Cesium中通过射线计算日照

在这里插入图片描述

前段时间接触到一个需求，需要实时的计算建筑的日照，通常优先通过shadow map来实现。通过shadow map可以直接获取某一时刻的光照信息，累积不同太阳光位置的shadow map即可得到物体表面的光照时长。

不过本人技术有限，还没能力手撕shadow map，之前看了光线追踪的内容，考虑到也可以通过射线求交的方法来计算物体表面是否直达光源，来累积光照时长。

累积光照时长需要解决一下几个问题：

对于复杂几何结构的物体不可能直接求交，算法过于复杂
需要知道不同时刻的太阳位置
不同的日照时长通过不同的颜色来表达

OBB

这里仅实现对立方体的遮挡计算，即通过计算物体的有向外包矩形来概化射线求交。

太阳位置

Cesium中内置了计算太阳位置的方法，通过Simon1994PlanetaryPositions可以计算得到某时刻的太阳在地球坐标系内的位置。对应代码中的SunHelper.js文件中的方法。

let transforMatrix=Transforms.computeTemeToPseudoFixedMatrix(date);
let sunpos=Simon1994PlanetaryPositions.computeSunPositionInEarthInertialFrame(date);
Matrix3.multiplyByVector(transforMatrix,sunpos,sunpos);

由于晚上没必要计算日照，所以多加一步，在物体的位置生成一个平面，当作地平线，在平面以下的当作晚上，在平面以上的当作白天。仅在平面以上的太阳位置需要参与计算

颜色表达

能累积到光照的次数后，即可以直接换算到不同的颜色，可以用LUT，也直接除一个整数限制到1以内即可

实现流程

起止日期计算太阳位置

这里计算得到的太阳位置需要换成光线方向，并不是需要真的太阳位置。太阳位置减去物体位置得到大致的光线方向。如下sunposs存储筛选后的太阳光线方向。

const startDate = JulianDate.fromDate(new Date("2023/07/02 18:00:00"));
viewer.clockViewModel.currentTime = startDate;
const hours = 24;
const sunposs = [];
for (let i = 0; i < hours; i++) {const date = new JulianDate();JulianDate.addHours(startDate, i, date);console.log(date);let sunpos = ComputeSunPos(date);const dir = new Cartesian3();Cartesian3.subtract(sunpos, suninitpos, dir);Cartesian3.normalize(dir, dir);const dist = Plane.getPointDistance(tgplane, sunpos);if (dist > 0) {sunposs.push(dir);}
}

生成立方体

我手上没有实际的楼的数据，就手动创建了几个立方体，来计算遮挡。

可以参看createBox方法。

立方体即当作OBB，传入FragmentShader中参与相交计算。OBB通过一个立方体中心，和立方体的三个半轴来构造。数据也仅传入立方体中心和三个半轴。

最开始担心精度抖动问题，立方体中心点采用了EncodedCartesian3进行了高低位拆分。中心和半轴依次存入boxcenters和boxaxies中。

提交数据到GPU

数据还是通过uniform类型来提交，暂未考虑数据过大的问题。

不支持uniform数组

调试的时候发现，通过{type: , value: }提交数据后，无法正确传入到shader中。翻看createUniformArray.js中的代码发现UniformArrayFloatVec3.set方法，对于提交的数组并没有正确解析（也可能是没找到正确的用法），这里我直接改了对应的代码，在设置value的时候判断一下是不是数组。

const value = this.value instanceof Array?this.value:this.value.value;

数据提交还是正常的fabric，里面的rtc_lxs也是测试精度抖动问题，感觉实际并没有多少效果。

fabric: {uniforms: {lxs: { type: `vec3[${sunposs.length}]`, value: sunposs },boxcenters: { type: `vec3[${boxcenters.length}]`, value: boxcenters },boxaxies: { type: `vec3[${boxaxies.length}]`, value: boxaxies },rtc_lxs:new Cartesian3(-2764233.530084816, 4787599.944020384, 3170398.735383637)}}