石 敏,孫 科,,毛天露,鄭 玲
面向智能交通系統(tǒng)的仿真路網(wǎng)快速建模方法
石 敏1,孫 科1,2,毛天露2,鄭 玲1
(1. 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,北京 102206;2.中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所,北京 100190)
提出了一種面向智能交通系統(tǒng)的仿真路網(wǎng)模型,與傳統(tǒng)路網(wǎng)模型相比,增強(qiáng)了幾何表達(dá)和拓?fù)浔磉_(dá)能力,同時(shí)其上可附著豐富的交通屬性數(shù)據(jù),能夠滿足精細(xì)化智能交通仿真的需求。在此基礎(chǔ)上,研究了一種路網(wǎng)數(shù)據(jù)遷移方法,從現(xiàn)有電子地圖快速提取并構(gòu)建面向智能交通系統(tǒng)的道路路網(wǎng)。通過對(duì)幾何精確性、拓?fù)渫陚湫院徒8咝缘臏y(cè)試表明,該路網(wǎng)模型及其建模方法,提高了交通仿真基礎(chǔ)路網(wǎng)建模的效率,降低了建模成本,為智能交通仿真的廣泛應(yīng)用提供了高效、可靠的道路數(shù)據(jù)來源。
智能交通系統(tǒng);路網(wǎng)建模;電子地圖;數(shù)據(jù)遷移
交通仿真作為智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation system)應(yīng)用的重要分析和評(píng)估手段,已廣泛應(yīng)用于城市道路規(guī)劃、交通理論研究、交通管理方案評(píng)價(jià)、交通控制優(yōu)化配時(shí)等諸多方面[1-6]。交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)是智能交通仿真的基礎(chǔ),仿真車輛通過識(shí)別路網(wǎng)數(shù)據(jù)中的幾何、屬性和拓?fù)涞刃畔ⅲ瓿裳剀嚨佬羞M(jìn)、換道、通過路口等等一系列的時(shí)序運(yùn)動(dòng)仿真。交通仿真中的路網(wǎng)數(shù)據(jù),是對(duì)現(xiàn)實(shí)道路路網(wǎng)的數(shù)學(xué)抽象與規(guī)范化描述,是可被計(jì)算機(jī)識(shí)別的虛擬道路網(wǎng)絡(luò)。智能交通仿真路網(wǎng)如圖1所示。
圖1 智能交通仿真路網(wǎng)示意圖
構(gòu)建仿真路網(wǎng)也是智能交通仿真中最為耗時(shí)的部分,因?yàn)榉抡媛肪W(wǎng)的構(gòu)造涉及2個(gè)關(guān)鍵問題:①仿真路網(wǎng)應(yīng)具備一定的精確度,能夠反映出真實(shí)路網(wǎng)的幾何形態(tài)[7-8];②仿真路網(wǎng)應(yīng)該充分表達(dá)路網(wǎng)的拓?fù)湟?guī)則。目前大部分的交通仿真系統(tǒng)側(cè)重于復(fù)雜的仿真功能的實(shí)現(xiàn),僅提供簡(jiǎn)單的路網(wǎng)建模工具,且使用起來比較麻煩,需要以節(jié)點(diǎn)和路段為基本操作單位,逐點(diǎn)逐段地進(jìn)行編輯,缺乏對(duì)大規(guī)模路網(wǎng)幾何及復(fù)雜拓?fù)潢P(guān)系快速建模能力[9],導(dǎo)致建立大型仿真路網(wǎng)效率低下。文獻(xiàn)[10]提出了從AutoCAD地圖提取路網(wǎng)幾何和拓?fù)湫畔?,進(jìn)而生成仿真基礎(chǔ)路網(wǎng)的方法,一定程度上提高了建模速度,且生成的路網(wǎng)與原地圖幾何精度一致,但其本質(zhì)依舊是純手工編輯,時(shí)間效率堪憂。文獻(xiàn)[11]提出了一種從電子地圖生成Paramics仿真路網(wǎng)地圖的方法,能夠快速建立Paramics仿真路網(wǎng),但適配性、通用性欠佳,無法滿足其他仿真軟件的需求。
近些年來,各種電子地圖軟件、服務(wù)層出不窮,電子地圖產(chǎn)業(yè)鏈及應(yīng)用已經(jīng)比較成熟。國(guó)外代表性的如GoogleMap、OpenStreetMap、Tele Atlas和Zenrin。國(guó)內(nèi)代表性的有四維圖新、高德地圖、百度地圖等。電子地圖基礎(chǔ)路網(wǎng)數(shù)據(jù)具有相當(dāng)高的精確度,能夠?yàn)檐囕v、行人等提供準(zhǔn)確的導(dǎo)航信息?;诖耍瑸檫M(jìn)一步提高智能交通仿真中基礎(chǔ)路網(wǎng)數(shù)據(jù)建模的效率,同時(shí)考慮現(xiàn)有豐富的電子地圖資源,本文提出一種數(shù)據(jù)遷移方法,可實(shí)現(xiàn)電子地圖路網(wǎng)到智能交通仿真路網(wǎng)的快速遷移。首先,分析了電子地圖路網(wǎng)和仿真路網(wǎng)的共性和差異,提出一種通用的仿真路網(wǎng)結(jié)構(gòu)定義,然后借助現(xiàn)有電子地圖資源,快速地交互式建立仿真路網(wǎng)的幾何信息,全自動(dòng)的建立路網(wǎng)拓?fù)湫畔?,?shí)現(xiàn)從電子地圖路網(wǎng)數(shù)據(jù)到仿真路網(wǎng)的快速轉(zhuǎn)換。最后,在仿真軟件SUMO上的試驗(yàn)結(jié)果表明,此方法能夠?qū)崿F(xiàn)仿真路網(wǎng)快速、精確地生成。
電子地圖中的路網(wǎng)和交通仿真路網(wǎng)都能承載仿真車輛在其上運(yùn)動(dòng),兩者的路網(wǎng)基礎(chǔ)元素有一定的重合,主要差別在于對(duì)路網(wǎng)幾何和拓?fù)湫畔⒚枋龅募?xì)致程度不同。因此通過分析2種路網(wǎng)所含有的共性與差異,可以清晰得出電子地圖路網(wǎng)數(shù)據(jù)到智能交通仿真路網(wǎng)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換關(guān)系。
電子地圖按照?qǐng)D層來組織地圖的特征數(shù)據(jù),每個(gè)圖層包含了整個(gè)地圖的不同方面,多個(gè)圖層疊加在一起形成了一幅包括方方面面的整幅地圖。地圖中路網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在路網(wǎng)圖層中,電子地圖路網(wǎng)的基礎(chǔ)組成元素是:路段節(jié)點(diǎn)(Node)和路段(Link)。路段是單側(cè)車行道的集合,路段節(jié)點(diǎn)是路段中交通組織發(fā)生變化處的斷點(diǎn)。路段和路段節(jié)點(diǎn)相互連接構(gòu)成了整個(gè)路網(wǎng)。電子地圖路網(wǎng)如圖2所示。
圖2 電子地圖路網(wǎng)實(shí)例
交通仿真路網(wǎng)主體依舊采用路段(Link)和路段節(jié)點(diǎn)(Node)結(jié)構(gòu)表示,并且其路段和路段節(jié)點(diǎn)與電子地圖中的路段和路段節(jié)點(diǎn)含義一致。但在幾何表達(dá)上,其路段增加了幾何坐標(biāo)點(diǎn)和車道(Lane)描述:幾何坐標(biāo)點(diǎn)是路段的形狀點(diǎn),對(duì)于非直線路段幾何坐標(biāo)點(diǎn)可以更細(xì)致的反映路段的彎曲度;增加車道信息可以更好地描述路段交通屬性、路段連接以及路段形狀。在拓?fù)浔磉_(dá)上,采用連接器(Connection)描述路段與路段之間、車道與車道之間的連通轉(zhuǎn)向關(guān)系。路網(wǎng)數(shù)據(jù)以xml樹的形式分別存儲(chǔ)在相關(guān)文件中。交通仿真路網(wǎng)如圖3所示。
圖3 仿真路網(wǎng)實(shí)例
由圖3可知,交通仿真路網(wǎng)應(yīng)該能夠反映出真實(shí)路網(wǎng)的幾何形態(tài),主要體現(xiàn)在路網(wǎng)中路段的光滑度、所含車道數(shù)等信息的細(xì)致表達(dá);另一方面,仿真路網(wǎng)應(yīng)該充分表達(dá)路網(wǎng)拓?fù)湟?guī)則,包括路段、車道之間的連接轉(zhuǎn)向關(guān)系。電子地圖中路網(wǎng)的基本元素包含于交通仿真路網(wǎng)中,可以轉(zhuǎn)換成仿真路網(wǎng)的基礎(chǔ)及其有利條件,但其幾何信息描述較為粗糙,未涉及到車道級(jí)的描述;并且缺乏對(duì)路網(wǎng)細(xì)致拓?fù)湫畔⒌挠行П磉_(dá),難以直接應(yīng)用于仿真基礎(chǔ)路網(wǎng)。電子地圖路網(wǎng)與交通仿真路網(wǎng)基礎(chǔ)元素對(duì)比如圖4所示,圖中藍(lán)色圓圈代表電子地圖路網(wǎng)基礎(chǔ)元素集合,綠色圓圈代表交通仿真路網(wǎng)基礎(chǔ)元素集合。
圖4 電子地圖路網(wǎng)與仿真路網(wǎng)基礎(chǔ)元素關(guān)系圖
本文通過擴(kuò)展電子地圖路網(wǎng)結(jié)構(gòu)來重新定義出一種適用于交通仿真的基礎(chǔ)路網(wǎng)結(jié)構(gòu),以承接電子地圖路網(wǎng)數(shù)據(jù)與各交通仿真系統(tǒng)路網(wǎng)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。在此基礎(chǔ)上,利用幾何信息交互式生成技術(shù)以及道路拓?fù)湫畔⒆詣?dòng)化生成技術(shù),快速構(gòu)建滿足交通仿真需求的路網(wǎng)。
電子地圖路網(wǎng)采用的Node-Link模型簡(jiǎn)潔、緊湊,應(yīng)用范圍廣泛。但由于其表示過于簡(jiǎn)單,信息表達(dá)不充分,因此無法有效描述交通屬性信息。此外,其可移植性也較差。本文采用改進(jìn)的Node-Link數(shù)據(jù)模型來描述交通仿真路網(wǎng),增強(qiáng)了其轉(zhuǎn)向表達(dá)和幾何表達(dá)能力的同時(shí)確保其向上和向下的兼容性,滿足交通仿真的需求。
路網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及道路單元屬性可由圖5所示的UML圖表示。圖中可見物理拓?fù)銷ode和Link構(gòu)成了仿真路網(wǎng)的“骨架”,為路網(wǎng)提供在空間上的延展方向。
圖5 仿真路網(wǎng)設(shè)計(jì)UML圖
電子地圖路網(wǎng)與仿真路網(wǎng)都含有路段和路段節(jié)點(diǎn)信息可以直接進(jìn)行遷移,有利于整體路網(wǎng)的快速建模。但是仿真路網(wǎng)需要的幾何坐標(biāo)點(diǎn)、車道、轉(zhuǎn)向拓?fù)涞刃畔?,需要通過算法獲取或者通過用戶輸入進(jìn)行賦值。為了滿足精確和快速的路網(wǎng)建模要求,設(shè)計(jì)了交互式拾取路口點(diǎn)、設(shè)置路段車道數(shù)量并且自動(dòng)獲取路段中的幾何特征點(diǎn)的方法;針對(duì)電子地圖缺乏路網(wǎng)拓?fù)湫畔⒌挠行П硎觯O(shè)計(jì)相關(guān)算法自動(dòng)獲取。由電子地圖路網(wǎng)數(shù)據(jù)到交通仿真路網(wǎng)之間數(shù)據(jù)遷移的框架如圖6所示。
圖6 兩種路網(wǎng)數(shù)據(jù)遷移框架
幾何數(shù)據(jù)包括路段節(jié)點(diǎn)、路段、幾何坐標(biāo)點(diǎn),三者之間的關(guān)系如圖7所示。路網(wǎng)中描述這些點(diǎn)、線的關(guān)鍵信息就是其坐標(biāo)位置和有序?qū)ε帕?。通過在線電子地圖提供的接口,在各路段節(jié)點(diǎn)處打點(diǎn)并利用導(dǎo)航接口自動(dòng)獲取當(dāng)前路段包含的首末節(jié)點(diǎn)和其內(nèi)幾何坐標(biāo)點(diǎn),可快速生成、拾取路網(wǎng)中點(diǎn)的位置數(shù)據(jù);將其按照順序排列,便可快速獲得路網(wǎng)中的路段幾何線數(shù)據(jù)。在路網(wǎng)生成過程中,每完成一條完整道路中的點(diǎn)和線數(shù)據(jù)拾取,就將數(shù)據(jù)按順序存入數(shù)據(jù)庫(kù)的Point、Node、Link、Road表,循環(huán)完成整個(gè)路網(wǎng)中所有道路的點(diǎn)、線信息拾取,就可建立起整個(gè)路網(wǎng)的幾何數(shù)據(jù)。
圖7 路網(wǎng)幾何關(guān)系圖
在打點(diǎn)過程中,需要注意到可能因?yàn)槿斯ご螯c(diǎn)誤差導(dǎo)致不能準(zhǔn)確點(diǎn)擊同一個(gè)路段節(jié)點(diǎn),所以本系統(tǒng)設(shè)計(jì)了吸附工具,在打點(diǎn)時(shí)總是在當(dāng)前位置周圍框定一個(gè)經(jīng)緯度范圍:假設(shè)當(dāng)前打點(diǎn)的經(jīng)緯度位置為、,則框定的范圍表示為
系統(tǒng)遍歷已經(jīng)打過的每個(gè)路段節(jié)點(diǎn)的經(jīng)緯度信息(logi,latj),如果存在某個(gè)路段節(jié)點(diǎn)的經(jīng)緯度滿足(logi,latj)∈W,就令(x,y)=(logi,latj)。實(shí)現(xiàn)路段節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)糾偏的同時(shí)維持端點(diǎn)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的唯一性,既減少了數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的點(diǎn)數(shù)量,又提高了整個(gè)系統(tǒng)的可維護(hù)性,為以后的增刪改查操作提供了方便。幾何數(shù)據(jù)提取流程圖如圖8所示。
路網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)全自動(dòng)生成。依靠電子地圖提供的車輛導(dǎo)航功能,循環(huán)遍歷Node表中的每一個(gè)路段節(jié)點(diǎn),并依次遍歷與每一個(gè)節(jié)點(diǎn)相連的Link,確定當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的進(jìn)入路段(InLink)和離開路段(OutLink),之后取出數(shù)據(jù)庫(kù)中InLink和OutLink所分別對(duì)應(yīng)的Link長(zhǎng)度和,定義從InLink的起始節(jié)點(diǎn)(StartPointID)到OutLink的末尾節(jié)點(diǎn)(EndPointID)并且途徑當(dāng)前Node的路線總長(zhǎng)度為,然后利用地圖車輛導(dǎo)航接口將取出,如果滿足
其中,各變量長(zhǎng)度單位為“m”,可將此轉(zhuǎn)向關(guān)系存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中的Connection表中。拓?fù)鋽?shù)據(jù)提取流程圖如圖9所示。
在建立仿真路網(wǎng)的過程中,一些附著于道路、路段上的屬性信息可以直接設(shè)置和修改,而不必后期在仿真軟件中單獨(dú)查詢相關(guān)元素逐個(gè)進(jìn)行補(bǔ)全,加快了仿真路網(wǎng)的生成效率。這些信息包括:路段所含車道數(shù)、道路名稱、路段長(zhǎng)度、當(dāng)前路段是否禁行、當(dāng)前Node節(jié)點(diǎn)是否有紅綠燈控制等。
一方面,由于各種電子地圖采用經(jīng)緯度標(biāo)識(shí)坐標(biāo)點(diǎn),但研究者采用的坐標(biāo)系卻不盡相同,導(dǎo)致相同的路口點(diǎn)在不同的電子地圖中顯示的經(jīng)緯度位置有較大偏移,且偏移位置不規(guī)則;另一方面,交通仿真軟件在建模、展示路網(wǎng)時(shí)都采用直角坐標(biāo)系。因此需將以不同地理坐標(biāo)系下經(jīng)緯度表示的原始坐標(biāo)點(diǎn)集轉(zhuǎn)換成投影坐標(biāo)點(diǎn)集,也就是從基于不同坐標(biāo)系的地理坐標(biāo)到投影坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換。并且由于系統(tǒng)在計(jì)算路段長(zhǎng)度時(shí)對(duì)距離精度的要求較高,所以對(duì)于投影坐標(biāo)系的選擇也提出了相應(yīng)的要求。
本系統(tǒng)采用的方法是首先將所有的電子地圖的坐標(biāo)點(diǎn)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換到WGS-84坐標(biāo)系下表示, 再利用投影技術(shù)將地理坐標(biāo)映射到改良版的墨卡托直角坐標(biāo)系—UTM坐標(biāo)系下,完成坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。傳統(tǒng)的墨卡托投影(Mercator)將地球投影到一個(gè)圓柱上,地球切著圓柱的切線圓就是赤道線。該投影的結(jié)果是最接近赤道的地方,變形就越小,離赤道越遠(yuǎn),變形就越大,導(dǎo)致在遠(yuǎn)離赤道的區(qū)域計(jì)算路段距離因投影偏差被放大,造成距離計(jì)算不準(zhǔn)確。橫軸墨卡托投影(universal transverse mercator,UTM),是把傳統(tǒng)墨卡托投影的圓柱作旋轉(zhuǎn),使圓柱切著地球的子午線(經(jīng)度線)。結(jié)果還是接近切線圓的地方相對(duì)的沒有變形,但是通過轉(zhuǎn)動(dòng)這個(gè)圓柱,每隔6°轉(zhuǎn)一次,使其與不同的子午線相切,就產(chǎn)生了60個(gè)不同的帶,每個(gè)帶中的區(qū)域變形比一致,在計(jì)算路段距離時(shí)不會(huì)因所在區(qū)域的不同而出現(xiàn)大的投影偏差。
本文使用5個(gè)表分別存儲(chǔ)路網(wǎng)中的所有節(jié)點(diǎn)(Point)、路段節(jié)點(diǎn)(Node)、路段(Link)、路段之間的轉(zhuǎn)向連接關(guān)系(Connection)和道路數(shù)據(jù)(Road),其結(jié)構(gòu)見表1~5。表1存放路網(wǎng)中所有的節(jié)點(diǎn)經(jīng)緯度信息,包括路段節(jié)點(diǎn)和路段幾何坐標(biāo)點(diǎn),表中所示3個(gè)字段分別表示節(jié)點(diǎn)編號(hào)、節(jié)點(diǎn)經(jīng)度、節(jié)點(diǎn)緯度。表2存儲(chǔ)所有的路段節(jié)點(diǎn)信息,表中所示3個(gè)字段分別表示路段節(jié)點(diǎn)編號(hào)、當(dāng)前路段節(jié)點(diǎn)在表1中對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的編號(hào)、當(dāng)前路段節(jié)點(diǎn)是否有紅綠燈標(biāo)識(shí)。表3存儲(chǔ)路段相關(guān)信息,表中所示4個(gè)字段分別表示路段編號(hào)、路段起始節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)在表2中的編號(hào)、路段終止節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)在表2中的編號(hào)、路段包含的所有幾何坐標(biāo)點(diǎn)。表3中還存儲(chǔ)附著在Link上的路段屬性信息,如:路段所含車道數(shù)、路段長(zhǎng)度、路段是否可通行等。表4存儲(chǔ)所有的路段轉(zhuǎn)向連接信息,其中四個(gè)字段分別表示轉(zhuǎn)向編號(hào)、當(dāng)前轉(zhuǎn)向信息對(duì)應(yīng)的路段節(jié)點(diǎn)編號(hào)、進(jìn)入此路口點(diǎn)的Link編號(hào)、離開此路口點(diǎn)的Link編號(hào)。表5存儲(chǔ)所有的道路信息,其中3個(gè)字段分別表示道路編號(hào)、道路名稱、組成當(dāng)前道路的所有路段。
表1 Point表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
表2 Node表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
表3 Link表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
表4 Connection表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
表5 Road表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
以上已經(jīng)生成了通用仿真路網(wǎng)的幾何和拓?fù)鋽?shù)據(jù)庫(kù),只要把數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容按照1.1節(jié)提到的路網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并根據(jù)不同仿真軟件對(duì)各路網(wǎng)基礎(chǔ)元素存儲(chǔ)格式的要求分別對(duì)應(yīng)寫入不同仿真軟件的路網(wǎng)文件,就可以生成不同的交通仿真基礎(chǔ)路網(wǎng)。基于此基礎(chǔ)路網(wǎng),智能交通仿真軟件就可以在路網(wǎng)加載交通流和其他交通元素進(jìn)行仿真,并根據(jù)仿真的各種需要對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行更加細(xì)致的建模,比如停車緩沖區(qū)長(zhǎng)度,車輛禁行信息等。
根據(jù)第2節(jié)所述的路網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)方法,本文首先選取了3種較復(fù)雜的交通區(qū)域進(jìn)行建模,包括環(huán)島、立交橋、城市復(fù)雜路口,并將建模結(jié)果導(dǎo)入Sumo仿真軟件中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),3種交通區(qū)域建模效果見表6,在其上進(jìn)行的交通仿真效果如圖10~12所示。
圖10 環(huán)島內(nèi)部分區(qū)域仿真結(jié)果圖
圖11 立交橋內(nèi)部分區(qū)域仿真結(jié)果圖
圖12 特殊路口內(nèi)仿真結(jié)果圖
使用本文方法對(duì)深圳市大亞灣大鵬新區(qū)周圍10 km的路網(wǎng)(圖13)進(jìn)行建模,并將結(jié)果導(dǎo)入仿真軟件SUMO中進(jìn)行展示。建模效果如圖14所示。
圖13 電子地圖中大鵬新區(qū)10 km范圍路網(wǎng)
圖14 SUMO中大鵬新區(qū)10 km范圍路網(wǎng)
目前為止主流的建模方法依舊是根據(jù)各種仿真軟件提供的建模工具逐點(diǎn)逐段的進(jìn)行路網(wǎng)幾何建立,并純手工建立路網(wǎng)中路段之間的拓?fù)滢D(zhuǎn)向關(guān)系。因此本文將使用仿真軟件提供的建模工具進(jìn)行路網(wǎng)建模的方法稱為傳統(tǒng)的路網(wǎng)建模方法。
使用傳統(tǒng)建模方法和本文方法,分別對(duì)復(fù)雜交通區(qū)域(即3.1節(jié)仿真實(shí)例中圖示的3種復(fù)雜交通區(qū)域:環(huán)島、立交橋、復(fù)雜路口)與大鵬新區(qū)周圍10 km范圍路網(wǎng)(即3.2節(jié)仿真實(shí)例中圖示的深圳市大亞灣大鵬新區(qū)周圍10 km的路網(wǎng))建模所耗時(shí)間進(jìn)行比較,結(jié)果見表7。
表7 傳統(tǒng)方法和本文方法路網(wǎng)建模效率對(duì)比
為充分說明本文方法在仿真路網(wǎng)建模效率方面的優(yōu)勢(shì),同時(shí)考慮到仿真軟件SUMO支持從開源地圖—OpenStreetMap中直接導(dǎo)入路網(wǎng),使用本文所提路網(wǎng)建模方法和從OpenStreetMap中直接導(dǎo)入路網(wǎng)法,分別對(duì)上文中環(huán)島、立交橋、復(fù)雜路口和大鵬新區(qū)周圍10 km范圍路網(wǎng)進(jìn)行建模并比較所耗時(shí)間,結(jié)果見表8。
表8 OpenStreetMap導(dǎo)入法和本文方法路網(wǎng)建模效率對(duì)比
從3.1節(jié)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知:本文方法可以對(duì)路網(wǎng)中的特殊區(qū)域進(jìn)行精確建模,生成的路網(wǎng)具有完備的幾何、拓?fù)湫畔ⅲ軌蜃鳛榻煌ǚ抡媛肪W(wǎng)使用,且具有對(duì)于大規(guī)模路網(wǎng)的建模能力。本節(jié)首先對(duì)傳統(tǒng)手工制作路網(wǎng)的方法和本文提出的基于數(shù)據(jù)遷移方法所耗時(shí)間進(jìn)行對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)對(duì)于環(huán)島、立交橋、復(fù)雜路口等復(fù)雜交通區(qū)域,使用本文方法可有效提高建模速度,節(jié)省建模時(shí)間;對(duì)于大范圍的路網(wǎng),由于大部分路段或路口幾何形狀和拓?fù)湫畔⑤^簡(jiǎn)單,并且得益于本文方法中大量的自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用,本文方法同樣可以顯著的提高大范圍路網(wǎng)建模的效率。另外,還對(duì)從OpenStreetMap中直接導(dǎo)入路網(wǎng)法和本文方法進(jìn)行路網(wǎng)建模時(shí)間效率對(duì)比,從效率對(duì)比(表8)可以看出,對(duì)于某些局部區(qū)域路網(wǎng)(如環(huán)島、立交橋、復(fù)雜路口等),本文方法和從OpenStreetMap中直接導(dǎo)入路網(wǎng)法建模效率差距不明顯,因?yàn)閺腛penStreetMap中可以直接導(dǎo)入路網(wǎng)的幾何數(shù)據(jù),用戶只需完善少量的路網(wǎng)拓?fù)湫畔⒓纯?,因此,建模時(shí)間效率較高;但是對(duì)于大規(guī)模路網(wǎng),因?yàn)橥負(fù)湫畔⒘看?,手工填補(bǔ)路網(wǎng)拓?fù)湫畔⒑臅r(shí)嚴(yán)重,并且手工填補(bǔ)過程極易出錯(cuò),導(dǎo)致路網(wǎng)建模效率下降嚴(yán)重,與本文方法差距明顯。表8中給出的時(shí)間數(shù)據(jù)是在實(shí)驗(yàn)中得到的,具體時(shí)間可能根據(jù)不同使用者對(duì)2種建模工具操作熟練程度而有微小差異。但總體上,本文方法大幅提高了路網(wǎng)建模效率,實(shí)現(xiàn)了仿真路網(wǎng)快速、精確建模。
本文提出了一種交通仿真路網(wǎng)快速建模方法,利用數(shù)據(jù)遷移技術(shù),實(shí)現(xiàn)仿真路網(wǎng)數(shù)據(jù)從電子地圖快速獲取。此方法可以交互式、快速地獲取電子地圖中路網(wǎng)的幾何數(shù)據(jù),全自動(dòng)獲取路網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù),并嚴(yán)格按照仿真路網(wǎng)數(shù)據(jù)表達(dá)格式和存儲(chǔ)特點(diǎn)進(jìn)行基礎(chǔ)仿真路網(wǎng)文件構(gòu)建。經(jīng)多實(shí)例驗(yàn)證,此方法提高了路網(wǎng)建模的效率,生成的路網(wǎng)與原地圖一致,并可作為基礎(chǔ)路網(wǎng)加載交通元素進(jìn)行交通仿真以及進(jìn)行更加精細(xì)的路網(wǎng)建模,滿足了交通仿真的要求。
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A Rapid Method of Road Network Modeling for Intelligent Transportation Systems
SHI Min1, SUN Ke1,2, MAO Tian-lu2, ZHENG Ling1
(1. School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China; 2. Institute of Computer Technology Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
A simulation road network model for intelligent transportation system has been proposed. Compared with the traditional road network model, this model enhances the geometric expression and topological expression ability. At the same time, it can attach rich traffic attribute data to meet the refined needs of intelligent traffic simulation. On this basis, a road network data migration method is studied, which quickly extracts and constructs a road network for intelligent transportation systems from existing electronic maps. Tests on geometric accuracy, topological completeness and modeling efficiency show that the road network model and its modeling method improve the efficiency of traffic simulation basic road network modeling, reduce the modeling cost, and provide an efficient and reliable road data source for the wide application of intelligent traffic simulation.
intelligent transportation system; road network modeling; electronic map; data migration
TP 391
10.11996/JG.j.2095-302X.2019030489
A
2095-302X(2019)03-0489-08
2018-11-15;
2018-12-02
國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFC0802500,2017YFC0804900);裝備預(yù)研重點(diǎn)基金科學(xué)基金項(xiàng)目(19140A15030115DZ08042);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61300131)
石 敏(1975-),女,山西大同人,副教授,博士,碩士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)樘摂M現(xiàn)實(shí)、服裝動(dòng)畫等。E-mail:shi_min@ncepu.edu.cn
毛天露(1977-),女,浙江舟山人,副研究員,博士,碩士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)橹悄苋藱C(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)等。E-mail:ltm@ict.ac.cn