3DTiles 1.0 数据规范详解[4.2] i3dm瓦片二进制数据文件结构

i3dm,即 Instanced 3D Model,实例三维模型的意思。

诸如树木、路灯、路边的垃圾桶、长椅等具有明显 重复 特征的数据。这类数据用得较少(笑,现在都喜欢搞BIM、倾斜摄影、精模、白模等)

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瓦片文件二进制布局(文件结构)

与 b3dm 一致,文件头多了个属性。

1. 文件头:32byte

i3dm的文件头有8个属性,前7个与b3dm是一样的。

属性的官方名称 字节长 类型 含义
magic 4 string(或char[4]) 该瓦片文件的类型,在i3dm中是 "i3dm"
version 4 uint32 该瓦片的版本,目前限定是 1.
byteLength 4 uint32 该瓦片文件的文件大小,单位:byte
featureTableJSONByteLength 4 uint32 要素表的JSON文本(二进制形式)长度
featureTableBinaryByteLength 4 uint32 要素表的二进制数据长度
batchTableJSONByteLength 4 uint32 批量表的JSON文本(二进制形式)长度
batchTableBinaryByteLength 4 uint32 批量表的二进制数据长度
gltfFormat 4 uint32 gltf在i3dm瓦片中存在的形式

其中,前7个和b3dm意义一样,不做解释。

第8个,gltfFormat 只有两个值:0和1.

0,则位于 i3dm 瓦片文件最后的 gltf 内容是一个 uri,指向gltf的数据内容(可能是Base64 DataURL,也可能是其他地方的地址,笔者没见过...)

1,则位于 i3dm 瓦片文件最后的 glTF 内容是 二进制的 glb,大多数情况见的是这个。

默认情况,glTF 是 y 轴朝上,3DTiles 是z轴朝上,需要坐标转换。

2. 要素表

在上篇,有介绍到要素表存在 全局属性要素属性。在 i3dm 中,这对概念就能得到很好的解释。

① 要素表的全局属性

属性名 数据类型 描述 是否必须
INSTANCES_LENGTH uint32 instance的个数
RTC_CENTER float32[3] 如果坐标是相对坐标,那么相对中心由此属性给出
QUANTIZED_VOLUME_OFFSET float32[3] 量化空间范围体的偏移量 否,与要素属性中的POSITION_QUANTIZED 共存亡
QUANTIZED_VOLUME_SCALE float32[3] 量化空间范围体的缩放比例 否,与要素属性中的POSITION_QUANTIZED 共存亡
EAST_NORTH_UP boolean 如果这个属性值是true,而且每个实例的方向没有定义,那么每个实例将默认指向WGS84椭球的正东、正北方向。

第一第二个能与 b3dm 中的 BATCH_LENGTHRTC_CENTER 类比来理解,就不解释了。

最后一个属性指示当前 i3dm 瓦片的坐标轴朝向。

下列要着重介绍这个所谓的 QUANTIZED_VOLUME,即 量化空间范围体

量化空间范围体

这个词“量化空间范围体”是我自己意译的。

每个瓦片,都有它自己的空间范围,为了节约数据占用,可以使用相对坐标来记录每个 instance 的位置,也即记录全局属性中的 RTC_CENTER 属性。

但是,即便用了相对坐标,instance 的坐标值仍然是 FLOAT 类型,占 4字节。

假设,存在一个矩形空间,它的左下角点的坐标是 (x, y, z),将矩形空间按 \(2^{16}\) 等分其 x、y、z 三个方向,定义矩形空间的三条边长对应瓦片本身的坐标空间的缩放比例为 (ScaleX, ScaleY, ScaleZ),如下图所示:

这样,被细分出来的每一个 “小矩形”,都有它自己在这个矩形空间的量化坐标,因为 x、y、z 三个方向被分割成了 \(2^{16}\) 块,我们可以使用 uint16 类型的数值来记录坐标,这样每个数字只占了 16bit,也即 2byte,比 FLOAT 的4byte 小了一倍,对于顶点数据的压缩十分具有价值。

那么,如何将 (16464, 2172, 63312) 这个量化的坐标映射回瓦片原本的坐标呢?参考公式:

\(\vec{Position} = Scale * \displaystyle\frac{\vec{PositionQuantized}}{65535} + \vec{Offset}\)

即量化坐标 PositionQuantized 各个坐标分量乘上缩放因子( Scale / 65535 ),然后加偏移坐标即可。

三个方向的缩放因子 QUANTIZED_VOLUME_SCALE:float[3] 和 偏移量 QUANTIZED_VOLUME_OFFSET:float[3] 作为全局属性写在要素表JSON中。

如果这两个全局属性未定义,则 逐要素属性中的 POSITION_QUANTIZED 这个量化坐标也不会存在,即使用原有的 float 类型坐标记法。

需要注意的是,量化坐标和普通坐标只能二选一,如果都不存在,那么这个 i3dm 瓦片就不会被渲染。

看到这,是否能理解“要素表的全局属性是对于整个瓦片文件而言”这句话了呢?

② 要素表的(逐)要素属性

属性名称 数据类型 描述 是否必须
POSITION float32[3] 模型实例的坐标 是,与POSITION_QUANTIZED二选一
POSITION_QUANTIZED uint16[3] 量化空间范围体内的模型实例坐标 是,与POSITION二选一
NORMAL_UP float32[3] 模型上方向向量 否,与NORMAL_RIGHT共存亡
NORMAL_RIGHT float32[3] 模型右方向向量,必须与up向量正交 否,与NORMAL_UP共存亡
NORMAL_UP_OCT32P uint16[2] 模型上方向向量,32位精度八进制编码 否,与NORMAL_RIGHT_OCT32P共存亡
NORMAL_RIGHT_OCT32P uint16[2] 模型右方向向量,必须与up向量正交,32位精度8进制编码 否,与NORMAL_UP_OCT32P共存亡
SCALE float32 该 instance 对于 gltf 的缩放比例
SCALE_NON_UNIFORM float32[3] 该 instance 在三个方向上的缩放比例
BATCH_ID uin8/uint16(默认)/uint32 用于在批量表里检索数据用的batchId

当 i3dm 瓦片中逐个 instance 的POSITION 被定义时,量化坐标 POSITION_QUANTIZED 就不应存在,反之亦然。

接下来四个方向向量属性(法线)NORMAL_UPNORMAL_RIGHTNORMAL_UP_OCT32PNORMAL_RIGHT_OCT32P 也是一对反依赖的逐要素属性。

SCALE 属性定义了当前要素(instance或实例)对使用的 gltf 模型的缩放比例。

SCALE_NON_UNIFORM 属性与 SCALE 属性差不多,只不过是在三个方向上分别不同的缩放比例。

BATCH_ID,是当前要素(instance或实例)的 id 号,将 要素 与 批量表中的属性 二者联系起来。

个人觉得,应该叫 INSTANCE_ID 更合适一些?

默认方向

如果不给定要素属性中与方向有关的向量时,每个实例的朝向有一个默认值:在WGS84椭球上,上方向指向正北,右方向指向正东。

③ 要素表的JSON

上述所有属性全部会记录在要素表的 JSON 中,对于 全局属性,其值记录在 JSON 中,对于其要素属性,因为要素(即instance)很多的时候写在JSON中体积会变大,所以使用 JSON引用要素表二进制数据体 的形式。

下列是一个要素表的JSON:

{
    INSTANCES_LENGTH : 4, // 有4个实例
    POSITION : {
        byteOffset : 0 // POSITION的值从ftBinary的第0字节起开始计算
    }
}

读者不妨回顾上一篇,b3dm的要素表JSON,并未出现有对要素表体引用的属性,在这里出现了:POSITION,它从要素表体的第 0 个字节开始记录数据。

POSITION 这个逐要素(实例、instance)属性的定义,早已在上文提及,即三个 FLOAT 类型数字为一组,一共 INSTANCES_LENGTH 组的数据,记录在要素表体。这是 instance 坐标数据,写在 JSON 中虽然没问题,但是会造成空间浪费,以二进制形式记录会比较划算。

④ 要素表体

要素表JSON中引用的二进制数据均顺次记录在此。

3. 批次表

批次表与 b3dm 的一致,均为 JSON 记录属性元数据,批次表体记录属性具体数据。此处不再举例。

4. 要素举例说明

此部分参考官方文档。

① 仅有 POSITION 的 i3dm 瓦片

const featureTableJSON = {
  INSTANCES_LENGTH : 4, // 有4个实例
  POSITION : {
    byteOffset : 0 // POSITION的值从ftBinary的第0字节起开始计算
  }
};

// ArrayBuffer
const featureTableBinary = new Float32Array([
  0.0, 0.0, 0.0,
  1.0, 0.0, 0.0,
  0.0, 0.0, 1.0,
  1.0, 0.0, 1.0
]).buffer;

使用 JavaScript 语言记录了 要素表JSON,以及要素表二进制数据(以ES6 TypedArray 形式)。

② 使用量化位置与八进制方向向量

const featureTableJSON = {
  INSTANCES_LENGTH : 4, // 有4个实例
  QUANTIZED_VOLUME_OFFSET : [-250.0, 0.0, -250.0],
  QUANTIZED_VOLUME_SCALE : [500.0, 0.0, 500.0],
  POSITION_QUANTIZED : {
    byteOffset : 0
  },
  NORMAL_UP_OCT32P : {
    byteOffset : 24
  },
  NORMAL_RIGHT_OCT32P : {
    byteOffset : 40
  }
};

const positionQuantizedBinary = new Uint16Array([
    0, 0, 0,
    65535, 0, 0,
    0, 0, 65535,
    65535, 0, 65535
]).buffer;

const normalUpOct32PBinary = new Uint16Array([
  32768, 65535,
  32768, 65535,
  32768, 65535,
  32768, 65535
]).buffer;

const normalRightOct32PBinary = new Uint16Array([
  65535, 32768,
  65535, 32768,
  65535, 32768,
  65535, 32768
]).buffer;

// Nodejs Buffer
const featureTableBinary = Buffer.concat([positionQuantizedBinary, normalUpOct32PBinary, normalRightOct32PBinary]);

规定了全局属性 QUANTIZED_VOLUME_OFFSETQUANTIZED_VOLUME_SCALE,规定了量化坐标 POSITION_QUANTIZED、八进制上方向和右方向向量NORMAL_UP_OCT32PNORMAL_RIGHT_OCT32P 在要素表体中的起始偏移值。

于是,使用三个 TypedArray 构造的 Buffer 对象,再拼接在一起,即要素表体 featureTableBinary

5. 字节对齐与编码端序

与b3dm里写的一致,可以回看:https://www.cnblogs.com/onsummer/p/13252896.html

6. 扩展(extensions)和额外信息(extras)

同样,这部分内容与b3dm篇章内介绍的一致,会在后续文章内介绍。

posted @ 2020-07-14 00:58  岭南灯火  阅读(4931)  评论(0编辑  收藏  举报