借助AI辅助编程实现复杂算法的尝试—以三维巷道参数化建模为例
- 2026-01-31 19:09:23
一、背景
矿井巷道三维自动建模，在矿山智能化领域是个很热门的话题，在知网上搜索，可以找到很多相关的文献，硕士论文、博士论文，我大概数了下，得有30来篇文章。
从业以来，一直从事三维可视化领域的工作，17年来浪潮，当时的领导在面试的时候，就给了一个面试任务，可视化一个巷道，模拟巷道的车辆运输。当然，当时这个任务完成得很粗糙。后来在浪潮陆续接触一些矿山项目，都有二三维巷道可视化的需求，解决方案大都是通过MAX等建模软件去人工建模。22年给部门矿山GIS一张图做技术选型的时候，无意中找到一款比较好的支持CAD数据的三维地图引擎-VJMap，这款产品一直使用到今天，支撑了无数个项目。 可以说，三维巷道自动化建模，是矿山智能化的刚需。
25年上半年，在公司摸鱼的时候，我下载了所有相关的文献，尝试着复现了论文中的算法，花了很长时间，有了一些成果，当时我还兴致勃勃发了一篇博客《一种矿山巷道参数化建模方法》记录了一下，当时只是实现了一种简单情况，当然后续工作也一直躺在我的todolist里面。
半年来，AI辅助编程工具的能力一直在进化，从帮助补全代码，到开发一些工具，到实现一些复杂项目，只要需求明确，基本没出过啥问题。今天看着todolist，想着让AI尝试一下，帮我解决一下三维巷道参数化建模的问题，也尝试一下用AI实现复杂算法的方法。
二、需求
矿山的基础数据是CAD，地质部门、业务部门都是基于CAD进行技术和生产作业。
首先第一个需求是从CAD中提取中线，当然，之前我们一直是人工提取的，我们今天不讨论这个话题，看文章，已经有网友用AI实现了中心线的自动化提取了，《如何一键自动提取CAD图中的中心线(如墙体、道路、巷道中心线等》https://www.cnblogs.com/vjmap/p/18825706。
第二个需求就是从巷道中心线进行参数化建模了。 CAD如图所示：
三、实现思路
3.1 首先让大模型帮着我看文献，帮我总结。
3.2 文献选择
文献的质量有高有低，VJmap的作者在网上有篇博文，介绍了他的实现思路，基本是参照西安科技大学张志华博士的半对称建模思路来实现的。张博士在这个方向，发表了很多成果，硕士论文《矿山测量数据处理与三维巷道建模方法研究_张志华》、博士论文《矿山巷道三维网络模型的构建及其路径分析方法研究_张志华》、专业书《矿山巷道三维网络模型构建及空间网络分析技术》。有了VJMap的成功验证，我就重点让AI帮助我分析张博士的论文了。
3.3 AI编程实现
## 三、 核心算法流程
### 1. 数据预处理与交叉口检测
* **坐标转换**：将地理/局部坐标转换为 WebGL 场景空间坐标。
* **拓扑检测**：遍历所有巷道特征，识别共享相同坐标的测点，标记为“交叉口（Intersection）”。
### 2. 断面生成流程（对称建模法改进版）
对巷道中心线上的每一个测点 $P_i(x,y,z)$：
1. **方位角计算**：计算当前点到下一点的切线方向 $\alpha$。
2. **侧墙点计算**：
* 右帮底点：$P_R = P_i + r \cdot \vec{n}$，其中 $\vec{n}$ 为法向向量。
* 左帮底点：$P_L = P_i + l \cdot (-\vec{n})$。
3. **拱顶离散化（关键改进）**：
* 计算中心偏移量 $Offset = (l - r) / 2$（支持非对称巷道）。
* 将圆弧分为 $N$ 段，角度从 $\pi$ 递减至 $0$。
* 公式：$x_{pk} = x_i + (Offset + Radius \cdot \cos\theta) \cdot \cos(\alpha + \pi/2)$。
* 确保顶点顺序为：`右底 -> 右顶 -> 拱顶序列 -> 左顶 -> 左底`。
### 3. 三维网格构建
* **顶点索引映射**：将相邻两断面的对应顶点连接，构成四边形面片。
* **三角化**：将四边形划分为两个三角形，通过 `BufferGeometry` 存储。
* **法向量计算**：自动计算面法线，实现光滑的光照效果。
### 4. 交叉口平滑处理
* **中点插值**：在多条巷道汇合点，以交叉中心点为基准，向各分支延伸生成过渡截面。
* **扇形填充**：将各分支截面的边界点与交叉口中心点连接，形成闭合的汇合区域，消除裂缝。
四、最终成果
