面向复杂三维CAD模型的海量场景渐进式更新算法

随着信息获取和计算能力的不断增强，计算机辅助设计和计算机仿真技术取得了巨大进步。在交互应用中所使用几何模型的复杂度不断增长，海量模型通常占据GB级的存储空间，因此如何高效存取和交互绘制这些海量模型已成为计算机图形学和虚拟现实领域的一个挑战性问题。针对这些问题，本项目通过对海量CAD模型的场景进行分析，提出一套能够适应其渐进式更新的场景树构造和绘制方法。具体内容包括：一、建立了支持更新操作的海量三维场景树，能对场景树上所有结点和结点间关系以及绘制资源进行管理，同时采用基于块的外存文件结构及相应的数据更新调度算法以及内外存映射（Out-of-Core）技术实现大规模虚拟现实和可视化数据的加载和场景漫游。二、对整个场景建立了BSP剖分结构，设置不同节点状态，采用空间索引增量更新的方法，在保持索引有效性的基础上，减少了空间剖分索引的重构计算代价。三、对底层图形库进行封装，管理整个场景绘制对象的渲染顺序，根据生成的空间索引，综合采用层次视域锥剔除、基于硬件的遮挡剔除等可见性剔除算法，结合基于体素LOD模型的细节剔除算法进行绘制。本项目实现了一个能够反映海量模型场景全系统整体构造过程的绘制系统原型，其中包括水面效果，光学环境模拟，海上溢油仿真，帆船竞技仿真，海底生物群体动画仿真，虚拟场景集成应用，二维高精度动态流线可视化，三维时空连续动态流线可视化，三维动态流线可视化。 2100433B

海量数据模型绘制技术在复杂三维场景绘制方面取得了巨大成功。然而现有的研究大都局限于静态的模型绘制，依赖对整个场景进行一次性预处理来生成空间索引和LOD，其预处理计算消耗时间过长。而虚拟样机技术中复杂三维CAD模型在全生命周期中需要不断地进行模型更新，对于此类应用已有的海量模型绘制技术遇到了难以克服的困难。针对这些问题本项目将通过对海量CAD模型的场景进行分析，提出一套能够适应其渐进式更新的场景树构造和绘制方法。具体内容包括：一、研究海量CAD模型的编辑场景树特征及其更新算法，同时研究海量数据文件的增量保存算法。二、为解决场景树在更新之后出现的空间索引失效现象，研究与场景树变更复杂度相关的空间索引构造方法。三、根据生成的空间索引，研究并行简化技术，基于多GPU采样快速地构造LOD。本项目将完成一个能够反映海量模型场景全系统整体构造过程的绘制系统原型。

日照分析已成为城市发展规划、人居环境评价以及“阳光权”法规实施保障的重要手段，广泛应用于土地评估与利用、建筑规划与设计以及能源发展规划的各项决策中。实际应用中，地形要素与建筑同样对日照产生遮挡影响，并且高度起伏较大的地形对由地理、天文和大气等因素所引起的诸多误差表现出*为显著的放大效应，同时，复杂的地形要素也将明显降低日照分析的计算效率。

《面向复杂地理场景的日照分析模型研究》是在国家自然科学基金重点项目“面向地理问题求解的分布式地理建模环境研究”（40730527）和国家自然科学基金项目“复杂地理场景中日照亮度与热辐射分析模型研究”（41101372）课题支持下，以提高日照分析的科学性和真实性为出发点，融合天文和大气多学科知识，从地学研究角度构建出面向复杂地理场景的日照分析模型。模型不仅顾及地球坐标系统、地球形体特征、地心视差及大气折射对日照分析的精度影响，还考虑了复杂地形要素对日照分析的计算效率影响。

《面向复杂地理场景的日照分析模型研究》可供从事日照研究的生产、科研和教学人员参考。

产品复用是CAD领域的关键问题之一。研究显示，80％的创新设计源于对已有产品的复用。三维CAD模型检索是解决三维产品复用问题的有效途径。现有研究在三维CAD模型的表示、检索算法的效率与有效性方面有待进一步改进。总体而言，三维CAD模型检索研究仍处于起步阶段。本项目首次提出层次式多级映像图表示方式（Hierarchical Multilevel Projection Graphs，HMPG），将三维CAD模型表示为拓扑图、属性图、语义关联图三级映像，各级映像间通过几何节点建立索引关系；并通过拓扑关系识别、属性分析、语义关联识别，将广泛应用的B-Reps描述转换为HMPG表示。在此基础上，提出新型、鲁棒的快速层次式动态检索算法，以及基于HMPG表示的三维CAD模型分类、聚类、索引算法；并在相关反馈基础上，建立基于用户兴趣的三维CAD模型空间，为优化三维产品设计、加快产品创新开发提供新的思路。 2100433B

近年来，在人工智能技术取得长足进步，各种视觉传感技术，特别是三维感知技术快速发展等因素的推动下，新型机器人逐渐具备了更为强大的感知与理解能力，为快速、准确的三维场景重建与理解开创了新的渠道。本项目以三维几何处理和分析为核心，旨在研究适用于机器人平台的三维重建和分析方法，并充分利用机器人的自主行为能力这一特点，实现机器人对未知室内环境的自主化、智能化三维感知。其输出既包括对室内场景的高质量三维重建，又包括对场景结构的精细化分析和理解。项目拟首先研究面向机器人平台的智能三维感知框架。在此框架下，研究面向单机器人的主动交互式场景重建和理解，以及基于多机器人的协同化智能三维感知。