【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开内容总体上涉及计算机辅助设计、可视化和制造(“cad”)系统、产品生命周期管理(“plm”)系统、产品数据管理(“pdm”)系统，生产环境模拟以及管理用于产品和其他项目的数据的类似系统(统称为“产品数据管理”系统或pdm系统)。更具体地，本公开内容涉及生产环境模拟。
技术介绍
1、在用于工业模拟的软件应用中，像例如计算机辅助机械(“car”)工具，可以直接在模拟软件工具内的3d虚拟环境中对生产设施线的制造过程操作进行虚拟模拟和图形可视化。
2、例如，在汽车制造领域中，car工具通常允许模拟特定生产线的操作，例如，当由固定装置保持在移动输送机上的给定的汽车部分(像例如框架、车门或轮胎)到达特定的机械单元时，在该单元中，若干机器人对该部分执行机械操作(例如焊接、涂覆、抓持、移动)，使得汽车部分可以离开特定的机械单元以进入随后的机械单元或工作站。
3、通常，car工具的用户能够根据她/他的偏好通过在模拟制造过程的各个阶段输入对应的摄像装置设置来虚拟地调整虚拟摄像装置的虚拟视点，以从期望的视角虚拟地观看和探索某些特定的制造操作，以用于如监测、控制、验证和/或虚拟调试的生产目的。
4、另外，除了使car工具内的虚拟模拟场景可视化之外，有时要求用户在虚拟场景生成模拟生产过程操作的数字模拟视频剪辑或电影(本文简称为“视频”)。模拟视频优选地可以例如mp4的标准视频格式输出。然后，可以方便地将生成的视频递送给生产线人员或递送给其他制造专业人员，这些人员通常无法访问软件car工具，但是有兴趣将生产视频可视
5、这样的生成的模拟视频需要在工业场景的可见度方面达到高质量水平。在视频中，最重要的制造操作应当在制造过程的虚拟模拟中适当地可见。
6、对于car工具用户，生成这样的高质量视频是耗时的任务，还需要一些电影知识技能。
7、例如，通常要求用户手动地定义生产过程模拟的重要视频方面。
8、要定义的相关视频方面的示例包括但不限于：确定关键事件、确定聚焦对象和确定具有动态视点的对应的最佳摄像装置路径，以正确地观看聚焦对象随时间沿着图像序列的运动。
9、图2示意性地示出了机械单元的简单情况的工业虚拟场景的3d帧视图。所示出的视图是虚拟场景210的帧透视图，其可以被看作从位于图中未示出的某个虚拟位置处的虚拟摄像装置拍摄的快照。如本文所使用的，术语摄像装置的虚拟位置包括虚拟摄像装置的位置及其取向或观看方向。例如，虚拟摄像装置位置包括摄像装置的焦点位置(x，y，z)和提供来自摄像装置焦点的视点或视角并且可以经由单位方向向量(rx，ry，rz)表示的取向。
10、模拟数字视频可以被生成为由位于虚拟路径处的虚拟摄像装置虚拟地捕获的图像帧的快照序列，该虚拟路径是虚拟位置在不同时间点处的序列。
11、在图2的所捕获的图像帧中，存在包括工业对象的虚拟单元，工业对象例如具有基座202和抓器203的机器人201、轮胎204、输送机205和围栏206。
12、在典型的工业单元中，存在需要对观看者可见的特定工业对象，例如机器人和移动部分；这样的对象在本文被称为聚焦对象。例如，在图2的工业单元中，聚焦对象是机械工具203和部分204。在机械操作期间，聚焦对象203、204可以相互地移动。
13、要确定的虚拟摄像装置路径的选择对由模拟用户观看的虚拟场景中的聚焦对象的可见度质量具有影响。
14、另外，要确定的虚拟摄像装置路径的选择对生成的模拟视频中的聚焦对象的可见度质量具有影响。
15、因此，需要用于在工业模拟中自动确定虚拟摄像装置路径的一组摄像装置位置的改进技术。
技术实现思路
1、各种所公开的实施方式包括用于确定虚拟摄像装置的位置的方法、系统和计算机可读介质，虚拟摄像装置用于虚拟地捕获工业模拟的虚拟场景的图像序列。方法包括接收关于包括一组对象的虚拟场景的数据的输入，其中，至少两个对象在给定时间间隔ti期间处于相对运动。方法还包括接收关于该组对象中的至少两个对象的数据的输入，其中，至少两个对象在给定时间间隔ti内处于相对运动中，并且在至少两个时间点处在虚拟场景的捕获图像序列中充分可见；所述给定对象在下文中被称为聚焦对象。方法还包括接收关于用于捕获图像序列的一组摄像装置位置候选的数据的输入。方法还包括，针对每个摄像装置位置候选，生成指示至少两个聚焦对象的存在及至少两个聚焦对象在对应的可捕获图像序列中的可见度水平的像素的图；所述图在下文中被称为“可见度图”。方法还包括：从生成的一组可见度图中选择与达到至少两个聚焦对象的期望可见度水平的可见度图对应的摄像装置位置；或者通过调整摄像装置位置候选中的至少一个并通过迭代地执行生成可见度图和选择摄像装置位置的步骤来迭代地进行。
2、上文已经相当广泛地概述了本公开内容的特征和技术优点，使得本领域技术人员可以更好地理解下面的详细描述。在下文中，将描述本公开内容的形成权利要求的主题的另外的特征和优点。本领域技术人员将理解，出于实现本公开内容的相同目的，他们可以容易地使用所公开的构思和具体实施方式作为修改或设计其他结构的基础。本领域的技术人员还将认识到，这样的等同构造并不脱离本公开内容在其最广泛形式上的精神和范围。
3、在进行下面的具体实施方式之前，阐述贯穿本专利文献使用的某些词或短语的定义可能是有利的：术语“包括(include)”和“包括(comprise)”以及其派生词意味着包括但不限于；术语“或”是包含性的，意味着和/或；短语“与……相关联”和“与其相关联”以及其派生词可以意味着包括、被包括在……内、与……互连、包含、被包含在……内、连接至……或与……连接、耦接至……或与……耦接、与……可通信、与……合作、交错、并置、接近、绑定至……或与……绑定、具有、具有……的特性等；并且术语“控制器”意味着控制至少一个操作的任何装置、系统或其部分，无论这样的装置是以硬件、固件、软件还是硬件、固件、软件中的至少两种的一些组合实现的。应当注意，无论是本地的还是远程的，与任何特定控制器相关联的功能可以是集中式的或分布式的。贯穿本专利文献提供了对某些词和短语的定义，并且本领域普通技术人员将理解，这样的定义在许多(如果不是大多数)情况下适用于这样定义的词和短语的先前和将来的使用。虽然一些术语可以包括各种实施方式，但是所附权利要求书可以明确地将这些术语限制于具体实施方式。
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1.一种用于通过数据处理系统确定虚拟摄像装置的位置的方法，所述虚拟摄像装置用于虚拟地捕获工业模拟的虚拟场景的图像序列，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述可见度图通过如下来生成：叠加在所述给定时间间隔Ti内的至少两个时间点处捕获的至少两个图像，并且通过指示在每个图像素中是否存在聚焦对象的部分，以及如果存在，则指示当前聚焦对象部分是否被遮挡。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述可见度图的可见度水平能够经由能够根据所述图计算的一组可见度评价参数计算；所述参数选自包括以下的组：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述可见度图经由多准则决策制定算法根据针对所述一组可见度图计算的一组可见度评价参数来选择。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述可见度图通过应用先前使用ML算法训练的选择器模块来选择。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，在项目a)、项目b)、项目c)处接收到的所述输入中的任何输入是：
7.一种数据处理系统，包括：
8.根据权利要求7所述的数据处理系统，其
9.根据权利要求7所述的数据处理系统，所述可见度图的可见度水平能够经由能够根据所述图计算的一组可见度评价参数计算；所述参数选自包括以下的组：
10.根据权利要求9所述的数据处理系统，其中，所述可见度图经由多准则决策制定算法根据针对所述一组可见度图计算的一组可见度评价参数来选择。
11.根据权利要求7所述的数据处理系统，其中，所述可见度图通过应用先前使用ML算法训练的选择器模块来选择。
12.根据权利要求7所述的数据处理系统，其中，在项目a)、项目b)、项目c)处接收到的所述输入中的任何输入是：
13.一种用可执行指令编码的非暂态计算机可读介质，所述可执行指令在被执行时使得一个或更多个数据处理系统执行以下操作：
14.根据权利要求13所述的非暂态计算机可读介质，所述可见度图通过如下来生成：叠加在所述给定时间间隔Ti内的至少两个时间点处捕获的至少两个图像，并且通过指示在每个图像素中是否存在聚焦对象的部分，以及如果存在，则指示当前聚焦对象部分是否被遮挡。
15.根据权利要求13所述的非暂态计算机可读介质，其中，所述可见度图的可见度水平能够经由能够根据所述图计算的一组可见度评价参数计算；所述参数选自包括以下的组：
16.根据权利要求15所述的非暂态计算机可读介质，其中，所述可见度图经由多准则决策制定算法根据针对所述一组可见度图计算的一组可见度评价参数的来选择。
17.根据权利要求13所述的非暂态计算机可读介质，其中，所述可见度图通过应用先前使用ML算法训练的选择器模块来选择。
18.根据权利要求13所述的非暂态计算机可读介质，其中，在项目a)、项目b)、项目c)处接收到的所述输入中的任何输入是：
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于通过数据处理系统确定虚拟摄像装置的位置的方法，所述虚拟摄像装置用于虚拟地捕获工业模拟的虚拟场景的图像序列，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述可见度图通过如下来生成：叠加在所述给定时间间隔ti内的至少两个时间点处捕获的至少两个图像，并且通过指示在每个图像素中是否存在聚焦对象的部分，以及如果存在，则指示当前聚焦对象部分是否被遮挡。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述可见度图的可见度水平能够经由能够根据所述图计算的一组可见度评价参数计算；所述参数选自包括以下的组：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述可见度图经由多准则决策制定算法根据针对所述一组可见度图计算的一组可见度评价参数来选择。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述可见度图通过应用先前使用ml算法训练的选择器模块来选择。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，在项目a)、项目b)、项目c)处接收到的所述输入中的任何输入是：
7.一种数据处理系统，包括：
8.根据权利要求7所述的数据处理系统，其中，所述可见度图通过如下来生成：叠加在所述给定时间间隔ti内的至少两个时间点处捕获的至少两个图像，并且通过指示在每个图像素中是否存在聚焦对象的部分，以及如果存在，则指示当前聚焦对象部分是否被遮挡。
9.根据权利要求7所述的数据处理系统，所述可见度图的可见度水平能够经由能够根据所述图计算的一组可见度评价参数计算；所述参数选自包括以下的组：
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【专利技术属性】
技术研发人员：汉斯·科普，沙哈尔·费尔德曼，吉尔·陈，斯瓦鲁普·库尔卡尼，拉维·兰詹，
申请(专利权)人：西门子工业软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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