數(shù)字孿生模型構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)概述及在道路交通管理中的應(yīng)用

文圖｜李小松 于鵬程 胡偉超 張博越

據(jù)公安部統(tǒng)計，2023 年全國機動車保有量達4.35 億輛，機動車駕駛?cè)藬?shù)量達5.23 億人。隨著機動車保有量穩(wěn)步增長、交通參與者愈發(fā)多元化，道路交通管理工作面臨復(fù)雜嚴峻的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)管理手段因存在信息孤島、協(xié)同性差、管理離散化等制約，難以滿足日益增長的交通管理需求。數(shù)字孿生通過深度融合傳感器網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等一系列信息技術(shù)手段，在虛擬空間構(gòu)建與物理實體及其運行過程保持一致的高保真數(shù)字化模型，可以用于監(jiān)測、診斷、預(yù)測、優(yōu)化設(shè)計、運行和服務(wù)等多類場景。由數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)的解決方案顯著提升了復(fù)雜系統(tǒng)管理的智能化水平與決策效能，目前已在智能制造、智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域取得廣泛應(yīng)用，引起學(xué)術(shù)界、工業(yè)界和政府部門的高度關(guān)注，利用數(shù)字孿生技術(shù)解決道路交通管理難點問題是行之有效的方法。作為實現(xiàn)數(shù)字孿生落地應(yīng)用的重要基礎(chǔ)，數(shù)字孿生模型構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)的研究至關(guān)重要。

一、數(shù)字孿生模型構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)概述

北京航空航天大學(xué)陶飛等人提出了數(shù)字孿生五維模型概念，包括物理實體、虛擬實體、孿生數(shù)據(jù)、服務(wù)、連接五部分。其中虛擬實體可稱為數(shù)字孿生模型，作為對物理實體的數(shù)字化表達，通過對物理實體進行多維度、多時空尺度、多領(lǐng)域的描述刻畫，結(jié)合算法模型實現(xiàn)對物理實體的實時監(jiān)測、分析、控制和優(yōu)化，為決策提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，是實現(xiàn)數(shù)字孿生“虛實映射、以虛控實”的關(guān)鍵要素。數(shù)字孿生模型主要由幾何模型、語義模型及關(guān)聯(lián)映射組成，其中幾何模型旨在表達物理實體的內(nèi)外部特征和行為規(guī)律，構(gòu)建過程主要側(cè)重于確保模型的準(zhǔn)確度、精度和還原度；語義模型是對物理實體及有關(guān)的各類信息進行數(shù)字化表達，基于幾何模型深度理解物理實體，提取、整合物理實體的各項屬性特征、運行規(guī)則等相關(guān)信息，構(gòu)建信息知識圖譜，滿足計算機讀取與檢索等需求。

（一）數(shù)字孿生幾何模型構(gòu)建

數(shù)字孿生幾何模型是實現(xiàn)數(shù)字孿生虛實映射的關(guān)鍵基礎(chǔ)，是抽象化表達物理實體的“幾何、數(shù)據(jù)、接口、屬性、規(guī)則”等信息，并利用統(tǒng)一建模語言進行表達，通過集成多源數(shù)據(jù)，獲取全面、精確的幾何信息實現(xiàn)多尺度特征和全要素特性的復(fù)雜幾何模型的構(gòu)建。具體構(gòu)建過程：一是數(shù)據(jù)采集與處理，利用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)完成多源數(shù)據(jù)的采集，如GIS 數(shù)據(jù)、傾斜攝影數(shù)據(jù)等，對數(shù)據(jù)進行清洗、預(yù)處理，以符合模型構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)格式存儲。二是特征提取及融合，從數(shù)據(jù)中提取物理實體的幾何屬性，集成融合特征，實現(xiàn)對物理實體幾何屬性的精準(zhǔn)刻畫。三是幾何模型構(gòu)建，面向?qū)嶋H領(lǐng)域業(yè)務(wù)需求，根據(jù)物理實體的幾何屬性，利用領(lǐng)域建模方法進行數(shù)字孿生模型構(gòu)建，如高精地圖三維建模、基于傾斜攝影的三維建模等。

1.高精地圖三維建模

基于專業(yè)采集車采集形成的慣導(dǎo)數(shù)據(jù)、GNSS 數(shù)據(jù)、DMI 數(shù)據(jù)、激光點云數(shù)據(jù)、全景相機或雙目相機數(shù)據(jù)、精密星歷數(shù)據(jù)等大批量原始數(shù)據(jù)，經(jīng)過自動化處理后完成原始數(shù)據(jù)的解算，依托處理好的原始數(shù)據(jù)繪制高精地圖，分別進行道路數(shù)據(jù)制作、對象數(shù)據(jù)制作、數(shù)據(jù)處理工作，經(jīng)過理論檢查與修改，完成高精地圖數(shù)據(jù)制作。解析高精度地圖獲得道路上的所有幾何要素信息，直接轉(zhuǎn)換為3D 模型，加載到WebGL 引擎中進行3D可視化渲染，生成高精地圖三維幾何模型。技術(shù)架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 高精地圖幾何模型技術(shù)架構(gòu)

2.基于傾斜攝影的三維建模

數(shù)字孿生幾何建模還原物理實體時，面臨響應(yīng)速度慢、還原度較低和物理實體數(shù)據(jù)驅(qū)動的實時可視化開發(fā)門檻高、難度大等問題，結(jié)合傾斜攝影和點云的三維建模與Unity 實時3D 渲染技術(shù)，利用Unity3D平臺建立虛擬數(shù)字孿生系統(tǒng)，完成實時數(shù)據(jù)驅(qū)動與展示的方案，可以實現(xiàn)虛擬孿生場景的快速建模和物理世界數(shù)據(jù)實時驅(qū)動的可視化顯示。其中，基于傾斜攝影建模過程包括影像采集、多視影像平差、多視影像密集匹配、紋理映射等。

（二）數(shù)字孿生語義模型構(gòu)建

語義模型構(gòu)建是指將物理實體及有關(guān)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型的過程，利用精準(zhǔn)傳感器及物聯(lián)網(wǎng)傳感網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)采集技術(shù)，構(gòu)建物理實體的數(shù)據(jù)語義表達模型。語義模型不僅可以實時反映物理實體的狀態(tài)，還可以通過數(shù)據(jù)調(diào)整指導(dǎo)物理實體的優(yōu)化及改進。

語義模型的構(gòu)建可以通過傳感器技術(shù)、云計算技術(shù)等實現(xiàn)。構(gòu)建主要內(nèi)容包括：一是空間關(guān)系描述，通過定義在空間域表示，記錄模型間的空間關(guān)聯(lián)。二是對象描述，通過四元組形式，分別表示模型的標(biāo)識、物理屬性描述、空間關(guān)系描述、語義屬性描述。通過該結(jié)構(gòu)可將空間關(guān)系集成到語義模型中，既表示了模型自身屬性，又描述了模型之間空間關(guān)系。對象屬性描述模型之間的關(guān)系，如同義關(guān)系、上下位關(guān)系、整體—部分關(guān)系、概念—實例關(guān)系，以及用戶可以自定義的空間關(guān)系；數(shù)值屬性對模型的屬性信息進行描述，如幾何尺寸、紋理、外觀等信息。

（三）模型關(guān)聯(lián)映射

數(shù)字孿生模型具備全域數(shù)字化標(biāo)識能力，可以對模型中的組成部分進行精確標(biāo)識，實現(xiàn)對數(shù)字孿生數(shù)據(jù)庫的快速索引、定位及關(guān)聯(lián)信息加載。以高精地圖數(shù)字孿生模型為例，可以通過北斗網(wǎng)格碼、行政區(qū)域編碼相結(jié)合的方式，將空間剖分、時間細分整合為道路交通要素的唯一標(biāo)識，實現(xiàn)統(tǒng)一編碼管理，支撐數(shù)據(jù)資源互聯(lián)互通。通過數(shù)據(jù)交換與管理的過程，建立路網(wǎng)元素的對象ID、數(shù)據(jù)ID等對應(yīng)的關(guān)系模型。查找任何對象時，可關(guān)聯(lián)查詢所有相關(guān)信息，并在GIS 地圖上快速定位。

二、道路交通管理領(lǐng)域典型應(yīng)用案例

隨著數(shù)字孿生技術(shù)的不斷發(fā)展，“數(shù)字孿生交通”理念已經(jīng)成為交通管理發(fā)展的主要內(nèi)容之一?！皵?shù)字孿生交通”是將實時感知數(shù)據(jù)與交通模型進行關(guān)聯(lián)，通過大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、交通仿真等技術(shù)，實現(xiàn)道路交通管理相關(guān)決策與評價。

（一）全息數(shù)字孿生路口

道路交叉口作為城市交通的節(jié)點和樞紐，承載大量交通流量，是城市道路中最復(fù)雜的交通場景，其暢通程度對城市道路交通產(chǎn)生直接影響。全息數(shù)字孿生路口的技術(shù)架構(gòu)如圖2 所示，在數(shù)字孿生模型的基礎(chǔ)上，通過激光雷達等路側(cè)感知設(shè)備，融合高精地圖、人工智能和邊緣計算等前沿技術(shù)實現(xiàn)交叉口交通要素的數(shù)字化表達。對交叉口交通運行狀態(tài)進行實時仿真預(yù)測，生成決策控制指令反饋至物理世界，提供輔助駕駛信息、路口隱患分析及風(fēng)險預(yù)警、可變車道調(diào)控等服務(wù)。通過地圖的關(guān)聯(lián)關(guān)系，在雷達、視頻檢測的目標(biāo)間建立聯(lián)系，并將實時檢測目標(biāo)疊加在高精地圖上，實現(xiàn)物理空間與虛擬空間的對接，完成數(shù)字映射的全息感知，建立三維數(shù)字孿生仿真路口。結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)與增強現(xiàn)實技術(shù)達成實景與孿生融合，實現(xiàn)真實世界數(shù)字化、虛擬世界可視化，構(gòu)建全息路口數(shù)據(jù)模型，為多類業(yè)務(wù)系統(tǒng)賦能，統(tǒng)一建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。

圖2 全息數(shù)字孿生路口技術(shù)架構(gòu)

（二）道路交通數(shù)字孿生底座

道路交通數(shù)字孿生底座構(gòu)建的基礎(chǔ)條件是實現(xiàn)交通要素的全面數(shù)字化，通過結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、GIS、大數(shù)據(jù)、建模仿真等技術(shù)，獲取感知的交通動、靜態(tài)數(shù)據(jù)，形成全要素語義化的高精度地圖三維模型，將交通動態(tài)數(shù)據(jù)解析處理后加載到數(shù)字孿生模型，分為基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)層、平臺層、功能層和業(yè)務(wù)層，道路交通數(shù)字孿生底座典型架構(gòu)如圖3 所示。該平臺通過建立道路環(huán)境交通基礎(chǔ)設(shè)施模型，關(guān)聯(lián)高精地圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)屬性數(shù)據(jù)、路側(cè)傳感器監(jiān)控數(shù)據(jù)、信號數(shù)據(jù)等，構(gòu)建物理實體與性能狀態(tài)數(shù)字信息的映射關(guān)系，構(gòu)建局部路網(wǎng)交通管理設(shè)施數(shù)字孿生體，主要服務(wù)于智慧交通行業(yè)，通過整合高精地圖、三維模型、傾斜攝影、DEM 數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)資源，為智慧交通、智慧交管等提供面向車聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智慧公路、數(shù)字孿生交通等不同領(lǐng)域的業(yè)務(wù)應(yīng)用。

圖3 道路交通數(shù)字孿生底座架構(gòu)

三、問題及建議

現(xiàn)有高精地圖數(shù)據(jù)主要針對物理屬性（幾何、拓撲、基本屬性）等要素進行模型構(gòu)建，在道路交通管理領(lǐng)域應(yīng)用時缺乏對地圖交通管控要素（交通標(biāo)志、交通標(biāo)線、交通信號燈等）內(nèi)在效能、規(guī)則、關(guān)聯(lián)關(guān)系等語義的構(gòu)建，導(dǎo)致高精地圖模型語義表達不完善，模型要素屬性描述不健全，在面向交通管理、應(yīng)急安保和道路維護等領(lǐng)域應(yīng)用時，缺乏統(tǒng)一描述模型，而且由于各領(lǐng)域?qū)?shù)字孿生模型研究的側(cè)重點不同，針對數(shù)字孿生模型的構(gòu)建缺乏通用性和有關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致不同領(lǐng)域間數(shù)字孿生模型耦合效果不好，數(shù)字孿生互操作及可擴展存在困難。隨著模型渲染能力的提升，數(shù)字孿生模型的可視化效果華麗，但模型語義化表達較弱，缺乏模型全要素屬性數(shù)字化描述。因此，對于數(shù)字孿生模型的構(gòu)建可以從以下三方面開展深入研究：

一是解決數(shù)字孿生模型的精確性和可信度問題，通過建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估機制，及時發(fā)現(xiàn)和糾正異常數(shù)據(jù)；密切跟蹤物理實體狀態(tài)情況，及時對模型進行校準(zhǔn)和適應(yīng)性調(diào)整；合理使用人工智能等信息技術(shù)融合、分析多源數(shù)據(jù)，提取有效數(shù)據(jù)信息；建立實時監(jiān)測和反饋機制，對模型進行實時更新和調(diào)整，確保一致性和準(zhǔn)確性。

二是針對多領(lǐng)域完善數(shù)字孿生模型構(gòu)建技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和有關(guān)接口標(biāo)準(zhǔn)，定義統(tǒng)一的模型驗證及驗證標(biāo)準(zhǔn)方法，研究多維度建模、數(shù)據(jù)融合、虛實映射、感知互聯(lián)等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，確保模型的可靠性、互操作性和安全性。

三是加強對數(shù)字孿生模型的語義化表達，實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的屬性融合，面向不同業(yè)務(wù)需求，提高模型數(shù)據(jù)自由結(jié)合的能力，構(gòu)建基于物理實體的屬性數(shù)據(jù)庫及統(tǒng)一數(shù)據(jù)編碼規(guī)范，確保數(shù)字孿生模型數(shù)據(jù)格式的一致性，有效提高數(shù)據(jù)的管理能力及檢索速度。