Os recursos de computação e computação gráfica continuam a melhorar e evoluir. O que antes era ficção científica, como a renderização fotorrealista em tempo real, agora comum em videogames, e a realidade virtual (VR) de baixo custo, agora é comum. À medida que as pessoas experimentam essas tecnologias em suas vidas pessoais, há uma maior demanda e expectativa de que a simulação por computador utilizada em um ambiente empresarial ou institucional tenha um grau semelhante de conteúdo visualmente atraente e experiência do usuário. Esses recursos contribuem para a aceitação e a utilidade dessas ferramentas. Este estudo de caso sugere uma abordagem, bem como ferramentas e técnicas, utilizadas para automatizar e diminuir os recursos necessários para desenvolver modelos tridimensionais (3D) de um ambiente de campus grande a partir de dados tradicionais de desenho auxiliado por computador (CAD) de visualização de planta bidimensional (2D) que podem ser utilizados na simulação por computador.
No National Institutes of Health (NIH), uma agência federal de apoio à pesquisa biomédica básica, o Office of Research Services (ORS), Office of Quality Management (OQM), implementou vários modelos de simulação computadorizada que apoiaram o planejamento de emergência aprimorado e a melhoria na prestação econômica dos serviços do ORS para a comunidade do NIH. Esses esforços foram projetados para serem integrados em um modelo holístico de CODS (Campus Operations Decision Support), que fornecerá uma plataforma flexível para compreender e testar melhorias na prestação de serviços em um ambiente virtual.
Além de um componente analítico, esse modelo utiliza uma representação altamente visual do campus do NIH. Isso aumenta a utilidade da simulação, já que "a exibição de imagens gráficas do comportamento dinâmico de um modelo durante a execução permite que o usuário descubra erros por meio da visualização" (Bijl, Boer 2011). O campus do NIH consiste em mais de 90 edifícios em um terreno de 310 acres. Os edifícios do campus vão desde o Complexo do Centro Clínico, com 242 leitos e 3,2 milhões de pés quadrados, até os primeiros edifícios do NIH construídos na década de 1930. O campus inclui aproximadamente 9.000 vagas de estacionamento em lotes de superfície e estruturas de vários níveis.
A criação desse "mundo virtual" em um ambiente de simulação computadorizada pode consumir recursos e tempo considerável da equipe. As habilidades necessárias para ser um modelador 3D eficiente e eficaz são consideravelmente diferentes daquelas necessárias para ser um modelador de simulação eficaz. Muitas vezes, as organizações com um grande inventário de instalações, como o NIH, mantêm desenhos tradicionais de CAD em 2D para fins de planejamento e gerenciamento de espaço. Os dados de CAD podem ter diferentes graus de conformidade com os padrões e as práticas recomendadas, o que pode dificultar a conversão eficiente em um modelo 3D.
Ao desenvolver o modelo CODS, o OQM identificou a necessidade de desenvolver uma representação em 3D da rede de circulação de estradas, estacionamento e pedestres do campus, acesso ao campus para funcionários e visitantes e exteriores de edifícios, incluindo entradas e saídas apropriadas. Além disso, partes do modelo CODS exigiam a visualização do interior dos prédios do campus, representando minimamente as paredes e portas internas e como os ocupantes circulam pelo espaço físico. Para enfrentar esses desafios, a OQM desenvolveu várias ferramentas, técnicas e métodos de fluxo de trabalho para utilizar esses ativos de CAD 2D na simulação de computador em 3D.
Infelizmente, não existe um "método" único para converter dados de CAD 2D em 3D e, posteriormente, usá-los em um modelo de simulação. Falando especificamente de CAD 2D, "os layouts de CAD são adequados para a geração de modelos somente se sua construção seguir convenções específicas do domínio; as convenções podem ser um acordo entre o usuário de CAD e o construtor do modelo de simulação (Lorenz, Schulze 1995). As organizações acumularam ativos de CAD ao longo do tempo e a conformidade com os padrões nem sempre é integrada aos requisitos à medida que esses ativos são desenvolvidos e atualizados.
Além disso, é preciso distinguir entre a conversão de um plano 2D em 3D para visualizações ou passeios virtuais em primeira pessoa e o aproveitamento dos dados e informações de um desenho CAD para uso em simulação como ferramenta de tomada de decisão. Para obter valor de tomada de decisão a partir da simulação de um layout de planta baixa, não é necessário apenas visualizar, mas também ter alguma forma de acessar e utilizar os dados de localização subjacentes e as relações espaciais dos itens representados na visualização.
A abordagem geral para criar um modelo de espaço interior em 3D no Simio inclui três etapas principais. Primeiro, o layout geral do espaço interno, incluindo cômodos e portas, é criado como um modelo 3D. A segunda etapa envolve o desenvolvimento do caminho de circulação dos ocupantes em todo o edifício. Por fim, essas geometrias são importadas para o software de simulação, no nosso caso o Simio, para serem utilizadas na simulação por computador. Começando com os desenhos CAD da vista de planta de cada edifício, o Autodesk AutoCAD foi usado para desenvolver uma EXTRAÇÃO DE DADOS para exportar as anotações das salas e os respectivos locais de coordenadas para um arquivo de planilha. Deve-se observar que alguns edifícios do campus têm 19 andares com 400 salas por andar. Esse arquivo foi limpo, classificado em "andares" e padronizado em um formato delimitado por vírgulas. Uma extensão personalizada do Trimble SketchUp (etapa 1) foi desenvolvida para importar essas informações em um desenho 3D do SketchUp.
As vistas da planta baixa foram então importadas para o SketchUp e orientadas adequadamente. As portas não eram objetos CAD padronizados nos desenhos fornecidos, portanto, outra extensão do SketchUp (etapa 2) foi desenvolvida de forma personalizada para identificar e colocar uma variedade de objetos de porta padronizados no modelo do SketchUp. Em seguida, as vistas de planta foram convertidas em "perfis" limpos usando uma variedade de ferramentas, técnicas e plugins do SketchUp. Além do produto SketchUp padrão, foram utilizadas as ferramentas do Trimble Extension Warehouse, que incluem CleanUp, Edge Tools, Selection Toys e Architect Tools desenvolvidas por Thomas Thomassen. O objetivo desse exercício foi preencher os espaços dentro da geometria da parede CAD com as "faces" do SketchUp e criar polígonos 2D sólidos que representassem a geometria da parede. Essa etapa foi, de longe, a mais demorada, mas com o uso dessas técnicas, uma visualização de planta relativamente grande (por exemplo, 400 cômodos, 200.000 pés quadrados) pôde ser criada em 2 a 3 horas. Os polígonos 2D foram então extrudados para criar uma representação básica da geometria interna em 3D.
Além disso, uma rede básica de circulação ao longo dos principais corredores do edifício foi desenhada no SketchUp. Outra série de extensões do SketchUp foi desenvolvida para automatizar a "conexão" desses caminhos principais com portas e cômodos em todo o edifício (etapas 3 a 7).
Por fim, essa geometria foi exportada por meio de uma extensão personalizada do SketchUp (etapa 8) para um arquivo de planilha eletrônica, anotando a definição, o nome e a localização do objeto e, para os links gerados, o objeto e os vértices iniciais e finais. Esses dados foram então importados para um modelo Simio usando um add-in fornecido pela LOGIO.
Etapas de processo e fluxo de trabalho semelhantes são usados para desenvolver a visualização de todo o campus. Um desenho CAD de todo o campus foi usado como base para os contornos dos edifícios. A massa de cada edifício foi aproximada a partir desses contornos e detalhes relativamente pequenos foram adicionados com base em observações físicas para transmitir uma sensação do ambiente do campus. A rede viária do campus e dos arredores, bem como uma parte da rede de pedestres, foram obtidas de uma combinação de documentos de planejamento mestre do NIH e de uma consulta de dados do OpenStreetMap via Overpass Turbo.
Usando esses métodos, a equipe do projeto conseguiu atingir a meta de produzir um modelo 3D que fornecesse um nível de detalhe suficiente para visualizar e simular o movimento dos ocupantes em uma instalação do campus do NIH e o movimento de pessoas e tráfego no ambiente do campus. Os métodos de fluxo de trabalho e os scripts da API do SketchUp aproveitaram os dados limitados disponíveis nos layouts 2D para eliminar muitas das etapas repetidas e demoradas, caso os recursos do modelo fossem desenvolvidos individualmente. Para o complexo de 18 andares do NIH Clinical Center, com 3,2 milhões de pés quadrados, que foi modelado, isso resultou em uma economia de tempo de centenas de horas. A rede rodoviária do campus, usando dados do OpenStreetMap, pode ser criada em poucos minutos e é menos propensa a erros, em comparação com vários dias de rastreamento manual de uma imagem aérea.
No decorrer desse projeto, reconheceu-se que as geometrias resultantes do SketchUp também poderiam ser utilizadas em muitos aplicativos de mecanismos de jogos que incluem física, detecção de colisões e avatares controlados por jogadores e objetos que não são jogadores. Embora as técnicas tenham sido desenvolvidas especificamente para um modelo Simio, muitas delas podem ser aplicadas de forma mais ampla e genérica. Os scripts rubi do SketchUp, ou alguma variação deles, por exemplo, podem ser escritos em conformidade com os padrões do Trimble Extension Warehouse e disponibilizados a todos os usuários do SketchUp.
As organizações do setor privado que estiverem interessadas em buscar colaboração ou licenciamento dessas tecnologias devem entrar em contato com os autores, e os acordos apropriados podem ser organizados por meio do NIH Office of Intramural Research, Office of Technology Transfer.
A equipe do OQM gostaria de agradecer à liderança do NIH e do ORS/ORF e aos vários funcionários que apoiaram este projeto.