Deine Stadt
DeineStadt erforscht die nutzerzentrierte Entwicklung eines innovativen Beteiligungstools, das spielerische Elemente mit datengetriebener Stadt- und Verkehrsplanung verbindet. Ziel ist es, Kommunen bei der Gestaltung der Mobilitätswende zu unterstützen und Bürger*innen aktiv in Entscheidungsprozesse einzubeziehen. Durch die Kombination von 3D-Geodaten, digitalen Zwillingen und interaktiven Simulationen entsteht ein Serious Game, in dem neue Mobilitätskonzepte anschaulich erlebbar, diskutierbar und bewertbar werden.
3D Modell bzw. digitaler Zwilling der Sonnenstraße von Karlsplatz bis Sendlinger-Tor-Platz
Erfassung durch Einsatz einer Spezial Drohne
Als Projektpartner hat High Vision die Datenerfassung und -verarbeitung zur Erstellung eines 3D-Modells bzw. eines digitalen Zwilling übernommen. Hierfür haben wir eine photogrammetrische Befliegung mittels Industriedrohne und Spezialkamera durchgeführt und das Stadtmodell speziell für DeineStadt aufbereitet. Da die Ansichtsperspektive später aus Bodennähe stattfindet, war ein höherer Detailgrad entscheidend. Neben den Drohnenaufnahmen wurden daher zusätzlich Bilder vom Boden erfasst und mit den Luftaufnahmen kombiniert. Dieses Verfahren ermöglichte ein deutlich realistischeres Ergebnis, als es allein mit Drohnenbildern möglich gewesen wäre.
Eine besondere Herausforderung war die Genehmigung zum Überflug des Stadtgebiets Innenstadt München inkl. diverser Gebäude von Landesbehörden, Justiz und diplomatischer Vertretungen. Diese konnten wir in Zusammenarbeit mit den betreffenden Behörden und Vertretungen sowie mit der für uns zuständigen Landesluftfahrtbehörde erlangen. Eine der Auflagen, die für eine sichere Befliegung über dicht besiedeltem Raum mit unserer großen Industriedrohne erfüllt werden musste, war der Einsatz eines Fallschirm- und Notfall-Flugunterbrechungs-Systems (FTS).
Nachbearbeitung
Nach dem üblichen photogrammetrie postprocessing Workflow haben wir, um eine präzise Verkehrssimulation zu gewährleisten, das zugrundeliegende Modell in ZBrush und Blender umfassend nachbearbeitet. Im ersten Schritt wurden störende Elemente wie Vegetation oder Fahrzeuge mittels Sculpting entfernt.
Herausforderung: Topologie von Photogrammetrie-Modellen
Gerade bei Modellen, die mittels Photogrammetrie erstellt wurden, bietet die anfängliche Topologie oft keine einfache Grundlage für eine effiziente Nachbearbeitung.
Hier kam Blenders Dynamic Topology (Dynatopo) in Verbindung mit dem Density-Werkzeug zum Einsatz. Nach dem Absenken und Polieren von Objekten wie Fahrzeugen, Schildern oder Bäumen, war es an den betroffenen Stellen notwendig, die Topologie dynamisch neu zu generieren, da sich dort zuvor eine komplexe Überlagerung von Polygonen (Triangles) befand.
Textur-Anpassung unter extremen Bedingungen
Nachdem die Geometrie geglättet war, folgte die Herausforderung der Textur-Korrektur. Es galt, Areale, in denen zuvor Objekte wie parkende Autos auf Gehwegen oder temporäre Strukturen (z.B. ein Weihnachtsmarkt) standen, so anzupassen, dass der ursprüngliche Zustand nicht mehr erkennbar ist.
Für die Bearbeitung von Texturen in Echtzeitanwendungen setzen wir üblicherweise auf Adobe Substance Painter. In diesem spezifischen Fall wies das Originalmodell jedoch eine enorme Anzahl von 142x 4096x4096 Texturen auf. Dieses Datenvolumen stellte selbst für unsere High-End-Workstations eine signifikante Performance-Herausforderung dar und schloss den Einsatz von Substance Painter aus.
Aus diesem Grund haben wir auf ein Tool zurückgegriffen, das seinen Ursprung eher in der Film- und VFX-Industrie hat: Mari.
Dank Mari konnten wir das Modell schließlich weitestgehend effizient bearbeiten. Obwohl die Einarbeitung in diese uns bis dato unbekannte Software notwendig war, hat sich der Aufwand gelohnt, um die hohen Anforderungen dieses Projekts zu erfüllen. Das Ergebnis der aufwändigen Nachbearbeitung kann in den folgenden Bildern von der Sonnenstraße und dem Stachus jeweils im Vergleich zu dem Ausgangszustand nachvollzogen werden.
Verarbeitung für Echtzeitanwendungen
Das finale 3D-Stadtmodell wies nach der Nachbearbeitung weiterhin ein derart hohes Datenvolumen und einen entsprechenden Polycount (Anzahl der Polygone) auf, dass es für eine effiziente Echtzeitanwendung in einer Game-Engine (wie Unity) zunächst nicht verwendbar war. Um die erforderliche Performance zu erzielen, musste das Modell signifikant simplifiziert werden. Genau hier konnten wir unsere Stärken ausspielen. Von anderen Projekten im Bereich digitaler Zwilling und durch jahrelange Weiterentwicklung unserer Algorithmen, sind wir in der Lage modelle Detailabhängig zu simplifizieren und in verschiedene Detailstufen bereitzustellen.
Da eine einfache, globale Polygon-Reduktion unweigerlich zu einem spürbaren Detailverlust führen würde, wendeten wir eine etablierte Methodik aus der Computergrafik und Spieleentwicklung an: die Level-of-Detail (LOD)-Technik.
LOD dient dazu, die Render-Performance zu optimieren, indem die geometrische Komplexität eines Objekts dynamisch an seine Distanz zur virtuellen Kamera angepasst wird. Das Ziel ist es, die visuelle Qualität hoch zu halten, während die Rechenlast reduziert wird.
Das Vorgehen umfasste folgende Schritte:
4 LOD Stufen eines Chunks
Die schiere Größe und Komplexität unseres Zwischenprodukts machte eine effiziente Verarbeitung in LODs mit handelsüblichen Standard-Tools unmöglich.
Um dieses technische Hindernis zu überwinden und den komplexen LOD-Workflow zu automatisieren, haben wir ein eigenes Open-Source-Toolkit auf Basis von Blender entwickelt.
Dieses spezialisierte Werkzeug ermöglicht die Automatisierung der gesamten Aufbereitungskette für das Stadtmodell. Es vereint in einer intuitiven grafischen Benutzeroberfläche (GUI) alle wesentlichen Funktionen:
Reduktion/Decimation (Polygon-Simplifizierung)
LOD-Erstellung
UV-Unwrapping
Texture Transfer
Das Tool ist sowohl als Blender-Plugin als auch als eigenständige Anwendung verfügbar und erleichtert die Aufbereitung komplexer 3D-Stadtmodelle für interaktive Szenarien erheblich.
Das Tool und dessen Quellcode finden Sie auch auf GitHub.
Validierung
Vor der abschließenden Übergabe des Modells an unseren Projektpartner, den Fachbereich Serious Games der TU Darmstadt, führten wir eine umfassende Validierung durch. Ziel war es, sicherzustellen, dass das von uns optimierte Modell in der Ziel-Game-Engine Unity performant und problemlos lauffähig ist.
Zu diesem Zweck haben wir unsere Modelle mitsamt der generierten Level-of-Detail (LOD)-Stufen in eine Unity-Testszene importiert.
Nach einer simplen Beleuchtung fügten wir weitere Assets, zur visuellen Veranschaulichung ein, darunter Vegetation und Verkehrsschilder.
Die Performance wurde anschließend aus zwei relevanten Perspektiven intensiv getestet:
Fußgänger-Perspektive
Autofahrer-Perspektive
Die Ergebnisse der Performance-Tests waren äußerst zufriedenstellend:
Auf einer unserer Mittelklasse-Workstations erreichten wir eine Bildrate von über 360 Frames pro Sekunde (FPS).
Selbst auf älteren MacBook-Modellen wurde eine Bildrate von über 140 FPS erzielt.
Diese überzeugenden Ergebnisse lieferten uns die Gewissheit, dass die erbrachte Arbeit den hohen Anforderungen der TU Darmstadt vollends entspricht und wir das Modell zur weiteren Nutzung übersenden können.
weitere Informationen zu dem Projekt DeineStadt sowie den Fortschritt des Gesamtprojektes sind auf der Projektseite zu finden.
