本发明涉及人工智能，具体为3d场景模拟设计系统。
背景技术：
1、随着虚拟仿真技术的快速发展，虚拟座驾体验系统已成为用户评估、测试以及享受驾驶乐趣的重要工具，现有的虚拟座驾体验系统在物理模拟方面仍存在显著不足，这些不足限制了用户在实际应用中的体验效果和评估准确性。
2、其次，传统的虚拟座驾体验系统在物理模拟方面的真实度不高，无法准确模拟实际驾驶中车辆的运动规律和物理响应，这导致用户在体验过程中无法获得高度真实、逼真的感受，影响了用户的沉浸感和驾驶体验，现有系统缺乏物理参数的灵活调整功能，无法满足用户对于不同使用场景和需求的个性化定制，用户往往只能使用系统预设的虚拟座驾参数，而无法根据自己的期望进行调整，这限制了用户的创新空间和个性化需求。
3、此外，由于物理模拟的不准确和缺乏灵活性，现有系统无法准确评估虚拟座驾在不同环境和条件下的性能表现，这使得用户在改装和驾驶决策时缺乏有力的参考依据，增加了实际操作的风险和不确定性。
4、因此，开发3d场景模拟设计系统，以解决上述问题，提升用户的体验效果。
技术实现思路
1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了3d场景模拟设计系统，它能够通过集成了实时物理引擎，支持真实物理模拟，允许用户定制虚拟座驾并体验逼真的驾驶感受，通过物理参数调整、3d建模与定制、ai智能推荐的功能，满足用户多样化的需求，并提供线下体验与安装服务，实现线上线下无缝对接，不仅提高了用户的选择效率，还确保了满意的改装体验，是汽车定制领域的一大创新。
2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：3d场景模拟设计系统，该系统包括以下组成部分：
3、实时物理引擎集成：集成先进的实时物理引擎，使得3d场景中的对象能够遵循真实的物理规律运动，保证了用户在定制和体验虚拟座驾时能够获得更加真实和逼真的感受；
4、物理参数调整：允许用户调整物理参数，以模拟不同环境条件下的物理现象使得用户能够根据不同的使用场景和需求，定制出更加符合自己期望的虚拟座驾；
5、3d建模与定制：利用3d建模技术为用户打造线上虚拟座驾，用户根据个人需求进行专属定制，提供丰富的预置模型，用户在这些模型的基础上进行智能改装软硬件的选择和搭配；
6、ai智能推荐：配备ai助手，通过分析用户的数据，为用户推荐最合适的改装方案，能够大大提高用户的选择效率，同时确保用户获得满意的改装体验；
7、线下体验与安装：用户在线上虚拟座舱选择完毕后，会自动判定距离用户最近的改装门店，并为用户安排线下体验与安装服务，实现了线上线下的无缝对接，为用户提供了更加便捷、高效的服务体验。
8、进一步地，所述实时物理引擎集成确定物理模拟类型和需求型，分析这些物理模拟在虚拟座驾定制和体验中的应用场景，以及所需的精度和性能要求，选择physx物理引擎，设计物理引擎与3d渲染引擎的接口，用于同步物理数据和渲染数据，设计物理引擎与用户交互系统的接口，以便用户实时控制车辆，将physx物理引擎集成到虚拟座驾系统中，在系统中配置physx的物理世界参数，在3d场景中创建一个物理世界，设置全局的物理参数，导入虚拟座驾的3d模型，并为其添加物理属性，通过牛顿运动定律和积分方法模拟车辆的运动，使用aabb包围盒检测算法检测车辆与障碍物的碰撞，为碰撞事件编写响应逻辑，创建一个包含多种障碍物和复杂路况的测试场景，运行测试场景时，收集物理模拟的性能数据，根据用户反馈和性能分析结果，迭代和优化物理模拟系统。
9、更进一步地，所述使用aabb包围盒检测算法检测车辆与障碍物的碰撞，为车辆和障碍物选择一个合适的包围盒，对于每个物体，计算其aabb包围盒的在三维空间中的最小坐标(xmin,ymin,zmin)和最大坐标为(xmax,ymax,zmax)，设车辆包围盒的最小坐标为(xa,min,ya,min,za,min)，最大坐标为(xa,max,ya,max,za,max)，设障碍物最小坐标为(xb,min,yb,min,zb,min)，最大坐标为(xb,max,yb,max,zb,max)，要检测两个aabb包围盒是否相交，需要检查在x、y、z三个维度上的投影区间是否都重叠，若所有维度上的投影区间都重叠，那么这两个包围盒就相交，在数学上表达式为：(xa,min≤xb,max)∧(xa,max≥xb,min)、(ya,min≤yb,max)∧ya,max≥yb,min)、(za,min≤zb,max)∧(za,max≥zb,min)，当所有条件都成立，说明检测到包围盒相交，车辆和障碍物发生了碰撞。
10、更进一步地，所述物理参数调整明确用户的调整目标和使用的场景，根据调整目标，选择需要调整的物理参数，为用户提供一个直观的界面，显示当前选定的物理参数及其当前值，允许用户输入和调整物理参数的值，在接收用户输入的参数值后，进行参数验证，确保输入的值在合理范围内，将经过验证的物理参数应用到模拟引擎中，更新物理世界的模拟参数，在调整参数后，用户根据模拟结果评估调整效果是否达到预期目标，若效果不理想，进一步调整参数值，直到达到期望的效果。
11、更进一步地，所述3d建模与定制提供一系列预置的虚拟座驾模型供用户选择，对于高级用户，提供从基础形状开始，逐步构建复杂模型的功能，无论是基于预置模型还是自行构建的模型，都允许用户根据需求调整模型的尺寸，对模型的特定部分进行形状上的修改，提供多种材质供用户选择，允许用户为模型的不同部分应用贴图，提供轮胎、车灯、保险杠的硬件部件供用户选择，并允许用户调整其位置、大小、颜色一系列属性特征，允许用户配置车辆的驾驶模式、悬挂系统、刹车系统的软件的参数，在建模过程中，实时显示模型的效果，允许用户从不同角度观察模型，确保模型的外观和细节符合用户要求，允许用户定制的模型保存到云端和本地设备，允许用户将定制的模型分享到社交媒体和与其他用户交换。
12、更进一步地，所述ai智能推荐收集用户的基本信息，行为数据和交互数据，对收集到的数据进行清洗和格式化，以便于算法处理，对收集到的数据进行清洗和格式化，从用户数据中提取出与改装相关的特征，使用k-means算法将用户划分为不同的群体，每个群体具有相似的改装需求和偏好，根据聚类结果，为每个用户群体构建详细的用户画像，构建一个包含各种改装元素的库，根据用户画像和改装元素库使用启发式搜索生成多个符合用户需求的改装方案，定义一套评估指标来评价改装方案的好坏，使用决策树来评估每个改装方案的优劣，使用皮尔逊相关系数将优化后的改装方案推荐给用户，收集用户对推荐方案的反馈意见，并将其用于改进推荐算法和优化用户画像。
13、更进一步地，所述使用k-means算法将用户划分为不同的群体，从收集到的用户数据中选择与改装需求和偏好相关的特征，对提取的特征进行必要的处理转换成统一格式，选择k-means聚类将用户划分为不同的群体，随机选择k个点作为初始的聚类中心，对于每个数据点，计算它与每个质心的欧氏距离，欧氏距离计算公式为：其中：d(xi,μk)是数据点xi与簇中心μk之间的距离、d是数据的特征维度，和分别是xi和μk的第j个特征值，并将其分配给最近的质心所对应的集群，对于每个集群，重新计算其质心，将集群内所有点的均值作为新的质心，均值计算公式：其中：nk是所有用户数据点的数量、xi是聚类的用户数据点，重复上述更新步骤，直到质心的位置不再发生显著变化，便把具有相似的改装需求和偏好的用户划分为一个群体。
14、更进一步地，所述使用皮尔逊相关系数将优化后的改装方案推荐给用户，收集用户评分数据，构建用户-改装方案评分矩阵r，其中：r[u，i]表示用户u对改装方案i的评分，对于目标用户u，计算使用皮尔逊相关系数计算其相似度，皮尔逊相关系数公式为：其中：iw是用户u和v都评价过的改装方案的集合，和分别是用户u和v的平均评分，使用相似用户的评分来预测目标用户对未评价改装方案的评分，选择预测评分最高的前n个改装方案推荐给用户u，在生成推荐时，结合用户画像和启发式搜索生成的改装方案来进一步提高推荐的准确性，收集用户对推荐结果的反馈，用于改进推荐算法和优化用户画像。
15、更进一步地，所述用户在线上完成虚拟座舱选择后，根据用户提供的地理位置信息，搜索附近的改装门店，利用哈弗赛恩计算门店与用户之间距离，数学表达式为：其中：distancei是门店i与用户之间的距离、φ1,λ1是用户的纬度和经度、φ2,λ2是门店i的纬度和经度、r是地球半径，取平均半径值6371千米，结合距离、评分和其他标准化后的因素，使用加权求和公式对每个门店进行评分，给用户推荐总分最高的门店，为用户预约选定的门店，并发送预约确认信息给用户，用户收到确认信息后，与门店联系确认预约详情，用户按照预约时间前往门店进行线下体验，门店工作人员根据用户的线上选择和需求，为用户展示和解释相关的改装产品，用户在门店内试坐和试驾以确认是否符合自己的期望，用户确认购买后，门店工作人员为用户进行改装产品的安装。
16、更进一步地，使用加权求和公式对每个门店进行评分，确定评分将基于哪些因素，距离、评分，其他因素，将这些因素标准化为相同的尺度，以便进行比较和加权，为每个因素分配一个权重，表示该因素在总评分中的重要性，权重是介于0和1之间的数值，且所有因素的权重之和应为1，使用加权求和公式计算每个门店的总分，数学表达式如下：si＝dw·distancei+rw·nrj+∑j∈ofswj·nj，其中：si是门店i的总分，dw、rw和wj是不同因素的权重、distancei是门店i与用户之间的距离，nrj是门店j的标准化评分，ofj是其他因素j的标准化值，根据每个门店的总分对门店精选排序，给用户推荐总分最高的门店。
17、与现有技术相比，该3d场景模拟设计系统具备如下有益效果：
18、一、本发明通过集成先进的实时物理引擎，实现了3d场景中对象遵循真实物理规律运动的功能，使得用户在定制和体验虚拟座驾时能够获得高度真实、逼真的感受，这种真实的物理模拟不仅提升了用户的沉浸感，还使得用户能够更准确地评估和测试虚拟座驾在不同环境和条件下的性能表现，为实际改装和驾驶提供了有力的参考。
19、二、本发明通过物理参数的灵活调整，用户根据不同的使用场景和需求，定制出更加符合自己期望的虚拟座驾，这种高度的自定义性不仅满足了用户的个性化需求，还为用户提供了更多的创新空间，使得虚拟座驾的定制过程更加富有挑战性和乐趣，物理参数的调整还能帮助用户更好地理解物理规律在虚拟世界中的应用，提升用户的科学素养和认知能力。
20、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。
1.3d场景模拟设计系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述3d场景模拟设计系统，其特征在于，所述实时物理引擎集成确定物理模拟类型和需求型，分析这些物理模拟在虚拟座驾定制和体验中的应用场景，以及所需的精度和性能要求，选择physx物理引擎，设计物理引擎与3d渲染引擎的接口，用于同步物理数据和渲染数据，设计物理引擎与用户交互系统的接口，以便用户实时控制车辆，将physx物理引擎集成到虚拟座驾系统中，在系统中配置physx的物理世界参数，在3d场景中创建一个物理世界，设置全局的物理参数，导入虚拟座驾的3d模型，并为其添加物理属性，通过牛顿运动定律和积分方法模拟车辆的运动，使用aabb包围盒检测算法检测车辆与障碍物的碰撞，为碰撞事件编写响应逻辑，创建一个包含多种障碍物和复杂路况的测试场景，运行测试场景时，收集物理模拟的性能数据，根据用户反馈和性能分析结果，迭代和优化物理模拟系统。
3.根据权利要求2所述3d场景模拟设计系统，其特征在于，所述使用aabb包围盒检测算法检测车辆与障碍物的碰撞，为车辆和障碍物选择一个合适的包围盒，对于每个物体，计算其aabb包围盒的在三维空间中的最小坐标(xmin，ymin，zmin)和最大坐标为(xmax，ymax，zmax)，设车辆包围盒的最小坐标为(xa，min，ya，min，za，min)，最大坐标为(xa,max，ya,max，za,max)，设障碍物最小坐标为(xb,min，yb,min，zb,min)，最大坐标为(xb,max，yb,max，zb,max)，要检测两个aabb包围盒是否相交，需要检查在x、y、z三个维度上的投影区间是否都重叠，若所有维度上的投影区间都重叠，那么这两个包围盒就相交，在数学上表达式为：(xa，min≤xb,max)∧(xa，max≥xb,min)、(ya，min≤yb,max)∧(ya，max≥yb,min)、(za，min≤zb,max)∧(za,max≥zb，min)，当所有条件都成立，说明检测到包围盒相交，车辆和障碍物发生了碰撞。
4.根据权利要求1所述3d场景模拟设计系统，其特征在于，所述物理参数调整明确用户的调整目标和使用的场景，根据调整目标，选择需要调整的物理参数，为用户提供一个直观的界面，显示当前选定的物理参数及其当前值，允许用户输入和调整物理参数的值，在接收用户输入的参数值后，进行参数验证，确保输入的值在合理范围内，将经过验证的物理参数应用到模拟引擎中，更新物理世界的模拟参数，在调整参数后，用户根据模拟结果评估调整效果是否达到预期目标，若效果不理想，进一步调整参数值，直到达到期望的效果。
5.根据权利要求1所述3d场景模拟设计系统，其特征在于，所述3d建模与定制提供一系列预置的虚拟座驾模型供用户选择，对于高级用户，提供从基础形状开始，逐步构建复杂模型的功能，无论是基于预置模型还是自行构建的模型，都允许用户根据需求调整模型的尺寸，对模型的特定部分进行形状上的修改，提供多种材质供用户选择，允许用户为模型的不同部分应用贴图，提供轮胎、车灯、保险杠的硬件部件供用户选择，并允许用户调整其位置、大小、颜色一系列属性特征，允许用户配置车辆的驾驶模式、悬挂系统、刹车系统的软件的参数，在建模过程中，实时显示模型的效果，允许用户从不同角度观察模型，确保模型的外观和细节符合用户要求，允许用户定制的模型保存到云端和本地设备，允许用户将定制的模型分享到社交媒体和与其他用户交换。
6.根据权利要求1所述3d场景模拟设计系统，其特征在于，所述ai智能推荐收集用户的基本信息，行为数据和交互数据，对收集到的数据进行清洗和格式化，以便于算法处理，对收集到的数据进行清洗和格式化，从用户数据中提取出与改装相关的特征，使用k-means算法将用户划分为不同的群体，每个群体具有相似的改装需求和偏好，根据聚类结果，为每个用户群体构建详细的用户画像，构建一个包含各种改装元素的库，根据用户画像和改装元素库使用启发式搜索生成多个符合用户需求的改装方案，定义一套评估指标来评价改装方案的好坏，使用决策树来评估每个改装方案的优劣，使用皮尔逊相关系数将优化后的改装方案推荐给用户，收集用户对推荐方案的反馈意见，并将其用于改进推荐算法和优化用户画像。
7.根据权利要求6所述3d场景模拟设计系统，其特征在于，所述使用k-means算法将用户划分为不同的群体，从收集到的用户数据中选择与改装需求和偏好相关的特征，对提取的特征进行必要的处理转换成统一格式，选择k-means聚类将用户划分为不同的群体，随机选择k个点作为初始的聚类中心，对于每个数据点，计算它与每个质心的欧氏距离，欧氏距离计算公式为：其中：d*xi,μk)是数据点xi与簇中心μk之间的距离、d是数据的特征维度，和分别是xi和μk的第j个特征值，并将其分配给最近的质心所对应的集群，对于每个集群，重新计算其质心，将集群内所有点的均值作为新的质心，均值计算公式：其中：nk是所有用户数据点的数量、xi是聚类的用户数据点，重复上述更新步骤，直到质心的位置不再发生显著变化，便把具有相似的改装需求和偏好的用户划分为一个群体。
8.根据权利要求6所述3d场景模拟设计系统，其特征在于，所述使用皮尔逊相关系数将优化后的改装方案推荐给用户，收集用户评分数据，构建用户-改装方案评分矩阵r，其中：r[u，i]表示用户u对改装方案i的评分，对于目标用户u，计算使用皮尔逊相关系数计算其相似度，皮尔逊相关系数公式为：其中：iw是用户u和v都评价过的改装方案的集合，和分别是用户u和v的平均评分，使用相似用户的评分来预测目标用户对未评价改装方案的评分，选择预测评分最高的前n个改装方案推荐给用户u，在生成推荐时，结合用户画像和启发式搜索生成的改装方案来进一步提高推荐的准确性，收集用户对推荐结果的反馈，用于改进推荐算法和优化用户画像。
9.根据权利要求1所述3d场景模拟设计系统，其特征在于，所述用户在线上完成虚拟座舱选择后，根据用户提供的地理位置信息，搜索附近的改装门店，利用哈弗赛恩计算门店与用户之间距离，数学表达式为：distancei＝2·r·其中：distancei是门店i与用户之间的距离、φ1,λ1是用户的纬度和经度、φ2,λ2是门店i的纬度和经度、r是地球半径，取平均半径值6371千米，结合距离、评分和其他标准化后的因素，使用加权求和公式对每个门店进行评分，给用户推荐总分最高的门店，为用户预约选定的门店，并发送预约确认信息给用户，用户收到确认信息后，与门店联系确认预约详情，用户按照预约时间前往门店进行线下体验，门店工作人员根据用户的线上选择和需求，为用户展示和解释相关的改装产品，用户在门店内试坐和试驾以确认是否符合自己的期望，用户确认购买后，门店工作人员为用户进行改装产品的安装。
10.根据权利要求9所述3d场景模拟设计系统，其特征在于，使用加权求和公式对每个门店进行评分，确定评分将基于哪些因素，距离、评分，其他因素，将这些因素标准化为相同的尺度，以便进行比较和加权，为每个因素分配一个权重，表示该因素在总评分中的重要性，权重是介于0和1之间的数值，且所有因素的权重之和应为1，使用加权求和公式计算每个门店的总分，数学表达式如下：si＝dw·distancei+rw·nrj+∑j∈ofswj·nj，其中：si是门店i的总分，dw、rw和wj是不同因素的权重、distancei是门店i与用户之间的距离，nrj是门店j的标准化评分，ofj是其他因素j的标准化值，根据每个门店的总分对门店精选排序，给用户推荐总分最高的门店。
