[论文解读] Digital twins for city simulation: Automatic, efficient, and robust mesh generation for large-scale city modeling and simulation

Vasilis Naserentin, Anders Logg|arXiv (Cornell University)|Oct 11, 2022

Remote Sensing and LiDAR Applications被引用 11

一句话总结

本文提出了一种自动、高效且鲁棒的流程，用于从公开的2D地籍地图和3D LiDAR点云数据中生成高质量的3D城市模型及匹配的四面体体积网格。该方法生成的LoD1.2表面网格与体积网格适用于城市仿真，通过并行化处理，具备鲁棒性与可扩展性，有望实现近实时性能。

ABSTRACT

The concept of creating digital twins, connected digital models of physical systems, is gaining increasing attention for modeling and simulation of whole cities. The basis for building a digital twin of a city is the generation of a 3D city model, often represented as a mesh. Creating and updating such models is a tedious process that requires manual work and considerable effort, especially in the modeling of building geometries. In the current paper, we present a novel algorithm and implementation for automatic, efficient, and robust mesh generation for large-scale city modeling and simulation. The algorithm relies on standard, publicly available data, in particular 2D cadastral maps (building footprints) and 3D point clouds obtained from aerial scanning. The algorithm generates LoD1.2 city models in the form of both triangular surface meshes, suitable for visualisation, and high-quality tetrahedral volume meshes, suitable for simulation. Our tests demonstrate good performance and scaling and indicate good avenues for further optimization based on parallelisation. The long-term goal is a generic digital twin of cities volume mesh generator that provides (nearly) real-time mesh manipulation in LoD2.x.

研究动机与目标

• 解决为数字孪生城市进行3D建模时面临的手动操作、耗时且易出错的挑战。
• 实现从标准公开地理空间数据中自动生成表面与体积网格。
• 生成适用于多物理场仿真（如CFD）的高质量、匹配的四面体网格。
• 确保网格生成过程的鲁棒性与高效性，以支持交互式仿真环境。
• 开发一种可扩展的开源解决方案，实现近实时的数字孪生城市建模。

提出的方法

• 该方法以EPSG:3006坐标系下的2D建筑轮廓图（来自地籍地图）和3D LiDAR点云作为输入数据。
• 利用Triangle库对建筑轮廓进行2D Delaunay三角剖分，生成三角形表面网格。
• 通过径向基函数插值地面与建筑高度，并求解Poisson方程以实现平滑位移，构建高度场。
• 通过将2D网格沿Z方向拉伸生成3D四面体体积网格，并应用Laplacian平滑算法，使顶点与地面及建筑高度对齐。
• 利用GEOS库进行几何运算，裁剪掉建筑物内部的四面体，以去除内部网格。
• 最终对网格进行质量验证，确保其具备封闭性、匹配性以及最小角度条件，以保障仿真的鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否能够通过完全自动化的流程，从标准公开的地理空间数据中生成适用于城市数字孪生的表面与体积网格？
• RQ2 在存在噪声或不规则输入数据的情况下，如何实现网格生成的鲁棒性与高效性？
• RQ3 该网格生成流程在保持高仿真质量的前提下，能够多大程度地扩展至大范围城市区域？
• RQ4 基于PDE的平滑处理与几何裁剪在实现精确的建筑与地面高度表达方面起到何种作用？
• RQ5 该流程是否可优化以实现在交互式仿真环境中的近实时性能？

主要发现

• 该算法成功从2D地籍地图与3D LiDAR点云数据中生成了匹配的四面体体积网格，适用于高保真度的城市仿真。
• 该方法在处理不规则或不完整的输入数据时表现出鲁棒性，未导致流程中断，且保证了稳定的网格质量。
• 性能基准测试显示良好的可扩展性，执行时间适合大规模城市建模，表明具有强大的并行化潜力。
• 采用两阶段Laplacian平滑（网格裁剪前与后）可有效防止四面体倒置，并确保建筑屋顶处的高度表达准确。
• 实现代码DTCC Builder采用MIT许可证开源，集成了FEniCS、Triangle与GEOS，具备可复现性与可扩展性。
• 该流程生成了符合LoD1.2标准的城市模型，包含三角形表面网格与高质量的四面体体积网格，满足可视化与仿真需求。