MassMotion软件结合现实捕捉技术开发行人模型

项目概况

  Arup的人员流动团队与内部和外部专家合作，使用现实捕获扫描来开发现有空间的3D模型，其中数据不可用或不完整。该团队还利用现实捕捉为MassMotion动态仿真开发逼真的3D模型。 MassMotion可以高效地导入 3D模型，以进行详细评估，这些评估可以提供信息并用于优化现有空间的重新设计或运营。让客户“穿行”并体验空间可以在投资建设之前提供信心。

重新设计、重新利用或审查现有建筑物的运营可能会带来挑战，包括可能缺乏完整且准确的3D空间记录。3D模型可以通过有效地提供空间数据来为重新设计提供信息，从而提高效率和信心。

  实景捕捉扫描包括使用LiDAR（光探测和测距）和Matterport等技术以视觉和数字方式捕捉和处理空间数据。扫描技术使用激光束收集详细的3D点云数据，以表示可用于特征提取和桌面测量的建筑物或结构的形状和特征。一次可采集1m2至100m2空间的高质量3D数据，可测输出点云差异小于6mm。这种精度允许用户准确地测量物体和/或区域之间的距离。然后可以使用MicroStation等软件处理点云，将输出转换为MassMotion等行人建模工具所需的格式。

  3D扫描消除了多次返回站点访问的需要，并降低了不正确文档的风险。用户可以虚拟地重新访问一个站点，并使用站点浏览器演练进行额外的测量，包括输出表面和3D模型以供进一步设计。因此，实景捕捉扫描对于工程项目非常有用，可以降低风险、提高效率并提高所开展工作的信心。

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随着新技术塑造我们设计、建造和体验周围环境的方式，人与空间之间的动态互动变得越来越重要。人员流动模拟测试涵盖一系列建筑和城市环境，包括立交桥、车站、办公室、博物馆、体育场馆、休闲设施等等。这些模拟通常涉及使用动态建模对复杂环境进行详细分析，从而提供有关空间运行的定性和定量结果。

  工程实例

  1、地下交汇处

       Arup使用LiDAR扫描获得东欧历史悠久的地下换乘站的3D空间模型。大型复杂的换乘站覆盖多个层次，包括3个独立车站、6个站台，连接4条不同的火车线路。车站有一个连接不同楼层的大跨度自动扶梯网络。客运量很高，早晚高峰时段可达60,000人次。该站每天21小时运行，这限制了该站获取数据的能力。

由于客流量大，客户有兴趣研究加强车站运营的方案。因此，需要开发行人模型来评估不同的布局，但缺乏精确的最新图纸，也没有关于不同楼层高度的信息。除了缺乏空间数据外，也没有关于检票口、零售店、售票处和机器等设施位置的准确信息。这些元素和其他障碍的位置的准确性对于从模型中获得真实的结果很重要。该项目还具有挑战性的时间尺度，因此需要一个快速但准确的解决方案，因此考虑了现实捕捉。

  在2周内，客户根据Arup开发的简报，在车站关闭的夜间扫描了立交桥的整个结构，并开发了一个3D模型并准备导入MassMotion。

MassMotion评估的增强选项包括优化整个车站的行人流通，以减少交叉客流的数量。这包括对自动扶梯、楼梯和通道方向的改动。其次，增加更薄的自动扶梯，以在现有空间内容纳更多自动扶梯。三是优化出入口组团布局，包括改变检票口、零售点和售票机布置。最后，拆除一些现有的楼梯并用坡道代替。

从测试中，我们模拟了多项优化站内行人流通的软措施，这些措施被证明是成功的，然后在站内实施。这涉及改变楼梯、通道和自动扶梯的方向，改进入口布局以提高运营效率（例如重新布置大门和重新安置售票箱和机器），以及拆除阻碍客流的零售单元。还发现，通过改装现代更薄的机械设备来增加一部新的自动扶梯，可以让客户观察车站的运行方式，并让他们在对设计和施工进行重大投资之前对决策充满信心。此外，还开发并测试了临时关闭一部用于施工的自动扶梯，这有助于估算与正常运行相比排队和延误的增加情况，并制定措施计划，包括在施工期间减少需求。

       2、奥雅纳办事处

作为大流行后重返办公室评估的一部分，索利哈尔和诺丁汉Arup办公室的LiDAR模型被导入MassMotion以开发模型来评估单向系统和密切接触的可能性。

现实扫描的使用对于收集有关办公室的真实信息（包括家具的数量和位置）至关重要。这些模型提供了对最有可能发生冲突的地点的理解，并允许测试潜在的缓解措施，包括单向路线。更多视频

总的来说，这些研究表明，现实捕获扫描对于实现动态行人模型的开发至关重要。如果没有这项技术，手动收集数据会给任何项目增加数周时间和大量成本。此外，基于对人体运动科学的开创性研究并通过来自现实世界项目的数据进行完善，MassMotion提供了对人体在物理空间中运动的技术分析。它允许规划人员和工程师从人的角度测试不同的设计、人口水平和操作叠加，并且是可用的最灵活的人员流动软件。使用扫描模型创建MassMotion模型简单、快速且高效，并提供高质量的3D输出。该工具甚至可以自动识别和分配对象，例如地板和障碍物，这可以进一步减少模型设置时间。

        Arup发现，LiDAR扫描和MassMotion的使用对于受限空间特别有用，例如地下车站，那里几乎没有扩展建筑物的空间。该工具允许通过建模和测试选项（例如夹层或重新调整垂直运输）来评估充分利用可用高度的重新设计选项。