Перед началом статьи
АГР - архитектурно-градостроительные решения
Актуальные требования Москомархитектуры для разработки полигональных моделей для оформления свидетельства об утверждении АГР ОКС
Основное ПО для разработки полигональных моделей в BIM ENVELOP — Blender
НПМ — низкополигональная модель
ВПМ — высокополигональная модель
Актуальные требования Москомархитектуры для разработки полигональных моделей для оформления свидетельства об утверждении АГР ОКС
Основное ПО для разработки полигональных моделей в BIM ENVELOP — Blender
НПМ — низкополигональная модель
ВПМ — высокополигональная модель
ВВЕДЕНИЕ
Почему создание низко- и высокополигональных моделей АГР — это сложнее, чем кажется
Создание низко- и высокополигональных моделей для согласования АГР — это не просто моделирование. Это точная работа с большим объёмом требований, проверок и нюансов. Мы рано поняли: без системного подхода здесь не обойтись. И начали с самого важного — построения качественной системы аудита моделей.
На каждом этапе моделирования специалист сталкивается с жёсткими требованиями: по качеству, по детализации, по объему данных. И далеко не всегда можно взять готовую BIM-модель и просто «переделать» её под нужды АГР. Часто из-за высокого количества полигонов такая модель просто не пройдет проверку. Стандартные же текстуры зачастую не подходят — они недостаточно детальны или не соответствуют утверждённым требованиям.
Но это только часть вызова.
Те, кто хоть раз вручную проверял низко- и высокополигональные модели АГР, прекрасно знают, как много скрытых ошибок может быть даже в идеальной на первый взгляд 3D-модели. Некорректные названия текстурных карт, пересечения полигонов (коллизии), нарушение плотности текстур, неверная раскладка UDIM, ошибки в заполнении атрибутов GeoJSON — список можно продолжать долго. А каждая такая ошибка — это дополнительные часы и дни на ручную проверку и доработку.
Особенно непросто работать с проектами нестандартной геометрии. Любое исправление может «потянуть за собой» другие проблемы. Поэтому после каждой правки модель приходилось перепроверять заново. И так — итерация за итерацией.
Этот путь мы прошли много раз.
Зато сегодня именно этот накопленный опыт позволяет нам быстро выявлять и устранять ошибки уже на ранних этапах. Мы глубоко понимаем стандарты качества НПМ и ВПМ, знаем все типовые и нетиповые ошибки, умеем их прогнозировать и предотвращать. А самое главное — у нас есть выстроенные методики, на базе которых мы уже можем эффективно автоматизировать большую часть рутинных проверок.
Без глубокого практического опыта никакая автоматизация не работает. Мы прошли этот путь сами — и именно поэтому умеем гарантировать качество.
Создание низко- и высокополигональных моделей для согласования АГР — это не просто моделирование. Это точная работа с большим объёмом требований, проверок и нюансов. Мы рано поняли: без системного подхода здесь не обойтись. И начали с самого важного — построения качественной системы аудита моделей.
На каждом этапе моделирования специалист сталкивается с жёсткими требованиями: по качеству, по детализации, по объему данных. И далеко не всегда можно взять готовую BIM-модель и просто «переделать» её под нужды АГР. Часто из-за высокого количества полигонов такая модель просто не пройдет проверку. Стандартные же текстуры зачастую не подходят — они недостаточно детальны или не соответствуют утверждённым требованиям.
Но это только часть вызова.
Те, кто хоть раз вручную проверял низко- и высокополигональные модели АГР, прекрасно знают, как много скрытых ошибок может быть даже в идеальной на первый взгляд 3D-модели. Некорректные названия текстурных карт, пересечения полигонов (коллизии), нарушение плотности текстур, неверная раскладка UDIM, ошибки в заполнении атрибутов GeoJSON — список можно продолжать долго. А каждая такая ошибка — это дополнительные часы и дни на ручную проверку и доработку.
Особенно непросто работать с проектами нестандартной геометрии. Любое исправление может «потянуть за собой» другие проблемы. Поэтому после каждой правки модель приходилось перепроверять заново. И так — итерация за итерацией.
Этот путь мы прошли много раз.
Зато сегодня именно этот накопленный опыт позволяет нам быстро выявлять и устранять ошибки уже на ранних этапах. Мы глубоко понимаем стандарты качества НПМ и ВПМ, знаем все типовые и нетиповые ошибки, умеем их прогнозировать и предотвращать. А самое главное — у нас есть выстроенные методики, на базе которых мы уже можем эффективно автоматизировать большую часть рутинных проверок.
Без глубокого практического опыта никакая автоматизация не работает. Мы прошли этот путь сами — и именно поэтому умеем гарантировать качество.
Этап 1 — Чек-лист: база любой проверки
С самого начала мы понимали: разработку системы проверки нужно начинать параллельно с развитием компетенций. И фундаментом стал детальный чек-лист аудита полигональных моделей. (рис.1).
Рис.1 - чек-лист контроля качества НПМ и ВПМ
В его основу легли требования Москомархитектуры, которые мы дополнили практическими комментариями: что именно нужно сделать в конкретной программе, чтобы пройти тот или иной пункт проверки. Это позволило сразу выстроить понятный алгоритм действий для наших специалистов.
Со временем чек-лист дополнялся: на практике выявлялись как разовые ошибки, так и повторяющиеся проблемы — например:
- щели и разрывы в геометрии;
- дублирование полигонов;
- ошибки наложения текстур;
- проблемы в UDIM-развёртках;
- нарушения в заполнении атрибутов GeoJSON и другие (рис.2).
В итоге у нас появился не просто список требований, а полноценный внутренний стандарт качества НПМ и ВПМ. Такой подход позволяет уже в процессе моделирования заранее учитывать возможные ошибки и снижать их количество ещё до проверки.
Но при этом сама проверка всё равно оставалась ресурсоёмкой — даже при наличии чек-листа..
Рис.2 - внутренний стандарт качества НПМ и ВПМ
Этап 2 — Подключение Sintez Checker: автоматизация рутинных проверок
Чтобы снизить нагрузку на специалистов и ускорить процесс, мы начали использовать специализированный плагин для Blender — Sintez Checker.
Данная надстройка предназначена для проверки низко- и высокополигональных моделей АГР по актуальным требованиям Москомархитектуры в Blender. Благодаря автоматическим проверкам снижается риск ошибки из-за человеческого фактора при аудите.
Важно понимать: автоматизация не заменяет эксперта, но позволяет автоматизировать рутинные этапы и высвободить время на действительно важные задачи, например проверки соответствия модели буклету АГР.
Ниже — несколько реальных примеров, где плагин значительно упростил работу на наших проектах.
1. Автоматическая проверка точки отсчёта
На первый взгляд — простая задача. Но в сложных проектах корректно определить центр объекта вручную требует времени и внимания. Приходится вручную выбирать отдельные грани и ориентироваться визуально. Плагин помогает:
Данная надстройка предназначена для проверки низко- и высокополигональных моделей АГР по актуальным требованиям Москомархитектуры в Blender. Благодаря автоматическим проверкам снижается риск ошибки из-за человеческого фактора при аудите.
Важно понимать: автоматизация не заменяет эксперта, но позволяет автоматизировать рутинные этапы и высвободить время на действительно важные задачи, например проверки соответствия модели буклету АГР.
Ниже — несколько реальных примеров, где плагин значительно упростил работу на наших проектах.
1. Автоматическая проверка точки отсчёта
На первый взгляд — простая задача. Но в сложных проектах корректно определить центр объекта вручную требует времени и внимания. Приходится вручную выбирать отдельные грани и ориентироваться визуально. Плагин помогает:
- точно определить положение точки;
- показать отклонение по каждой оси в процентах;
- быстро выявить расхождения без лишней ручной работы (рис.3).
Рис.3 - Проверка нахождения объекта в нулевых координатах
2. Проверка коллизий и геометрических дефектов
Коллизии — одна из самых частых и трудоёмких проблем. Sintez Checker автоматически определяет:
- пересечения геометрии;
- невыпуклые элементы;
- незамкнутые объекты, которые визуально сложно сразу распознать.
В одном из проектов плагин выявил более 100 коллизий, которые вручную пришлось бы искать несколько часов и более (рис.4).
При этом, когда вы передвигаете одну коллизию, не исключён вариант, что она заденет другую.
В результате приходится заново всё перепроверять вручную и перезадавать зависимости. С помощью плагина эта задача решается в разы быстрее и с гораздо меньшим риском.
Рис.4 - Проверка пересечения коллизий
3. Проверка наименований текстур и материалов
В крупных проектах с множеством UDIM-развёрток легко допустить ошибку в наименовании. Плагин помогает отследить:
- некорректные названия;
- дублирующиеся или конфликтующие имена;
- несоответствия путей подключения текстур;
- ошибки плотности текстур (рис.5).
Был случай, когда в UDIM-развёртке одна из текстур не отображалась. Причина оказалась неожиданной — в наименовании была лишняя точка. Казалось бы, мелочь. Но именно такие нюансы способны серьёзно замедлить работу.
Sintez Checker позволяет выявлять подобные ошибки до того, как они приведут к задержкам.
Рис.5 - Проверка плотности текстур
4. Учёт различий между ВПМ и НПМ
Важное преимущество плагина — он учитывает различия в проверках высоко- и низкополигональных моделей, позволяя гибко адаптировать процесс аудита под каждый конкретный тип модели, не создавая универсальные (и, как правило, неэффективные) подходы (рис.6).
Рис.6 - Сравнение процесса проверки и требований к НПМ и ВПМ
Постоянная связь с разработчиками — ещё один важный фактор
Мы неоднократно общались с разработчиками Sintez Checker по различным вопросам.
И важно отметить: обратная связь — на высоком уровне.
Разработчики быстро реагируют, стараются помочь решить проблему.
В одном из проектов благодаря совместной работе удалось оперативно устранить ошибку с некорректным прочтением наименований. Многие наши предложения уже внесены в дорожную карту развития плагина.
Такой живой диалог позволяет нам уверенно использовать инструмент, зная, что он развивается с учётом реальных задач специалистов.
И важно отметить: обратная связь — на высоком уровне.
Разработчики быстро реагируют, стараются помочь решить проблему.
В одном из проектов благодаря совместной работе удалось оперативно устранить ошибку с некорректным прочтением наименований. Многие наши предложения уже внесены в дорожную карту развития плагина.
Такой живой диалог позволяет нам уверенно использовать инструмент, зная, что он развивается с учётом реальных задач специалистов.
Автоматизация — усиление эксперта, а не замена
Важно подчеркнуть: ни один плагин не заменит знания специалиста.
Он не может понять всех деталей конкретного проекта и сказать, как лучше сделать.
Необходимо иметь компетенции, чтобы провести анализ требующихся исправлений, а также проверить корректность работы плагина, так как любая программа может иногда ошибаться и нуждаться в доработках.
Именно поэтому плагин автоматизирует около 80 из 200 проверок, остальные этапы требуют профессиональной оценки и опыта специалистов.
Он не может понять всех деталей конкретного проекта и сказать, как лучше сделать.
Необходимо иметь компетенции, чтобы провести анализ требующихся исправлений, а также проверить корректность работы плагина, так как любая программа может иногда ошибаться и нуждаться в доработках.
Именно поэтому плагин автоматизирует около 80 из 200 проверок, остальные этапы требуют профессиональной оценки и опыта специалистов.
Но даже эта частичная автоматизация снимает с нас большую часть повторяющихся рутинных операций и позволяет сосредоточиться на главном — создании точной и качественной модели.
Автоматизация подобных этапов уже давно вышла за рамки модного тренда — сегодня это объективная необходимость при современных требованиях к скорости, точности и качеству 3D-моделирования.
Например, на одном из крупных проектов благодаря применению Sintez Checker мы сэкономили более 12 часов только на финальной итерации аудита. Это уже даёт реальный эффект в сроках и качестве работы.
Автоматизация подобных этапов уже давно вышла за рамки модного тренда — сегодня это объективная необходимость при современных требованиях к скорости, точности и качеству 3D-моделирования.
Например, на одном из крупных проектов благодаря применению Sintez Checker мы сэкономили более 12 часов только на финальной итерации аудита. Это уже даёт реальный эффект в сроках и качестве работы.
Выводы
Автоматизация рутинных задач — это не просто модный тренд, а необходимость в современных условиях. Но для этого нужна правильная основа: опыт, стандарты, понимание процессов.
Мы прошли этот путь сами — от ручных проверок до продвинутой гибридной системы контроля качества полигональных моделей. Именно это позволяет нам сегодня гарантировать стабильный и высокий результат нашим клиентам.
Мы прошли этот путь сами — от ручных проверок до продвинутой гибридной системы контроля качества полигональных моделей. Именно это позволяет нам сегодня гарантировать стабильный и высокий результат нашим клиентам.
#АГР #Низкополигональная модель АГР #Высокополигональная модель АГР #3D-модель АГР #Москомархитектура
