虚拟战场中基于GPU动态地形仿真

虚拟战场中基于GPU的动态地形实时可视化技术研究,虚拟战场是指利用虚拟现实技术生成虚拟作战环境，通过计算机网络、计算机图形学、地理信息系统等交叉技术进行战略、战役、战术等交互仿真的应用。地形可视化指的是将地形的高程DEM数据绘制成3D模型，以便在虚拟的世界中进行实时地浏览。,在DEM中，地形空间被分割成规则的几何单元，通常是正方形，而每个几何单元代表了一个高程采样值。,在静态地形可视化中，地形的高程数据是不变的。,在动态地形中，地形的高程数据会被实时的修改。例如导弹爆炸生成弹坑,导弹撞击地面,修改地形模型和纹理,导弹爆炸生成弹坑,不同的导弹入射角,产生不同形状的弹坑,用细节层次（LOD）技术简化地形网格数据,车辆行驶产生轮胎痕迹,车痕,修改地形模型和纹理,用LOD技术简化地形网格数据,主要创新点,1改进的LOD算法LOD(LevelofDetail)技术采用各种细节层次、各种精度的地形模型来描述地形的整体或局部区域，从而达到“近处精细，远处粗略”的效果。LOD技术减少了所需要绘制的三角形数量，提高了系统的实时效率，保证了输出的地形图像具有一定的逼真度。,LOD地形网格近处密度大，远处密度小,1.1地形数据LOD的构建,我们首先将整个地形的高程数据分割成若干正方形的block其尺寸大小为257X257,并且以四叉树结构进行组织。如图,根节点block代表整个地形,每个父节点都被分成四个子块。而树的层次L越低,节点block的网格精度就越高。,为了进一步简化地形网格,从而加速地形绘制，我们将每一个block分成16个tile，每一个tile又分成16个tilelet。,1.2LOD的选择,每一个block或者tile的层次都有一个屏幕误差t:其中是地形区域的几何误差，D是视点到地形区域的最近点的距离，W是屏幕空间的像素宽,fovy是视场角。我们会根据t选择地形的LOD,使得t小于给定的误差阈值。,在实时运行中，先根据误差自顶向下的在四叉树中选择所需的block层次，得到一个粗略的简化地形：,然后根据误差选择每一个block中tile的层次，得到一个精细的简化地形。tile的简化方法就是去掉中间行以及列的顶点，得到新的网格层次。tile的简化方法可以在GPU中快速并行的执行。图中白色的顶点被去除,为了便于后续GPU算法的实现，我们将CPU内存中的block地形高程数据转化成block纹理图，存放于GPU存储器中。block纹理图中每一个元素的颜色值代表了对应顶点的高程值，它可以通过顶点处理器进行访问。,1.3视景体裁剪技术,视景体裁剪技术就是在绘制前剔除不可见的三角形。首先在CPU中进行初级裁减。红色表示处于视景体外部的tile，它们被直接剔除。黄色表示处于视景体内部的tile，它们被直接送入管线绘制。而灰色表示与视景体相交的tile，它们的tilelet被传输到GPU中进行二级裁剪。,为了减轻CPU的负担，我们用Vertexbufferobject(VBO)来建立一个几何模板用于传输tilelet。VBO是一个点阵，它描述了tilelet的索引信息。,通过VBO在GPU中找到tilelet四个角的顶点数据，然后就可以进行并行的二级裁剪。如图红色表示处于视野之外的tilelet，它们被剔出。这样就进一步减少了需要绘制的多边形数量,1.4动态再细分区域,原始的地形数据有一个最大分辨率，这个分辨率往往不足以表达动态地形的细节。所以我们引入动态再细分区域技术。该技术就是在发生地形形变的区域，用GPU对地形分辨率进行实时的扩展,加入新的顶点与多边形。,具体步骤如下：1）将最大分辨率为nXn的地形区域的高程数据转化为GPU中nXn的纹理图。2）用nXn的纹理图绘制并填满一个nXn的屏幕空间。对不匹配的纹理坐标点进行线性插值，从而得到一个nXn的纹理图。下图黑点为插值处：,3）将nXn的纹理图还原为nXn的高程数据。于是原来nXn的分辨率扩展为nXn。,nXn的地形高程数据,nXn的地形高程数据,2.物理模型与过程纹理,在虚拟战场动态地形系统中，为了生成实时的弹坑以及车痕,我们就要实时修改地形的高程数据。而这个操作依赖于弹坑以及车痕的物理模型。此外在改变地形表面几何特征的同时,还要改变地形表面的纹理特征。原始的单一纹理无法满足仿真的需求，因此这里提出了一种过程纹理的方法来描述地形表面细节上的变化。,2.1弹坑物理模型与过程纹理根据爆炸力学，我们设计弹坑模型如下,在导弹撞击地面所引发的爆炸事件中，由于导弹与着弹点区域的地形表面存在一个入射角，而导弹自身的冲量会在水平面上产生一个分量。这个分量就会改变弹坑的形状，因此我们设计了带方向Vc的弹坑模型。它是一个不对称的几何体。,为了生成弹坑的过程纹理图，我们采用了三种基本纹理图：焦土，岩石以及草地。由于弹坑中心区域受到爆炸的冲击最大，所以中心区域的地形表面主要由焦土构成。稍微远离弹坑中心的区域主要由岩石构成，而弹坑边缘区域则由草地构成。根据这一原理，我们对三种基本纹理图的元素颜色值进行加权平均运算，得到一个渐变的合成纹理图。公式如下,texturetileI是基本纹理图的元素值，percentagei表示权值。,2.2车痕物理模型与过程纹理我们根据经典的“压力-下陷”理论设计了车痕物理模型，公式如下。其中其中W表示轮胎的负载重量，b表示轮胎的厚度，D表示轮胎的直径，Kc表示粘聚因子，k表示裁剪模量，n表示下陷系数。Y就是轮胎压力作用在地形表面时，顶点高程值的偏移量。,车痕的基本纹理图有两个：上层地貌纹理图以及下层地貌纹理图。越靠近车痕的对称轴，地形表面的下陷越明显，这时主要是下层地貌纹理图。相反越靠近车痕的边缘区域，就主要是上层地貌纹理图。根据这一原理，我们进行加权平均运算，得到一个渐变的合成纹理图。其公式与弹坑纹理类似。,3.地形形变策略设计,地形形变策略直接影响着动态地形仿真的实时效率。它主要分为两个步骤：1）顶点偏移量的计算。2）形变地形的生成。以前的算法主要依靠CPU完成地形形变操作，这里我们将该操作移植到了GPU中，大大提高了实时效率。,3.1车痕地形形变策略,为了用GPU计算车痕地形的偏移量，我们首先将视点移动到车辆模型的底下，并且使其低于整个地形的最低点。然后使视点方向向上并垂直于水平面。最后将投影方式设置为平行投影，并使视口的大小囊括车辆所在的地形区域。这样就可以用framebufferobject（FBO）比较地形与车轮胎的顶点深度，如果轮胎深度大于地形深度则说明该顶点产生了下陷。将轮胎深度与地形深度之间的差值绘制到GPU中，就得到了车痕偏移量纹理图。,然后用GPU将对应的地形高程纹理图与车痕偏移量纹理图进行混合，将两者的数据进行减法运算。然后还原成地形高程数据，就可以生成车痕形变地形。,3.2弹坑地形形变策略,弹坑的偏移量是固定的，它可以由弹坑模型直接转换为偏移量纹理图，并且一直保存在GPU中。,然后根据弹坑中心点坐标以及弹坑方向，将地形高程纹理图与弹坑偏移量纹理图进行匹配与混合，就可以生成弹坑形变地形,4.动态地形中海量地形数据的管理,由于地形数据的海量性,在可视化过程中我们无法将全部的地形一次性的调入内存里。于是需要将整个地形数据分割成许多子区域（block），然后存储于分布式的外存设备中。在实时运行中，根据需要将数据在内存和外存之间进行读取和交换。为了高效的管理和调度海量地形数据，我们设计了一种基于GPU的海量地形管理方法,实现了弹坑以及车痕的动态地形管理。,4.1地形集群管理系统,地形集群管理系统通过连接大量的普通计算机作为存储节点，从而提供高可靠性、高性能、可扩充的网络存储服务。地形集群管理系统是独立于虚拟战场可视化系统的外部系统，专门进行地形数据的管理和调度。地形集群管理系统分为主节点服务器,元数据服务器,I/O节点服务器。,1)主节点服务器运行着两个主线程，一个是监听服务，负责监听地形可视化系统的数据请求；另一个是调度服务，负责根据地形可视化系统的请求向元数据服务器查询数据,并向I/O节点服务器转发请求。,2)元数据服务器记录着所有地形block数据的元数据。所谓元数据是关于地形block的地理空间信息，属性信息，存取方式，组织形式等等一些特征。元数据的作用是帮助数据使用者方便地理解和操作数据。,3)I/O节点服务器提供最终的数据存储服务和数据传输服务，它由许多分布式的存储设备构成。整个地形数据被分割成block后，这些block会以合理的方式进行编码与分配。最后保存在I/O节点服务器中。,4.2GPU缓冲池预装载策略,缓冲池的预装载策略是为了提前将需要的地形block从外存设备中调入可视化系统的内存，从而保证实时仿真的流畅性。,我们在GPU中建立了一个4X4block大小的缓冲池。将视野里的地形高程数据转化成GPU缓冲池里的纹理图。,当试点平移时，需要更新的只有黄色的L型区域。蓝色区域不变，虚线部分被移出缓冲池。,当试点上升时，需要将原来16个block合并成4个block（蓝色区域），然后更新黄色的L型区域。,当试点下降时，只需要将原来中间的4个block分裂成16个block（蓝色区域。,4.3动态地形管理设计,以前大多数的海量地形管理策略都局限于静态地形。在静态地形中由于地形数据不会被实时地修改,外存中的地形数据是只读的。而在动态地形中我们不但要对外存数据进行读操作，而且还要进行写操作用以保存地形的变化量。否则随着block移出内存,地形变化量也随之丢失。当再次调入同一个block时，我们将无法恢复原来的弹坑或者车痕。以前的方法往往是把改变后的地形block整个保存在外存中，但这样会产生两个问题:1）将block传输到外存会占用大量的网络带宽,增加调度策略的复杂度,甚至严重影响系统实时效率;2）为了不覆盖初始数据,修改后的页面将会占用额外的外存空间,这就使得海量地形变得更加庞杂,从而大大增加了管理与组织的难度。,我们结合前文中的地形形变策略,提出了一个基于GPU的动态地形管理方法。对于弹坑的仿真，我们为每一个block设置一个元数据Oxy，它记录了弹坑中心点坐标。在调入一个block后，我们可以利用Oxy以及弹坑偏移量纹理图在GPU中快速的恢复弹坑地形。,对于车痕的仿真，我们首先将车痕纹理图简化为中轴线纹理图。这样我们记录的实际上是一系列的点状坐标数据，它的数据量非常小。然后我们将每一个block的中轴线纹理图传输到外存中保存，并且设置一个元数据