基于實景三維建模的直升機飛行模擬器視景數據庫開發及應用研究

中圖分類號：V271;E917 文獻標志碼：A DOI：10.3969/j.issn. 1673-3819.2025.05.019

Abstract：Aimingattheproblemthatthe visualsystemofhelicopterflightsimulatorrequires highfidelityandresolutionof ground object models，basedontheanalysisof theconceptandadvantagesof3Dreal scene modeling，this paperstudies the developmentandapplication processof the visual terraindatabaseof tilt photographyreal scene model，analyzes the key technologies suchas tiltphotography3Dmodeling，large scene3Dmodelorganizationandscheduling，andverifiestheapplication with actualcases.Theapplicationresultsshowthatthereal-time 3Dmodeling can efectivelysolvethe problemof rapiddevelopmentofhigh-resolutionandhighfidelitydatabaseforhelicopterflightsimulatorvisualsimulation，andbettrmeet the application requirements.

Key words：helicopter simulator；visual system；realistic 3D modeling；oblique photography；terrain database

直升機飛行模擬器能夠以高效費比提升飛行操縱、戰場感知和險情處置等能力[]，其中，視景仿真系統是直升機飛行模擬器的重要模塊。相較于其他飛行器，直升機飛行速度慢、高度低，且特殊的戰術性能，使其具備貼地飛行、低空突防和懸停等功能，導致直升機駕駛員視角范圍小，因此，直升機視景仿真系統對地形的細節表達和實時渲染要求更高、對紋理的分辨率和逼真度要求更高。基于傳統高分辨率衛星影像的2.5維地形仿真技術已不能滿足直升機模擬器視景仿真對高逼真戰場環境的需求[2]

隨著無人機技術和圖像三維重建技術的不斷發展，基于無人機傾斜攝影的實景三維建模技術被廣泛應用于游戲電影制作、智慧城市構建、應急救援測繪和軍事模擬訓練領域[3-4]。本文采用實景三維建模技術構建直升機飛行模擬器地形數據庫，通過分頁調度和實時渲染技術，解決直升機模擬器視景仿真系統對模型逼真度和紋理分辨率要求高等問題。

1實景三維建模概念及優點

實景三維建模是一項實景還原技術，通過相機、無人機或激光雷達等設備從多個角度采集物體影像或表面結構數據，使用計算機圖形學等算法快速構建地物的逼真實景三維模型。當前，實景三維建模技術主要有傾斜攝影測量、激光掃描和單體建模等3種。隨著傾斜攝影測量技術和計算機視覺算法的發展，使得大場景、高逼真和高幀率的三維模型自動構建和渲染成為可能，本文研究的實景三維建模技術主要以傾斜攝影測量技術為主。

相較于傳統三維建模技術，實景三維建模有以下3個特點：一是沉浸體驗更強。該技術通過圖形學算法或激光掃描技術獲取物體表面三維點云數據，并通過實景圖像紋理映射，最大限度渲染還原真實物體景況，較傳統2.5維的模型逼真度更高；二是構建速度更快。該技術在圖像或激光點云數據獲取后，利用計算機視覺特征提取、自動匹配、網格構建、紋理映射等算法，全自動一站式解決大場景城市三維模型自動生成問題，較傳統手工單體建模速度更快；三是項目開支更小。隨著無人機技術廣泛應用，無人機影像獲取成本低廉，傳統建模需花費較多人力進行外業拍攝并進行手動建模和紋理映射。

2視景數據庫開發與應用流程

利用無人機傾斜攝影測量技術，構建直升機模擬器視景地形數據庫與應用系統主要有4個步驟，即項目準備、數據采集、實景建模和渲染調度，如圖1所示。

圖1基于傾斜攝影實景模型的視景地形數據庫開發與應用流程圖

ig.1Developmentandapplication flow chart of visual terraindatabase based onoblique photographic realistic model

2.1 項目準備

項目準備主要有3個步驟。一是資料研究。針對直升機飛行訓練目的和特點，通過圖上作業方式，確定城區、丘陵、平原等場景的無人機傾斜攝影區域及模型分辨率。二是現地勘察。收集任務區域周圍地形、主要設施和地上物體分布等信息，用于確定無人機起降點、飛行高度和航線方式等。三是制定攝影飛行計劃。在上述兩步的基礎上，進一步明確無人機機型、任務和目標、任務區域幅員邊界、無人機起降點、航向和旁向重疊度、飛行速度、高度和拍攝間隔等信息。

2.2 數據采集

數據采集主要有4個步驟。一是無人機組裝及試飛。飛手按照規范組裝好事先選定的無人機，檢查傾斜相機模組、圖傳數據鏈路、飛行控制參數等，并進行簡單的飛行性能測試；二是無人機航線設置。根據項目準備階段確定的建模區域和航線方式，通過無人機自帶的飛控軟件或商業軟件進行航線規劃設計，重點確定飛行高度、飛行速度、航向重疊度、旁向重疊度、拍攝間隔時間等參數。三是飛行任務執行。飛手按照設定的飛行參數起飛無人機，獲取圖像信息和對應的POS姿態信息，同時通過圖傳界面查看無人機飛行參數等信息；四是數據檢查。飛行結束后，檢查拍攝圖像是否覆蓋整個區域且圖像是否清晰，否則視情況進行補拍。

2.3 實景建模

實景建模主要有5個步驟。

一是數據預處理。將無人機記錄的GNSS位置與IMU姿態角作為每張影像的外方位元素，并對傾斜攝影鏡頭的徑向和切向畸變進行參數化校正，以提升后續特征匹配精度。

二是特征提取與匹配。采用SIFT和SURF等算法提取影像角點與紋理特征，采用歐氏距離度量特征描述子；通過RANSAC算法剔除誤匹配，得到相鄰相片的同名像點。

三是空中三角加密。通過光束法區域網平差與高精度POS數據融合實現。基于共線條件方程建立影像像點與物方點的幾何關系，將每張相片的外方位元素與加密的物方坐標 （X，Y，Z） 作為未知數聯合計算，公式如下：

其中， （X_s，Y_s，Z_s） 為攝點坐標 ，a_i，b_i，c_i 為外方位元素旋轉矩陣， （x，y） 為同名點像方坐標 ， 為焦距。采用最小二乘法構建誤差方程，迭代優化外方位元素與加密點坐標，直至殘差收斂，求得稠密點云物方坐標。

四是網格自動構建。采用Poisson泊松算法或三維Delaunay算法等對物體表面密集三維點云進行網格剖分，構建TIN三角網，生成物體表面白模

五是紋理自動映射。在上述對影像進行畸變校正的基礎上，通過物方點、投影中心與像點三點共線關系，計算白模三角面片與對應影像的紋理映射區域，對同一三角面片匹配的多張影像進行質量評估，優選分辨率高、遮擋少的影像作為主紋理源，生成二維紋理空間和三維紋理空間的映射關系。

2.4 渲染調度

渲染調度主要有3個步驟。一是全球地理數據構建。本文使用開源三維數字地球引擎庫osgEarth搭建全球地理信息底座，實現全球地理信息數據漫游檢索。二是實景三維模型組織。綜合考慮建模區域大小和模型分辨率，對建模區域進行分塊點云重建，利用四叉樹算法對分塊模型進行分頁LOD數據組織存儲。三是視景仿真實時調度。將傾斜攝影實景模型加人數字地球葉節點，并將視點重置為直升機駕駛員視角，結合飛行操縱實現直升機模擬器視景系統的實時調度。

3 關鍵技術

3.1傾斜攝影三維建模技術

傾斜攝影技術通過下視、前視、后視、左視和右視5個鏡頭獲取地物具有一定重疊度的傾斜影像，經過空中三角測量、點云網格生成和紋理自動映射等步驟，生成地物逼真的三維模型，流程圖如圖2所示。

圖2傾斜攝影三維建模流程

Fig.2Oblique photography 3d modeling process

3.1.1 空三加密

該步驟是傾斜攝影模型重建的核心步驟，將重建出物體表面的稠密點云[5]。首先，對原始圖像進行特征點提取，利用ASIFT等算法對特征描述子進行同名像點匹配[；其次，結合相片的POS信息使用光束法區域平差算法恢復出相片的外方位元素；最后，根據同名像點反算出物體表面稠密點云位置信息。

3.1.2 稠密點云網格重建

上述方法生成的稠密點云常帶有各種噪聲數據，基于城市建筑結構特點，本文使用一種基于平面結構特征的點云網格生成方法[7]。首先利用隨機采樣一致性（RANSAC）算法提取場景中的平面結構，將原始稠密點云結構化為屬于一個平面的平面點、兩個平面相交的折點、三個平面以上相交的角點和散亂點共4類；然后利用三維Delaunay對結構化后的點云進行空間四面體剖分；最后使用最小割優化算法，對剖分結果進行表面提取，重建出稠密點云的TIN三角網模型。

3. 1.3 模型紋理自動映射

網格模型三角面片在多張初始圖像中都有紋理與之相對應，可利用馬爾科夫隨機場等優化算法，根據面片與初始圖片角度關系、圖片質量等約束條件求解每個三角面片對應的最優紋理塊并生成紋理映射集[8]，最后對相鄰紋理塊因光照等原因造成的“拼接感”問題，利用泊松編輯算法進行勻色處理。

3.2大場景實景三維模型組織與調度技術

實景三維模型網格數量大、紋理細節高，海量圖形圖像數據同時加載進內存并在顯卡中渲染對計算機性能提出極高要求，需要對大場景實景三維模型數據組織和實時調度進行優化。基于四叉樹的實景三維模型數據組織如圖3所示。

圖3基于四叉樹的實景三維模型數據組織Fig.3Data organization of realistic modelbasedon quadtrees

3.2.1稠密點云分塊生成

分塊的目的是將大范圍的點云重建分割成面積相等或點云數量相等的若干塊，對每塊使用PMVS[9算法進行稠密點云生成。首先，根據計算機性能和重建區域地幅大小對重建區域進行點云數量相等大小劃分，為避免最終重建的網格模型每個塊之間出現裂縫，采取每塊網格向外擴展一定比例的裙邊；其次，根據相機POS數據和圖片外方位元素求解聚類出每塊網格對應的圖片；最后，利用PMVS算法生成每個分塊網格的稠密點云。

3.2.2 網格模型剖分與接邊處理

本文對每塊稠密點云進行三角網構建和紋理自動映射后，需要對三維模型進行多分辨率的LOD構建，以滿足仿真模型的實時調度與渲染。首先，利用四叉樹數據結構對每塊網格模型進行縱向遞歸剖分；其次，為解決相鄰層級模型在接邊處因頂點數量不同導致裂縫問題，在四叉樹剖分時，邊界處向兩邊各擴展等距離寬度形成窄帶邊約束，從而改進QEM邊塌陷的網格簡化算法[10]，使相鄰分辨率網格模型在邊界處頂點位置和高程相同，完美解決接邊裂縫問題;最后，使用OpenSceneGraph開源渲染引擎定義的 osgb 模型格式組織多分辨率LOD三維模型。

3.2.3 視點相關的模型LOD動態調度

在LOD模型中，算法可以根據視線在景物表面停留的時間、視線的方向、目標距離視點的遠近以及觀察目標在畫面上投影區域的大小等因素決定物體所要選擇的細節層次。本文使用OpenSceneGraph渲染引擎將重建的每塊網格紋理模型掛載在根節點下，每塊網格模型作為PageLOD分頁葉節點，渲染時，根據視點與模型的距離關系，通過I/O自動從外界存儲設備中加載相應層級分辨率的網格模型進行繪制，或者從內存中卸載模型。

4 應用案例

4.1試驗數據

本文數據采集設備采用大疆精靈4，掛載1個FC6310R相機，利用Rainbow商業飛控軟件控制相機云臺從左、右、前、后、垂直五個方向對城區數據進行采集。試驗區域位于浙江省慈溪市福源村，面積約1.3km² ，包括房屋、稻田、植被、水系、高架橋等地物。無人機采用交叉“Z字形”條帶狀航線，飛行高度約120米，航向重疊度為 70% ，旁向重疊度為 65% ，共獲取相片2250張，大小共計約3.5G，如圖4所示。

圖4無人機影像采集航線規劃情況 Fig.4UAV image acquisition route planning situation

4.2 仿真效果

對無人機拍攝的傾斜攝影相片進行空中三角測量，恢復出相機外方位元素并得到稀疏點云，如圖5（a）所示。根據地物模型三角網格精細程度，按照點云數量等大小劃分瓦片進行分塊稠密點云生成，共劃分280塊瓦片，如圖5（b）所示。對稠密點云進行網格重建生成TIN三角網，并利用四叉樹結構進行分頁LOD組織和調度，網格模型如圖5（c）所示。對模型進行紋理映射后整體模型如圖5（d）所示。

圖5傾斜攝影實景建模效果圖 Fig.5Oblique photography modeling rendering

本文使用osgEarth數字地球開源引擎搭設全球地理信息基礎環境，將第一人稱視角置于某型直升機模型駕駛艙內，借助三屏顯示系統展示效果如6（a）圖所示。

（a）基于實景三維建模的視景仿真效果

圖6直升機模擬器視景仿真效果

Fig.6Visual simulationeffectof helicopter simulator

圖6（b）為傳統模板建模的直升機視景仿真效果。可以看到，基于實景三維建模的仿真場景能夠逼真還原建筑原貌、光照陰影等，較傳統建模方法效果更好。

5 結束語

本文將傾斜攝影實景建模技術應用于直升機飛行模擬器視景仿真地形數據庫設計中，研究了視景地形數據庫開發及應用流程，重點分析傾斜攝影三維自動建模和模型分頁調度等關鍵技術，并以某郊區為例，完成某型直升機模擬器視景系統設計開發。應用效果表明：該系統能夠逼真展示城市大場景中直升機訓練飛行環境，滿足直升機駕駛人員訓練需求。

參考文獻：

［1］劉長發，張俊杰．直升機飛行模擬器視景顯示系統的研究[J]．系統仿真學報，2016，28（6）：1394-1399.LIUZF，ZHANGJJ.Research on visual display systemofhelicopter flight simulator[J].Journal of System Simu-lation，2016，28（6）：1394-1399.

[2] 鄧晴鶯，李國翬，王寶奇，等．某飛行模擬器視景系統的設計與實現［J]．兵工自動化，2016，35（8）：75-79.DENGQY，LIGH，WANG BQ，et al. Design and im-plementationofcertain typeflight simulatorvisual system[J]．Ordnance Industry Automation，2016，35（8）：75-79.

[3] 孫鈺珊，張力，艾海濱，等．傾斜影像匹配與三維建模關鍵技術發展綜述[J].遙感信息，2018，33（2）：1-8.SUNYS，ZHANGL，AIHB，etal.Overviewofkeytechnologies in image matching and 3D reconstruction foroblique photogrammetry[J].Remote Sensing Information，2018，33（2） ： 1-8.

[4］梁靜，李永利，戴曉琴，等．基于無人機傾斜影像的數字校園三維重建[J]．測繪與空間地理信息，2018，41（8）：139-141，145.LIANG J，LI YL，DAI XQ，et al. 3D reconstruction ofdigital campus based on oblique imaged of unmanned aeri-al vehicle[J].Geomaticsamp; Spatial Information Technolo-gy，2018，41（8）：139-141，145.

［5］李德仁，肖雄武，郭丙軒，等．傾斜影像自動空三及其在城市真三維模型重建中的應用［J]．武漢大學學報（信息科學版），2016，41（6）：711-721.LI D R，XIAO X W，GUO B X，et al. Oblique imagebased automatic aerotriangulation and its application in 3Dcity model reconstruction[J]. Geomatics and InformationScience of Wuhan University，2016，41（6）：711-721.

[6］何永潔，劉德寬，陳孝威．基于ASIFT圖像匹配算法的三維重建[J]．貴州大學學報（自然科學版），2012，29（5） ： 72-75，89.HE YJ，LIU D K， CHEN X W.Research on technologyof 3-D reconstruction based on ASIFT image matching al-gorithm[J]. Journal of Guizhou University（Natural Sci-ences），2012，29（5）：72-75，89.

［7］楊振發，萬剛，曹雪峰，等．基于幾何結構特征的點云表面重建方法[J]．系統仿真學報，2017，29（11）：2 684-2 692.YANGZ F，WANG，CAO XF，et al.Surface recon-struction of point cloud based on geometric structure[J].Journal of System Simulation，2017，29（11）：2 684-2 692.

［8］程響，葛亮，張帆，等．傾斜攝影建筑物模型自動紋理重建[J]．測繪學報，2023，52（9）：1528-1537.CHENG X，GE L，ZHANG F，et al. Automated texturemapping of reality CSG building model with oblique aerialimagery[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica，2023，52（9）： 1 528-1 537.

[9]FURUKAWAY，PONCE J. Accurate，dense，and robustmultiview stereopsis[J]. IEEE Transactions on Pattern A-nalysis and Machine Intelligence，2010，32（8）： 1 362-1376.

[10］馬煜杰，王山東，歐陽濤．基于改進QEM的三維表面模型簡化算法[J]．甘肅科學學報，2022，34（2）：28-33，42.MA Y J，WANG S D，OUYANG T. 3D surface modelsimplification algorithm based on improved QEM[J].Journal of Gansu Sciences，2022，34（2）：28-33，42.

（責任編輯：胡前進）