【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及场景数据仿真，特别是涉及一种多功能物联网场景数据仿真系统。
技术介绍
1、随着物联网和人工智能技术的发展，人们对计算机系统的三维场景绘制速度、分辨率、宽视野的大屏幕立体场景有了更高的要求，因此基于物联网的多通道场景数据的仿真技术随之产生；多通道视景仿真通常采用多机分布互联的方式为用户提供更大的视野范围和更高的沉浸感，然而随着仿真场景丰富度的提升，仿真场景的数据规模随之急剧增大，运动实体数量也在不断增加，会导致视景画面卡顿，又由于各渲染节点处理能力的差异和仿真实体运动数据的不连续，导致在进行多通道动态场景拼接显示时出现视景画面重影、撕裂和运动抖动问题，当运动实体增加时，场景数据中可变数据增加了运动实体分析过程的分析误差，为了避免多功能场景数据动态拼接展示过程中出现卡顿现象，减低多场景物联网场景数据仿真误差，提高动态场景显示的效果，本专利技术提出了一种多功能物联网场景数据仿真系统。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本专利技术之目的在于提供一种多功能物联网场景数据仿真系统，本系统的运动实体分析单元对不同运动实体的运动过程进行动态的分析，以达到对运动实体的数量变化进行动态监测的目的，再由数据滤波分析单元结合和新增运动实体的分析对离散数据进行平滑处理，大大提高了多通道场景数据的准确性，通过对运动实体的运动状态数据的分析实现多通道之间的无缝拼接，提高动态场景显示的效果。
2、其解决的技术方案是，一种多功能物联网场景数据仿真系统，包括场景数据预处理
3、(1)、所述场景数据预处理单元对多通道传输的场景数据进行数据预处理，通过场景数据对应分叉树的节点将仿真系统中场景数据进行分层和分块处理，得到场景数据的数据块，数据块为场景数据处理的最小处理单元；
4、(2)、当传输通道个数为n时，场景数据渲染空间被分隔为n部分，所述数据块提取单元根据视锥进行分区裁剪，再通过对分叉树的节点之间多因判定相关关系分析对数据块进行选取，分叉树上一层节点记为主节点，对应下一层的节点即为从节点，当视锥的视点位于节点时，覆盖在视锥内的数据块为可视数据，可视数据为节点的加载数据块；
5、(3)、场景数据中的运送实体的状态与运动实体的运动相对变化率、运动实体位置与运动实体姿态信息相关，运动实体位置描述为世界坐标系中的位置坐标(x,y,z)，姿态信息表述为多维坐标向量，运动相对变化率与运动实体的位置和时刻变化有关；
6、(4)、所述数据滤波分析单元对运动实体的运动状态数据进行滤波分析，并将离散的运动状态数据进行平滑处理；
7、(5)、当多通道场景数据中运动实体的个数发生改变时，运动实体分析单元对运动实体的个数变化进行动态监测分析，并根据各个传输通道中原有的运动实体的运动状态数据对新增加的运动实体的运动状态进行轨迹预测，对新增的运动实体的初始进入通道之间的关系进行分析得到初始运动状态数据，当新增运动实体di与s的预测运动方向一致时，将s与di记为一个新的运动实体；
8、(6)、所述同步渲染单元对运动实体数量发生改变后的场景数据进行同步分析，再由所述场景展示单元对场景数据进行数据展示。
9、多通道场景数据分析过程中，场景数据中运动实体的运动过程跨越不同的通道，不同通道的场景数据共同渲染一个场景，当运动实体的数量增多时，所述运动实体分析单元对新增运动实体进行动态分析，分析方程如下：
10、
11、其中，n为原运动实体的数量，δn为运动实体的增量，|x|为原运动实体s与拼接区域中线的距离，{di}i∈[1,δn]为与运动实体s同一传输通道的新增运动实体个数，δα为实体s处于通道拼接±δs范围时，新增运动实体di与运动实体s在一个传输通道内的位置差，该位置差是关系到实体移动速度v、实体差g和实体绝对位置的函数，δβi为运动实体di处于通道拼接±δs范围时，与运动实体s的位置差和姿态差之和；
12、跨通道运动实体s的位置为(x0,y0,z0)，di的位置为(xi,yi,zi)，则实体s在两节点的位置差方程如下：
13、
14、其中g表示s与di的实体大小之差的绝对值，为新增运动实体相对于原运动实体s的运动偏移量，原运动实体的数量为n，运动实体分析单元再根据计算的对新增运动实体的运动趋势进行预测。
15、所述(2)中利用基于视距的视锥分区裁剪方法加载数据块，具体分析过程如下：
16、步骤1、将分叉树的节点中加载的数据块包装得到节点包围球；
17、步骤2、计算视锥的视点到节点包围球中心的视距，从而基于视距对节点包围球与视椎体之间的位置关系进行判定，视点到中心的距离记为r，视点a到o锥面底面圆的法向量为记为(l,m,n)，则q到锥面的底面圆的距离为
18、
19、步骤3、设q点距离锥面轴线的距离为d，当满足一下条件时，认为节点可见：
20、
21、视点移动速度通过前后两帧的位移矢量与时间的比值计算得到
22、
23、其中(x1,y1,z1)，(x2,y2,z2)为两帧视点的空间位置坐标，t为两帧刷时间间隔；
24、步骤4、基于基于视距和视点移动速度的数据节点综合判定函数f，
25、
26、通过节点判定函数对载入的数据块进行选取。
27、所述数据滤波分析单元利用α-β滤波算法对接收到的运动实体的运动状态数据进行滤波分析，以当前数据为起始点，以滤波后的数据为终点，两点之间进行插值处理，使运动状态数据变得连续，滤波方程为：
28、
29、预测方程：
30、
31、下标a为滤波值，b为预测值，m为测量值，k为当前时刻，t为数据接收间隔，va(k)为k时刻的速度，当运动实体的数量变化时，新增运动实体的运动误差为ε。
32、β的取值为va(k-1)表示k-1时刻的速度，表示i-n时刻的加速度，n的取值为6，
33、
34、实时渲染数据包括当前帧编号、时间戳、图像分辨率，运动实体的运动状态数据是变化的，当运动实体的数量增多，待处理的场景数据增多。
35、所述场景数据预处理单元根据场景数据构建高分辨率三维场景模型，不同层次中场景数据的分辨率不同，低分辨率场景数据采样于高分辨率场景数据，高分辨率场景数据采样于原始场景数据，再对场景数据进行划分得到数据块。
36、场景数据的多个通道通过网络连接，多个通道中的场景数据共同渲染一个场景，在运动实体的不同运动位置满足场景画面无缝拼接，数据滤波分析单元对两个运动状态数据之间进行插值处理。
37、由于以上技术方案的采用，本专利技术与现有技术相比具有如下优点；1.本专利技术的运动实体分析单元对运动实体的运动状态数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，包括场景数据预处理单元、数据块提取单元、数据滤波分析单元、运动实体分析单元、同步渲染单元、场景展示单元，系统的具体分析过程如下：
2.根据权利要求1所述的一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，多通道场景数据分析过程中，场景数据中运动实体的运动过程跨越不同的通道，不同通道的场景数据共同渲染一个场景，当运动实体的数量增多时，所述运动实体分析单元对新增运动实体进行动态分析，分析方程如下：
3.根据权利要求1所述的一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，所述(2)中利用基于视距的视锥分区裁剪方法加载数据块，具体分析过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，所述数据滤波分析单元利用α-β滤波算法对接收到的运动实体的运动状态数据进行滤波分析，以当前数据为起始点，以滤波后的数据为终点，两点之间进行插值处理，使运动状态数据变得连续，滤波方程为：
5.根据权利要求1所述的一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，β的取值为表示k-1时刻的速度，
6.根据权利要求1所述的一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，实时渲染数据包括当前帧编号、时间戳、图像分辨率，运动实体的运动状态数据是变化的，当运动实体的数量增多，待处理的场景数据增多。
7.根据权利要求1所述的一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，所述场景数据预处理单元根据场景数据构建高分辨率三维场景模型，不同层次中场景数据的分辨率不同，低分辨率场景数据采样于高分辨率场景数据，高分辨率场景数据采样于原始场景数据，再对场景数据进行划分得到数据块。
8.根据权利要求1所述的一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，场景数据的多个通道通过网络连接，多个通道中的场景数据共同渲染一个场景，在运动实体的不同运动位置满足场景画面无缝拼接，数据滤波分析单元对两个运动状态数据之间进行插值处理。
...【技术特征摘要】
1.一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，包括场景数据预处理单元、数据块提取单元、数据滤波分析单元、运动实体分析单元、同步渲染单元、场景展示单元，系统的具体分析过程如下：
2.根据权利要求1所述的一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，多通道场景数据分析过程中，场景数据中运动实体的运动过程跨越不同的通道，不同通道的场景数据共同渲染一个场景，当运动实体的数量增多时，所述运动实体分析单元对新增运动实体进行动态分析，分析方程如下：
3.根据权利要求1所述的一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，所述(2)中利用基于视距的视锥分区裁剪方法加载数据块，具体分析过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种多功能物联网场景数据仿真系统，其特征在于，所述数据滤波分析单元利用α-β滤波算法对接收到的运动实体的运动状态数据进行滤波分析，以当前数据为起始点，以滤波后的数据为终点，两点之间进行插值处理，使运动状态数据变得连续，滤波方程为：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：孙昕炜，
申请(专利权)人：中盈创信北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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