基于Web3D的BIM輕量化技術在地鐵中的應用

龐紅軍 賈金原 衛建東

摘要：BIM技術近三年來在地鐵中開始應用，相對于了BIM需要強悍的電腦硬件支持，基于Web3D的BIM輕量化技術可以使BIM實現輕量化在線顯示，使用手機等移動終端就可以實現BIM的全部功能，Web3D輕量化技術更方便快捷，在光照、紋理、色彩渲染方面更為強大。本文重點介紹基于Web3D的BIM輕量化技術用場景分塊、漸進式加載，支持地鐵漫游、碰撞檢測、模型構件展示及構件標注，實現地鐵車站、隧道大規模場景的跨平臺Web展示，同時簡要介紹了地鐵車站的火災逃生模擬應用。

關鍵詞：Web3D;BIM;輕量化;地鐵;在線漫游;碰撞檢測;火災逃生模擬

中圖分類號：TP311? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? 文章編號：1009-3044（2019）01-0253-04

Application of Lightweight Technologies on Web3D-based of BIM inMetro

PANG Hong-jun1， JIA Jin-yuan1， WEI Jian-dong2

（1.Tongji University， Shanghai 201804;2.Zhengzhou City Municipal Engineering Design & Research Institute， Zhengzhou 450000）

Abstract： BIM technology has been applied in the metro in the past three years. Compared with BIM， which requires powerful computer hardware support， BIM lightweight technology based on Web3D can enable BIM to realize lightweight online display. BIM can be realized by using mobile terminals such as mobile phones. All features， Web3D lightweight technology is more convenient and faster， more powerful in lighting， texture， color rendering. This paper focuses on Web3D-based BIM lightweight technology for scene segmentation， progressive loading and collision detection technology， supporting large-scale scene roaming， model component display and component labeling， and realizing cross-platform Web display of large-scale scenes of subway stations and tunnels. At the same time， the fire escape simulation application of the subway station is briefly introduced.

Key words： Web3D;BIM;lightweight;metro;online roaming; collision detection;fire escape simulation

BIM技術可以在地鐵工程的可行性研究、初步設計、施工圖設計和施工等建設全過程應用BIM，并實現工程的數字化交付。住房城鄉建設部在2018年5月頒布了《城市軌道交通工程BIM應用指南》。近三年來，BIM技術開始在地鐵的設計施工圖設計、地鐵車站的施工、風水電管線的安裝、地鐵站的火災方面進行了初步的研究和應用。陳燚[1]介紹了BIM在地鐵車站施工中的應用，謝校亭[2]介紹了BIM在地鐵暗挖風道施工中的應用，方瑾[3]介紹了BIM技術在上海地鐵管線綜合中的應用研究，謝亞奇[4]介紹了基于BIM的地鐵車站火災的應用研究。伴隨著大數據、互聯網+的大力發展，傳統的BIM從桌面端向Web端、移動端的發展是必然的趨勢。BIM的在線式應用研究越來越受關注。相對于傳統BIM需要昂貴的硬件支撐，基于Web3D的BIM輕量化技術，除具備BIM的技術優點及應用外，還可以實現使用Web瀏覽器和移動設備的在線可視化顯示和瀏覽，而不需要加載額外的插件程序。然而基于Web3D 的BIM 大數據綜合性強，信息面廣等原因[5]，導致 BIM 場景比普通類型的 3D 建筑場景數據量要更大，結構也要更復雜。另外，網頁在線應用所處理的數據量又總受到網絡傳輸能力和網頁瀏覽器資源等多方面的限制。如圖 1 為一個常見的地鐵場景實例，包含了300 多萬個實體，在Autodesk Revit中瀏覽需要消耗 3.7GB 以上的內存空間，遠遠超出網頁瀏覽器的承載量，導致其無法通過網頁直接顯示。因此，使得通過網頁能展示遠超其承載量的 BIM 大數據場景，正是基于Web3D的BIM輕量化技術的關鍵所在，BIM的可實現可交互可視化、虛擬漫游、碰撞檢測、干涉分析、過程模擬、交互式編輯標注，其實現的技術要經過BIM輕量化處理及大數據的在線傳輸兩個步驟。

1 BIM輕量化優點

BIM輕量化具有BIM的特點，又可在線瀏覽或應用于移動終端，具有以下優點：

（1）地鐵項目管理更精細化，項目全壽命周期的各個階段的研究、決策、過程控制、糾偏和應急處理變得可視化、具體化、實時化，具有前瞻性、可預見性。

（2）地鐵項目跨行業、跨領域、跨地區的二次開發和高效利用變為可能，這在以前是不可想象的。

（3）對地鐵項目的各參與方顛覆性的改革和沖擊。BIM輕量化的三維數字化、可視化、動態化、可任意剖面顯示使二維圖紙變得蒼白無力。

（4）地鐵項目后期管理更精準化，大大降低運營維護成本。

（5）地鐵項目原本不能或收效甚微的試驗成為可能，如地下工程火災模擬、逃生，使其實驗更接近現實。

（6）使地鐵工程項目為更多的人服務帶來便捷，人們不需要專業的計算機和土木工程、建筑學、風水電管線等知識，使用移動終端或Web端在線就可以了解。

2 Web3D的輕量化處理

輕量化處理核心的工作就是最大化地去除冗余數據，利用BIM數據的拓撲關系、幾何關系、結構特點等，主要從三方面進行：語義分析、幾何重用去除和拉伸體參數化。其中語義分析是整個輕量化處理過程的重要手段，不僅能提高輕量化效率，還是多個子過程的必要組成步驟。整個輕量化預處理的首要步驟就是根據構件名稱等語義信息，將場景解析后的構件分類，進而在每類構件內執行冗余數據的去除操作。

2.1基于語義分析的構件輕量化

BIM 數據本身支持重復對象的描述和數據的參數化表達，致使在可視化應用中解析后的幾何數據冗余較多。語義分析的目的就是對這些解析后的數據，通過語義“推導”出其中的冗余部分或冗余所在的范圍。

語義分析不只是對個別特殊實體進行“追蹤”，還必須得到整個IFC（Industry Foundation Classes）標準和一些實體基本信息的支持，通過分析和比較兩個元素的唯一 GUID 值來判斷它們的重復情況。

2.2幾何數據輕量化

在符合 BIM 標準的前提下，BIM 數據的生成又需要多個部門經過多個過程來完成，導致重復性數據的映射關系不唯一等情況，無法只從語義角度分析出冗余信息。幾何重用去除就是以幾何形狀為基礎，在語義分析的基礎上，通過幾何數據比較判斷兩個實體是否重復。該方面已有較多成熟的方法，使用體素序列來描述和比較模型間的相似性，量化了幾何比較過程，提高了比較效率。本文在稀疏體素化的支持下，也借助體素進行幾何比較，并將該方法擴展到 BIM 構件或實體的重復性匹配中。圖5則為輕量化解析與普通方法解析后的構筑物結構對比情況，可以發現有較多的重復性構件已被去除，只保留了一份單例數據。

2.3拉伸身參數化

參數化數據在BIM數據中普遍存在，重用去除后的構件中仍有大量的冗余數據來自參數化計算。針對占大多數的拉伸冗余數據進行參數化，進一步減少冗余數據。在前期語義信息的參與下，拉伸體參數化首先通過語義過濾和分析確定拉伸情況，然后再根據分析結果針對性地計算拉伸參數。比如地鐵車站的構件，在根據語義得出直線實體拉伸等拉伸情況后，即可針對性地快速進行參數計算。

2.4場景構建

由于 BIM 大數據場景往往內部精細，結構復雜。結合場景剔除、IFC 場景構物提取和場景索引結構等現有工作，預先將 IFC 場景室內外構件分離，再進行場景索引結構構建。圖6為場景構件模型對應的數據及解析，其中構建場景索引結構的步驟如下：

（1）根據BIM大數據場景的數據量和計算機資源數量對整個場景進行分塊并記錄分塊信息。

（2）對每個分塊統計其總包圍盒以及內部包含的所有構筑物的平均外體包圍盒。

（3）根據用戶輸入的參數進行體素分辨率估計，在此的參數主要用于設置每個體素要索引的平均構筑物個數。

（4）使用稀疏體素化算法，構建場景的第一層體素網格并記錄網格與構筑物外體的對應關系作為室外場景索引。

（5）將每個構筑物作為整個場景，包含的內體構件當作構筑物重復步驟（2）到（4）構建第二層體素網格并記錄網格與構筑物內體構件的對應關系作為室內場景索引。

3 Web3D的可視化大數據在線傳輸技術

3.1細粒度化在線傳輸技術

細粒度化在線傳輸技術通俗地講就是BIM大數據在短時間內要經過有限的網絡帶寬進行傳輸，必然引起網絡擁堵。而將BIM細粒度化、流式化傳輸，就可以使大數據流式地通過有限帶寬，完成大數據的在線傳輸。溫來祥[5]對大規模三維場景的輕量化與流式傳輸做了介紹，BIM大數據模型經過輕量化處理，需要在Web端進行數據加載和實時渲染這些模型，細粒度預處理的流程是將大規模3D模型或場景分解成一些子空間，當漫游進入這個空間時，作為一個下載和渲染的獨立單元，每個子空間是個相對自我封閉的空間。Web瀏覽器根據當前視點的位置和方位僅下載對應的子空間。經過細粒度處理后，整個構筑物的數據又分為多個子空間，而對于每個子空間，則可以子空間內部的構件為單位，將該子空間作為模型進行索引構建，并將構建完成的索引信息作為該子空間的組織方式。

3.2多線程加載技術

CPU進入多核模式后，多線程技術顛覆了傳統的單核單線程運行的操作系統、程序結構處理方式、網絡加載模式，出現了分布式操作系統，多線程加載等新技術?？梢詫崿F多個線程并發執行的技術。使用多線程加載技術，可以大大加快BIM大數據的網絡傳統和Web端加載、渲染等。

3.3網頁級漸進式對等傳輸方法

網頁級漸進式對等傳輸方法就是BIM大數據在Web端進行傳統時就是漫游或加載渲染時只傳輸當前可以用到的數據信息，并將這些數據分為不同等級的優先級。賈金原[6]等提出基于多層增量式可擴展扇形興趣區域，趙雙燕[7]對基于多特征融合的輕量級3D素材進行了論述。BIM大數據在加載過程中可以采用雙層三角、多層環形、增量式視錐等方式，如圖8（a）采用雙層三角AOI域數據分等，黃色三角形區域數據是最高優級，必須立即傳輸，綠色的區域可以次優級傳輸，桔色的再次之，其他區域地暫緩加載傳輸，這種方法既節省了帶寬，又滿足了當前的BIM數據傳輸要求。圖8（b）多層環形AOI域方式同雙層三角AOI域。增量式視錐FOI域的劃分為眼睛所看到的視錐優先傳輸，隨著人向前不斷的前行（漫游），眼睛所視的錐FOI域不斷更新，同時以前加載的區域數據不再需要傳輸。

4地鐵的Web3D實時渲染

地鐵的Web3D只有經過紋理、色彩、光照及陰影的處理，才能更加逼近真實事物。葛一波[8]對大規模Web3D場景實時渲染關鍵技術進行了闡述，大實時渲染的思路為：演染前，通過對地鐵的組織結構研究，設計合理的場景管理機制，達到實時繪制效果，為3D地鐵模型的在線交互及展示提供解決方案;通過云渲染架構構建，將光照、紋理，色彩及陰影處理計算放在服務器端，同時充分利用前端的渲染能力，有效提高了渲染能力;研究前后端傳輸機制，優化傳輸效率，保證前后端數據一致性。具體的技術路線圖如圖9所示。

5地鐵車站火災逃生模擬

地鐵車站作為人流密集的場所，一旦火災發生，后果不堪設想?；馂木哂型话l性、不可復制性，因此根據地鐵站火災發生的位置、障礙物多少及位置、地鐵站里人數多少等因素，設計出最佳的逃生路線，最大可能地減少人的傷亡，就成為地鐵站火災逃生模擬目的地?；馂哪M一般分為算法分析、模型建立、火災仿真、成果分析及改進四個步驟。張永彬[9]提出了基于模擬退火粒子群（SAPSO）的人群疏散模型，吳雙[10]提出了基于蟻群（ACO）算法的人群疏散仿真研究，吳鵬飛[11]提出了改進的蟻群（ACO）算法火災疏散路徑優化研究，本文采用了改進的ACO進行地鐵車站的火災逃生模擬，人數從1到10000，建立了數據模型進行火災模擬，并在Web端和移動端作了Web3D展示。

6成果展示

6.1車站成果

應用基于Web3D的BIM輕量化技術實現了深圳地鐵車公廟站場景的跨平臺Web展示，應用了場景分塊、漸進式加載和碰撞檢測技術，支持大規模場景漫游、模型構件展示及構件標注等功能。

6.2地鐵區間隧道構建

6.3地鐵車站火災模擬及逃生

7結束語

本文基于Web3D的BIM輕量化技術，實現了BIM大數據地鐵車站及隧道的在線可視化，利用基于Web3D的BIM輕量化技術用場景分塊、漸進式加載，支持地鐵漫游、碰撞檢測、模型構件展示及構件標注，實現地鐵車站、隧道大規模場景的跨平臺Web展示，同時也簡要介紹了地鐵車站的火災逃生模擬應用。Web3D已經開始使用LPM漸進式網格加載，模型的輕量化重用技術，模型的PM流式化技術等，使網頁模型盡可能輕量化且不失真，盡管如此，BIM數據模型依然有更好的輕量化技術在不斷開展。相信不久的將來，我們可以實現BIM數據的人類肉眼感覺不到停頓的在線展示和渲染。

參考文獻：

[1] 陳燚，羅光才，譚博.BIM技術在城市軌道交通車站施工中的應用[J].城市住宅，2017（8）：58-61.

[2] 謝校亭.BIM 技術在地鐵暗挖風道施工中的應用[J].地下交通與地下工程，2017（6）：105-108.

[3] 方瑾.BIM技術在上海地鐵管線綜合中的應用研究[J].建筑知道，2017（3）：58-60.

[4] 謝亞奇.基于BIM的地鐵車站火災的應用研究[D].河南工業大學，2015.

[5] 溫來祥.大規模三維場景的輕量化與流式傳輸[D].同濟大學，上海 ，2015 .

[6] 賈金原，王偉，王明飛，等.基于多層增量式可擴展扇形興趣區域[J].計算機學報 2014， 37（6）：1324-1334.

[7] 趙雙燕對《基于多特征融合的輕量級3D素材庫及在線服務[D].同濟大學，2018.

[8] 葛一波.對大規模Web3D場景實時渲染關鍵技術[D].同濟大學.2017.

[9] 張永彬基于模擬退火粒子群（SAPSO）的人群疏散模型[J].管理評論，2016（8）：152-157.

[10] 吳雙.基于蟻群算法的人群疏散仿真研究[J].山東師范大學，2017（6）：87-91.

[11] 吳鵬飛等.基于改進蟻群算法的地鐵疏散路徑優化[J].消防科學與技術，2017（9）：1215-1218.