一场灯光秀最终以一连串的故障告终，当时五十架无人机在半空中相撞。当局和技术人员怀疑，烟火效果产生的烟雾使接近传感器饱和。为了确认这一点，已启动了一项法医重建工作，结合空中摄影测量和实时模拟，试图在事件的数字孪生中重现遮挡错误。
使用RealityCapture和Pix4D进行轨迹重建 🚁
第一步是通过多次空中和地面拍摄来捕捉表演空间。RealityCapture处理图像以生成环境的密集点云，包括每架无人机在撞击前瞬间的精确位置。同时，使用Pix4D根据遥测数据计算单个飞行矢量，校正漂移并将路线与3D模型对齐。这一过程使得识别烟雾颗粒密度最高的区域成为可能，在这些区域，遮挡传感器因未能检测到邻近飞行器的接近而失效。两个程序的融合生成了潜在碰撞的热力图，标明了错误链传播的确切点。
在Unreal Engine 5中模拟：烟雾作为关键变量 🎮
数字孪生准备就绪后，将重建的轨迹导入Unreal Engine 5。在那里执行了一次模拟，复制了原始表演的光照和粒子条件。当激活体积烟雾效果时，无人机的虚拟传感器显示出在检测附近物体时精度下降，验证了遮挡错误的假设。飞行矢量和撞击点的实时可视化确认了悬浮颗粒对LiDAR传感器的饱和是连锁反应的根本原因，为未来在存在物理干扰环境中的蜂群设计提供了技术教训。
如何在3D数字孪生中正确建模烟雾传播和传感器遮挡，以预测在能见度降低条件下无人机表演期间的链式碰撞？
(附注：模拟轨迹就像打台球，但之后不用清理桌面。)