中文引用格式： 席柏意，王斌，高鴻儒，等. 面向三維場景動態(tài)設計的可視化工具設計與實現(xiàn)[J]. 電子技術應用，2024，50(6)：61-65.
英文引用格式： Xi Boyi，Wang Bin，Gao Hongru，et al. Design and implementation of visualization tools for three-dimensional scene dynamic design[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(6)：61-65.
引言
三維場景提供全面直觀的視覺信息，在數(shù)字孿生[1]、虛擬現(xiàn)實[2]、游戲開發(fā)[3]、技能訓練[4]等眾多領域都發(fā)揮著重要作用。出色的三維展示效果能有效提升用戶體驗，但這需要高質(zhì)量的三維場景設計工作。三維場景的設計工作涉及三維設計和程序設計兩個領域，涵蓋的知識范圍廣、門檻高。此外，三維場景設計工作細節(jié)較多，并且開發(fā)過程中需要持續(xù)進行修改和迭代，工作內(nèi)容重復繁瑣是常見問題。為了簡化開發(fā)流程、減少工作負擔，可視化工具被引入到越來越多的三維場景開發(fā)產(chǎn)品中。
可視化工具使開發(fā)人員能夠以圖形化方式進行設計，利用其直觀、模塊化的優(yōu)勢，簡化設計開發(fā)工作，降低學習曲線，并有助于二次迭代、交流合作等工作開展。Unity3D是目前代表性面向游戲的三維引擎，具備強大且泛用的三維場景開發(fā)功能。作為Unity3D產(chǎn)品下最受歡迎的開發(fā)工具之一，PlayMaker被眾多成功開發(fā)案例所使用，而其核心功能即是提供可視化編程的開發(fā)方式。Autodesk Fusion 360是一款面向工程設計的三維模擬軟件，José教授團隊發(fā)現(xiàn)該軟件的教學內(nèi)容實施難度高，于是使用Autodesk Inventor軟件，向架構(gòu)中加入可視化任務構(gòu)建的方案，從而改善了問題[5]。此外，Autodesk公司的Dynamo、虛幻引擎中BluePrint工具等都是面向三維場景開發(fā)的可視化編程工具且受到好評。
根據(jù)產(chǎn)品所面向用戶群體的區(qū)別，三維場景設計工作相關的可視化工具呈現(xiàn)出不同的特點。以Dynamo為代表的可視化工具面向設計師群體，以快速構(gòu)建、批量處理三維模型為目標。這類工具適合靜態(tài)三維場景開發(fā)，卻很少涉及三維場景中的動態(tài)內(nèi)容。而面向程序設計的可視化工具，如PlayMaker、BluePrint等，在簡化程序開發(fā)的同時可進行動態(tài)設計。但這類工具需要用戶輸入程序邏輯，存在學習門檻，設計師無法使用。在現(xiàn)有工具幫助下，設計師仍很難觸及有關程序設計的三維場景動態(tài)設計部分。
因此，本文設計實現(xiàn)了一個面向三維場景的可視化工具軟件，關注動態(tài)設計，并能簡化開發(fā)邏輯，降低門檻。借助該工具，用戶可按需編輯操作內(nèi)容和執(zhí)行邏輯。軟件實現(xiàn)了對用戶輸入的準確執(zhí)行，提供了通俗邏輯到程序邏輯的映射。所有操作都以模塊化的形式呈現(xiàn)以供組裝并實現(xiàn)基本的程序邏輯，即通過可視化編程的方式對三維場景進行設計。
優(yōu)質(zhì)的視覺效果是三維場景設計工作的目標，但現(xiàn)實中受限于網(wǎng)絡、硬件等物理條件，且三維應用需求大量的運算資源，最終視覺效果容易出現(xiàn)卡頓問題。在關鍵信息延遲過大時，三維應用效果更差。因此本文設計了關鍵信息優(yōu)先處理策略。在信息的重要程度判斷方面，本文納入生物學因素，考慮動態(tài)注意力理論，即強調(diào)動態(tài)元素（如運動物體）對注意力的吸引。Wooley基于眼動追蹤技術探討了動態(tài)內(nèi)容如何影響視頻廣告中的視覺注意力[6]，結(jié)果表明動態(tài)內(nèi)容（如運動物體）確實能夠顯著影響觀眾的視覺注意力。除了動態(tài)內(nèi)容，環(huán)境切換和視角改變等變化都能很大程度影響視覺效果，同樣為重要操作。軟件中的多操作控制模塊屬于實時任務調(diào)度范疇，將在此加入調(diào)度算法，以重要任務優(yōu)先處理，縮短視覺延遲為目標。
實時任務調(diào)度算法的目標是根據(jù)特定的需求、約束，在給定若干實時任務時確定執(zhí)行順序。任務價值是調(diào)度的重要特征，價值導向是提高靈活度，改善效率的重要方向。價值最高最優(yōu)先算法、價值密度最大最優(yōu)先（Highest Value Density First, HVDF）算法等價值導向的調(diào)度算法通過不同方式依據(jù)價值大小對任務順序進行控制[7]。但李龍?zhí)岬浆F(xiàn)有價值優(yōu)先調(diào)度算法中模型均為獨立任務集，過于理想化[8]，并未考慮任務之間的依賴關系和執(zhí)行難度等，且會導致被搶占任務延遲過高。除價值導向外，時間導向算法也常被用于保障各個任務的執(zhí)行延遲。經(jīng)典最早截止期優(yōu)先算法以截止期作為關鍵參數(shù)，最小富余時間優(yōu)先調(diào)度算法（Least Slack First, LSF）在預估任務執(zhí)行時間后，按延遲時間不斷提高優(yōu)先級[9-10]。但這類算法并未考慮任務價值。在價值、影響力等優(yōu)先級導向的算法中加入時間參數(shù)是一種更為綜合且平衡的考慮，可以改善低優(yōu)先級任務處理消極的問題[11]。為進一步完善三維場景編輯工具，本文提出了結(jié)合任務價值、影響力以及緊迫度三種要素的動態(tài)任務調(diào)度算法。算法關注視覺效果影響大的高價值任務，同時綜合考慮了調(diào)度靈活度和低優(yōu)先級任務延遲等問題，最終構(gòu)建評價函數(shù)實現(xiàn)優(yōu)先級調(diào)度。
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作者信息：
席柏意，王斌，高鴻儒，焦冬冬
（華北計算機系統(tǒng)工程研究所，北京 100083）
