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Soluzione per spazi ultra-grandi

Per scene ultra-grandi come aree turistiche, quartieri urbani e grandi complessi commerciali con superfici superiori a centinaia di migliaia di metri quadrati o persino milioni di metri quadrati, il modello tradizionale "una sola acquisizione, una sola grande mappa" non soddisfa i requisiti. Questo documento introduce come gestire acquisizione e uso di scene ultra-grandi, per risolvere problemi come errore accumulato eccessivo e overflow di memoria causati da una singola mappa ultra-grande.

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Sfide principali

Quando si gestiscono spazi ultra-grandi di milioni di metri quadrati, cercare di costruire una singola mappa gigante comporta molti ostacoli tecnici:

  1. Difficoltà di acquisizione: una singola acquisizione richiede troppo tempo, può causare surriscaldamento del dispositivo e un volume dati enorme (centinaia di GB), rendendo upload ed elaborazione estremamente difficili.
  2. Errore accumulato: l'errore di mapping si accumula con la distanza di acquisizione. Su percorsi di diversi chilometri, anche un errore dell'1% può causare deviazioni di decine di metri ed è difficile da correggere.
  3. Collo di bottiglia prestazionale: caricare e ottimizzare dati mappa di milioni di metri quadrati può esaurire immediatamente la memoria del dispositivo.

Soluzione: suddivisione e fusione

La soluzione standard per gli spazi ultra-grandi è scomporre il tutto in parti. L'intera grande scena viene suddivisa logicamente in più sottoaree fisicamente sovrapposte, ogni sottoarea viene acquisita separatamente, quindi tutte le sottoaree vengono fuse e ottimizzate. In questo modo è possibile ottenere roaming fluido a runtime tramite caricamento dinamico.

Acquisizione dati

È necessario pianificare secondo metodo di acquisizione dati per spazi ultra-grandi.

  • Principio di suddivisione: dividere la grande scena per area, scena o regione funzionale. Ogni regione dovrebbe avere una superficie di circa centomila metri quadrati.
  • Requisito di sovrapposizione: tra sottoaree adiacenti sono necessari almeno 200 metri di percorso completamente sovrapposto. Più grande è l'area di sovrapposizione, migliore sarà la mappa fusa. Assicurarsi che ci sia un'area di sovrapposizione sufficiente per fondere e ottimizzare le sottomappe adiacenti.

Prima di iniziare l'acquisizione dei dati di ogni sottoarea:

Creare attività di mapping

Visualizzare risultati di mapping

Dopo il completamento del mapping, puoi visualizzare i risultati:

Consiglio

Testare effetto di localizzazione

Strategia runtime

La mappa fusa non richiede alcun trattamento e può essere usata direttamente come una singola mappa.

  • Query basata su GNSS: nelle scene outdoor, GNSS viene usato per assistere la query della mappa, così anche le mappe grandi possono localizzare con precisione.
  • Caricamento su richiesta: durante il posizionamento dei contenuti, il Mesh di ogni sottoarea può essere caricato separatamente.
  • Cambio impercettibile:
    1. L'algoritmo di localizzazione viene eseguito contemporaneamente nella sottomappa A e nella sottomappa B.
    2. Nell'area sovrapposta, anche il contenuto passa senza percezione.