基于BIM+GIS 的虚拟现实技术应用——以数字轨道交通为例

陈超CHEN Chao；刘瑰洁LIU Gui-jie

（广州铁路职业技术学院，广州 510430）

1 轨道交通虚拟仿真列车模拟驾驶系统的应用现状分析

1.1 政策及建设背景

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。在新一轮科技革命和产业变革的浪潮下，5G、XR、物联网、云计算、大数据分析、人工智能等新技术推动各领域数字化优化升级。

轨道交通虚拟仿真列车模拟驾驶系统（以下简称“模拟驾驶系统”）集合多种技术，主要应用于轨道交通列控及调度数字化孪生系统领域、职工技能培训系统领域、高等院校专业人才培养领域。特别是人才培养方面，该系统可以为轨道交通相关专业学生提供高度逼真的培训环境，通过实时、精准、个性化模拟训练，弥补传统培训、专业理论与实训方式中存在的不足，帮助学生在各种复杂情况下进行安全操作，并学习处理紧急事件的方法和技能，提高其专业素质和实践能力，提升其应对复杂情况和应急处置的能力。

1.2 应用现状

由于工作条件限制，一套完整的模拟驾驶系统搭建至少要包括六个方面的软硬件环境：①高仿真司机驾驶（室）操作环境；②六自由度高仿真运动模拟台；③多通道、多视角实时显示设备；④高沉浸感虚拟仿真声视效环境；⑤教员考核控制台；⑥学员大视角观摩区。同时，系统还必须融合精确的操纵功能、车辆故障处理功能、紧急情况评估处置功能（见图1）。

图1 轨道交通虚拟仿真列车模拟驾驶系统搭建

目前，国内外模拟驾驶系统在大视角内容实时显示和高沉浸虚拟仿真环境视效呈现方面，基本都采用3ds Max、Maya 等三维软件进行场景和模型搭建，充分利用其强大的建模及渲染功能创建高质量FBX 模型工程文件，然后再将其导入U3D 或UE4 平台中，进行数字交互匹配处理，构建各种XR 互动体验功能；最后再结合Apple Vision、Quest3 等软硬件设备（见图2），随即实现虚拟漫游功能和沉浸式体验。

图2 模拟驾驶系统内容呈现架构图

它的优势在于：模型精度高、沉浸式体验好。

它的劣势在于：工程量大、更新难度大、时效性差、对建模技术水平有较强的依赖性。

由于交互式三维模型的构建主要依靠程序语言和编辑代码，模型制作工程量大、场景渲染时间周期长，非计算机专业在构建虚拟仿真平台的实训环境建设上，都会遇到资源包二次开发的瓶颈。

不仅如此，最重要的问题还在于：①传统三维建模是通过目估或人工测量等方法获取的模型高程，还有很多交通地形无法人工获取准确数据，因此，在模型库搭建方面，还存在相当大的细度差问题。②传统三维建模无法兼顾微观地貌及城市建筑内部设计，实现与宏观地理环境中地理数据高度匹配。

由此可见，目前绝大多数模拟驾驶系统基本还只是实现了初级化的具身沉浸式虚拟仿真体验功能，对于数字孪生模型、“人-车-路-云”跨地域协同、实践与创新创造相融合的三大虚拟仿真实训环境建设，虽然有一定的技术解决方案，但实时数据采集更新以及高精模型的可视化呈现优化成本较高，模型语言架构不同，工程文件难以跨平台，无法实现数据共享。

2 BIM+GIS 的技术应用实施原理

2.1 两类技术的作用

BIM 是一种构建、管理、共享数据的新型建筑信息模型技术。相比较3ds Max、Maya 等工业级三维软件产品，BIM 不但能对轨道交通设施进行精细的三维模型构建，提高模型制作的智能化水平，还能从多个角度模拟轨道交通的工况环境，更好地识别隐藏问题，提高数据准确率，从而生成有效的智能化数据管理。

GIS 是一种用于分析、解释、管理和可视化地理环境信息数据的软件系统。在数字轨道交通行业，GIS 技术不但能对工程建设的规划方案、施工进度、运行状况等信息进行数据列表分析，还能运用实时监控技术与虚拟现实技术对工程运营后的实时轨道交通信息进行可视化管理，提高安全及服务质量。

2.2 技术应用结合的实施原理

在全新的模拟驾驶系统中，BIM 技术对于铁路沿线配套设施与建筑模型的应用需要结合地形地貌来交换、整合信息，整个生命周期从信息接入——精确地理环境实时数据调整——系统运维，都是基于单体精细化模型的生成，数据越精准，模型越精细。与BIM 技术不同的是，GIS 技术主要是用于宏观地理环境信息数据分析与管理，能够提供各种空间查询及空间分析功能，并在BIM 运维阶段提供精准的地理信息决策支持。但同时，GIS 也需要BIM，对于GIS 而言，一方面BIM 提供的数据是GIS 的一个重要的数据来源，能够让GIS 从宏观走向微观，实现精细化管理。另一个方面，与BIM 数据的结合能使GIS 从空间大地模型走向单体模型内部，完成模型内外的数据校准，实现信息化、智能化、标准化管理。因此通过两种技术的跨界组合，能够为数字轨道交通虚拟仿真技术的发展与应用提供很多全新可能。

3 构建模拟驾驶系统的类型与模型算法

3.1 建模算法

①空间建模：通过分析轨道交通的基础设施，使用三维建模工具（如Revit、SketchUp 等）进行空间建模，以模拟轨道交通的实际系统结构、布置等。②系统建模：通过模型化过程将轨道交通系统建模为各个组件之间的网络关系，以模拟轨道交通的实际运行原理、系统结构等。

3.2 数据参考

3.2.1 轨道交通系统站台数据采集

①基础设施模型数据：包括站台、支柱、轨道等。②轨道交通系统的运行原理：包括列车运行规律、时刻表、信号控制等。③轨道交通系统的安全控制：包括车辆安全检查、轨道安全检查等。④轨道交通系统的经济效益：包括收入、支出、成本等。

3.2.2 列车自动驾驶模拟系统数据可视化算法

利用BIM 技术模拟城市轨道交通系统的运营过程，可以考虑利用北斗卫星定位、超声波定位和限位开关作为低成本的定位辅助技术，用于准确获取模型高程。此外，还可以考虑无人机激光雷达技术、红外线视频监控技术为轨道交通虚拟仿真系统提供准确的环境定位与记录服务，从而为轨道交通虚拟仿真系统提供更丰富的定位数据来源。

BIM 构建列车行驶仿真地图模型的思路：①利用无人机激光雷达技术对建筑物外部空间进行数据标定，采集建筑物的外部结构信息；确定地图网络模型的数据约束和数据输入，并创建模型文件。②根据仿真地图数据逐步定义，以及依据历史实际数据，构建数学模型和算法程序，例如定义网格点类型、道路行驶距离以及节点到节点传播模型等（见图3）。③使用程序代码设置列车运行路径，以及列车之间的相互行驶影响，包括平台停靠时间等。④逐步根据数据模型计算列车行驶仿真地图网络，并模拟列车行驶可能遇到的不同情况，分析相关数据，以及考虑网络拥堵影响，最终得出结论。⑤评估模型效率及可行性，进行模型优化，最终完成轨道交通列车行驶仿真地图网络模型的程序代码实现。

图3 列车自动驾驶模拟系统数据可视化算法模型

利用GIS 技术读取道路建筑和路网信息，将其建模为三维图像，以更直观地显示相关车站、道路以及列车的运行线路等信息，进而为列车自动驾驶提供准确的路径规划、碰撞检测以及路线增加安全性、运行效率等提供精准的参考（见图4）。

图4 基于轨道交通列车运行的两组机器学习算法模型

GIS 构建3D 图像数据的思路：①利用LiDAR 将激光雷达测绘标定数据转换成三维点云数据，然后再运用GIS工具进行点云数据管理与分析；②利用图像数据拼接技术，获取以影像数据为基础的三维空间模型，拼接后运用GIS 工具进行数据分析；③三维图像重建利用GIS 空间数据库，针对具体分类几何体实体进行信息提取，通过GIS空间投影定义投影参数；通过空间参考框架把空间数据转换为三维信息；④利用遥感技术获取以遥感影像数据为基础的三维地物信息，再综合复杂地貌信息进行分析成图；⑤利用GIS 数据管理进行位置引用，将之前获取得到的点云、影像数据进行空间参考定位，为后续数据分析奠定基础。

3.2.3 利用大数据技术对模拟驾驶系统运行进行数据校准

①应用预测分析：通过分析真实的驾驶系统运行数据，采用机器学习算法构建概率模型，分析轨道交通系统中可能出现的各类正常现象以及各类突发异常情况，及时发现问题，采取有效措施防止系统恶化。②应用探索性数据分析：对历史数据进行分析，选取影响安全性和可靠性的各类因素，建立定制模型来研究其影响，了解轨道交通系统可靠性和安全性的源头因素，快速定位问题并采取有效措施。③应用故障诊断：将轨道交通系统故障以及车辆故障归纳为一定的模型框架，应用数据挖掘，建立故障诊断模型，以便发现隐藏性故障和预防故障发生。

4 结束语

综上所述，基于BIM+GIS 的虚拟现实技术在城市轨道交通领域具有巨大的应用潜力。通过探讨城市轨道交通列车虚拟仿真操作实训系统的建模方法，包括仿真实训环境的空间数据库、实时定位系统、自动驾驶规划、运行模型算法等，通过优化数据采集、建模和可视化虚拟现实技术在数字轨道交通中的应用，系统能够实现实训仿真环境和自动驾驶控制系统之间的有效沟通，协调服务提供者和使用者之间的动态协作。

基于BIM+GIS 的虚拟现实技术在数字轨道交通中的应用情况，优化数据采集、建模和可视化虚拟现实技术在数字轨道交通中的应用，为城市智慧轨道交通发展提供有效的技术支持。