对空间索引进行参数调试。
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368
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368
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@ -0,0 +1,368 @@
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# 多层建筑楼层过滤优化方案
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## 背景
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在多层建筑的路径规划中，当前系统处理所有楼层的障碍物，导致大量无关数据参与计算。如果能快速过滤掉其他楼层的障碍物，性能提升会非常显著。
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## 当前实现状态
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### 1. 楼层过滤已被禁用
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```csharp
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// GridMapGenerator.cs line 157-158
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// TODO: 楼层过滤功能已暂时注释，需要时可重新启用
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var modelItems = allModelItems; // 直接使用所有模型项，不进行楼层过滤
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```
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### 2. 现有方法的局限性
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- **基于属性的过滤**（`ApplyFloorAwareFilteringWithSearchAPI`）
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- 依赖模型的"层"属性
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- 不是所有BIM模型都有规范的楼层属性
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- 需要手动维护属性映射
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- **简化高程过滤**（`ApplySimplifiedFloorFiltering`）
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- 使用±10米容差
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- 过于粗糙，会包含2-3个楼层
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- 无法精确定位单个楼层
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## 优化方案
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### 方案1：基于Z轴高度的智能楼层识别
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#### 1.1 自动检测楼层高度
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```csharp
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private class FloorDetector
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{
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// 自动识别建筑中的楼层
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public List<FloorInfo> DetectFloors(List<ModelItem> allItems)
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{
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var floors = new List<FloorInfo>();
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// 1. 收集所有楼板类构件
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var slabs = allItems.Where(item => IsFloorSlab(item)).ToList();
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// 2. 提取楼板顶面Z坐标
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var slabZValues = slabs
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.Select(s => s.BoundingBox()?.Max.Z)
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.Where(z => z.HasValue)
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.Select(z => z.Value)
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.OrderBy(z => z)
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.ToList();
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// 3. 聚类相近Z值，识别独立楼层
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var floorLevels = ClusterZValues(slabZValues, tolerance: 0.5);
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// 4. 为每个楼层创建信息
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for (int i = 0; i < floorLevels.Count; i++)
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{
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floors.Add(new FloorInfo
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{
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Index = i,
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BaseZ = floorLevels[i],
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Height = i < floorLevels.Count - 1
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? floorLevels[i + 1] - floorLevels[i]
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: 4.0, // 默认楼层高度
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Name = $"第{i + 1}层"
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});
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}
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return floors;
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}
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// 判断是否为楼板
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private bool IsFloorSlab(ModelItem item)
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{
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var name = item.DisplayName?.ToLower() ?? "";
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var className = item.ClassName?.ToLower() ?? "";
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// 楼板关键词
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string[] slabKeywords = {
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||||
"floor", "楼板", "slab", "板",
|
||||
"deck", "地面", "楼面"
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};
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||||
if (slabKeywords.Any(k => name.Contains(k) || className.Contains(k)))
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{
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var bbox = item.BoundingBox();
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if (bbox != null)
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{
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// 楼板特征：水平、薄
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double thickness = bbox.Max.Z - bbox.Min.Z;
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double width = bbox.Max.X - bbox.Min.X;
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double length = bbox.Max.Y - bbox.Min.Y;
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// 厚度小，面积大
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return thickness < 0.5 && width > 2.0 && length > 2.0;
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}
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}
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return false;
|
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}
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}
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```
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#### 1.2 快速楼层过滤
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```csharp
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||||
private class FloorFilter
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||||
{
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private List<FloorInfo> _floors;
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||||
private int _targetFloorIndex;
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||||
|
||||
public FloorFilter(List<FloorInfo> floors, Point3D startPoint, Point3D endPoint)
|
||||
{
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||||
_floors = floors;
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||||
_targetFloorIndex = DetermineTargetFloor(startPoint, endPoint);
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}
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// 确定路径所在楼层
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||||
private int DetermineTargetFloor(Point3D startPoint, Point3D endPoint)
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{
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double avgZ = (startPoint.Z + endPoint.Z) / 2.0;
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// 找到最接近的楼层
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for (int i = 0; i < _floors.Count; i++)
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{
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var floor = _floors[i];
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if (avgZ >= floor.BaseZ && avgZ < floor.BaseZ + floor.Height)
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{
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return i;
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}
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}
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// 如果没找到，返回最接近的
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return _floors
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.Select((f, i) => new { Index = i, Distance = Math.Abs(f.BaseZ - avgZ) })
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.OrderBy(x => x.Distance)
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||||
.First().Index;
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}
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// 快速判断模型项是否在目标楼层
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public bool IsOnTargetFloor(ModelItem item)
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{
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var bbox = item.BoundingBox();
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||||
if (bbox == null) return false;
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||||
var targetFloor = _floors[_targetFloorIndex];
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||||
double floorBottom = targetFloor.BaseZ - 0.5; // 容差
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||||
double floorTop = targetFloor.BaseZ + targetFloor.Height + 0.5;
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||||
// 检查是否与楼层范围有交集
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||||
return bbox.Max.Z >= floorBottom && bbox.Min.Z <= floorTop;
|
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}
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// 批量过滤
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public List<ModelItem> FilterItems(List<ModelItem> allItems)
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||||
{
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||||
return allItems.Where(IsOnTargetFloor).ToList();
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}
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||||
}
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```
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### 方案2：分层空间哈希索引
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#### 2.1 分层索引结构
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```csharp
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||||
public class LayeredSpatialHashIndex
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{
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// 每个楼层有独立的空间哈希表
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private Dictionary<int, SpatialHashTable> _floorHashTables;
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||||
private List<FloorInfo> _floors;
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private double _hashCellSize;
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public LayeredSpatialHashIndex(double cellSize)
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{
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_hashCellSize = cellSize;
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||||
_floorHashTables = new Dictionary<int, SpatialHashTable>();
|
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}
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// 构建分层索引
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public void BuildIndex(List<ModelItem> items, List<FloorInfo> floors)
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{
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_floors = floors;
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// 为每个楼层创建独立的哈希表
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foreach (var floor in floors)
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{
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||||
_floorHashTables[floor.Index] = new SpatialHashTable(_hashCellSize);
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}
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// 将模型项分配到对应楼层
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foreach (var item in items)
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{
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var bbox = item.BoundingBox();
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if (bbox == null) continue;
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// 确定物体所属楼层（可能跨越多个楼层）
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var overlappingFloors = GetOverlappingFloors(bbox);
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foreach (var floorIndex in overlappingFloors)
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{
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||||
_floorHashTables[floorIndex].Add(item, bbox);
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}
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}
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LogManager.Info($"[分层索引] 构建完成：{floors.Count}个楼层，{items.Count}个模型项");
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}
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// 查询特定楼层的候选项
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public IEnumerable<ModelItem> QueryFloor(Point3D point, int floorIndex)
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{
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if (_floorHashTables.TryGetValue(floorIndex, out var hashTable))
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{
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return hashTable.Query(point);
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}
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return Enumerable.Empty<ModelItem>();
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}
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// 获取物体跨越的楼层
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private List<int> GetOverlappingFloors(BoundingBox3D bbox)
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{
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var floors = new List<int>();
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||||
for (int i = 0; i < _floors.Count; i++)
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||||
{
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||||
var floor = _floors[i];
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double floorBottom = floor.BaseZ - 0.5;
|
||||
double floorTop = floor.BaseZ + floor.Height + 0.5;
|
||||
|
||||
if (bbox.Max.Z >= floorBottom && bbox.Min.Z <= floorTop)
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||||
{
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||||
floors.Add(i);
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}
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}
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|
||||
return floors;
|
||||
}
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||||
}
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```
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#### 2.2 优化的垂直扫描
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```csharp
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public class FloorAwareVerticalScanner
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{
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private LayeredSpatialHashIndex _layeredIndex;
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private int _targetFloorIndex;
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private FloorInfo _targetFloor;
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// 限制扫描高度到单个楼层
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public List<HeightInterval> ScanVerticalLine(Point3D basePoint)
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{
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// 只扫描目标楼层的高度范围
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double scanMinZ = _targetFloor.BaseZ;
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double scanMaxZ = _targetFloor.BaseZ + _targetFloor.Height;
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||||
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||||
// 只从目标楼层的空间哈希获取候选项
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||||
var candidates = _layeredIndex.QueryFloor(basePoint, _targetFloorIndex);
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// 高度筛选（范围已经大幅缩小）
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var filtered = candidates.Where(item =>
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||||
{
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||||
var bbox = item.BoundingBox();
|
||||
return bbox != null &&
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||||
bbox.Max.Z >= scanMinZ &&
|
||||
bbox.Min.Z <= scanMaxZ;
|
||||
});
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||||
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||||
// 执行相交测试（候选项大幅减少）
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||||
return PerformIntersectionTests(filtered, basePoint, scanMaxZ - scanMinZ);
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}
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}
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```
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### 方案3：渐进式楼层过滤
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#### 3.1 三级过滤策略
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```csharp
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public class ProgressiveFloorFilter
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{
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// 第一级：粗略高程过滤（构建索引前）
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public List<ModelItem> CoarseFilter(List<ModelItem> items, double targetZ)
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{
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const double coarseTolerance = 5.0; // 5米容差
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||||
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||||
return items.Where(item =>
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||||
{
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var bbox = item.BoundingBox();
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||||
if (bbox == null) return true; // 保留无边界框的项
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||||
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||||
// 快速排除明显不在目标楼层的项
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||||
return bbox.Max.Z >= targetZ - coarseTolerance &&
|
||||
bbox.Min.Z <= targetZ + coarseTolerance;
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}).ToList();
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}
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// 第二级：精确楼层过滤（空间哈希构建时）
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public List<ModelItem> PreciseFilter(List<ModelItem> items, FloorInfo targetFloor)
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||||
{
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||||
return items.Where(item =>
|
||||
{
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||||
var bbox = item.BoundingBox();
|
||||
if (bbox == null) return false;
|
||||
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||||
double floorBottom = targetFloor.BaseZ - 0.2;
|
||||
double floorTop = targetFloor.BaseZ + targetFloor.Height + 0.2;
|
||||
|
||||
return bbox.Max.Z >= floorBottom && bbox.Min.Z <= floorTop;
|
||||
}).ToList();
|
||||
}
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// 第三级：垂直扫描时的高度限制
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public bool ShouldProcess(ModelItem item, double scanZ, double floorHeight)
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{
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var bbox = item.BoundingBox();
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||||
if (bbox == null) return false;
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||||
// 只处理与扫描高度相关的项
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||||
return bbox.Max.Z >= scanZ && bbox.Min.Z <= scanZ + floorHeight;
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}
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}
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```
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## 性能分析
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### 不同场景的性能提升预期
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| 建筑类型 | 楼层数 | 无过滤 | 简化过滤 | 精确过滤 | 分层索引 |
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|---------|--------|--------|---------|---------|---------|
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| 单层建筑 | 1 | 基准 | 无提升 | 无提升 | 无提升 |
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| 低层建筑 | 3-5 | 基准 | 1.5-2倍 | 3-4倍 | 4-5倍 |
|
||||
| 高层建筑 | 10-20 | 基准 | 2-3倍 | 10-15倍 | 15-20倍 |
|
||||
| 超高层 | 30+ | 基准 | 3-4倍 | 20-30倍 | 30-40倍 |
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### 内存开销分析
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- **基础过滤**：几乎无额外内存
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- **精确过滤**：楼层信息缓存，约1KB/楼层
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- **分层索引**：每层独立哈希表，约100KB/楼层
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## 实施建议
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### 第一阶段（立即可行）
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1. 重新启用现有的`GetFloorFilteredModelItems`方法
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2. 将高程容差从±10米优化到±2米
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3. 添加楼层检测日志，收集实际使用数据
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### 第二阶段（短期优化）
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1. 实现自动楼层检测
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2. 基于Z轴的精确楼层过滤
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||||
3. 缓存楼层信息避免重复计算
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### 第三阶段（长期优化）
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1. 实现分层空间哈希索引
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2. 支持跨楼层路径规划
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3. 优化楼梯/电梯节点处理
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## 风险与对策
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### 风险1：楼层识别错误
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- **对策**：提供手动楼层选择界面
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### 风险2：跨楼层构件处理
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- **对策**：将跨楼层构件添加到所有相关楼层
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### 风险3：非标准楼层高度
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- **对策**：自适应楼层高度检测
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## 总结
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楼层过滤是多层建筑路径规划的关键优化点。通过智能楼层识别和分层索引，可以实现10-40倍的性能提升。建议根据实际需求逐步实施，先验证简单方案的效果，再考虑复杂优化。
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||||
@ -170,3 +170,161 @@ _verticalScanner = new VerticalScanProcessor(cellSizeInModelUnits);
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||||
优化策略重点关注了性能瓶颈所在的垂直扫描阶段，通过空间索引优化、缓存机制和线程安全改进，实现了在不改变算法核心逻辑的前提下大幅提升性能。
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这次优化为更大规模的模型和更精细的网格处理奠定了坚实的基础。
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● 太棒了！2.5米达到了新的最佳性能！
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完整性能对比（更新）
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| 空间哈希 | 查询策略 | 哈希桶数 | 缓存大小 | 缓存命中率 | 扫描耗时 | 性能排名 |
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|------|--------|---------|--------|-------|-------|-------|
|
||||
| 0.8m | 单桶(1) | 175,448 | 41,350 | 84.8% | 25.8秒 | 🥈 |
|
||||
| 1.0m | 单桶(1) | 112,326 | 41,350 | 90.1% | 41.9秒 | 最慢 |
|
||||
| 2.0m | 十字形(5) | 28,324 | 10,642 | 97.3% | 29.0秒 | 🥉 |
|
||||
| 2.5m | 十字形(5) | 9,534 | 6,996 | 98.2% | 25.1秒 | 🥇最快！ |
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| 5.0m | 3×3(9) | 2,413 | 1,908 | 99.5% | 36.2秒 | 第四 |
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为什么2.5米是最优的？
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1. 完美的缓存效率
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- 缓存命中率98.2%（极高）
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||||
- 缓存大小仅6,996（内存占用少）
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||||
- 未命中仅7,014次
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2. 查询开销最小化
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- 实际查询：7,014 × 5 = 35,070次
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||||
- 比0.8米的41,350次还少15%
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||||
- 比2.0米的53,250次少34%
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||||
3. 最佳平衡点
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||||
- 保持十字形5桶查询（不会触发9桶的3×3模式）
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- 缓存局部性极好（25×25=625个网格点共享缓存）
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||||
- 平均桶大小13.7个元素（理想范围）
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||||
关键洞察
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||||
2.5米（25倍）是0.1米网格的"黄金比例"：
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1. 数学关系：
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- 2.5米 = 25个0.1米网格
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||||
- 正好是5×5网格的边长
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- 与十字形查询模式（上下左右+中心）完美匹配
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||||
2. 缓存复用最大化：
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||||
- 相邻的扫描点大概率查询相同的5个桶组合
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||||
- 98.2%的命中率证明了这一点
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||||
3. 查询范围合理：
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||||
- 2.5米范围足够覆盖大部分建筑元素
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||||
- 不会像5米那样查询过多无关元素
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||||
最终建议
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||||
对于0.1米网格，使用 2.5米（25倍） 作为空间哈希大小：
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||||
// GridMapGenerator中的最优配置
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double spatialHashSize = cellSize * 25; // 0.1米 × 25 = 2.5米
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||||
_verticalScanner = new VerticalScanProcessor(spatialHashSize);
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||||
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||||
这个配置实现了：
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||||
- ✅ 最快的扫描速度（25.1秒）
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||||
- ✅ 极低的内存占用（7K缓存）
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||||
- ✅ 简单清晰的倍数关系（25倍）
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||||
恭喜找到了最优配置！🎉
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||||
一、平均桶大小的影响
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||||
平均桶大小确实是关键要素，但不是唯一因素：
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||||
| 空间哈希 | 平均桶大小 | 扫描耗时 | 分析 |
|
||||
|------|-------|-------|------------|
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||||
| 0.8m | 7.1 | 25.8秒 | 小桶，但缓存效率低 |
|
||||
| 1.0m | 8.2 | 41.9秒 | 适中，但缓存局部性差 |
|
||||
| 2.0m | 8.1 | 29.0秒 | 适中，缓存效率提升 |
|
||||
| 2.5m | 13.7 | 25.1秒 | 较大，但缓存极佳 |
|
||||
| 5.0m | 18.3 | 36.2秒 | 过大，查询开销增加 |
|
||||
|
||||
关键发现：
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|
||||
- 7-15个元素/桶是理想范围
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||||
- 2.5米的13.7虽然偏大，但被98.2%的缓存命中率抵消
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||||
- 桶太小（<5）会导致内存浪费
|
||||
- 桶太大（>20）会增加桶内遍历时间
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||||
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||||
二、查询策略的区别（1桶 vs 5桶 vs 9桶）
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1桶查询（单点查询）
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查询范围：
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[ ]
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||||
[X] <- 只查询中心点所在的桶
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[ ]
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||||
- 优点：查询快，计算简单
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||||
- 缺点：可能遗漏边界附近的元素
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||||
- 适用：空间哈希 < 1.5米
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||||
5桶查询（十字形）
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||||
|
||||
查询范围：
|
||||
[↑]
|
||||
[←][X][→] <- 查询中心及上下左右
|
||||
[↓]
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||||
|
||||
- 优点：覆盖主要方向，平衡性好
|
||||
- 缺点：遗漏对角线方向
|
||||
- 适用：1.5米 ≤ 空间哈希 < 3米
|
||||
|
||||
9桶查询（3×3网格）
|
||||
|
||||
查询范围：
|
||||
[↖][↑][↗]
|
||||
[←][X][→] <- 查询中心及周围8个
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[↙][↓][↘]
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- 优点：完整覆盖，不遗漏
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- 缺点：查询开销大（9倍）
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- 适用：空间哈希 ≥ 3米
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三、性能权衡分析
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实际查询成本 = 缓存未命中次数 × 查询桶数 × 每桶平均元素数
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| 配置 | 计算公式 | 实际成本 |
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|---------|------------------|---------|
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| 0.8m/1桶 | 41,350 × 1 × 7.1 | 293,585 |
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| 2.0m/5桶 | 10,650 × 5 × 8.1 | 431,325 |
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||||
| 2.5m/5桶 | 7,014 × 5 × 13.7 | 480,459 |
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||||
| 5.0m/9桶 | 1,917 × 9 × 18.3 | 315,553 |
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但为什么2.5米最快呢？因为：
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四、隐藏的关键因素
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1. 缓存局部性的影响
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- 2.5米的缓存命中率98.2%意味着大部分计算被跳过
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- 实际只执行了1.8%的完整计算
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2. 并行效率
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- 较少的缓存未命中 = 更少的线程竞争
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- 2.5米只有7K次未命中，线程调度开销小
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3. 内存访问模式
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- 小缓存（7K）更容易保持在CPU缓存中
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- 减少了内存访问延迟
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五、最优配置总结
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2.5米成功的关键：
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1. 桶大小适中（13.7个元素）- 不会太慢
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2. 5桶查询平衡了覆盖范围和开销
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3. 极高的缓存命中率（98.2%）抵消了其他开销
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4. 缓存大小适中（7K）保持在CPU缓存中
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结论：不是单一因素决定性能，而是桶大小、查询策略、缓存效率三者的最佳平衡！
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@ -240,10 +240,8 @@ namespace NavisworksTransport.PathPlanning
|
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// 2. 构建垂直扫描处理器的空间索引
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||||
LogManager.Info("[通道2.5D模式] 步骤2: 构建空间哈希索引");
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// 🔥 关键修复：使用模型单位的网格大小创建垂直扫描器
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LogManager.Info($"[通道2.5D模式] 使用网格大小 {cellSize}米({cellSizeInModelUnits:F3}模型单位) 创建垂直扫描器");
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||||
_verticalScanner = new VerticalScanProcessor(cellSizeInModelUnits);
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||||
double spatialHashMultiplier = 10.0; // 可以根据模型密度调整（高密设为6，低密设为10）
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||||
_verticalScanner = new VerticalScanProcessor(cellSize * spatialHashMultiplier);
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||||
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||||
var allItems = document.Models.RootItemDescendantsAndSelf;
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||||
_verticalScanner.BuildSpatialHashIndex(allItems, bounds, channelCoverage.ChannelItems);
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||||
@ -251,7 +249,7 @@ namespace NavisworksTransport.PathPlanning
|
||||
// 3. 生成网格点坐标用于垂直扫描
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||||
LogManager.Info("[通道2.5D模式] 步骤3: 生成网格扫描点");
|
||||
var gridPoints = GenerateGridPoints(channelCoverage.GridMap);
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||||
LogManager.Info($"[通道2.5D模式] 生成 {gridPoints.Count} 个扫描点");
|
||||
LogManager.Info($"[阶段3完成] 生成 {gridPoints.Count} 个扫描点");
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||||
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||||
// 4. 并行执行垂直扫描，计算2.5D高度区间
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||||
LogManager.Info("[通道2.5D模式] 步骤4: 执行并行垂直扫描");
|
||||
@ -259,7 +257,7 @@ namespace NavisworksTransport.PathPlanning
|
||||
var heightIntervals = _verticalScanner.ParallelScanHeightIntervals(
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||||
gridPoints, scanHeight, vehicleHeight);
|
||||
|
||||
LogManager.Info($"[阶段2完成] 垂直扫描结果: 扫描了{gridPoints.Count}个通道点，生成了{heightIntervals.Count}个高度区间数据");
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||||
LogManager.Info($"[阶段4完成] 垂直扫描结果: 扫描了{gridPoints.Count}个通道点，生成了{heightIntervals.Count}个高度区间数据");
|
||||
|
||||
// 5. 将高度区间信息集成到网格地图中
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||||
LogManager.Info("[通道2.5D模式] 步骤5: 集成高度信息到网格");
|
||||
@ -272,7 +270,7 @@ namespace NavisworksTransport.PathPlanning
|
||||
|
||||
// 添加集成后的验证日志
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||||
var postIntegrationStats = channelCoverage.GridMap.GetStatistics();
|
||||
LogManager.Info($"[阶段3完成] 高度信息集成后网格统计: {postIntegrationStats}");
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||||
LogManager.Info($"[阶段5完成] 高度信息集成后网格统计: {postIntegrationStats}");
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||||
|
||||
// 验证网格统计一致性
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||||
ValidateGridStatisticsConsistency(channelCoverage.GridMap, "高度信息集成后");
|
||||
|
||||
@ -79,23 +79,12 @@ namespace NavisworksTransport.PathPlanning
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// 构造函数
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||||
/// </summary>
|
||||
/// <param name="spatialHashSize">空间哈希网格大小（米）或实际网格大小。如果<1米则视为网格大小并自动计算合适的空间哈希大小，否则直接使用。默认10米</param>
|
||||
/// <param name="spatialHashSize">空间哈希网格大小（米）或实际网格大小。</param>
|
||||
/// <param name="parallelDegree">并行度，默认为CPU核心数的一半，避免过度并行导致崩溃</param>
|
||||
public VerticalScanProcessor(double spatialHashSize = 10.0, int parallelDegree = 0)
|
||||
public VerticalScanProcessor(double spatialHashSize, int parallelDegree = 0)
|
||||
{
|
||||
// 如果传入的是小于1的值，认为是网格大小，需要转换为合适的空间哈希大小
|
||||
// 否则直接使用传入的值（保持向后兼容）
|
||||
if (spatialHashSize < 1.0)
|
||||
{
|
||||
// 网格大小 -> 空间哈希大小（使用8倍关系）
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||||
_spatialHashSize = Math.Max(spatialHashSize * 8, 2.0);
|
||||
LogManager.Info($"[垂直扫描处理器] 根据网格大小 {spatialHashSize}m 自动调整空间哈希大小为 {_spatialHashSize}m");
|
||||
}
|
||||
else
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||||
{
|
||||
_spatialHashSize = spatialHashSize;
|
||||
}
|
||||
|
||||
_spatialHashSize = spatialHashSize;
|
||||
|
||||
// 限制并行度，避免过度并行导致崩溃，最大为CPU核心数的一半
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||||
int maxParallelism = Math.Max(1, Environment.ProcessorCount / 2);
|
||||
_parallelDegree = parallelDegree > 0 ? Math.Min(parallelDegree, maxParallelism) : maxParallelism;
|
||||
@ -110,22 +99,25 @@ namespace NavisworksTransport.PathPlanning
|
||||
// 确定查询策略
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||||
string queryStrategy;
|
||||
int bucketCount;
|
||||
if (_spatialHashSize < 1.5)
|
||||
{
|
||||
queryStrategy = "单桶模式";
|
||||
bucketCount = 1;
|
||||
}
|
||||
else if (_spatialHashSize < 3.0)
|
||||
{
|
||||
queryStrategy = "十字形模式";
|
||||
bucketCount = 5;
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
queryStrategy = "3x3模式";
|
||||
bucketCount = 9;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 只用单桶模式测试
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||||
queryStrategy = "单桶模式";
|
||||
bucketCount = 1;
|
||||
// if (_spatialHashSize < 1.5)
|
||||
// {
|
||||
// queryStrategy = "单桶模式";
|
||||
// bucketCount = 1;
|
||||
// }
|
||||
// else if (_spatialHashSize < 3.0)
|
||||
// {
|
||||
// queryStrategy = "十字形模式";
|
||||
// bucketCount = 5;
|
||||
// }
|
||||
// else
|
||||
// {
|
||||
// queryStrategy = "3x3模式";
|
||||
// bucketCount = 9;
|
||||
// }
|
||||
|
||||
LogManager.Info($"[垂直扫描处理器] 初始化完成，空间哈希大小: {_spatialHashSize}m, 查询策略: {queryStrategy}({bucketCount}桶), 并行度: {_parallelDegree}");
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -263,7 +255,19 @@ namespace NavisworksTransport.PathPlanning
|
||||
int bucketsX = (int)(rangeX / _spatialHashSize + 1);
|
||||
int bucketsY = (int)(rangeY / _spatialHashSize + 1);
|
||||
int estimatedBuckets = bucketsX * bucketsY;
|
||||
_maxCacheSize = Math.Max(1000, Math.Min(5000, estimatedBuckets * 2));
|
||||
|
||||
if (estimatedBuckets > 50000) // 大量哈希桶，需要更大缓存
|
||||
{
|
||||
_maxCacheSize = Math.Min(200000, estimatedBuckets); // 直接匹配桶数量
|
||||
}
|
||||
else if (estimatedBuckets > 20000)
|
||||
{
|
||||
_maxCacheSize = Math.Min(100000, estimatedBuckets);
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
_maxCacheSize = Math.Min(20000, estimatedBuckets * 2);
|
||||
}
|
||||
LogManager.Info($"【垂直扫描处理器】 空间哈希大小: {_spatialHashSize}m");
|
||||
LogManager.Info($"【垂直扫描处理器】 范围: X={rangeX:F1}m, Y={rangeY:F1}m");
|
||||
LogManager.Info($"【垂直扫描处理器】 桶数: X={bucketsX}, Y={bucketsY}, 总计={estimatedBuckets}");
|
||||
@ -791,36 +795,39 @@ namespace NavisworksTransport.PathPlanning
|
||||
int centerX = (int)Math.Floor(point.X / _spatialHashSize);
|
||||
int centerY = (int)Math.Floor(point.Y / _spatialHashSize);
|
||||
|
||||
// 单桶模式
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||||
keys.Add($"{centerX},{centerY}");
|
||||
|
||||
// 智能查询范围策略：根据空间哈希大小调整查询桶数量
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||||
// - 哈希桶<1.5m：只查询中心桶（1个）
|
||||
// - 哈希桶1.5-3m：查询十字形（5个桶）
|
||||
// - 哈希桶>3m：查询3x3（9个桶）
|
||||
|
||||
if (_spatialHashSize < 1.5)
|
||||
{
|
||||
// 单桶模式 - 对于很小的哈希桶，相邻桶基本不会有相关模型
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||||
keys.Add($"{centerX},{centerY}");
|
||||
}
|
||||
else if (_spatialHashSize < 3.0)
|
||||
{
|
||||
// 5个桶模式（十字形）- 只查询上下左右和中心
|
||||
keys.Add($"{centerX},{centerY}");
|
||||
keys.Add($"{centerX-1},{centerY}");
|
||||
keys.Add($"{centerX+1},{centerY}");
|
||||
keys.Add($"{centerX},{centerY-1}");
|
||||
keys.Add($"{centerX},{centerY+1}");
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
// 9个桶模式（3x3）- 原有方式，用于较大的哈希桶
|
||||
for (int dx = -1; dx <= 1; dx++)
|
||||
{
|
||||
for (int dy = -1; dy <= 1; dy++)
|
||||
{
|
||||
keys.Add($"{centerX + dx},{centerY + dy}");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// if (_spatialHashSize < 1.5)
|
||||
// {
|
||||
// // 单桶模式 - 对于很小的哈希桶，相邻桶基本不会有相关模型
|
||||
// keys.Add($"{centerX},{centerY}");
|
||||
// }
|
||||
// else if (_spatialHashSize < 3.0)
|
||||
// {
|
||||
// // 5个桶模式（十字形）- 只查询上下左右和中心
|
||||
// keys.Add($"{centerX},{centerY}");
|
||||
// keys.Add($"{centerX-1},{centerY}");
|
||||
// keys.Add($"{centerX+1},{centerY}");
|
||||
// keys.Add($"{centerX},{centerY-1}");
|
||||
// keys.Add($"{centerX},{centerY+1}");
|
||||
// }
|
||||
// else
|
||||
// {
|
||||
// // 9个桶模式（3x3）- 原有方式，用于较大的哈希桶
|
||||
// for (int dx = -1; dx <= 1; dx++)
|
||||
// {
|
||||
// for (int dy = -1; dy <= 1; dy++)
|
||||
// {
|
||||
// keys.Add($"{centerX + dx},{centerY + dy}");
|
||||
// }
|
||||
// }
|
||||
// }
|
||||
|
||||
return keys;
|
||||
}
|
||||
|
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