【ContextCapture建模精品教程】三维实景模型生成集群设置（1）——网络搭建

于 2024-04-22 15:41:58 发布
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分类专栏： 无人机摄影测量教程 文章标签： 网络
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本文是ContextCapture三维实景模型生成的集群设置教程，讲解了硬件准备，包括集群电脑配置和磁盘阵列服务器的选择，以及局域网设置，如IP配置和网络位置添加。通过正确设置，提升内业处理效率。

【ContextCapture建模精品教程】三维实景模型生成集群设置（1）——网络搭建

文章目录

前言

目前，航测作业主要分为外业和内业两个方面。而老话说得好，工欲善其事，必先利其器，外业数据采集工作需要熟练稳重的飞手，搭配上安全稳定的飞机和性能卓越、工作稳定的相机。同样地，内业数据处理也需要经验丰富的内业人员和性能强大的软、硬件支撑。

目前多数内业空三建模软件均支持集群运行，例如常用的Context Capture软件、Smart3D 、Photoscan软件等，那么今天就以Context Capture软件（以下简称CC）为例，教你如何搭建集群处理数据，提高内业效率。

一、硬件准备

对于公司专门的数据生产部门而言，高配置电脑能有高效率的工作，要想集群处理的运行速度快，就得有高速的网络环境，这些都离不开强大的硬件。
主要有集群高配电脑若干台、磁盘阵列服务器、万兆交换机、万兆光纤跳线、万兆光模块、万兆网卡、六类/超六类网线、UPS不间断电源、集群机柜、HDMI虚拟显示器。
对于一般用户没有这么专业的设备，当然在一个局域网里也是可以设置的，只是处理速度慢些而已。
在这里插入图片描述

1 集群电脑配置

CPU：电脑CPU的性能对空三速度的影响极大，优先选择主频高的CPU，核心数次之，所以并不推荐至强Xeno系列，现在一般以Inter Core I7/I9/I10和AMD Ryzen系列为主，可以选择超频至4.2G

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一. 集群目的 集群可将多台电脑连接起来，同时处理同一个任务，利用Smart3D建模时，会将建模区域分成若干个区块，以32个区块为例，若是集群中共有32台电脑，则每台电脑处理一个区块，大大提升了建模效率。 二. 环境要求 Win10，Win7皆可以进行集群，本文案例使用Win10系统 所有集群电脑中Smart3D的版本务必一致！！！ 主机(1台)的内存最好在16GB以上，副机若干 所有集群电脑需处在同一局域网下 三. 集群思路 主机A为所有集群电脑组中的老大，负责建立工程，映射网络驱动器和共享磁盘(待处理
无人机集群三维山地路径规划MATLAB
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使用MATLAB实现无人机集群在三维山地环境下的路径规划可按以下步骤进行，并且有多种方法和技术可供选择： ### 环境建模 要对三维山地环境进行建模，可采用数字高程模型（DEM）来表示山地地形。在MATLAB中可使用`meshgrid`和`surf`函数创建和显示三维地形网格。 ```matlab % 生成三维山地地形示例 [x, y] = meshgrid(-5:0.1:5, -5:0.1:5); z = sin(sqrt(x.^2 + y.^2))./(sqrt(x.^2 + y.^2)); surf(x, y, z); ``` ### 路径规划算法选择 - **A*算法**：这是一种常用的启发式搜索算法，能在三维空间中找到最优路径。在MATLAB中可通过编写A*算法的代码来实现路径搜索。 ```matlab % A*算法简单示例框架 function path = A_star(start, goal, grid) % 初始化开放列表和关闭列表 open_list = []; closed_list = []; % 将起点加入开放列表 open_list = [start]; while ~isempty(open_list) % 选择开放列表中代价最小的节点 [~, index] = min(open_list(:, end)); current = open_list(index, :); open_list(index, :) = []; % 将当前节点加入关闭列表 closed_list = [closed_list; current]; % 检查是否到达目标节点 if isequal(current(1:3), goal) path = reconstruct_path(closed_list); return; end % 生成当前节点的邻居节点 neighbors = get_neighbors(current, grid); for i = 1:size(neighbors, 1) neighbor = neighbors(i, :); % 检查邻居节点是否在关闭列表中 if ismember(neighbor, closed_list, 'rows') continue; end % 计算从起点到邻居节点的代价 tentative_g = current(end) + heuristic(current(1:3), neighbor(1:3)); % 检查邻居节点是否在开放列表中 if ~ismember(neighbor, open_list, 'rows') open_list = [open_list; [neighbor, tentative_g + heuristic(neighbor(1:3), goal)]]; elseif tentative_g >= open_list(ismember(open_list(:, 1:3), neighbor, 'rows'), end) continue; end end end path = []; end ``` - **人工势场法**：该方法将目标点对无人机产生引力，障碍物对无人机产生斥力，通过合力引导无人机运动。在MATLAB中可根据势场函数计算合力并更新无人机位置。 ```matlab % 人工势场法简单示例 function path = artificial_potential_field(start, goal, obstacles) path = [start]; current = start; max_iter = 1000; iter = 0; while ~isequal(current, goal) && iter < max_iter % 计算引力 attractive_force = calculate_attractive_force(current, goal); % 计算斥力 repulsive_force = calculate_repulsive_force(current, obstacles); % 计算合力 total_force = attractive_force + repulsive_force; % 更新位置 current = current + total_force; path = [path; current]; iter = iter + 1; end end ``` ### 无人机集群协同 为实现无人机集群的协同路径规划，可采用分布式算法，让每个无人机在考虑自身目标的同时，也考虑其他无人机的位置和路径，避免碰撞。 ```matlab % 简单的无人机集群协同示例 function paths = cooperative_path_planning(starts, goals, grid) num_drones = length(starts); paths = cell(num_drones, 1); for i = 1:num_drones % 每个无人机进行路径规划 paths{i} = A_star(starts(i, :), goals(i, :), grid); end % 检查路径冲突并调整 paths = resolve_conflicts(paths); end ``` ### 相关资料查找 可通过以下途径查找相关资料： - **MATLAB官方文档**：提供了丰富的函数和工具说明，可帮助理解和实现路径规划算法。 - **学术数据库**：如IEEE Xplore、ACM Digital Library等，有大量关于无人机路径规划的研究论文。 - **开源代码库**：如GitHub上有许多开源的MATLAB代码实现了无人机路径规划算法。
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