實時渲染下的高精度高校動線模擬研究

摘? 要：高校的人流與車流在運行過程中呈現出規律性的交通動線，表現出間歇性、流量大、規律化的特點。因此可以通過建模還原環境，進行高精度的校園交通動線實時渲染，以實現其模擬。研究中，建立了虛擬校園動線模擬系統，以輔助管理者實施動線控制與管理。三維環境細節的還原度越高，動線模擬的可靠性越高，因此三維網格精度的提升與優化至關重要。此外，動線單元的AI設計、碰撞體精度計算、LOD優化均影響動線模擬的有效性。

關鍵詞：校園動線系統;實時模擬;多邊形優化;AI設計;LOD

中圖分類號：TP391.9? ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2021）02-0085-05

Abstract：The flow of people and vehicles in universities present regular traffic dynamic line in the process of travelling，showing intermittent，large flow and regular characteristics. Therefore，it is possible to restore the environment by modeling for high-precision and real-time rendering of campus traffic dynamic line to achieve its simulation. In the research，a virtual campus dynamic line simulation system is established to help managers implement the dynamic line control and management. The higher the detail restoration degree of 3D environment is，the higher the reliability of dynamic line simulation is. So that it is very important that the improvement and optimization of 3D mesh accuracy. In addition，AI design of dynamic line unit，collision body precision calculation and LOD optimization all affect the effectiveness of dynamic line simulation.

Keywords：campus dynamic line system;real-time simulation;polygon optimization;AI design;LOD

0? 引? 言

學校特別是高校，作為城市重要的公共服務設施，具有占地面積大、人流集散頻繁的特點，其承載的教育服務功能、社會交流功能、應急避難功能等都需要科學合理的動線設計與管理做保障。而學校使用群體（學生、教師、管理者）作為校園活動中的主要人群，其人流動線的設計與管理具有間歇性、規律性、流量大的特點。傳統的動線規劃與設計借助圖形、文字、數據等靜態表現形式來完成，不能很好地對動線進行動態的預測與管理。

對動線的設計效果進行及時的驗證能夠提高動線設計與管理的效率，利用計算機GPU圖形渲染技術，實現校園動線的三維實時渲染及模擬，可以快速、直觀且真實地展示動線規劃與設計的實際效果，并能夠及時做出針對性調整。建立校園虛擬仿真系統是實現動線模擬的有效方法，一般需要應用VR相關技術、實時渲染技術、AI自適應學習技術等，利用高性能GPU圖形加速，實現真實的校園模擬[1]，這便能有效且逼真地對高校的交通動線進行實時計算、模擬還原。僅通過參數化的配置，便能快速地檢驗動線設計與管理策略是否合理，發現不足與可優化節點，做到提前預判，增強校園動線管理的可控性。

1? 虛擬校園動線模擬系統設計與實踐

針對校園動線模擬需求，研究中對實際校園進行了數字還原，并設計虛擬校園動線模擬系統。該系統包括以下功能：

（1）校園交通流線的還原，通過三維還原，能夠實時瀏覽并掌握校園交通流線空間（包括建筑空間、車行交通空間、戶外人行空間，校外輻射交通空間）的原貌，并使之成為完整的模型整體。

（2）具備完整可交互VR顯示模塊，可以橋接HTC VIVE、OCULUS等主流PC端VR設備，以第一人稱視角更直觀地觀察校園動線模擬情況，同時實現校園720°全景圖像的實時演示。

（3）校園動線參數化設置，可以通過輸入或者修改校園內人流和車流的速度、數量、方向等參數來得出不同的動線模擬結果，以提高分析動線設計的可靠性。

系統設計與實現需要根據校園的具體情況來進行，包括實際調研、校園動線場景設計與繪制、功能模塊驗證等。表1為某校園部分人流動線數據調研，圖1為系統設計與實踐流程。

2? 基于UE4的GPU高精度浮點調度與交互實現

校園動線模擬系統在GI條件下運行，需要同時計算1T flops以上的場景多邊形，同時需要對所有可活動的模型進行浮點運算，因此必須調用GPU進行動線模擬。研究中應用了當前較為主流的實時渲染引擎UE4[2]，其物理模擬效果十分強大，作為3A級商業引擎，其對GPU的高效調度，能夠準確地計算并逼真地模擬各種物理環境效果。廣泛應用于建筑仿真、3A游戲、海洋模擬等領域。

2.1? 虛擬校園在實時擬真渲染下的還原

以三維建模的方式實現宏觀模型場景還原，使用CAD對調研數據進行高精度的矢量繪制，再使用3ds Max進行高精度場景還原，最后在UE4引擎中準確地進行實時運算。值得注意的是，這里的高精度指的是交通橫向和縱向的準確性，包括道路的寬度、坡度、超高等信息，而非整體畫面的真實性，如道路局部沉降、路邊的小品裝飾等不規則空間的還原就比較困難了。圖2為虛擬校園的三維還原流程。

2.2? GPU加速實現高精度碰撞體設計

動線的活動單位為人流或者車流，即動線單元，每個動線單元都要為其設計行動AI，并在規定的范圍內活動。這就要求在動線范圍內的所有物體都具備碰撞屬性。基于UE4物理引擎下的Collsion碰撞屬性包括兩種實現方式，即boxCollsion和meshCollsion。圖3為Collsion模式示意，填充范圍為碰撞體范圍，前者的精度明顯低于后者，而meshCollsion需要更高的浮點算力。圖4為碰撞體設置工作流程。選擇meshCollsion模式進行GPU調度模擬，能夠更精確地進行多邊形碰撞。

2.3? 動線活動單元AI設置

校園模型空間對象包括兩類，靜態網格物體和動態網格物體，其中動態活動單元應當以動態網格物體呈現，其頂點、三維坐標、UVW都是可以給予條件并修改的，在UE4中的單元屬性為Actor類中的staticmesh。AI單元的設計步驟為：

（1）設置AI活動范圍，根據動線規定，鎖定環境場所編碼為meshCollsion，圖5為meshCollsion設置示例。

（2）根據動線規劃設計AI基本功能，包括定時游走、觸碰減速、擁堵自動重新尋路等，使用UE4的Cube和Sphere對模擬對象進行動線模擬實驗，再通過繼承Actor繼承人、車實體模型。圖6為動線AI行為需求樹。

在實際模擬中，人行容易產生多次物理碰撞，需要重新編寫動態碰撞交互邏輯，以提高運行效率，防止計算溢出。同時UE4的AI行為樹計算對CPU消耗巨大，在編碼過程中應當調用GPU對動線單元的頂點、向量進行輔助計算，以提高運行效率。圖7為動線模擬實驗實機演示。

動態碰撞交互邏輯主要代碼為：

EBTNodeResult：：Block UBTTask_Wait：：ExecuteTask（UBehaviorTreeComponent* AIPawn， uint8* Reference） const

{

UBehaviorTreeComponent* AiRef = AIPawn;

AAIController* AiPawnContoraller = AiRef ？ Cast（AiRef->GetOwner（）） ： NULL;

if （AiPawnContoraller == NULL）

{

return EBTNodeResult：：Failed;

}

else

{

AAIController->SetAIState（AiRef，EAiPawnState：：Wait）;

return EBTNodeResult：：Succeeded;

}

return EBTNodeResult：：Failed;

}

3? 實時模擬的運行效率優化

動線模擬的重點在于計算機運行圖形單位（動態網格物體）的物理碰撞效果是否合理，而校園環境空間（靜態網格物體）的多邊形還原至關重要。傳統的三維建模手段很難還原微觀細節，這是由于3ds Max、Maya等工具的建模方式需要人工創造細節，對于校園這樣的大空間，很難保障三維模型的細節深度，同時高精度的模型會影響實時運算的效率。從上述虛擬系統的功能需求角度分析，可以從以下幾個方面進行優化。

3.1? 多邊形LOD實時渲染層級優化

LOD即動態層次細節，通過多層級細節進行模型的動態顯示。UE4具備自適應LOD生成，其基本思路是重構模型的三角面，但模型面重構容易引起模型紋理UVW的變化，導致紋理錯亂[3]。同時自適應LOD的模型的貼圖和多邊形層級優化不可控，會出現貼圖質量大幅度降低的同時，而多邊形數量不變的情況。因此除了使用自適應LOD生成以外，手工制作高、低模型，再進行LOD配置處理的過程也是必不可少的。

在UE4實時運算中，一個頂點和一個面對物體的碰撞效果是差別不大的，因為碰撞后對動線方向改變不是由力學模擬影響，而是根據AI預設的值來確定的。因此減少在同一個象限中的頂點刪減可以使對最終模擬效果的影響降到最低。因此可以運用半邊折疊的LOD三維模型簡化算法[4]進行快速減面。

圖8為半邊折疊多邊形示例，折疊邊bC將c點移動到a點的位置，折疊邊aB將b點移動到a點的位置，這樣便形成了新的頂點a。多邊形數量減少，但是頂點碰撞象限高度不變。

通過手動修模將模型分級為L0、L1、L2、L3四個等級，L0表示模型精度最高，L3表示模型精度最低。表2為各層級模型深度。

動線的有效數據模擬一般在近景處，因此應當對近景設置高精度模型顯示，動線單元也需要為高精度顯示，保持恒定的最佳LOD顯示效果。

3.2? 位圖掃描多邊形優化

前文提到3ds Max可以進行高精度建模，可以對動線的規則空間進行精確還原。但是對于不規則的細節模型，如人行地面的沉降、路邊可能影響人行通過的景觀、植被姿態等，完全還原非常困難。強行3ds Max建模會使多邊形數量大幅增長，嚴重影響動線的實時模擬效率。為了更加精確地還原這些細節，并保證高效的運行效率，部分小體量和不規則模型可以采用Agisoft Photoscan照片建模技術實現模型構建[5]。照片建模技術是利用光學掃描的方式，對目標物體進行像素點三維坐標捕捉，并將其反饋到紋理的UVW上，因此可以完整地保留模型細節。圖9為照片建模技術工作流程。

通過照片建模獲得的原始模型其多邊形數量非常龐大，同樣需要手動優化。采用半邊折疊的方式減少多邊形數量，并重新進行烘焙，能夠盡量保留模型的細節信息。

3.3? 全局光照烘焙

本研究使用的GPU支持最新的NVIDIA光線追蹤技術，光線追蹤技術是全局光照技術的一種，可以模擬真實世界的光線分布與反射、折射規則[6]。UE4可以調用實時全局光照接口，實現逼真的光影效果。但是在實時運行過程中，全局光照將耗費巨大的計算機算力，不僅對GPU造成壓力，而且CPU和內存的消耗都會增加。

光照效果并不會影響動線模擬的精度，但是為了最大限度地提升演示效果，可以利用NVIDIA光線追蹤技術實現場景的最佳光照效果，再對場景進行烘焙，將全局光照的實時渲染效果轉化為著色信息。這樣既能保持較好的畫面效果，又能保證動線模擬所需要的高精度模型計算。

4? 校園動線模擬實證

實踐證明，基于建立的校園動線模擬系統對動線的模擬是可行的。本研究對實際調研的動線情況進行了模擬。研究中對基本的數據要素進行載入，包括且不限于時間、事件、地點、流量。圖10為校園動線模擬實機運行效果。

通過模擬可以得出，基于上述方法建立的動線模擬系統運行良好，對實際調研的人流和車流動線模擬還原度較高。例如表3為一次下課人流模擬情況。

5? 結? 論

計算機實時模擬校園動線是可行的。三維模型可以更準確地模擬真實的物理動態效果，保證動線模擬的可靠性，這得益于GPU加速下的高精度多邊形的實時渲染效果。但是，在實際應用中需要注意下文所述的五個要點：

（1）動線模擬系統需要根據具體校園的空間復雜程度、動線運行情況進行單獨優化，校園流量較大的情況下需要反復調整動線單元的多邊形，以保證運行速度。

（2）動線模擬系統必須在60 FPS以上的狀態運行，以免出現卡頓而導致的動線流量誤差。

（3）需要針對不同的動線事件，單獨設置動線運行的關卡。

（4）動線模擬過程中應盡量采用多種多邊形物體進行動線模擬實驗，再進行真實比例的人體和車體的動線單元繼承Actor。

（5）需要根據校園的實際情況，不斷去修正和更新動線模擬系統。

參考文獻：

[1] 劉菲菲.基于幾何建模技術創建虛擬校園漫游系統 [J].現代電子技術，2019，42（13）：127-130.

[2] 余肖翰，余麒祥.基于UE4引擎的海洋虛擬可視化初探 [J].應用海洋學學報，2017，36（2）：295-301.

[3] 程良勇，李南江.網絡三維數字城市海量模型優化算法研究 [J].測繪通報，2019（7）：104-108.

[4] 熊仕勇，李沁翰，謝愛榮.基于半邊折疊的LoD三維模型簡化算法 [J].計算機工程與設計，2016，37（3）：655-659.

[5] 馬歡歡，趙清坡.Agisoft Photoscan照片建模技術在考古中的應用 [J].文物保護與考古科學，2016，28（4）：144-149.

[6] 秦志強，張文閣，蔣曉瑜，等.基于光線追蹤的實時可交互計算生成集成成像方法 [J].光子學報，2019，48（9）：99-107.

作者簡介：周慶偉（1986.09—），男，漢族，四川自貢人，講師，畢業于西南科技大學，碩士研究生，主要研究方向：虛擬旅游。