基于单元重用的海量DVE场景的渐进式对等网络传输关键技术

Nowadays, online virtual reality applications are becoming larger and larger in both scale and complexity, which requires higher loads for Internet transmission. However, both bandwidth and speed of Internet tansmission are restricting the online virtual reality applications from real-time transmission and rendering. In order to solve this problem, in this project we propose: .(1) a lightweight preprocessing of massive 3D models in DVE by exploring and reusing those repetitive texture patterns or 3D elements to avoid duplicated transmission; .(2) a GPU accelerated streaming of DVE scenes to further reduce networking transmission loads; .(3) an incremental SMLAOI algorithm to cull the smallest downloading region each step during a viewpoint moving; .(4) a new algorithm to locate all potential candidates to provide downloading services progressively based Voronoi Graph throughout entire P2P overlay network;.(5) a new algorithm to select the best peers from all available downloading peers; .(5) a new method of bandwidth amplification to optimize QoS bandwidth allocation for better transmission performance; .(6) a systematical solution of progressive P2P transmission, pre-downloading and caching mechanism of DVE scenes based on reusing repetitive 3D elements. .The proposed research opens up a new area with a novel methodology to solve DVE bottleneck problem, to contribute an innovative and practical solution for supporting real-time rendering and interaction of large-scale virtual scenes on the internet. The novelty of this research include reusability based lightweight processing of Web3D models, (2) a progressive P2P-DVE transmission method, a P2P-DVE pre-downloading method and a P2P-DVE caching algorithm.

目前，在互联网上构建的虚拟空间正变得越来越大越复杂，网络需要传载的数据量急剧膨胀，然而网络带宽与网速的增长却远远跟不上用户实时浏览虚拟世界的传输要求。本课题采用：1.利用单元重用机制将需要传输的虚拟世界进行轻量化预处理，避免重复传输现象；2.再对轻量化后的场景进行流式化编码，进一步减少网络负载；3.透过增量式SMLAOI拣选当前最小下载区域；4.基于Voronoi图来发现整个P2P覆盖网中的潜在场景下载源，并选择其中的最优场景下载源节点；5.实施带宽增强策略与QoS带宽分配策略；6.系统研究基于重用度的渐进式预下载策略与场景更新策略。本课题提出了全新的海量DVE场景网上实时漫游的因特网传输的解决方案，整条技术路线与各项关键技术均有创新性与亮点，主要体现在：1.传输场景时不仅考虑了区域的渐进性，还考虑到模型的渐进性与重用性；2.首次研究基于重用的P2P渐进式传输、预下载与场景更新算法。

基于C/S架构的大规模分布式虚拟环境DVE与渐渐兴起的基于B/S的海量WebVR虚拟世界都面临着移动互联网难的传输瓶颈问题。本课题旨在透过将渐进式DVE传输模式/轻量级WebVR流式化传输模式与互联网对等传输模式相结合起来能突破这一瓶颈问题，显著地提升DVE/WebVR大数据在移动互联网上传输速度。该课题目标的挑战性体现在：由于用户化身在三维虚拟场景中的行为具有很强的不确定性，频繁的用户化身移动会造成对等节点逻辑拓扑的频繁变化和邻居表的剧烈抖动，导致场景资源定位困难和信息交互量剧增；同时由于场景数据分布不均匀和节点异构性较强，也导致节点计算资源利用率不高和节点协作性较低。为了解决上述关键问题，本课题首先对DVE/WebVR大数据进行了轻量化去冗、渐进式网格流式化编码、细粒度化分块等一系列预处理，最大化地降低了网络带宽消耗。然后，挖掘了DVE/WebVR场景数据分布特征和化身行为特征，分析了这些特征对场景网络传输所产生的直接影响，并以此来设计场景拾取策略、实现了基于兴趣度的对等组网策略、缓存管理策略和数据迁移策略，构建出了一套适用于DVE/WebVR大数据的轻量级渐进式网络传输研究框架。主要工作如下：1. DVE/WebVR的轻量化预处理关键技术；2. 基于兴趣度的逻辑组网策略（根据所挖掘的节点兴趣行为特征提出了兴趣相似度；基于簇内数据供需平衡的目标提出了兴趣熵的概念来衡量兴趣簇的稳定性）；3. 基于兴趣簇的缓存管理策略（基于单元格拾取速度和模型数据量提出了构建稳定直接前驱节点集的算法，给出了节点缓存状态转化算法，并基于单元格请求率和数据重用度提出了资源缓存的剔除策略，构建了一个结构化的资源结构）；4. 结合漫游行为的数据迁移策略（基于所定义的迁移数据优先级，提出了迁移数据量的判断方法，给出了迁移目标节点的构建过程，优化了场景数据在兴趣簇节点中的逻辑空间分布）；5. 我们研制了一个能体现当前流行虚拟世界场景数据分布特征和玩家化身行为特征的仿真实验平台，对上述各个数据传输策略进行了模块实现和实验验证，实验结果表明，我们所提出的逻辑组网策略、缓存管理策略和数据迁移策略跟当前已有的主流算法相比，明显提高了节点资源利用率和海量场景数据对等效率。此外，我们开发了C/S对等传输平台和基于WebRTC的实际对等传输平台来使得该课题研发成果走向实用化迈出了可喜的一步。