【摘 要】
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生产线数字孪生场景模型数量庞大，逻辑关系复杂，运动模型状态多，动态信息量大。现有的单机渲染方案难以满足逻辑计算与渲染输出的实时性要求。针对以上问题，提出一种逻辑计算与实时渲染并行处理的分布式渲染方法。将场景数据分为逻辑数据和实时渲染数据，逻辑数据分布在控制端，渲染数据分布在渲染端，实现了多机并行渲染。同时，以实现渲染端的动态模型渲染的同步为切入点，设计了GPU多线程机制，实现了逻辑数据与运动实体同
【基金项目】
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浙江省重点研发计划资助项目（2021C01046）； 温州市重大科技专项重点工业资助项目（ZG2020049）；
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生产线数字孪生场景模型数量庞大，逻辑关系复杂，运动模型状态多，动态信息量大。现有的单机渲染方案难以满足逻辑计算与渲染输出的实时性要求。针对以上问题，提出一种逻辑计算与实时渲染并行处理的分布式渲染方法。将场景数据分为逻辑数据和实时渲染数据，逻辑数据分布在控制端，渲染数据分布在渲染端，实现了多机并行渲染。同时，以实现渲染端的动态模型渲染的同步为切入点，设计了GPU多线程机制，实现了逻辑数据与运动实体同步判定计算；然后构建了包括车间状态数据、观察与投影矩阵等在内的同步数据包，结合主从同步数据传输与解析机制，实现运动模型的快速精准同步。验证结果表明，在相同模型规模场景条件下，本文所使用的分布式渲染方法相比单机渲染可以将运行帧数由 22.1 提升至 66.6，且不同模型规模下均能满足所需最低30的帧率，渲染效果提升明显.
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