GISBox生成三维建筑模型全流程:从地图框选到服务发布的高效解决方案

三维城市模型在GIS领域正朝着技术融合、基础设施化和应用深化的方向发展,成为国家战略性基础设施的重要组成部分,并在城市规划、环境保护等领域发挥越来越重要的作用。但如何快速生成建筑模型成为大家的首要问题,不可能一个个对建筑进行建模,这太麻烦了,城市那么大,城市地段不断开发,建筑不断在增加,能不能批量生成建筑呢?

面对这一问题,在GISBox团队地努力下,在GISBox的场景编辑中实现了框选地图,秒变建筑模型的功能,将矢量数据转为3D建筑模型,逼真的建筑模型在GIS领域提供很大的帮助。本文带大家了一起展示一下建筑自动生成这一功能!

一、地图框选

1、打开GISBox软件,新建场景,点击“从地图获取”

2、移动选框,从地图上框选需要生成的城市建筑模型,框选完成后,点击导入。

3、导入场景后,3D场景中的黄色区域,便是我们框选的城市建筑。

二、生成建筑,修改建筑风格

1、选中右侧场景中区域名称,点击左上角的“生成建筑”操作,在模型风格中选择“城市”

2、此时场景中自动生成建筑模型,点击任意建筑可修改其建筑风格,也可点击“全选”,进行风格统一。

三、服务发布

1、编辑好的建筑,可以将其发布为3DTiles格式。在右上角点击“导出为3DTiles”,并在新建转换任务中直接点击确定。

2、导出完成后,服务分发中就会自动添加一条服务,点击“cesium”按钮,浏览器直接预览效果。

3、生成的服务地址可以直接应用到GIS引擎或数字孪生项目中,如山海鲸可视化。

四、总结

GISBox的建筑自动生成功能通过地图框选、风格切换和服务发布三个核心步骤,高效解决了批量生成三维建筑模型的难题。该功能不仅操作简便,还支持建筑风格的个性化修改与统一,生成的模型可快速导出为3DTiles格式并发布服务,直接应用于GIS引擎或数字孪生项目,为三维城市模型在GIS领域的应用深化提供了便捷且实用的技术方案。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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