高速公路路网数字底座研究与建设

陈龙浩　陈小彪　邓辉　龚文森　伍清标　鲁业果

摘要 文章以数字底座在黄埔大桥运营管理中的应用为背景，以路网数字底座的搭建为基础，探究在高速公路运营管理过程中的具体业务场景应用，通过提出利用路网数字底座系统在日常运营管理中提供的数据支撑、仿真模拟及可视化展示与分析能力，有效提升相关业务管理人员的工作效率与质量，维护周边路网的稳定运行，保障公众的出行安全及财产安全。

关键词 路网数字底座；数字孪生；运营管理；仿真模拟

中图分类号 U495文献标识码 A文章编号 2096-8949（2024）10-0023-03

0 引言

高速公路作为提升交通效率、促进经济发展的重要交通枢纽，在国家发展和城市规划建设中有着重要的社会价值和经济价值。而当前高速公路运营管理的过程，存在信息不对称、供需矛盾日益明显等问题[1]，受到了全社会的广泛关注，亟待综合利用多种手段进行解决，为公众提供更加快捷、便利的出行服务。

1 高速公路路网数字底座系统研究内容

1.1 建设范围

主要围绕广州交投集团黄埔大桥路段的全要素建筑、构筑物、资产、设备等进行精细度建模，同时还原路侧50m范围内的建筑及植被等，打造更加逼真的业务场景。同时接入摄像枪、龙门架、物联网设备等监测传感数据，围绕建、管、养、服等四大业务对高速公路上的车流运行、事件事故、风险隐患等进行监测报警，帮助高速公路管理者科学、有效、及时地预判和处置事件，降低风险危害。

1.2 总体架构

围绕广州交投集团为广州建设大交通的目标，结合目前数字孪生技术、大数据融合分析技术，以高速运营管理融合创新的思路，按照“顶层设计、需求导向、统筹兼顾、分步实施，适时演进、技术包容，创新应用、安全可控”的原则开展黄埔大桥路网数字底座系统的建设。系统的总体架构如图1所示。

数据：通过路侧各类感知设备获得的感知数据、路网资产数据、倾斜摄影采集的影像数据以及各类建筑CAD、图片等数据，对这些数据进行处理分析得到三维建模所需的数据。

模型：利用采集、处理、分析后的数据对高速公路中的路网、大型建筑、小型设备进行建模，并利用三维渲染引擎进行云渲染。

应用：模型搭建完成后为上层应用服务提供支撑。具体的应用包含：高速场景管理、资产模型管理、数据资产管理、驾驶舱及各类型业务应用。

1.3 技术路线及架构

1.3.1 三维建模与倾斜摄影建模相结合

（1）三维建模。①收集建筑CAD、照片、影像等参考资料，并分析建筑结构组成，例如桥梁的桥墩、梁箱等结构、大小、材质等要素。②根据所需建模外形，利用3dmax中类似模型进行点、线、面的调整后，形成最终模型。③将单个模型进行模型组合，并放置到相应位置。④对模型材质进行处理，根据实体建筑内容制作贴图，导入3dmax与模型进行适配编辑后，形成最终模型。

（2）倾斜摄影建模。①倾斜影像采集。获取地物多个方位（尤其是侧面）的影像信息材料，并对这些材料进行质量检测、几何校正、同名点匹配等加工处理。②倾斜模型生产。通过倾斜摄影获取的多视角影像生产模型，即利用经处理得到的点云数据，构建三角网，最后将高分影像贴图，从而得到倾斜摄影模型。最终得到的倾斜摄影模型精度为15 cm。

1.3.2 大规模场景高精度渲染

场景的渲染显示采用LOD等技术，根据距离加载不同层级的场景，以控制整体的渲染预算，让整个体验过程流畅、顺滑。

1.3.3 端访问的云渲染技术

云渲染技术凭借云端的强大计算力，将高清渲染效果实时呈现于各种终端设备。根据高速公路运营公司的实际需求，可以灵活选择公有云、私有云、混合云、边缘计算或本地计算等计算模式。这样不仅提升了渲染效率，更让不同终端获得一致的视觉享受，能够更加逼真地还原业务场景。

1.3.4 多源异构数据实时融合

黄埔大桥路网数字底座具备丰富的数据接口类型与异构数据的整合能力，包括：

（1）全要素场景衍生数据。即各业务系统在不同业务场景下所产生的多源异构数据，主要包括桥梁养护数据、桥梁日常巡检数据、黄埔大桥桥梁健康监测数据等。

（2）专题地理信息数据。即黄埔大桥及全线高速公路所在路段的地理信息等。

（3）动态仿真车流数据。即黄埔大桥及全线高速公路所包含的日常流量数据、重点車辆监测数据、实时拥堵指数等日常运营的车流态势情况。

1.3.5 多层次一体化交通仿真与渲染

黄埔大桥路网数字底座不仅支持有人驾驶场景的交通流仿真，也支持自动驾驶条件下的仿真。数字孪生底座从底层将宏观、中观、微观不同尺度下的交通流仿真进行了结构性融合，实现宏观、中观、微观场景的无缝衔接，确保仿真结果统一、准确。

2 算法应用

2.1 框架

黄埔大桥路网数字底座主要应用的算法框架是Unity中的ET6.0框架。相比于传统框架，ET6.0是一款Unity双端框架，特点是拥有更高的开发效率、性能强、双端共享逻辑代码、客户端服务器更加机制完善，支持UDP、TCP、WebSocket等协议通信。

ET6.0可用于开发大型MMO线上游戏，且开发后运行稳定。因此，针对高速公路这类要素较多、里程较长、场景较丰富的项目，采用ET6.0可以很好地还原具体的业务场景，赋能日常的运营管理。同时，ET6.0不仅可做跨平台分布式服务器，也可单独使用客户端内容。ET6.0拥有协程服务，降低性能，提供客户端机器人框架逻辑，可进行服务器抗压负载测试。

2.2 贝塞尔曲线

针对动态车流仿真的应用模块，基于当前的技术，实现门架之间的连续性车流仿真较为困难，同时需要对门架之间的车流线进行处理，才能够较为准确地对车流进行仿真。而在黄埔大桥路网数字孪生底座中，应用贝塞尔曲线解决了巡航过程以及车流仿真过程中车流线的仿真绘制问题[2]。贝塞尔曲线的背后是一个数学函数，N阶即N次方，二阶贝塞尔曲线即在一阶贝塞尔曲线的基础上再求一次一阶贝塞尔曲线，三阶贝塞尔曲线即在二阶贝塞尔曲线的基础上再求一次一阶贝塞尔曲线，以此类推。而每一阶可以看作是一个点移动到另一个点对应的数学表达。

因此，当点A到点B记为线段A1，点B到点C记为线段B1，从起点A1沿线段到B1移动得到的曲线就是贝塞尔曲线。而贝塞尔曲线可以实现物体的平滑转弯移动，也就可以仿真模拟出车流的运行轨迹。当重复以上操作就可以得到若干曲线，将曲线进行组合即可得到一条曲线，用于模拟路面车辆转弯的移动等操作。

2.3 Unity3D二分查找法

由于在黄埔大桥路网数字底座模型中，需要经常对路段或者路段上的某个建筑、资产进行查找，因此查找比较频繁，对系统的要求及反应时间要求较高。而折半查找方法正好适用于不经常变动而查找频繁的有序列表，因此在数字孪生底座中，二分查找法可用于数字孪生底座模型中具体路段及资产建筑的定位。

具体查找方式与过程为：假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，便查找成功，或直到子表不存在该关键字为止，此时查找不成功。利用二分查找法，可以对路段、资产实现快速、准确、高频的查找。

3 高速公路路网数字底座系统功能设计

3.1 高速运行总览

多角度、多维度展示各路段收费、门架车流、事件事故等数据，直观分析路段关心的运营管理工作情况。

3.2 场景

配置定位选项功能，可以快速精准定位到各路段及下属的建筑类资产和设备类资产；资产信息管理，细颗粒度展示各资产的基本信息及关键属性，并可以跳转至摄像枪资产的实时监控画面；漫游巡航，可自主配置巡航视角和巡航速度，对目标路段进行巡航视察。

3.3 模型库

针对高速各项大型建筑和小型设备进行三维模型库建设，包括桥梁、隧道、收费站、摄像枪、龙门架等；支持对模型库进行增加、删除、修改、查操作；支持对某一模型进行360度视角查看。

3.4 资产

将高速路段详细资产、设备与模型关联，以数据资产方式细颗粒度汇聚全量高速资产；支持增加、删除、修改、查看具体资产基本信息，支持查看具体资产的动态数据（如摄像枪实时视频）。未来可与资产管理系统融合对接，实现集团资产的标准化和一体化管理。

3.5 驾驶舱

基于三维模型与GIS结合实现精确定位，可快速定位至路段及路段下属建设、资产及设备等目标；结合龙门架车流数据，进行高速交通流量的趋势预测，为管理者提前预判分析风险事件及位置，并可以提供车道级的交通流量分析，对每个车道的数量、类型、速度、来源等进行精准分析，为进一步的车道级管控提供依据[3]；交通事件监测报警，结合摄像枪的事件感知识别，对正在发生的事件事故进行报警，并快速跳转至事件位置，通过现场视频辅助实现事件感知的数模一体化。驾驶舱页面如图2所示：

4 系统应用成效

黄埔大桥路网数字底座，结合无人机采集的倾斜摄影数据，对广州东二环（黄埔大桥）的高速公路路网、建筑、资产等要素，进行整个路段的全要素建模，形成当前L3场景级的数字孪生底座，打造一个交通运输领域的“赋能平台、数据枢纽”，有效提升了高速场景的三维仿真还原能力。高速公路路网数字底座所形成的逼真的业务场景，提升了应急事件感知、流转、处理等各环节的处置效率，做到更準确地感知突发事件，更迅速通知相关部门以及更有效地进行事故处置，从而保障高速公路出行通畅与安全。

未来，高速公路数字孪生底座可同自动化巡检系统、北斗高精度定位和精准授时服务相结合，有效提升道路巡查范围及巡查准确率。相比传统巡查方式，不仅降低综合人力成本，减少高速公路人工巡查人员频率，还能提升日常巡检作业效率，为道路巡查、养护提供辅助决策支持。

5 结论

该文通过对高速公路路网数字底座进行研究，利用三维建模与倾斜摄影技术的融合，构建路网全要素模型，建成黄埔大桥路网数字底座系统。系统对黄埔大桥、隧道等重点区域进行实时监测，保障路段的稳定运行与安全畅通。未来，通过路网数字底座的孪生模型能力、虚拟仿真能力、数据管理能力及数据分析能力，深耕高速公路各个业务场景，为高速公路的运营管理模式升级赋能。

参考文献

[1]王淼， 王润民. 数字孪生技术在智慧高速公路领域的应用展望[J]. 中国交通信息化， 2022（S1）： 34-35+43.

[2]张喻. 多维度感知技术在隧道数字孪生管理平台中的应用[J]. 中国交通信息化， 2023（11）： 90-91+100.

[3]石磊. 京德高速交通流时空特性数字孪生系统[J]. 中国交通信息化， 2022（5）： 92-94+115.