三维高精度地图的构建研究与应用实践

摘  要：在国家大力推进交通新基建重点领域的建设下，三维高精度地图必将成为车路协同、自动驾驶、智慧港口、智慧停车等智慧交通领域不可或缺的基础支撑载体。文章对现有三维高精度地图的构建方法进行了探究与改进，综合利用其他相关技术，有效解决了人工建模技术成本高、倾斜摄影技术精细化不足以及移动测量技术覆盖范围有限等问题，提升了场景化三维高精度地图的构建效果和效率，满足了5G智慧交通各个细分领域的地图需求与应用，还原了智慧交通的数字孪生世界。

关键词：5G+智慧交通;三维高精度地图;车路协同;智慧港口;数字孪生

中图分类号：TN929     文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）06-0057-05

Construction Research and Application Practice of 3D High Precision Map

——Take 5G + Intelligent Transportation Field as an Example

LI Xiuzhi

（China Mobile Zhixing Network Technology Co.，Ltd.，Beijing  100032，China）

Abstract：Under the background of Chinas vigorous efforts to promote the construction of key areas of new transportation infrastructure，3D high precision map will become an indispensable basic support carrier in the field of intelligent transportation，such as vehicle road coordination，automatic driving，smart port and smart parking. This paper explores and improves the existing construction methods of 3D high precision map，comprehensively using other related technologies to effectively solves the problems of high cost of artificial modeling technology，insufficient refinement of oblique photography technology and limited coverage of mobile measurement technology，and improves the construction effect and efficiency of scene based 3D high precision map，meets the map demand and application of 5G intelligent transportation in various subdivision fields，and restores the digital twins world of intelligent transportation.

Keywords：5G + intelligent transportation;3D high precision map;vehicle road coordination;smart port;digital twins

0  引  言

中國的新型基础设施建设正在成为建设数字中国、网络强国、智慧社会等目标的利器。2019年9月19日，中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》，提出大力发展智慧交通。2020年2月24日，国家11部委联合印发了《智能汽车创新发展战略》，重点强调建设覆盖全国路网的道路交通地理信息系统，重点提出了在部分城市、高速公路逐步应用新一代车用无线通信网络5G-V2X，实现高精度时空基准服务网络全覆盖。2020年3月4日，中共中央政治局常务委员会提出了“新基建”概念，支撑传统交通基础设施向融合基础设施的转型升级。2019年初，中国移动启动了高精度定位战略项目，在业务实施过程中逐渐发现各细分领域对地图和定位有整体需求。高精度地图与高精度定位作为基础设施支撑着智慧交通细分领域场景的上层应用，二者相辅相成。毋庸置疑，这三项国家政策将为三维高精度地图在智慧交通领域的构建与应用提供强有力的政策背景扶持，并为其创造发展契机。

三维高精度地图作为新基建的重要组成部分，已成为集成创新技术应用发展的数字基底。三维地图可视化技术始于20世纪90年代，以其直观的三维地物、地形、地貌代替抽象的二维地图符号，早期以人工建模为主，主要应用于数字城市、城市规划、市政工程、大型工程仿真等领域。随着移动测量技术以及倾斜摄影测量技术等新型测绘技术的不断发展，三维地图正向着真三维、高精度的方向发展。随着移动互联网与物联网智能感知技术的持续创新，三维高精度地图也在不断地融合5G通信、高精度定位、物联网、人工智能等技术，集成车端、场端、路侧、气象、环境、路况等信息，通过多源、多维、多尺度的地图赋能于智慧交通的各个领域。作为集成所有静态和动态交通信息的基础，三维高精度地图既需要快速高效地对整个场景进行三维建模，又需要对局部要素进行精细模型仿真，同时还需要利用移动测量技术构建高精度导航电子地图来满足自动驾驶智能汽车的应用需求。

本文探究如何改进倾斜摄影、移动测量、人工建模等单项构建技术应用的不足，分区域分场景采用不同的建模技术，以智慧交通5G车路协同和智慧港口场景应用为例，介绍三维高精度地图的综合建设方案与应用实践。

1  三维高精度地图构建技术现状分析

三维高精度地图的构建技术主要包括人工建模技术、倾斜摄影建模技术与车载移动测量技术。

1.1  人工建模技术

人工建模技术基于已有图纸、CAD图、GIS数据、影像信息、控制信息等，根据客户要求对道路及附属设施、建筑物以及水系、绿地等背景信息进行不同等级的模型制作。通过提取需要建模物体的轮廓线，利用3d Max软件的拉伸、旋转、变形等命令进行几何结构体的构建，并使用数码相机实地采集纹理照片，然后通过人工纹理映射的方式完成建模工作，形成智慧交通各细分领域场景的高度仿真模型产品。这种建模技术主要是基于多源数据进行手工建模，虽然具有可与地形图精确匹配、位置精度高、建筑物与地表分界清晰、整体场景图清爽整洁的优势，但是若要真实表达侧面纹理，则需要人工现场外业采集拍摄纹理照片，后期在建模软件中手工逐一为模型的各个侧面赋予纹理。该技术的生产周期较长，成本很高。

1.2  倾斜摄影建模技术

倾斜摄影建模技术主要是采取在同一飞行平台上搭载多台相机的方式同时获取前、后、左、右四个倾斜视角和一个垂直视角的五个不同角度的影像信息，在高精度定位定姿POS系统的辅助下可以得到同一地物顶部、侧面的影像信息及每一个点的三维坐标信息。在对倾斜航空影像、POS数据以及像片控制点等多源数据进行预处理后，将其导入Context Capture、Pix4d等建模软件中进行空中三角测量、自动建模、数据优化等相关工作，生产出符合视觉效果和精度要求的实景三维模型3D Model，同步生产真正射影像（TDOM）、数字高程模型（DEM）或人工矢量化生产数字线划图（DLG）。

这项技术最大的特点就是真实地还原城市建筑、道路、植被、地形地貌等，整个建模过程不需要人工干预，具有仿真程度高、生产周期短、费用成本低的优势，更适用于大范围的真实三维模型构建。但因其数据量巨大而难以提升加载效率，对机器性能要求极高。同时这一技术还受限于拍摄角度、建筑物的密集程度以及存在自动建模技术问题，可能会导致建筑物侧面、底部模型表面信息采集不全、表面不够平整、轮廓效果不佳以及漏洞、拉花、粘连等问题。

1.3  车载移动测量技术

移动测量采集车搭载高分辨率全景相机、高精度激光雷达、GNSS设备以及高精度IMU等专业设备，可采集车辆行驶路线前方和两侧的建筑物、道路、树木以及交通标识牌等基础设施信息，进而快速获取近地面的影像和点云信息，其精度可达到厘米级。但由于拍摄是在车辆快速行驶过程中进行的，且受采集设备探测距离的限制，因此只能获取道路及其两侧一定范围内的信息。此外，其高度依赖惯导系统，在隧道、地下停车场、楼宇密集区等空间的定位精度将大大降低。传统的车载移动测量技术或近几年兴起的原理类似的SLAM技术，都只能是对道路及其两侧地物进行物理世界的测量、建模与仿真，而无法覆盖其他区域。

2  基于多源多维多尺度的三维高精度地图构建方案

针对单一的人工建模技术、倾斜摄影建模技术、车载移动测量技术均不能很好地表达各种地物这一问题，本文提出了基于多种类型的采集设备和建模技术，对各种建模技术进行适当的改进及综合应用，分区域分场景采用不同的构建技术，以统一的时空基准对不同的数据源进行处理，以实现适宜不同地物、不同场景的构图方案。

三维高精度地图构建方案总体思路如下：

（1）对于道路及其附属设施采取移动测量技术进行建模，但并非以传统方式的三维表面模型作为成果输出，而是通过人工智能深度学习算法及以人工标注的方式获取基础道路、车道线、道路标线、交通标识牌等大量的几何架构和丰富的语义信息，形成高精度导航电子地图矢量数据，用于辅助自动驾驶车辆的精确定位、车辆控制、决策规划等。同时对矢量数据采取数据驱动自动建模方式，生成包括路面、车道线、标线、护栏、绿化、标识牌、监控设施等在内的三维高精度地图数据。

（2）对于道路范围外的区域（包括周边的服务区、地形地貌、河流水域、建筑物、村庄等基础设施），采用精度相对较低的倾斜摄影测量技术，进行大范围的全场景建模。

（3）对于道路两侧一定范围内（根据不同的道路功能等级设定不同的范围）的重要地物（由项目需求而定），采用人工建模技术进行精细模型的替换。对于重要性等级较低的建筑物，亦可采取数据驱动自动建模方式避免倾斜摄影技术的粘连、漏洞等问题。

2.1  车载移动测量技术的改进研究

对于车载移动测量技术获得的点云、影像、POS数据等多源传感器数据，经过数据解算、分割剔除、过滤等预处理后进行三维模型重建，实现点云和影像的对齐映射。基于AI技术自动提取地图要素，并经人工标注、拓扑建立、质量检查等一系列工艺环节制作三维矢量成果数据。这种数据精度更好、维度更多的导航电子地图，有两个方面的作用。一是将三维矢量数据转换编译为高精度导航电子地图数据，可以作为自动驾驶车辆的感知、定位、决策的支撑;二是基于三维矢量数据，以数据驱动方式调取纹理库和模型库的贴图和部件，实现自动建模纹理映射，渲染为三维高精度地图，如图1所示。

2.2  倾斜摄影技术与人工建模技术的改进研究

针对数据量较大和精细化不足的问题，对倾斜摄影技术进行了改进。对于数据量较大的问题，在数据处理转换层面，通过纹理压缩且以合并根节点的方式实现数据的轻量化;在地图加载渲染层面，通过建立LOD机制，在不同的显示级别加载、渲染的数据不同，实现渐进加载、渐进渲染的过程。对于主次表达不明、精细化不足的问题，采用人工建模技術即以人工模型替代实景三维模型。在道路两侧范围内，从车辆视角去漫游场景时，原始实景三维模型效果较差，存在粘连、漏洞等问题，通过改用人工模型可以很好地解决这一问题。此外，对于重要性等级较低的地物采用数据驱动自动建模的方式，对不同编码不同类型的地物进行分类组织，对不同的地物赋予不同纹理或模型定义，研发自动建模工具通过导入不同编码的数据和纹理映射关系表自动调取纹理库或模型库中的相应素材，实现为不同要素赋予不同的纹理或模型，生成高精度三维地图，如图2所示。

3  基于多源多维多尺度的高精度地图应用实践

3.1  三维高精度地图平台架构

三维高精度地图可视化平台是5G智慧交通各细分领域应用场景数字化、信息化、智慧化的基础支撑平台。通过集成三维高精度地图、北斗高精度定位数据、5G通信基站、智能感知设备数据等多源异构数据，实现智慧交通时空数据的静态与动态地图展示、搜索、编辑、量测等基础功能，热力图、聚合图、流地图等时空分析功能，以及实时位置展示、动态设施仿真、轨迹回放、电子围栏、路径规划等交通相关服务功能，如图3所示。

中国移动基于三维高精度地图可视化平台，结合5G移动通信技术、高精度定位技术、边缘计算技术、人工智能技术等在5G车路协同、自动驾驶、智慧港口、智慧停车等场景实现智慧交通相关领域的应用。

3.2  5G车路协同示范应用

车路协同示范应用作为5G智慧交通领域的典型应用场景，其系统包括车载终端、路测单元、智能感知设备、高精度地图、高精度定位基站、5G基站、边缘云、核心云等组成单元，构建“端侧-边缘-云端”分层架构，建立安全可靠的车联网通信、交通环境的全场景展示、车辆的实时高精度定位、动态交通态势感知、车辆监管调控等技术体系，实现5G车路协同，全面提升车辆感知决策控制能力，促进交通基础设施数字化、交通服务网联化及交通管理精细化，如图4所示。其中，三维高精度地图与其他ICT技术相辅相成，在数据和平台两个层面为智慧交通细分领域提供必不可少的基础支撑。

在数据层面，基于改进的高精度地图构建方案，首先为满足自动驾驶车辆的需求，以车载移动测量的方式对道路及其两侧地物构建高精度导航电子地图，包括道路级模型、车道级模型、交通附属设施模型等，并保证各模型之间的拓扑结构，以用于自动驾驶车辆的路径规划，并将路侧智能设备、5G通信设备、GNSS定位设备等新型基础设施以相应的图标进行标注，以此完成静态高精度地图的制作。同时将路侧智能设备所感知的车辆、行人等实时动态信息成图，完成与静态地图的融合展示。

在平台层面，高精度地图可视化平台为车路协同各应用子系统提供基础平台支撑，为交通参与者与管理者提供安全高效的业务应用。一方面将数据层面的静动态信息进行融合展示作为基础数字基底，另一方面将地图数据编译为MAP消息，并由路侧单元RSU广播，向车辆OBU传递局部区域的地图信息，并将拥堵、施工、气象等动态事件信息、预警类信息通过V2X系统与地图平台API接口对接，以5G网络通道向示范区的车辆进行分发和播报。

3.3  5G智慧港口示范应用

5G智慧港口业务场景也是国家对新型基础设施定义中的融合基础设施的典型应用。结合边缘计算、高精度GNSS定位、人工智能、计算机视觉等技术使5G智慧港口具体业务场景落地，包括5G+港机远控、5G+智能理货、5G+港口无人运输系统等一系列应用。全面呈现5G智慧港口的总体架构和典型应用，形成全面感知、泛在互联、港车协同的智能化系统要求，同样需要构建高精度地图，如图5所示。

图5  5G智慧港口可视化平台

与自动驾驶示范区不同的是，港口除需要满足L3+以上自动驾驶车辆所需的高精度导航电子地图外，还需要对整个港区的情况进行监管和调度。由于码头范围相对较大，因此构建地图的方式首先采用倾斜摄影测量技术对全港口进行实景三维建模以作为基础底图使用，可基本满足AGV集群管理、无人驾驶集卡网联协作、智能安防、司机行为分析业务和港口人员通信等应用需求。但智能理货这块，港口需要对集装箱货物的情况进行实时监控和管理，这就需要对倾斜模型进行单体化处理。由于每个集装箱相互压盖导致模型上分界粘连的现象，为此需要采用人工建模的方式对集装箱进行单体化建模，同时还要对港口的岸桥、龙门吊等港机设备及其上面搭载的高精摄像机进行对象化建模。实际应用中，结合AI视觉分析技术，将毫秒级延时的工业控制信号和摄像头视频数据通过5G网络回传，实现港区无人化远程操控。

4  结  论

三维高精度地图具备三维空间表达能力，可以更为直观、真实而精准地实现对现实物理世界的数字化呈现和智慧化应用。倾斜摄影技术、人工建模技术、移动测量技术、数据驱动自动建模技术等多种构图方案的改进及综合利用，不仅可以弥补单一技术的瓶颈和缺陷，还可以充分发挥各项技术的优势，形成新的地图数据形态，进而满足覆盖5G车路协同、智慧港口、智慧停车等领域的需求。三维高精度地图可视化平台在实现将现实物理世界向虚拟数字空间映射的同时，融合了位置、时间、环境等动态信息，形成统一时空基准的全场景化、多源多维多视角的数字孪生世界，从而实现了从三维向多维的升级应用，不仅满足道路交通地理信息系统的基础需要，而且能够支撑自动驾驶、车路协同、智能网联等智慧交通领域的前沿应用。

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作者简介：李秀知（1984.08—），女，汉族，河北沧州人，高级产品经理，高级工程师，学士，研究方向：导航电子地图生产、地理信息系统应用、车联网、自动驾驶、智慧交通等。