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i3dm，即 Instanced 3D Model，实例三维模型的意思。
诸如树木、路灯、路边的垃圾桶、长椅等具有明显 重复 特征的数据。这类数据用得较少（笑，现在都喜欢搞BIM、倾斜摄影、精模、白模等）
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转载请规范化转载。出处：@秋意正寒 https://www.cnblogs.com/onsummer/p/13252897.html
瓦片文件二进制布局（文件结构）
与 b3dm 一致，文件头多了个属性。
1. 文件头：32byte
i3dm的文件头有8个属性，前7个与b3dm是一样的。
| 属性的官方名称 |
字节长 |
类型 |
含义 |
magic |
4 |
string（或char[4]） |
该瓦片文件的类型，在i3dm中是 "i3dm" |
version |
4 |
uint32 |
该瓦片的版本，目前限定是 1. |
byteLength |
4 |
uint32 |
该瓦片文件的文件大小，单位：byte |
featureTableJSONByteLength |
4 |
uint32 |
要素表的JSON文本（二进制形式）长度 |
featureTableBinaryByteLength |
4 |
uint32 |
要素表的二进制数据长度 |
batchTableJSONByteLength |
4 |
uint32 |
批量表的JSON文本（二进制形式）长度 |
batchTableBinaryByteLength |
4 |
uint32 |
批量表的二进制数据长度 |
gltfFormat |
4 |
uint32 |
gltf在i3dm瓦片中存在的形式 |
其中，前7个和b3dm意义一样，不做解释。
第8个，gltfFormat 只有两个值：0和1.
0，则位于 i3dm 瓦片文件最后的 gltf 内容是一个 uri，指向gltf的数据内容（可能是Base64 DataURL，也可能是其他地方的地址，笔者没见过...）
1，则位于 i3dm 瓦片文件最后的 gltf 内容是 二进制的 glb，大多数情况见的是这个。
默认情况，gltf 是 y 轴朝上，3dTiles 是z轴朝上，需要坐标转换。
2. 要素表
在上篇，有介绍到要素表存在 全局属性 和 要素属性。在 i3dm 中，这对概念就能得到很好的解释。
① 要素表的全局属性
| 属性名 |
数据类型 |
描述 |
是否必须 |
| INSTANCES_LENGTH |
uint32 |
instance的个数 |
是 |
| RTC_CENTER |
float32[3] |
如果坐标是相对坐标，那么相对中心由此属性给出 |
否 |
| QUANTIZED_VOLUME_OFFSET |
float32[3] |
量化空间范围体的偏移量 |
否，与要素属性中的POSITION_QUANTIZED 共存亡 |
| QUANTIZED_VOLUME_SCALE |
float32[3] |
量化空间范围体的缩放比例 |
否，与要素属性中的POSITION_QUANTIZED 共存亡 |
| EAST_NORTH_UP |
boolean |
如果这个属性值是true，而且每个实例的方向没有定义，那么每个实例将默认指向WGS84椭球的正东、正北方向。 |
否 |
第一第二个能与 b3dm 中的 BATCH_LENGTH 和 RTC_CENTER 类比来理解，就不解释了。
最后一个属性指示当前 i3dm 瓦片的坐标轴朝向。
下列要着重介绍这个所谓的 QUANTIZED_VOLUME，即 量化空间范围体。
量化空间范围体
这个词“量化空间范围体”是我自己意译的。
每个瓦片，都有它自己的空间范围，为了节约数据占用，可以使用相对坐标来记录每个 instance 的位置，也即记录全局属性中的 RTC_CENTER 属性。
但是，即便用了相对坐标，instance 的坐标值仍然是 FLOAT 类型，占 4字节。
假设，存在一个矩形空间，它的左下角点的坐标是 (x, y, z)，将矩形空间按 \(2^{16}\) 等分其 x、y、z 三个方向，定义矩形空间的三条边长对应瓦片本身的坐标空间的缩放比例为 (ScaleX, ScaleY, ScaleZ)，如下图所示：
这样，被细分出来的每一个 “小矩形”，都有它自己在这个矩形空间的量化坐标，因为 x、y、z 三个方向被分割成了 \(2^{16}\) 块，我们可以使用 uint16 类型的数值来记录坐标，这样每个数字只占了 16bit，也即 2byte，比 FLOAT 的4byte 小了一倍，对于顶点数据的压缩十分具有价值。
那么，如何将 (16464, 2172, 63312) 这个量化的坐标映射回瓦片原本的坐标呢？参考公式：
\(\vec{Position} = Scale * \displaystyle\frac{\vec{PositionQuantized}}{65535} + \vec{Offset}\)
即量化坐标 PositionQuantized 各个坐标分量乘上缩放因子（ Scale / 65535 ），然后加偏移坐标即可。
三个方向的缩放因子 QUANTIZED_VOLUME_SCALE:float[3] 和 偏移量 QUANTIZED_VOLUME_OFFSET:float[3] 作为全局属性写在要素表JSON中。
如果这两个全局属性未定义，则 逐要素属性中的 POSITION_QUANTIZED 这个量化坐标也不会存在，即使用原有的 float 类型坐标记法。
需要注意的是，量化坐标和普通坐标只能二选一，如果都不存在，那么这个 i3dm 瓦片就不会被渲染。
看到这，是否能理解“要素表的全局属性是对于整个瓦片文件而言”这句话了呢？
② 要素表的(逐)要素属性
| 属性名称 |
数据类型 |
描述 |
是否必须 |
| POSITION |
float32[3] |
模型实例的坐标 |
是，与POSITION_QUANTIZED二选一 |
| POSITION_QUANTIZED |
uint16[3] |
量化空间范围体内的模型实例坐标 |
是，与POSITION二选一 |
| NORMAL_UP |
float32[3] |
模型上方向向量 |
否，与NORMAL_RIGHT共存亡 |
| NORMAL_RIGHT |
float32[3] |
模型右方向向量，必须与up向量正交 |
否，与NORMAL_UP共存亡 |
| NORMAL_UP_OCT32P |
uint16[2] |
模型上方向向量，32位精度八进制编码 |
否，与NORMAL_RIGHT_OCT32P共存亡 |
| NORMAL_RIGHT_OCT32P |
uint16[2] |
模型右方向向量，必须与up向量正交，32位精度8进制编码 |
否，与NORMAL_UP_OCT32P共存亡 |
| SCALE |
float32 |
该 instance 对于 gltf 的缩放比例 |
否 |
| SCALE_NON_UNIFORM |
float32[3] |
该 instance 在三个方向上的缩放比例 |
否 |
| BATCH_ID |
uin8/uint16(默认)/uint32 |
用于在批量表里检索数据用的batchId |
否 |
当 i3dm 瓦片中逐个 instance 的POSITION 被定义时，量化坐标 POSITION_QUANTIZED 就不应存在，反之亦然。
接下来四个方向向量属性（法线）NORMAL_UP、NORMAL_RIGHT 和 NORMAL_UP_OCT32P、NORMAL_RIGHT_OCT32P 也是一对反依赖的逐要素属性。
SCALE 属性定义了当前要素（instance或实例）对使用的 gltf 模型的缩放比例。
SCALE_NON_UNIFORM 属性与 SCALE 属性差不多，只不过是在三个方向上分别不同的缩放比例。
BATCH_ID，是当前要素（instance或实例）的 id 号，将 要素 与 批量表中的属性 二者联系起来。
个人觉得，应该叫 INSTANCE_ID 更合适一些？
默认方向
如果不给定要素属性中与方向有关的向量时，每个实例的朝向有一个默认值：在WGS84椭球上，上方向指向正北，右方向指向正东。
③ 要素表的JSON
上述所有属性全部会记录在要素表的 JSON 中，对于 全局属性，其值记录在 JSON 中，对于其要素属性，因为要素（即instance）很多的时候写在JSON中体积会变大，所以使用 JSON引用要素表二进制数据体 的形式。
下列是一个要素表的JSON：
{
INSTANCES_LENGTH : 4, // 有4个实例
POSITION : {
byteOffset : 0 // POSITION的值从ftBinary的第0字节起开始计算
}
}
读者不妨回顾上一篇，b3dm的要素表JSON，并未出现有对要素表体引用的属性，在这里出现了：POSITION，它从要素表体的第 0 个字节开始记录数据。
而 POSITION 这个逐要素（实例、instance）属性的定义，早已在上文提及，即三个 FLOAT 类型数字为一组，一共 INSTANCES_LENGTH 组的数据，记录在要素表体。这是 instance 坐标数据，写在 JSON 中虽然没问题，但是会造成空间浪费，以二进制形式记录会比较划算。
④ 要素表体
要素表JSON中引用的二进制数据均顺次记录在此。
3. 批量表
批量表与 b3dm 的一致，均为 JSON 记录属性元数据，批量表体记录属性具体数据。此处不再举例。
4. 要素举例说明
此部分参考官方文档。
① 仅有 POSITION 的 i3dm 瓦片
var featureTableJSON = {
INSTANCES_LENGTH : 4, // 有4个实例
POSITION : {
byteOffset : 0 // POSITION的值从ftBinary的第0字节起开始计算
}
};
var featureTableBinary = new Buffer(new Float32Array([
0.0, 0.0, 0.0,
1.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1.0,
1.0, 0.0, 1.0
]).buffer);
使用 JavaScript 语言记录了 要素表JSON，以及要素表二进制数据（以ES6 TypedArray 形式）。
② 使用量化位置与八进制方向向量
var featureTableJSON = {
INSTANCES_LENGTH : 4, // 有4个实例
QUANTIZED_VOLUME_OFFSET : [-250.0, 0.0, -250.0],
QUANTIZED_VOLUME_SCALE : [500.0, 0.0, 500.0],
POSITION_QUANTIZED : {
byteOffset : 0
},
NORMAL_UP_OCT32P : {
byteOffset : 24
},
NORMAL_RIGHT_OCT32P : {
byteOffset : 40
}
};
var positionQuantizedBinary = new Buffer(new Uint16Array([
0, 0, 0,
65535, 0, 0,
0, 0, 65535,
65535, 0, 65535
]).buffer);
var normalUpOct32PBinary = new Buffer(new Uint16Array([
32768, 65535,
32768, 65535,
32768, 65535,
32768, 65535
]).buffer);
var normalRightOct32PBinary = new Buffer(new Uint16Array([
65535, 32768,
65535, 32768,
65535, 32768,
65535, 32768
]).buffer);
var featureTableBinary = Buffer.concat([positionQuantizedBinary, normalUpOct32PBinary, normalRightOct32PBinary]);
规定了全局属性 QUANTIZED_VOLUME_OFFSET 和 QUANTIZED_VOLUME_SCALE，规定了量化坐标 POSITION_QUANTIZED、八进制上方向和右方向向量NORMAL_UP_OCT32P、NORMAL_RIGHT_OCT32P 在要素表体中的起始偏移值。
于是，使用三个 TypedArray 构造的 Buffer 对象，再拼接在一起，即要素表体 featureTableBinary。
5. 字节对齐与编码端序
与b3dm里写的一致，可以回看：https://www.cnblogs.com/onsummer/p/13252896.html
同样，这部分内容与b3dm篇章内介绍的一致，会在后续文章内介绍。
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