(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111526989.6 (22)申请日 2021.12.14 (71)申请人 重庆邮电大 学 地址 400000 重庆市南岸区南 山街道崇文 路2号 (72)发明人 吴渝　王子豪　杨杰　 (74)专利代理 机构 成都行之专利代理事务所 (普通合伙) 51220 代理人 张杨 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 30/23(2020.01) G06T 15/00(2011.01) G06T 15/20(2011.01) G06T 15/50(2011.01)G06T 17/20(2006.01) (54)发明名称 一种大规模草 地渲染与仿真方法 (57)摘要 本发明涉及计算机图形技术领域， 公开了一 种大规模草地渲染与仿真方法， 包括如下步骤： 步骤1、 生成草场模型， 所述草场模型中包含至少 一个草块， 所述草块中有若干个随机种子， 通过 所述随机种子将所述草场模型随机化， 并生成草 叶数据和骨骼； 步骤2、 根据所述草叶数据和骨骼 对随机后的草场模型进行模拟， 以得到动态的草 场模型； 步骤3、 使用基于草块的管理方法对所述 草场模型进行剔除； 步骤4、 使用曲面细分对经过 剔除的草场模 型进行高效渲染。 本发 明计算力要 求低， 算法高度并行化， 针对大规模草地渲染效 果更优。 权利要求书4页 说明书11页 附图3页 CN 114254501 A 2022.03.29 CN 114254501 A 1.一种大规模草 地渲染与仿真方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤1、 基于三角形网格生成草场模型， 所述草场模型中包含至少一个草块， 所述草块 中有若干个随机种子， 通过 所述随机种子将所述 草场模型随机化， 并生成草叶数据和骨骼； 步骤2、 根据所述草叶数据和骨骼对随机后的草场模型进行模拟， 以得到动态的草场模 型； 步骤3、 使用基于草 块的管理方法对所述 草场模型进行剔除； 步骤4、 使用曲面细分对经 过剔除的草场模型进行高效渲染。 2.根据权利要求1所述的一种大规模草地渲染与仿真方法， 其特征在于， 步骤1的具体 实现方法如下： 步骤1.1、 基于三角形网格定义草场规模： 所述草块按世界坐标系1*1*1的粒度进行划 分， 所述草块包括若干个随机生成的随机坐标， 保存所述草块的随机坐标和所述草块对应 的草块目录， 所述草块目录为每个所述草块所包含的排在首位的第一个顶点在顶点缓存区 中的序号， 所述顶点 为组成所述 草块的草叶上需要渲染的点； 步骤1.2、 计算出随机所述草场模型的随机数： 以所述随机坐标称为草根坐标或者称为 随机种子， 计算所述 草场模型的随机数： 其中， 表示随机种子或者随机坐标， 即草叶的草根坐标， rand表示根据随机种子生 成的随机数； 步骤1.3、 生成顶点、 索引、 法线， UV： 以所述草根坐标为基点， 延草叶骨架线向所述草根 坐标的两边拓展生成顶点， 同时， 生成法线、 索引、 UV， 并使用随机数将顶点随机化； 所述顶 点的生成计算过程如下： 其中， 表示顶点， segmentsi表示第i个草段， 草段即为草叶的某一段， 表示 为顶点提供旋转 参考的旋转轴， M表示沿 旋转θ度， x,y,z为旋转轴 的坐标； 步骤1.4、 生成骨骼： 以所述草根位置为基点， 沿着草 叶中轴线生成若干个作为骨骼的 PBD骨骼节点， 并定义每 个所述PBD骨骼 节点对应的草叶数据。 3.根据权利要求2所述的一种大规模草地渲染与仿真方法， 其特征在于， 所述草叶数据 包括骨骼的当前坐标、 骨骼的预测坐标、 骨骼的移动速度、 骨骼的初始位置、 顶点的外扩向 量、 顶点目录、 骨骼目录、 绝对位置约束、 距离约束以及 骨骼的质量大小信息 。 4.根据权利要求2所述的一种大规模草地渲染与仿真方法， 其特征在于， 所述PBD骨骼 节点设有4个。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114254501 A 25.根据权利要求1所述的一种大规模草地渲染与仿真方法， 其特征在于， 步骤2 的具体 实现方法如下： 步骤2.1、 将所述草叶数据和草块打包传入图形处理器， 所述草叶数据和草块的每个数 据单独存入计算 缓存区， 同时， 运行计算着色器， 将所述草块按照与摄像机的距离远近 分成 两组； 所述草块与所述摄 像机的距离dist的计算方式如下： 其中， gridsi表示每个草块的中心坐标， 表示摄像机坐标； 步骤2.2、 根据所述步骤2.1得到的两个分组的草块， 使用不同的迭代次数计算风力对 每个所述草叶的骨骼的速度的影响风力通过使用一张噪声图进行保存， 通过时间滚动噪声 图的UV来表示 风力的作用； 风力对每 个所述草叶的骨骼的速度的影响的计算方式如下： 其中， 是重力， friction是摩擦系数， 是骨骼的初始位置， 是骨骼的预测位置， win dNoiseX， windNoiseZ是骨骼在噪声图中的对应颜色值， Δt为运行 时间， 运行时间为固定值； 步骤2.3、 根据步骤2.2计算得到的所述草叶的骨骼的速度， 更新每个所述骨骼的预测 坐标， 所述骨骼的预测坐标计算方式如下： 其中， 分别表示骨骼的预测位置和当前位置， 为 骨骼的速度， Δt为 运行时间； 步骤2.4、 将碰撞体打包传入GPU， 所述碰撞体按球形计算， 所述碰撞体的信息包含碰撞 体球心和碰撞体半径， 对每一个所述骨骼计算一次球形碰撞， 若 所述骨骼在碰撞体内部， 则 将所述骨骼 移动到所述碰撞体 球心到所述骨骼的延长线与所述碰撞体的球面的相交 处； 步骤2.5、 计算距离约束和绝对位置约束， 所述距离约束为同一个草叶上的各个骨骼之 间的约束， 所述绝对位置约束为所述草叶的根部骨骼的坐标； 所述距离约束的计算方式如 下： 其中， E表示为弹性系数， R表示为弹簧的弹性限度请， 表示距离约 束所约束的第i ‑1个骨骼在t时间的速度， 表示距离约束所约束的第i个骨权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114254501 A 3