摘要: 虚拟现实技术, 即通过计算机等, 最有效的模拟人在自然环境中视、听、动等行为的高级人机交互技术。这种技术已被广泛应用于工业、农业、军事、医学、建筑、造船、飞机制造和各种飞行训练等。该文概述了虚拟环境技术国内外研究进展,论述了“虚拟温室”研究的意义、研究的方法、应用以及将来的研究方向。
1 引 言
虚拟现实技术, 即通过计算机等, 最有效的模拟人在自然环境中视、听、动等行为的高级人机交互技术。虚拟现实技术是人工智能、计算机图形学、人机接口技术、多媒体技术、网络技术以及高度并行的实时计算技术等一系列技术的综合集成。这种模拟具有两种基本特征:临境感( imm ersive) 和交互性( in teract ive)。这种技术在实际中已被广泛应用于工业、农业、军事、医学、建筑、造船、飞机制造和各种飞行训练等[1]。
2. 1 虚拟现实技术的国外发展现状
1956 年, 美国的Mo rton Heileg 开发了一种被称为Sen so ram a 的摩托车仿真器。Sen so ram a 不仅具有三维立体视频及立体声效果, 还能产生振动、风吹的感觉及城市街道的气味。用户可以坐在仿真器的座位上经历一种开摩托车漫游美国纽约曼哈顿的感觉。
1965 年, 由美国的计算机科学家Ivan Su therland发表了一篇名为《The U lt im ate D isp lay》的文章。他认为, 计算机生成的图像应该非常逼真, 以致于计算机生成的场景与真实生活的场景毫无二致。1968 年, 他在哈佛大学组织开发出第一个计算机图形驱动的头盔显示器(Helm et- Moun ted D isp lay, 即HMD) , 并且开发了与HMD 相配的头部位置跟踪系统。在完整的头盔显示系统中, 用户不仅可以看到三维物体的线框图, 还可以确定三维物体在空间中的位置, 并能通过头部运动从不同角度观察三维场景的线框图[1]。
由美国NA SA Am es 实验中心研制的V IEW 系统是第一个走出实验室进入商业应用的虚拟环境系统。V IEW 系统造价低廉, 并装备了数据手套、头部跟踪器等硬件设备, 还提供了语音、手势等交互式手段。V IEW系统主要应用于远程机器人控制、复杂信息管理及人类诸因素的研究。
由D IV IS ION 公司开发的Super V ision 系统从硬件角度来解决计算复杂性问题, 提出了一种基本的并行模型, 同时开发了相关的并行处理器件。把虚拟环境分为环境层、实体层、元素层及原语层4 个并发层。把虚拟环境中的不同元素由不同的进程并行处理。
2. 2 虚拟现实技术的国内发展现状
在20 世纪90 年代中期, 北京航空航天大学的黄浩东等人研究并开发了虚拟原型机。虚拟原型机是当前设计和制造中的一项新技术。数字化的虚拟原型机将在很多场合替代物理原型机的使用, 从而大大缩短设计周期, 节约设计经费。
在2000 年, 虚拟环境技术已被引入生物环境的控制方面。中国农业大学的滕光辉, 应用计算机软件编程技术开发了“虚拟”鸡舍环境控制的系统软件-PHECS, 在分析所选择的不同环境系统的性能优劣, 最终给出优化控制方案等方面作出了积极的探索和研究[2]。
3 “虚拟温室”研究意义及现状
常规温室的模拟, 其最大的特点是, 根据生物的生长特征, 对其环境因子, 用实物或半实物的方式, 模拟其适宜的生长环境, 从而达到预定的目的。这种研究方法存在诸多难以克服的困难和缺点:首先, 在进行相应课题的研究时, 必须建造满足研究条件的温室, 但是, 当它建成后, 根据研究需要, 对它的结构和运行参数需要做相应的改变, 从而观察和研究温室的运行、变化规律及其控制的效果时, 已建成的温室将无法满足此时的条件和要求, 势必造成资金的浪费, 同时限制和阻碍课题的研究进度和正常进行。
其次, 对温室环境因子进行研究时, 受季节和外部条件的影响十分强烈。当需要采集春、秋的数据进行模拟研究时, 必须在春、秋进行数据的收集和整理; 需要对温室的降温除湿进行研究时, 就必须在夏天进行; 如果需要对地中热交换做相应规律的探讨时, 就必须在冬天; 有时, 需要对温室在特殊的外部气候条件(大风、特定的高温和低温等) 下观察和研究它的运行情况, 这样势必对研究带来无法克服的困难。
第三, 在研究温室系统的严格非线性、结构时变、大容量滞后[3]等问题时, 已有的分析模型都对温室系统的一些条件(室外光照、室外温度等) 进行了假设和简化,这些条件在实际温室中是根本无法清楚和完整体现出来的, 相应的在这些条件下温室系统的运行状况, 就很难进行观察和研究。
因此,“虚拟温室”的研究和开发便应运而生。其主要优势是可以为实际生产提供一种交互、方便、可靠、快捷及可重复操作和演示的参考平台, 为生产决策服务,同时“虚拟温室”也可以作为一种综合的计算机平台, 进行试验和研究温室及其小气候的特性和规律。
当然,“虚拟温室”也有不足之处, 它是以实物或半实物的方式研究温室所得规律为基础, 无法代替实际,而且,“虚拟温室”的效果必须以实物来验证。所以它与实物或半实物的温室研究是不可分割, 互为补充, 相互促进, 相得益彰的。
在“虚拟温室”的研究方面, 有以色列的GAV ISHcon t ro l system 和日本在北京植物园的温室控制系统。2000 年, 由T. Hon jo 和E. L im 将虚拟现实技术应用于温室的可视化系统的研究, 同时这种虚拟环境的相关信息被转化成VRML 格式, 放在互联网上, 可实现温室的设计和规划[4]。
4 “虚拟温室”的研究方法
4. 1 “虚拟温室”的含义
“虚拟温室”是将数据、材料、模型、物理属性和高级算法整合成的一个研究平台。研究温室对外界环境的反应, 将物理学(如温室围护结构的传热和力学属性) 和环境学(气候变化和植物生理信息) 结合起来, 进行预测和预报温室对外界各种变化(气候条件、植物生长和人工干扰) 的反应, 而且能够观察、显示和打印其结果。
4. 2 温室因子的相互关系
为了便于进行研究, 可以将温室中影响其特征的因素(因子) 按照数量, 将它划分为单因子、双因子和多因子; 同时又根据其特征分为物理学因子和环境学因子。物理学因子又可分为围护结构、力学特性、载荷(风、雪载) 等因子; 环境学因子可分为气候学因子和植物生长信息等; 气候学因子有温度、湿度、光照、气流、CO 2 浓度等(图1)。
图1 温室因子关系示意图
F ig. 1 Sketch of facto rial relat ion in greenhouse
4. 3 “虚拟温室”实现的流程图
温室模型是指温室各个因子及其相互关系的静、动态物理模型, 根据温室中因子的多寡以及其静、动态特征, 建立其相应的模型库, 从控制学角度来说, 就相当于前端的输入; 计算机数字化就是将温室模型虚拟化、可视化。主要包含以下几个内容: 高级语言的选择、高级算法的应用、函数库及可视化界面的建立, 这相当于进行某种高级变换, 即控制变换部分;“虚拟温室”, 就相当于其输出, 相当于经过某种高级变换的结果。
模型库就是温室模型的集合, 根据数量的多寡, 可对应的分为单因子模型库、双因子模型库、多因子模型库等几类。函数库就是将温室中因子或因子间的物理模型转化成计算机模型(函数) 的集合, 对应于温室模型,依次可分为单因子函数库、双因子函数库、多因子函数库。模型库和函数库是一一对应的关系, 函数库充分体现模型库的特征(图2)。
图2 “虚拟温室”实现的流程图
F ig. 2 F low chart of V irtual Greenhouse realizat ion
4. 4 “虚拟温室”实现的步骤
根据研究的思路和进展, 可将“虚拟温室”的实现大致分为4 个步骤, 具体是“虚拟温室”三维围护结构的建立、“虚拟温室”同步控制功能的实现、“虚拟温室”中环境因子的可视化、“虚拟温室”作物的虚拟化等。
1) “虚拟温室”三维围护结构的建立它是根据温室的几何模型, 运用VC+ + 下的M FC及OpenGL 画出其立体结构图, 通过渲染和多种特效处理, 然后设置漫游动作, 从不同侧面、不同视角, 观察“虚拟温室”的空间布局状况, 其组成部分的效果与真实的温室毫无二致(图3)。
图3 “虚拟温室”三维围护结构实现流程图
F ig. 3 F low chart of 3D const ruct ion of enclo singsrealizat ion of V irtual Greenhouse
2) “虚拟温室”组件同步控制的实现运用“虚拟温室”的组件同步控制真实温室的相应组件的动作, 从而使“虚拟温室”的组件和真实的温室组件一一对应起来。这里将涉及到信号的采集、传输、实时处理及信号与执行机构的通讯(图4)。
图4 “虚拟温室”组件同步控制实现流程图
F ig. 4 F low chart of parts syn2cont ro l of V irtual Greenhouse
3) “虚拟温室”环境因子可视化的实现以下主要对光照、温度和CO 2 浓度做初步探讨, 建立其简单而实用的模型, 为其数字化和可视化奠定基础。
温室中的光照分布, 主要是指太阳辐射在温室内的时空分布。随时间的变化可分为两种情况, 一是描述瞬时太阳辐射在温室内的动态变化过程, 可以跟踪任意给定时刻, 太阳辐射透过温室覆盖层后在温室内的分布状况; 二是累积辐射分布状况, 它是对上述瞬时辐射分布值按任意时段进行积分, 代表温室整体的采光分布特征, 同时也反映了太阳辐射能在进入温室后, 在温室不同部位上(如日光温室地面、后屋面、后墙) 的比例分配关系, 也说明了太阳辐射在温室内分布的非均匀性[5～ 9]。
温室中的温度分布, 指的是温室中影响温度的几个要素相互耦合的变化情况。根据研究需要, 可简化为太阳辐射(短波辐射)、通风热交换、加热管道的热交换、作物体的热交换、长波辐射和土壤表面热交换等几个部分, 对各个部分建立相应的热平衡方程, 然后将这几部分整合起来, 再根据所给定的不同的边界条件(第一类边界条件、第二类边界条件和第三类边界条件) , 耦合起来, 便可建立温度分布的初步模型[10～ 13]。接着, 求该模型的数值解(Runge2Ku t ta 等)。通过仿真验证, 与实际的规律相符合, 则所建模型成立。随后即是该模型的相关参数数字化与可视化[14～ 17] (图5)。
图5 温度分布可视化流程图
F ig. 5 V isual flow chart of temperature dist ribut ion
CO 2 浓度在温室中的分布, 与通风(自然通风、强制通风)、植物的生长状况和土壤中微生物活动有关, 白天植物进行光合作用, 吸收CO 2; 晚上植物进行呼吸作用,呼出CO 2, 因而在昼夜的分布也相差很大。CO 2 含量影图5 温度分布可视化流程图F ig. 5 V isual flow chart of temperature dist ribut ion响温室内的长波辐射, 进而影响温室中温度的分布, 反之亦然。因此, 运用理论的方法很难建立其分布状况模型。为了研究方便, 可以借助实验的方法, 将其分为非常简单的且具有代表性的空间分布的一群点(50 个, 100个, 甚至更多) , 可以在自然通风和强制通风的情况下,根据实验所测得的数据, 近似反映其在温室中的分布状况, 建立其离散的数学模型, 接着进行仿真验证。植物冠层的CO 2 浓度的分布状况, 与植物的光合作用、分布特征和植物生长状况直接相关, 只有建立植物的虚拟模型, 它的这些相关分布模型, 才能够很好的建立起来, 进而进行可视化[18, 19] (图6)。
图6 CO 2 浓度分布可视化流程图
F ig. 6 V isual flow chart of CO 2 concent rat ion dist ribut ion
4. 5 语言说明
开发VR 的常见语言有VRML ( ISO 国际标准的网上VR 语言)、SuperVRML、J ava 3D、M etast rean、XML、3DS M ax、V ega、V iewpo in t、F lash、D irecto r、A dobe A tomo sphere、OpenGL、D irect X 和Cu lt3D 等。
这里采用VC+ + 6. 0[20～ 22]及SQL 开发其函数库、可视化界面以及三维立体图像( 3DS m ax[23] 和OpenGL [24～ 29]等) ; 运用MA TLAB 的模糊控制工具箱、神经网络工具箱、模拟工具箱进行数据的处理、结论的验证和比对、虚拟仪器或设备的开发。
5 “虚拟温室”的应用和研究方向
5. 1 “虚拟温室”的应用
1) 温室设计和控制
根据工程的实际要求, 可将“虚拟温室”的围护结构设计成各种型式, 如屋脊形屋面、圆拱形(包括各种二次曲面) 屋面和文洛(V en lo ) 型屋面等; 同时可根据其围护结构, 利用可视化的方法, 研究温室的结构特征和力学特性, 例如风载、雪载、压力等, 观察其变化的规律。利用“虚拟温室”控制真实温室, 就是使“虚拟温室”的各个组成部分的动作和真实温室的相应部分的动作协调一致, 从而进行温室调控。
2) 科研
“虚拟温室”与虚拟数字人、虚拟驾驶器、虚拟飞行器等相类似, 其科研的价值和意义是不言而喻的。温室的动态研究、智能化和自适应的研究、虚拟植物(蔬菜和花卉等) , 都可以利用“虚拟温室”, 进行可视化虚拟和研究。
3) 教学
真实温室的计算机造型可以由“虚拟温室”来再现。教学也可以从虚拟环境技术中获益。除了简单的描绘真实世界之外, 还可以通过改变虚拟环境的规则, 使用户在不同的“环境”中进行体验和学习。
5. 2 “虚拟温室”的研究方向
虚拟温室跟真实温室一样, 需要研究的内容相当丰富, 以下举出几个比较典型的方向:“虚拟温室”围护结构和力学结构的可视化及其研究设计。研究虚拟温室围护结构, 在风载和雪载下的力学特性和相关规律的可视化。
“虚拟温室”动态模型研究, 数值模拟、智能化和自适应控制的研究。建立虚拟温室环境因子的动态模型,无论是多因子(温度、湿度、光照和CO 2 浓度等) , 还是单因子的, 都能比较好的反映实际温室内环境因子的变化特性和规律, 从而可以进行虚拟温室环境因子的数值模拟, 更深入的进行虚拟温室模型的智能化和自适应控制的研究。
“虚拟温室”植物虚拟(花卉和蔬菜等) 的研究。无论是粮食作物(如水稻、玉米、小麦等) 还是经济作物(如棉花等) , 国内外研究的相当多, 也十分成熟。温室栽培作物主要指蔬菜和花卉, 对它们的虚拟, 按常规的思路, 可将其分为土壤以上部分—植物冠层, 土壤以下部分—植物根系。植物冠层的虚拟研究可采用植物形态模拟的方法, 也可采用L 拓扑系统的方法, 或者根据实际需要把两者结合起来进行研究, 或者根据实际需要开发出一系列的类L 系统; 植物根系的虚拟研究一般采用L 系统方法, 这种方法可以很好的模拟植物根系的空间拓扑分布状况[30]。
“虚拟温室”群的控制研究。虚拟温室的群控是指多个虚拟温室的集约化的控制。将单个的虚拟温室作为独立节点下位机, 进行多节点的信息融合和处理。
“分布式虚拟温室”(D ist ribu ted V irtual Green2hou se DV G) 网络和远程控制。分布式虚拟温室主要是指运用虚拟温室控制真实的温室, 并且在互联网上或无线网上实现温室的远程控制。
[参 考 文 献]
[1] 李锦涛, 刘国香. 虚拟环境技术[M]. 北京: 中国铁道出版社, 1996.
[2] 滕光辉, 崔引安. 密闭式鸡舍环境的“虚拟系统”[J]. 中国农业大学学报, 2000, 5 (2) : 59～ 62.
[3] 钱新林. 温室小气候的建模方法与控制方法研究[D]. 上海: 同济大学, 1999.
[4] Honjo T , L im E. V irsualizat ion of environment byVRML [A]. 561～ 567. In: P roceedings of the Wo rldCongress of Computers in A griculture and N atural Re2sources (13 - 15 M arch 2002 Iguacu Falls B razil) [C].eds. F. S. Zazueta and J. Xin. Pub. Date 13 M ARCh 2002 A SA E Pub # 701P0301
[5]孙忠富. 温室微气候—光环境数值模拟与实验研究[D]. 北京: 中国农业大学, 1996.
[6] Baseaux P, Deltour J , N isen. Effect of diffusion p roper2t ies of greenhouse covers on ligh t balance in the green2house[J]. A grM eteo ro l, 1973, 11: 357～ 372.
[7] Bowman G E, W eaving G S. A ligh t2modulated green2house cont ro l system [J]. J A gric Engng, 1970, 15 (3) :255～ 264.
[8] Crit ten D L. A computer model to calculate the dayligh tintegrel and t ransm issivity of greenhouse[J]. J A gric En2gng Res, 1983, 28: 61～ 76.
[9] N ederhoff E M. L igh t intercep t ion of a cucumber crop atdifferent Stages of grow th [J]. A cta Ho rt, 1983, 148: 9.
[10] KendlanM. Dynamat ic modeling of greenhouse environ2ment [J]. T ransact ions of the A SA E, 1980, 1232～ 1239.
[11] A hamdi G, Glockner P G. Dynam ic simulat ion of theperfo rmance of an inflatble greenhouse in the southernpart of A lberta É : A nalysis and average w inter condi2t ions[J]. A grM eteo ro l, 1982, 27: 155～ 180.
[12] A hamdi G, Kessy K O , Glocker P G. Dynam ic simula2t ion of the perfo rmance of an inflatable greenhouse in thesouthern part of A lberta Ê : Comparisons w ith experi2mental data [J]. A grM eteo ro l, 1982, 27: 181～ 190.
[13] Bo t G P A , D ixhoo rn J J van. Dynam ic modelling ofgreenhouse climate using a m inicomputer[J]. A cta Ho rt,1978, 76: 113～ 120.
[14] 王绍金, 朱松明,Deltour J. Simulat ion and measurementof tunnel greenhouse climate [J]. T ransact ions of theCSA E (农业工程学报) , 1997, 12, 139～ 144.
[15] Damagnez J , V an Bavel C H M , Sadler E J , et al. Simu2lat ion of the effect of sto rage characterist ics upon the dy2nam ic response of a fluid2roof so lar greenhouse[J]. A ctaHo rt, 1980, 106: 27～ 38.
[16] Takakura T , Jo rdan K A , Boyd L L. Dynam ic simula2t ion of p lant grow th and environment in the greenhouse[J]. T rans A SA E, 1971, 14: 964～ 971.
[17] 马金珠, 张惠昌, 易立新, 等. 腾格里沙漠包气带水、汽、热运动的耦合模型及水热状况模拟[J]. 中国沙漠, 1998, 18(4).
[18] Challa H. A n analysis of the diurnal course of grow th,carbon dioxide exchange and carbohydrate reserve con2tent of cucumber [J]. A gric Res Repo rt, 1976, 861. Pu2doc , W ageningen 88 p .
[19] W it C T de. Pho to synthesis of leaf canop ies [M]. A gricRes Rep, 1965, 663. PudocW ageningen 57 p.
[20] DAVID J. Kruglinsk i 著, 王国印译. V isual C+ + 技术内幕[M]. 北京: 清华大学出版社, 1996.
[21] 张志学, 等. V isual C+ + 项目开发指南[M]. 北京: 清华大学出版社, 2000.
[22] DAVID J. Kruglinsk i, Sco tW ingo, Geo rge Shepherd. V i2sual C+ + 6. 0 技术内幕(第五版) [M]. 北京: 希望电子出版社(译) , 1999.
[23] 潇湘工作室编著. 3DS max 4 综合应用[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2001.
[24] 乔 林, 费广正, 林 杜, 等. 程序设计OpenGL [M]. 北京: 清华大学出版社, 2000.
[25] 向世明. OpenGL 编程与实例[M]. 北京: 电子工业出版社, 1999.
[26] 吴 斌, 毕丽蕴. OpenGL 编程实例与技巧[M]. 北京: 人民邮电出版社, 1999.
[27] 王长波, 杨克俭. 基于OpenGL 的船舶视景建模系统的开发[J]. 武汉理工大学学报, 2002, 24 (3).
[28] 王长波, 杨克俭. 基于OpenGL 的桥梁视景仿真系统的设计[J]. 交通与计算机, 2001 () , 19 (增) : 79～ 82.
[29] 王宏武, 蒋宇全, 董士海. 基于PC 的虚拟现实系统开发平台- PCVRS [J]. 北京大学学报(自然科学版) , 1997, 33(5).
[30] 郭 焱, 李宝国. 虚拟植物的研究进展[J]. 科技导报,1999.
