Arup 的人员流动团队与内部和外部专家合作，使用现实捕捉扫描来开发现有空间的 3D 模型，这些空间的数据不可用或不完整。该团队还利用现实捕捉为 Oasys MassMotion 动态模拟开发逼真的 3D 模型。

MassMotion 可以高效地导入 3D 模型，以便进行详细评估，从而为现有空间的重新设计或运营提供信息并加以优化。让客户“走过”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的运营可能会带来挑战，包括可能缺乏完整和准确的 3D 空间记录。3D 模型可以有效地提供空间数据，从而提高效率和信心，为重新设计提供信息，非常有价值。

现实捕捉扫描包括使用 LiDAR（光检测和测距）和 Matterport 等技术以视觉和数字方式捕获和处理空间数据。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调查的建筑物或结构的形状和特征。

可以一次捕获 1 平方米到 100 平方米空间的高质量 3D 数据，可测量输出的点云差异小于 6 毫米。这种精度使用户能够精确测量物体和/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现场访问的需要，并降低了文档错误的风险。用户可以虚拟地重新访问现场并使用现场探索器进行额外测量，包括输出表面和 3D 模型以供进一步设计。因此，现实捕捉扫描对于工程项目非常有用，

可以降低风险、提高效率并提高对所开展工作的信心。

Oasys 如何证明其价值

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。人员移动模拟测试涵盖一系列建筑和城市环境，包括换乘站、车站、办公室、博物馆、体育场、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。

项目示例

地下换乘站

Arup 利用 LiDAR 扫描获得了东欧一座历史悠久、列入名录的地下换乘站的 3D 空间模型。这个大型复杂的换乘站覆盖多个楼层，包括 3 个独立车站、6 个站台，连接 4 条不同的火车线路。车站拥有一个连接不同楼层的长跨度自动扶梯网络。客流量很大，

早晚高峰时段客流量可达 60,000 人。车站每天运营 21 小时，这限制了获取车站数据的能力。

由于客流量大，客户有意研究改善车站运营的方案。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，也没有关于设施位置的准确信息，

包括检票口、零售店、售票处和机器。这些元素和其他障碍物的位置准确性对于从模型中获得真实的结果非常重要。该项目的时间安排也很有挑战性，因此需要快速而准确的解决方案，因此考虑了现实捕捉。

在 2 周内，客户根据 Arup 制定的简报，在车站关闭的夜间扫描了换乘站的整个结构，并开发了一个 3D 模型，准备导入 MassMotion。

MassMotion 地下换乘站模型

MassMotion 评估的增强选项包括优化整个车站的行人流通，以减少过境客流。这包括对自动扶梯、楼梯和通道方向的改造。其次，增加更纤细的自动扶梯，以在现有空间内容纳更多自动扶梯。第三，优化出入口组布局，包括更改检票口、

零售位置和售票机布置。最后，拆除部分现有楼梯，用坡道代替。

通过测试，我们模拟了几种优化车站内行人流通的软性措施，这些措施被证明是成功的，并在车站内实施。这些措施包括改变楼梯、通道和自动扶梯的方向，改善入口布局以提高运行效率（例如重新布置闸门和重新安置售票机和机器），

以及移除阻碍客流的零售单位。我们还发现，通过改装现代更轻便的机器增加一台新的自动扶梯，客户可以观察车站的运行方式，并在对设计和施工进行重大投资之前对决策充满信心。此外，我们还开发并测试了暂时关闭其中一台自动扶梯进行施工的措施，

这有助于估计与正常运行相比排队和延误的增加，以及制定措施计划，包括减少施工期间的需求。

使用现实扫描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。这些模型有助于了解最有可能发生冲突的位置，并允许测试包括单向路线在内的潜在缓解措施。

总的来说，这些研究表明，现实捕捉扫描对于开发动态行人模型至关重要。如果没有这项技术，手动收集数据将使任何项目增加数周时间并产生大量成本。此外，基于对人体运动科学的开创性研究，并根据来自现实世界项目的数据进行改进，

MassMotion 提供了人们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、人口水平和运营覆盖，并且是目前最灵活的人员运动软件。使用扫描模型创建 MassMotion 模型既简单又快速，而且效率很高，

并且可以提供高质量的 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），从而进一步缩短模型设置时间。