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基于Web3D的BIM轻量化技术在地铁中的应用

范文

庞红军贾金原卫建东

摘要：BIM技术近三年来在地铁中开始应用，相对于了BIM需要强悍的电脑硬件支持，基于Web3D的BIM轻量化技术可以使BIM实现轻量化在线显示，使用手机等移动终端就可以实现BIM的全部功能，Web3D轻量化技术更方便快捷，在光照、纹理、色彩渲染方面更为强大。本文重点介绍基于Web3D的BIM轻量化技术用场景分块、渐进式加载，支持地铁漫游、碰撞检测、模型构件展示及构件标注，实现地铁车站、隧道大规模场景的跨平台Web展示，同时简要介绍了地铁车站的火灾逃生模拟应用。

关键词：Web3D;BIM;轻量化;地铁;在线漫游;碰撞检测;火灾逃生模拟

中图分类号：TP311? ? ? ? 文献标识码：A? ? ? ? 文章编号：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技术可以在地铁工程的可行性研究、初步设计、施工图设计和施工等建设全过程应用BIM，并实现工程的数字化交付。住房城乡建设部在2018年5月颁布了《城市轨道交通工程BIM应用指南》。近三年来，BIM技术开始在地铁的设计施工图设计、地铁车站的施工、风水电管线的安装、地铁站的火灾方面进行了初步的研究和应用。陈燚[1]介绍了BIM在地铁车站施工中的应用，谢校亭[2]介绍了BIM在地铁暗挖风道施工中的应用，方瑾[3]介绍了BIM技术在上海地铁管线综合中的应用研究，谢亚奇[4]介绍了基于BIM的地铁车站火灾的应用研究。伴随着大数据、互联网+的大力发展，传统的BIM从桌面端向Web端、移动端的发展是必然的趋势。BIM的在线式应用研究越来越受关注。相对于传统BIM需要昂贵的硬件支撑，基于Web3D的BIM轻量化技术，除具备BIM的技术优点及应用外，还可以实现使用Web浏览器和移动设备的在线可视化显示和浏览，而不需要加载额外的插件程序。然而基于Web3D 的BIM 大数据综合性强，信息面廣等原因[5]，导致 BIM 场景比普通类型的 3D 建筑场景数据量要更大，结构也要更复杂。另外，网页在线应用所处理的数据量又总受到网络传输能力和网页浏览器资源等多方面的限制。如图 1 为一个常见的地铁场景实例，包含了300 多万个实体，在Autodesk Revit中浏览需要消耗 3.7GB 以上的内存空间，远远超出网页浏览器的承载量，导致其无法通过网页直接显示。因此，使得通过网页能展示远超其承载量的 BIM 大数据场景，正是基于Web3D的BIM轻量化技术的关键所在，BIM的可实现可交互可视化、虚拟漫游、碰撞检测、干涉分析、过程模拟、交互式编辑标注，其实现的技术要经过BIM轻量化处理及大数据的在线传输两个步骤。

1 BIM轻量化优点

BIM轻量化具有BIM的特点，又可在线浏览或应用于移动终端，具有以下优点：

（1）地铁项目管理更精细化，项目全寿命周期的各个阶段的研究、决策、过程控制、纠偏和应急处理变得可视化、具体化、实时化，具有前瞻性、可预见性。

（2）地铁项目跨行业、跨领域、跨地区的二次开发和高效利用变为可能，这在以前是不可想象的。

（3）对地铁项目的各参与方颠覆性的改革和冲击。BIM轻量化的三维数字化、可视化、动态化、可任意剖面显示使二维图纸变得苍白无力。

（4）地铁项目后期管理更精准化，大大降低运营维护成本。

（5）地铁项目原本不能或收效甚微的试验成为可能，如地下工程火灾模拟、逃生，使其实验更接近现实。

（6）使地铁工程项目为更多的人服务带来便捷，人们不需要专业的计算机和土木工程、建筑学、风水电管线等知识，使用移动终端或Web端在线就可以了解。

2 Web3D的轻量化处理

轻量化处理核心的工作就是最大化地去除冗余数据，利用BIM数据的拓扑关系、几何关系、结构特点等，主要从三方面进行：语义分析、几何重用去除和拉伸体参数化。其中语义分析是整个轻量化处理过程的重要手段，不仅能提高轻量化效率，还是多个子过程的必要组成步骤。整个轻量化预处理的首要步骤就是根据构件名称等语义信息，将场景解析后的构件分类，进而在每类构件内执行冗余数据的去除操作。

2.1基于语义分析的构件轻量化

BIM 数据本身支持重复对象的描述和数据的参数化表达，致使在可视化应用中解析后的几何数据冗余较多。语义分析的目的就是对这些解析后的数据，通过语义“推导”出其中的冗余部分或冗余所在的范围。

语义分析不只是对个别特殊实体进行“追踪”，还必须得到整个IFC（Industry Foundation Classes）标准和一些实体基本信息的支持，通过分析和比较两个元素的唯一 GUID 值来判断它们的重复情况。

2.2几何数据轻量化

在符合 BIM 标准的前提下，BIM 数据的生成又需要多个部门经过多个过程来完成，导致重复性数据的映射关系不唯一等情况，无法只从语义角度分析出冗余信息。几何重用去除就是以几何形状为基础，在语义分析的基础上，通过几何数据比较判断两个实体是否重复。该方面已有较多成熟的方法，使用体素序列来描述和比较模型间的相似性，量化了几何比较过程，提高了比较效率。本文在稀疏体素化的支持下，也借助体素进行几何比较，并将该方法扩展到 BIM 构件或实体的重复性匹配中。图5则为轻量化解析与普通方法解析后的构筑物结构对比情况，可以发现有较多的重复性构件已被去除，只保留了一份单例数据。

2.3拉伸身参数化

参数化数据在BIM数据中普遍存在，重用去除后的构件中仍有大量的冗余数据来自参数化计算。针对占大多数的拉伸冗余数据进行参数化，进一步减少冗余数据。在前期语义信息的参与下，拉伸体参数化首先通过语义过滤和分析确定拉伸情况，然后再根据分析结果针对性地计算拉伸参数。比如地铁车站的构件，在根据语义得出直线实体拉伸等拉伸情况后，即可针对性地快速进行参数计算。

2.4场景构建

由于 BIM 大数据场景往往内部精细，结构复杂。结合场景剔除、IFC 场景构物提取和场景索引结构等现有工作，预先将 IFC 场景室内外构件分离，再进行场景索引结构构建。图6为场景构件模型对应的数据及解析，其中构建场景索引结构的步骤如下：

（1）根据BIM大数据场景的数据量和计算机资源数量对整个场景进行分块并记录分块信息。

（2）对每个分块统计其总包围盒以及内部包含的所有构筑物的平均外体包围盒。

（3）根据用户输入的参数进行体素分辨率估计，在此的参数主要用于设置每个体素要索引的平均构筑物个数。

（4）使用稀疏体素化算法，构建场景的第一层体素网格并记录网格与构筑物外体的对应关系作为室外场景索引。

（5）将每个构筑物作为整个场景，包含的内体构件当作构筑物重复步骤（2）到（4）构建第二层体素网格并记录网格与构筑物内体构件的对应关系作为室内场景索引。

3 Web3D的可视化大数据在线传输技术

3.1细粒度化在线传输技术

细粒度化在线传输技术通俗地讲就是BIM大数据在短时间内要经过有限的网络带宽进行传输，必然引起网络拥堵。而将BIM细粒度化、流式化传输，就可以使大数据流式地通过有限带宽，完成大数据的在线传输。温来祥[5]对大规模三维场景的轻量化与流式传输做了介绍，BIM大数据模型经过轻量化处理，需要在Web端进行数据加载和实时渲染这些模型，细粒度预处理的流程是将大规模3D模型或场景分解成一些子空间，当漫游进入这个空间时，作为一个下载和渲染的独立单元，每个子空间是个相对自我封闭的空间。Web浏览器根据当前视点的位置和方位仅下载对应的子空间。经过细粒度处理后，整个构筑物的数据又分为多个子空间，而对于每个子空间，则可以子空间内部的构件为单位，将该子空间作为模型进行索引构建，并将构建完成的索引信息作为该子空间的组织方式。

3.2多线程加载技术

CPU进入多核模式后，多线程技术颠覆了传统的单核单线程运行的操作系统、程序结构处理方式、网络加載模式，出现了分布式操作系统，多线程加载等新技术。可以实现多个线程并发执行的技术。使用多线程加载技术，可以大大加快BIM大数据的网络传统和Web端加载、渲染等。

3.3网页级渐进式对等传输方法

网页级渐进式对等传输方法就是BIM大数据在Web端进行传统时就是漫游或加载渲染时只传输当前可以用到的数据信息，并将这些数据分为不同等级的优先级。贾金原[6]等提出基于多层增量式可扩展扇形兴趣区域，赵双燕[7]对基于多特征融合的轻量级3D素材进行了论述。BIM大数据在加载过程中可以采用双层三角、多层环形、增量式视锥等方式，如图8（a）采用双层三角AOI域数据分等，黄色三角形区域数据是最高优级，必须立即传输，绿色的区域可以次优级传输，桔色的再次之，其他区域地暂缓加载传输，这种方法既节省了带宽，又满足了当前的BIM数据传输要求。图8（b）多层环形AOI域方式同双层三角AOI域。增量式视锥FOI域的划分为眼睛所看到的视锥优先传输，随着人向前不断的前行（漫游），眼睛所视的锥FOI域不断更新，同时以前加载的区域数据不再需要传输。

4地铁的Web3D实时渲染

地铁的Web3D只有经过纹理、色彩、光照及阴影的处理，才能更加逼近真实事物。葛一波[8]对大规模Web3D场景实时渲染关键技术进行了阐述，大实时渲染的思路为：演染前，通过对地铁的组织结构研究，设计合理的场景管理机制，达到实时绘制效果，为3D地铁模型的在线交互及展示提供解决方案;通过云渲染架构构建，将光照、纹理，色彩及阴影处理计算放在服务器端，同时充分利用前端的渲染能力，有效提高了渲染能力;研究前后端传输机制，优化传输效率，保证前后端数据一致性。具体的技术路线图如图9所示。

5地铁车站火灾逃生模拟

地铁车站作为人流密集的场所，一旦火灾发生，后果不堪设想。火灾具有突发性、不可复制性，因此根据地铁站火灾发生的位置、障碍物多少及位置、地铁站里人数多少等因素，设计出最佳的逃生路线，最大可能地减少人的伤亡，就成为地铁站火灾逃生模拟目的地。火灾模拟一般分为算法分析、模型建立、火灾仿真、成果分析及改进四个步骤。张永彬[9]提出了基于模拟退火粒子群（SAPSO）的人群疏散模型，吴双[10]提出了基于蚁群（ACO）算法的人群疏散仿真研究，吴鹏飞[11]提出了改进的蚁群（ACO）算法火灾疏散路径优化研究，本文采用了改进的ACO进行地铁车站的火灾逃生模拟，人数从1到10000，建立了数据模型进行火灾模拟，并在Web端和移动端作了Web3D展示。

6成果展示

6.1车站成果

应用基于Web3D的BIM轻量化技术实现了深圳地铁车公庙站场景的跨平台Web展示，应用了场景分块、渐进式加载和碰撞检测技术，支持大规模场景漫游、模型构件展示及构件标注等功能。

6.2地铁区间隧道构建

6.3地铁车站火灾模拟及逃生

7结束语

本文基于Web3D的BIM轻量化技术，实现了BIM大数据地铁车站及隧道的在线可视化，利用基于Web3D的BIM轻量化技术用场景分块、渐进式加载，支持地铁漫游、碰撞检测、模型构件展示及构件标注，实现地铁车站、隧道大规模场景的跨平台Web展示，同时也简要介绍了地铁车站的火灾逃生模拟应用。Web3D已经开始使用LPM渐进式网格加载，模型的轻量化重用技术，模型的PM流式化技术等，使网页模型尽可能轻量化且不失真，尽管如此，BIM数据模型依然有更好的轻量化技术在不断开展。相信不久的将来，我们可以实现BIM数据的人类肉眼感觉不到停顿的在线展示和渲染。

参考文献：

[1] 陈燚，罗光才，谭博.BIM技术在城市轨道交通车站施工中的应用[J].城市住宅，2017（8）：58-61.

[2] 謝校亭.BIM 技术在地铁暗挖风道施工中的应用[J].地下交通与地下工程，2017（6）：105-108.

[3] 方瑾.BIM技术在上海地铁管线综合中的应用研究[J].建筑知道，2017（3）：58-60.

[4] 谢亚奇.基于BIM的地铁车站火灾的应用研究[D].河南工业大学，2015.

[5] 温来祥.大规模三维场景的轻量化与流式传输[D].同济大学，上海，2015 .

[6] 贾金原，王伟，王明飞，等.基于多层增量式可扩展扇形兴趣区域[J].计算机学报 2014， 37（6）：1324-1334.

[7] 赵双燕对《基于多特征融合的轻量级3D素材库及在线服务[D].同济大学，2018.

[8] 葛一波.对大规模Web3D场景实时渲染关键技术[D].同济大学.2017.

[9] 张永彬基于模拟退火粒子群（SAPSO）的人群疏散模型[J].管理评论，2016（8）：152-157.

[10] 吴双.基于蚁群算法的人群疏散仿真研究[J].山东师范大学，2017（6）：87-91.

[11] 吴鹏飞等.基于改进蚁群算法的地铁疏散路径优化[J].消防科学与技术，2017（9）：1215-1218.

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