智能座艙3D場景建模與渲染優化方法

中圖分類號：U461 DOI：10.20042/j.cnki.1009-4903.2025.01.020

OptimizationMethodsfor3DSceneModelingand Renderingof IntelligentCockpits

Abstract：Withthedevelopmentof inteligentcockpit technologyfornewenergyvehicles，3Dscenemodelingandrendering optimizationarecrucialinimprovingthedrivingexperienceandinteractiveperformanceofcommerialvehicles.Thispaperdiscusses the3Dmodelingandrenderingoptimizationtechologyintheinteligentcabinofommercialveiclesandanalyeshowtotiie thesceneaccuracyandrenderingeficiencyundertheconstraintsofon-boardhardwareresources.Firstlythecommon3Dmodeling methods，ncludingimage-basedmodeling，laserscaningmodelingandCADdata-drivenmodelingareintroducedandtheir applicationsareaalyzed.Secondlytheoptimizationstrategiesofasterizationandraytracingaredisussed，anddyamicD algorithm，paralaxOclusiontechique（AO）andscreenspacereflection （SSR）areproposedtoimprovetherenderingeffectand reduce the computing burden.

Keywords：Intelligentcockpit；3Dscene；Renderingoptimization

0引言

智能座艙技術在新能源汽車中的廣泛應用，顯著提升了駕駛體驗與操作便捷性。3D場景建模與渲染優化技術是實現沉浸式體驗和高效交互的核心，但車載計算平臺受限于硬件資源，對建模與渲染的精度和效率提出了更高要求。

1.3座艙組件建模的精度與復雜度平衡

1智能座艙3D場景建模技術

1.1場景建模的基本方法

3D建模是構建虛擬環境的關鍵技術，常用方法包括基于圖像的建模、激光掃描建模及CAD數據驅動建模。基于圖像的建模技術通過多視角拍攝圖像，利用計算機視覺算法提取特征點并生成三維模型。該方法在快速構建初步模型方面具有優勢，但精度和細節可能受圖像質量限制。激光掃描建模技術則通過激光掃描儀采集點云數據，利用高精度傳感器生成更精準的三維模型，適用于復雜場景建模，尤其在具有精細結構的車載系統組件中

1.2建模技術在智能座艙中的應用

在智能座艙設計中，3D建模技術廣泛應用于各個組件的設計與渲染。座艙內的關鍵組件，如儀表盤、座椅、中央控制系統和車載娛樂設備等，都需要精準建模以實現真實感的效果。儀表盤建模通常需要結合虛擬顯示屏分辨率、光源方向和顯示內容，確保界面清晰且易于交互。座椅及內飾建模則更側重人體工程學的考慮，結合用戶與座椅的互動情景，提供舒適的視覺與觸覺體驗。車載娛樂系統建模不僅要關注功能性和操作便捷性，還需根據車輛外觀風格和座艙布局優化設計。通過精細建模技術，不僅能優化車內組件功能，還能提升車輛內飾設計水平和用戶交互體驗[2]。

智能座艙中的3D建模需要在精度與計算復雜度之間找到平衡。車載計算平臺通常受到硬件資源的制約，過于復雜的模型可能導致渲染性能下降，影響用戶體驗。因此，在設計過程中，建模精度和計算復雜度必須進行權衡。首先，模型的細節需要根據實際需求進行控制，過多的細節可能無助于提升體驗，反而增加了計算負擔。為了優化計算性能，可以采用簡化的幾何模型，例如使用多邊形網格替代高精度曲面模型，或者在遠距離渲染時使用較低分辨率的模型。另一方面，在近距離視角下，可以增加模型的細節，從而提升座艙內部的真實感。

1.4建模方法中的創新技術

隨著虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術的發展，智能座艙中的建模技術也得到了創新應用。虛擬現實技術通過沉浸式環境，允許用戶與虛擬座艙進行互動，增強了設計過程中的可視化效果。在建模階段，設計師可以通過VR設備身臨其境地觀察和調整模型，確保設計細節和交互效果的準確性。增強現實技術則能夠將虛擬元素與實際場景融合，通過AR設備實時顯示座艙內的虛擬組件 [3]

23D場景渲染優化方法

2.1渲染技術概述

智能座艙中的3D渲染技術是實現高質量視覺效果的關鍵。常見的渲染技術包括光柵化渲染和光線追蹤渲染。光柵化渲染是將三維圖像轉換為二維圖像的一種方法，它的計算效率較高，適用于需要實時渲染的應用場景，如儀表盤和車載界面。光柵化渲染的優點在于快速，適合動態實時更新，但在處理復雜光照、陰影和反射時可能出現限制。相比之下，光線追蹤渲染通過模擬光線傳播和反射等物理現象，能夠產生更真實的光影效果，適合復雜的光照和反射渲染，但計算開銷較大。

2.2實時渲染的優化方法

智能座艙的實時渲染要求高效且低延遲，確保用戶能夠流暢地與車載系統交互。為此，GPU加速技術發揮著重要作用。現代GPU可以并行處理大量渲染任務，顯著提升渲染速度并減輕CPU負擔。利用GPU的強大計算能力能夠加快圖像渲染過程，保證車載系統在有限的計算資源下實現高質量實時渲染。此外，多線程渲染技術通過將渲染任務分配到多個處理核心，提高整體效率4。該方法通過充分利用現代多核CPU的性能，減少渲染過程中的延遲。并行計算技術也是提高渲染性能的有效手段，其通過同時處理多個任務，減少單個任務的處理時間，從而加速渲染過程。結合運用GPU加速、并行計算和多線程技術，智能座艙能夠在保證高畫質的同時，滿足實時渲染需求。

2.3渲染優化算法

為了提高智能座艙中的渲染效率，采用多個優化算法，如動態LOD（LevelofDetail）算法、視差遮擋技術（SSAO）和屏幕空間反射（SSR）。這些算法通過減少不必要的計算和細節渲染，有效提高渲染性能。

2.3.1動態LOD（LevelofDetail）算法

動態LOD算法根據物體與觀察者之間的距離，動態調整物體的細節層次。在遠距離時，物體的細節會簡化，以減少計算量；而在近距離時，細節層次會增加，從而保持圖像的清晰度。該算法的公式可以表示為：

LOD_i=f（d_i）

式中 LOD_i —一物體 的細節層次d_i 一物體與觀察者的距離f（d_i） 一一距離函數，通常是基于距離的倒數關系隨著 d_i 增加， f（d_i） 的值減小，從而降低物體的細節層次。

2.3.2視差遮擋技術 （SSAO）

視差遮擋技術通過模擬環境光的遮蔽效果來增強圖像的深度感。該算法通過計算每個像素的遮蔽度，來產生光照陰影效果。公式可以表示為：

式中 I_ssAO（p） —點上的遮蔽效果

V—視錐體V 一視線上的點

—一點 p 與點 v 之間的距離，遮蔽度與距離的倒數成正比

該算法增強了車載系統中物體間的陰影細節，提升了圖像的立體感。

2.3.3屏幕空間反射（SSR）

屏幕空間反射通過模擬反射光線的行為，實時計算物體表面上的反射效果。在座艙中，玻璃、金屬等表面的反射效果尤為重要。SSR的計算公式為：

式中 R（p） 一點上的反射s 1 一反射路徑T（r（p，s） —一路徑 r（p，s） 上的光線傳輸函數N -反射點的法線方向ds -路徑上的微小增量

通過該公式，SSR技術計算出反射光線的路徑，精確模擬反射效果，提升座艙內玻璃、金屬等材質的視覺質量。

2.4渲染優化中的性能限制

智能座艙的渲染性能往往受限于車載系統的硬件配置。車載計算平臺通常受到CPU、GPU和內存等資源的制約，因此，如何在保持渲染質量的前提下提高性能，成為優化過程中的一個關鍵問題。為此，動態調整渲染精度是一種常見的優化方法。在不同的駕駛場景和視角下，可以根據需求適時降低不重要區域的渲染精度。例如，在高速駕駛或視野開闊的場景中，可以降低遠距離部分的精度，聚焦于駕駛員和乘客交互的關鍵區域，以節省計算資源。此外，采用先進的壓縮算法和高效的內存管理技術，減少數據傳輸和存儲占用，也有助于提升整體渲染效率[5。

3智能座艙渲染中的性能優化

3.1車載硬件資源分析

智能座艙的3D渲染依賴車載計算平臺的硬件性能，包括CPU、GPU、內存和存儲系統。與乘用車座艙相比，商用車智能座艙側重于信息交互、駕駛輔助與車輛管理，而非高強度娛樂功能，因此硬件配置更注重功耗控制和數據處理能力。

GPU的計算能力直接影響渲染效率，高性能的車載GPU能加速光柵化與光線追蹤計算，提升渲染流暢度。CPU負責數據處理和任務調度，具備并行計算能力的多核處理器能提高渲染任務的處理效率。內存容量決定了3D場景數據的存儲與訪問速度，較小內存會限制模型細節和渲染精度，較大內存則支持復雜的材質與光照計算。存儲系統的性能，尤其是高速存儲介質（如NVMeSSD），對渲染數據加載速度至關重要，可以顯著減少模型加載延遲。

3.2動態調整渲染精度

在智能座艙中，不同的駕駛場景對渲染精度的需求不同，動態調整渲染精度可以有效優化計算資源的利用率，提高系統響應速度。高精度渲染通常用于關鍵交互界面，如儀表盤、車載導航系統和中控屏幕，而低精度渲染則適用于遠離駕駛員視線的背景區域或低優先級元素。例如，當車輛高速行駛時，駕駛員主要關注儀表盤和前方道路信息，此時可以降低背景元素的渲染精度，減少GPU的計算負擔；而在低速行駛或停車狀態下，系統可以提升整體渲染精度，使智能座艙的顯示更加細膩。

實現動態調整的核心在于自適應渲染策略，該策略基于駕駛狀態、視角變化和交互需求，實時調整渲染精度。例如，可以利用屏幕空間分辨率調整（ScreenSpaceAdaptiveResolution，SSAR）技術，在保證關鍵區域清晰度的同時，對次要區域進行降采樣處理，從而降低計算復雜度。

3.3優化流程

為了定量評估智能座艙的渲染優化效果，可以通過公式計算不同優化策略下的性能提升情況。渲染優化的核心目標是減少計算開銷，提高渲染效率，同時保證視覺質量。渲染優化指標可以表示為：

4結束語

智能座艙中的3D建模與渲染優化技術，是提升用戶體驗、提高交互效率和確保安全性的關鍵因素。通過采用多種渲染優化算法和動態調整策略，本文探討了在車載系統硬件限制條件下，如何優化渲染性能并保持高質量視覺效果。從精細的3D建模方法到實時渲染技術的應用，每一步優化都需要平衡計算資源與圖像質量的需求。智能座艙的復雜性要求持續探索更高效的優化手段，以適應不斷變化的駕駛場景與用戶需求。未來，隨著硬件性能的提升以及新技術應用，智能座艙將提供更加豐富、真實的沉浸式體驗，并為駕駛員營造更安全、便捷的駕駛環境。

式中 O_r ——渲染優化指標，數值越小表示優化效果越好

T_r 一一渲染時間，即完成當前幀渲染所需的時間

C_i 一一計算復雜度，受模型細節、光照計算量和材質處理影響

P_o 一一優化參數，包括動態LOD調整、視差遮擋、屏幕空間反射等優化技術的權重因子

通過優化LOD層級，減少遠景部分的多邊形數，可以降低 C_r ；采用自適應分辨率技術減少不必要的計算負擔，則可以降低 T_r ；合理配置優化參數 C_r ，可以在不影響視覺體驗的前提下，實現最大程度的性能優化。優化流程如圖1所示。

上述優化方法可以在有限的計算資源下，實現高效、流暢的渲染效果，提升智能座艙的用戶體驗，并確保駕駛過程中視覺信息的清晰度和穩定性。

參考文獻

[1金雷，張永．智能座艙技術發展趨勢與分析[J]．汽車維修技師，2024（24）： 10-12.

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③魯藝，付佳怡，任擎東．基于情景感知的主動交互方法研究—智能座艙中控HM設計[J]藝術設計研究（中英文），2024（6：74-81.孫志強，鄭杭彬，呂超凡，等．基于神經渲染的數字孿生資產快速場景幾何建模與檢索方法[J]計算機集成制造系統，2024，30（4）：11891200.

[5]鄒永新，陳曉瑩．基于虛擬現實技術的場景設計可視化建模研究[J]現代電子技術，2021，44（1）：83-87.