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LiDAR Point Cloud プラグイン
はさまざまな色付けおよびシェーディング技術をサポートし、実行時でさえも点群 (Point Cloud) を簡単かつ迅速に変更および視覚化することができます。
パフォーマンス
パフォーマンスは、一度に表示できる点の最大数を設定する Global Point Budget に主に左右されます。システムは目に見えるすべてのコンポーネントの中から最も良い点を選択するため、コンポーネント別の負荷ではなく共有の負荷を使用することで、多数のアセットを同時に効率的にレンダリングできるようになります。点の負荷が重くなるほど品質は高くなり、パフォーマンス負荷が高くなります。Global Point Budget は VRAM を節約するのでフレームレートは改善されますが全体の RAM 使用量は減りません。
オンデマンド ストリーミング
Point Cloud を開けると、必要なヘッダ上方のみがロードされ、実際のデータ群はオンデマンドでストリーミングされます。このため、アセットの取り込みも早く、RAM の使用合計も最小になります。
エディタはアセットのメモリを自動的に解放しません。これらのアセットのストリーミング処理をするためには保存した後で再起動する必要があります。これは、新しくインポートしたアセットおよび更新されたレガシー アセットの両方の場合に当てはまります。
膨大な点群ファイルをエンジンに取り込むと、点群データのパースおよび点群データを Unreal アセットとして処理する際に膨大な量の RAM が必要になります。例えば、Unreal Engine に取り込んだモントリオール市からの公的な LiDAR データは以下のパフォーマンス インジケータがあります。
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個々の LAS ファイル |
タイル数 684 前後、ディスクの合計サイズ 253 GB |
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Unreal RAM 使用 |
100 万点に対して最大 3.5 GB |
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フレームレート |
グローバル割り当て量 100 万点に対して 120 FPS |
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合計点数 |
平均 140 万点/1km*1km タイル x 621 ファイル = 890 億点前後 |
点のサイズ (すべての点に対して均一の乗数値) と点サイズバイアス (LOD ごとに実施されるスケーリングにどのように影響させるか) を増やすことで低密度 (少ない割り当てを選択した場合) は幾分緩和することができます。
アセットへの割り当てが小さく、全体のコンポーネント数が多い場合、点群アセットは消えて突然現れることがあります。これを防ぐために、LOD システムはカメラから離れているアセットに対して最低品質の LOD をアクティブにアロケートしようとします。
点群をインポートする
新しいアセットをインポートするには以下のいずれかの方法を使用します。
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サポート対象のファイル形式 (XYZ, TXT, PTS, LAS) で保存された点群を コンテンツ ブラウザ にドラッグ＆ドロップします。
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コンテンツ ブラウザ から [Import (インポート)] を選択しインポート先のファイルに移動します。
インポートにより、メートルは UU (x100) に変換されます。これはプロジェクト設定で変更することができます。
点群をエクスポートする
既存の Unreal Export ツール を使用して Point Cloud アセットを ASCII ファイルまたは LAS ファイルとしてエクスポートすることができます。
エクスポートすると、UU はメートル (x0.01) に戻されます。これはプロジェクト設定で変更することができます。
点群を編集する
[Center] と [Original Coordinates] を切り替えることで、中心付近の点群データが再度中央寄せされます。モデル基点から離れている座標に点群データが定義されている場合に便利です。
個々の点に対して、削除、マージ、非表示、抽出を行うことができます。