die Volumenelemente gespeicherte Daten enthalten, die die Kontur und die Höhe des Subbildes des Bildes bei der X, Y-Adresse eines jeden Volumenelementes definieren, und worin

Informationsvolumenelemente mit hoher Auflösung in einem Bereich der Datenspeichervorrichtungen und Informationsvolumenelemente geringerer Auflösung in einem anderen Bereich bereitgestellt werden.

14. Das System nach Anspruch 13, in dem die Informationsvolumenelemente hoher Auflösung Bildauflösungen von ungefähr 1/10 eines Fußes und die Informationsvolumenelemente geringerer Auflösung Bildauflösungen von ungefähr 1 Fuß bis 100 Fuß bereitstellen.

15. Ein Verfahren zur Erzeugung kodierter Bildsignale, welche eine ausgewählte Szenerie repräsentieren, welches die Schritte aufweist:

a) Entwickeln einer Datenbasis aus Gruppen von Signalzuständen, wobei jede Gruppe von Signal zuständen ein Datenbasisvolumenelement (Voxel) bildet, dessen Signalzustände ein dreidimensionales Subbild der Szenerie repräsentieren;

b) Zugreifen auf die Volumenelemente in der Datenbasis, um die Daten von allen Subbildern hervorzuholen, die die ausgewählte Szenerie umfassen;

c) Verarbeiten der Daten unter Verwendung einer dreidimensionalen sichtbaren Oberflächentechnik mit einer Strahlengangsbestimmung von jedem zugegriffenen Volumenelement für jedes Subbild der ausgewählten Szenerie unabhängig und parallel mit den Daten für andere Subbilder der ausgewählten Szenerie;

d) nachfolgend simultanes Verarbeiten der Daten für alle der Subbilder, um die kodierten Bildsignale zu erzeugen, dadurch gekennzeichnet, daß es desweiteren den Schritt aufweist:

e) Bereitstellen der Datenbasis von Gruppen von Signalzuständen mit Datenbasisstrukturen von Volumenelementen mit verschiedenen Auflösungen, wodurch eine Datenstruktur mit hierarchischer Auflösung bereitgestellt wird.

16. Das Verfahren nach Anspruch 15, worin jedes Volumenelement einen Ort in den Datenbasis aufweist, der mit dem Netzpunktort des Subbildes der Szenerie identifiziert wird, das durch das Volumenelement repräsentiert wird.

17. Das Verfahren nach Anspruch 15, worin der Schritt des Zugreifens auf das Volumenelement in der Datenbasis in Schritten durchgeführt wird, die simultanen Schritten entlang individuellen Strahlen von einem Beobachtungspunkt aus in die Szene projiziert entsprechen.

18. Das Verfahren nach Anspruch 15, welches desweiteren die Schritte aufweist:

Bereitstellen eines separaten Tasks für jedes Subbild, in dem die Logik für jeden Task identisch ist;

Verwenden von verschiedenen Eingabeparametern für jeden Task, um auf Daten aus der Datenbasis zuzugreifen, die mit jedem Task variieren;

Durchführen der Tasks und Verarbeiten der Daten in einem hochparallelen Modus, um einen hohen Durchsatz von Daten für ein Realzeitbild bereitzustellen; und

Durchführen der Tasks und Verarbeiten der Daten in einem weniger parallelen Modus, um einen geringeren Datendurchsatz für Nichtrealzeitbilder bereitzustellen.

19. Das Verfahren nach Anspruch 15, welches desweiteren die Schritte aufweist:

Bereitstellen der Hierarchie der Datenbasisstrukturen mit hohen, mittleren und geringen Datenauflösungen;

Speichern des Mittelwertes der hohen Datenauflösung bei Datenbasisorten von Mittlerer Datenauflösung;

Speichern des Mittelwertes der mittleren Datenauflösung bei Datenbasisorten geringer Datenauflösung; und

Zugreifen auf die Datenbasisorte beginnend mit den Orten geringer Datenbasisauflösungen und Zugreifen auf Orte höherer Auflösungen, wenn die Betrachtungsentfernung geringer ist als bestimmte vorhererrechnete Schwellwertentfernungen.

20. Das Verfahren nach Anspruch 15, worin die Hierarchie der Volumenelemente bei X, Y-Orten bereitgestellt wird, die jeweils Werte der Höhe Z enthalten, welches desweiteren die Schritte aufweist:

Initialisierung einer Sequenz von verschiedenen Zugriffsschritten in die Datenbasis, wobei jeder Zugriffssschritt aus einem Schrittindex 1, einem Schrittindex 2 und einem Schrittindex 3 besteht, worin die Werte der Schrittindizes 1 und 2 sich auf Daten in einem Voxel bei einer spezifischen X, Y- Adresse in der Datenbasis beziehen;

Vergleichen des Wertes des Schrittindexes 3 mit dem Wert von z, der bei der X, Y-Adresse gespeichert ist; und

Beenden der Zugriffsschritte, wenn der Wert des Schrittindexes 3 geringer oder gleich dem Z-Wert bei der X, Y-Adresse ist.

21. Das Verfahren nach Anspruch 20, worin die dreidimensionale Datenbasis eine einwertige flache zweidimensionale Oberfläche darstellt, welches die Schritte umfaßt:

Initialisierung eines einzelnen Zugriffschrittes in die Oberflächendatenbasis, bestehend aus dem Schrittindex 1, dem Schrittindex 2 und dem Schrittindex 3, welche Quadraturkomponenten eines Schrittvektors sind, der den Zugriffsschritt definiert; und

Setzen des Schrittindexes 3 auf einen Wert, der der Höhe Null, Z, bei der X, Y-Adresse entspricht.

22. Das Verfahren nach Anspruch 20, worin die Datenbasis eine einwertige diskontinuierliche zweidimensionale Oberfläche repräsentiert, worin die Schrittindizes 1, 2 und 3 Quadraturkomponenten eines Schrittvektors sind, der die Zugriffsschritte definiert, und worin die X, Y-Adresse in der Datenbasis einem Gitterpunktort eines Subbildes eines anzuzeigenden ausgewählten Bildes entspricht, welches desweiteren den Schritt aufweist

Setzen des Wertes des Schrittindexes 3 auf einen Wert, der eine ausgewählte Höhe bei der X, Y-Adresse repräsentiert.

23. Das Verfahren nach Anspruch 22, worin die Datenbasis eine einwertige diskontinuierliche zweidimensionale Datenbasis repräsentiert, welche eine Mehrzahl von Höhen Z, Z1, Z2 bei einer X, Y-Adresse aufweist, welches desweiteren den Schritt aufweist

Beenden der Zugriffsschritte, wenn der Wert des Schrittindexes 3 kleiner oder gleich dem Wert von Z bei der X, Y-Adresse ist, oder wenn der Schrittindex 3 gleich Z1 oder Z2 ist.