数字孪生收费站关键技术研究

摘要：由于高速公路收费站路面情况复杂，通行车辆作为数字孪生收费站中的核心动态实体，具有数量类型多、轨迹变化率高、交互需求多等特点，而当前以视频识别为核心的数字孪生系统技术架构并不适用于收费站场景。因此，文章针对收费站的特殊场景需求，对数字孪生收费站的核心技术及其融合架构进行研究，通过对模型渲染、时空融合、感知融合、虚实联动等方面的技术优化方向进行研究，为建立精准的数字孪生收费站系统提供方向。

关键词：数字孪生；雷视融合；轨迹拼接；收费站管理

中图分类号：TP319 文献标志码： A

0 引言

数字孪生是一种基于数字化技术［1］，将物理世界与虚拟世界相结合的新型技术，本质是利用计算机和3D建模技术，将现实世界中的任何物体、过程或系统进行数字化建模，并在虚拟环境中进行仿真和分析，以实现对现实世界的精准控制和优化。数字孪生收费站作为智能交通系统的重要组成部分，具有广泛的应用前景和重要的实践价值。

随着智能交通系统的快速发展，高速公路收费站作为交通瓶颈的重要节点，面临着日益增长的交通流量和复杂多变的交通环境。因此，如何有效地管理和优化收费站的运营，提高收费效率和服务质量，成了当前交通领域亟待解决的问题。数字孪生收费站技术的出现，为这一问题的解决提供了新的思路和手段。数字孪生收费站技术通过构建高精度的收费站数字模型，实现对收费站运营状态的实时监控和预测分析。此外，数字孪生收费站技术还可以实现收费站与车辆之间的信息交互和智能控制，提高收费效率和服务质量，为交通出行提供更加便捷和舒适的体验。

1 数字孪生技术体系

1.1 数字孪生及其技术演化

数字孪生的概念最早由美国国防部提出，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。其原理是在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态的完全同步，以便在每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修以及能否承受下次的任务载荷等。

随着互联网技术、人工智能和5G技术的快速发展，数字孪生技术已经应用到了多个领域，如产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等。其中，最为典型的应用就是在工业领域，例如对制造业的生产过程进行建模和分析，从而降低生产成本，提高生产效率。

数字孪生技术的发展不仅提高了人们对物理世界的理解和模拟能力［2］，而且为产品设计、制造、运行和维护提供了新的方法和工具。在未来，随着技术的不断进步和应用领域的扩大，数字孪生将在推动人类社会的发展进程中发挥越来越重要的作用。

1.2 数字孪生技术体系

数字孪生技术体系主要由数字孪生模型、数字孪生平台和数字孪生工具组成，能够支持从数据采集、模型构建到模拟预测的全过程，实现产业智能化和数字化转型。

数字孪生技术体系的技术框架主要包括数据采集、数据集成、数字模型、模拟与分析、可视化以及反馈与优化这几个步骤。数据采集是通过传感器和监控设备收集物理实体的实时数据；数据集成则是将这些数据与其他相关信息结合，形成一个全面的数据中心；数字模型则是利用CAD、CAE等工具创建物理实体的精确数字模型；模拟与分析则利用数值模拟、机器学习和人工智能算法对模型进行分析，预测系统的行为和性能；可视化则是通过图形和用户界面将模拟结果和分析数据展示给用户；反馈与优化则是将模拟和分析的结果反馈给物理实体以进行操作和管理，用于优化设计、改进维护策略和提高运营效率。

1.3 数字孪生核心技术

数字孪生的核心技术包括以下几个方面：

（1）物理世界数字化技术。该技术是数字孪生模型的基础，将物理世界中的实体数字化，包括物体的形状、结构、材料、运动等特征转换为计算机可以识别的数据形式。该过程主要通过传感器采集、图像处理和CAD建模等方式实现。

（2）数据采集与处理技术。数据采集技术包括传感器数据采集、图像采集、视频采集等方式；数据处理技术则包括数据清洗、数据预处理、数据分析和数据可视化等。

（3）机器学习技术。作为数字孪生模型中的重要组成部分，机器学习技术可以从数据中学习并自适应地调整模型参数，从而提高模型的预测能力和精度。

（4）大数据技术。数字孪生模型须要处理海量的数据，因此大数据技术必不可少。

（5）云计算技术。数字孪生模型通常须要进行高性能计算和存储，因此云计算技术也是其核心技术之一。

2 数字孪生收费站

数字孪生收费站是智能交通领域中的一项创新应用，旨在通过数字化技术实现对收费站运行状态的全面监控和优化。借助数字孪生技术，收费站能够实现更高效的车辆通行、更准确的流量监控以及更智能的管理决策。

2.1 数字孪生收费站应用架构

数字孪生收费站的核心在于构建与实际收费站相对应的虚拟模型。通过高精度传感器、监控摄像头等设备，实时采集收费站的实际运行数据，包括车辆通行情况、车流量、拥堵状况等。这些数据经过处理后，被输入数字孪生模型，形成与实际收费站高度一致的虚拟收费站。

在数字孪生收费站中，管理人员可以通过虚拟模型对收费站的运行状态进行实时监控和模拟分析。管理人员可以在虚拟模型中观察到车辆通行的实时情况，分析拥堵的原因和瓶颈所在，从而制定出更加合理的交通管理策略。同时，数字孪生收费站还可以预测未来的车流量和拥堵趋势，为管理人员提供决策支持，帮助管理人员提前做好准备，应对可能出现的交通问题。

数字孪生收费站的另一个优势在于能够实现智能化管理。通过机器学习等技术，数字孪生模型可以自主学习和优化，自动调整交通信号灯的配时、优化车道设置等，提高收费站的通行效率。同时，数字孪生收费站还可以与智能车辆进行通信，实现车路协同，进一步提高交通的安全性和效率。

2.2 数字孪生收费站技术架构

数字孪生收费站的技术架构涵盖了多个关键技术组件，以确保数字孪生模型能够准确反映并优化实际收费站的运行。

2.2.1 数据采集与传输层

本层主要负责实时采集收费站现场的数据，包括车辆通行信息、车流量数据、交通信号灯状态等。传感器、摄像头、雷达等设备是数据采集的关键，再通过有线或无线方式将数据传输到数据中心。同时，数据传输协议和标准的确定也是确保数据准确性和一致性的重要环节。

2.2.2 数据处理与分析层

本层将收集到的原始数据进行清洗、整合和格式化，以转化为数字孪生模型可以理解和利用的格式。此外，利用大数据技术和机器学习算法，对数据进行深度挖掘和分析，提取出有价值的信息和模式，为优化收费站运行提供数据支持。

2.2.3 数字孪生模型层

本层是数字孪生收费站的核心层，基于实际收费站的结构和运行规则，构建出一个高度逼真的虚拟模型［3］。该模型能够实时反映收费站的实际运行状态，并通过仿真分析，预测未来的运行趋势和可能出现的问题。同时，该模型还可以与实际收费站进行双向交互，实现实时调整和优化。

2.2.4 可视化与交互层

可视化与交互层负责将数字孪生模型的运行结果以直观、易懂的方式展示给管理人员。通过图形用户界面和虚拟现实技术，可以实现对收费站运行状态的实时监控和沉浸式体验。此外，交互功能还允许管理人员在虚拟环境中对收费站进行模拟操作和调整，以测试不同策略的效果。

2.2.5 决策支持系统

基于数字孪生模型的仿真分析结果和实时数据，决策支持系统能够为管理人员提供智能的决策建议。这些建议可能包括调整交通信号灯配时、优化车道设置、预测车流量变化等，旨在提高收费站的通行效率和安全性。

整个技术架构的各个层次之间相互协作，形成一个完整的数字孪生收费站系统。通过不断的数据采集、处理、分析和优化，数字孪生收费站能够实现对实际收费站运行状态的精准把握和智能管理，为智能交通领域的发展提供有力支持。

3 数字孪生收费站关键技术

3.1 雷视融合

雷视融合技术是数字孪生收费站中的关键技术之一［4］。它结合了雷达和视觉传感器的优势，实现了对收费站交通场景的全面、精准感知。通过雷视融合，管理人员可以实时获取车辆的位置、速度、类型等信息以及道路的拥堵状况、交通信号灯状态等环境信息。

在数字孪生收费站中，雷视融合技术主要用于以下几个方面：

首先，雷视融合可以实现高精度的车辆检测与跟踪。雷达传感器能够探测到远距离的车辆，而视觉传感器则能够提供丰富的车辆外观和类型信息。通过将两者的数据进行融合处理，可以实现对车辆的精准识别和跟踪，为后续的车流量统计、交通拥堵分析提供数据支持。

其次，雷视融合技术可以应用于交通事件检测。通过监测车辆的运行轨迹和速度变化，结合视觉传感器的图像分析，可以及时发现交通事故、车辆违规行驶等异常情况，并及时报警和处理，保障收费站的安全运行。

最后，雷视融合技术还可以为数字孪生模型提供实时的交通数据输入。通过将实际交通场景的数据与数字孪生模型进行同步更新，可以使模型更加准确地反映收费站的实际运行状态，从而提高模型的预测能力和优化效果。

3.2 轨迹拼接

轨迹拼接技术是数字孪生收费站中的另一项关键技术，在处理和分析车辆通行数据时发挥着重要作用［5］。由于收费站现场可能存在多个传感器和摄像头，它们各自捕获到的车辆轨迹数据往往是片段化的、不连续的。轨迹拼接技术就是将这些片段化的轨迹数据进行整合和拼接，形成完整的车辆通行轨迹，以便于后续的交通分析和优化。

轨迹拼接技术基于多种数据源和算法实现。首先，它须要对来自不同传感器和摄像头的原始数据进行预处理和校准，以确保数据在时间、空间和属性上的一致性。然后，通过特征匹配和关联分析，将属于同一车辆的轨迹片段进行识别和拼接。这个过程可能涉及复杂的计算和优化算法，以确保拼接结果的准确性和可靠性。

在数字孪生收费站中，轨迹拼接技术的应用具有重要意义。首先，它可以帮助管理人员更全面地了解车辆的通行情况，包括车辆的行驶路径、速度变化、停留时间等。这些信息对于分析交通拥堵原因、优化车道设置等至关重要。其次，轨迹拼接技术还可以为数字孪生模型提供更为丰富的数据输入，提高模型的仿真精度和预测能力。最后，轨迹拼接技术还可以与雷视融合技术相结合，共同实现对收费站交通场景的全面感知和智能管理。

3.3 实时渲染

实时渲染技术是数字孪生收费站中实现高效、流畅可视化呈现的关键环节。在数字孪生模型中，收费站的车辆、信号灯等要素需要实时更新和渲染，以反映实际交通场景的变化。实时渲染技术可以确保这些变化能够迅速、准确地呈现在用户界面上，为管理人员提供实时的交通监控和决策支持。

为了实现高质量的实时渲染，须采用高效的图形处理算法和硬件加速技术。首先，通过对收费站场景的几何模型和纹理数据进行优化处理，减少渲染时的计算量。其次，利用现代图形处理单元的强大计算能力，进行并行化的渲染操作，提高渲染速度和效率。最后，还可以采用层次细节技术、视锥体裁剪等优化手段，进一步减少不必要的渲染开销，提升渲染性能。

在数字孪生收费站中，实时渲染技术的应用不仅提升了用户体验，还为管理人员提供了更加便捷和高效的监控手段。通过实时渲染的收费站场景，管理人员可以直观地了解交通状况，及时发现并处理异常情况。同时，实时渲染技术还可以与交互功能相结合，允许管理人员在虚拟环境中进行模拟操作和调整，以测试不同策略的效果，为决策提供支持。

3.4 虚实联动

虚实联动是数字孪生收费站中至关重要的一环，是将虚拟的数字孪生模型与实际的收费站运行状况进行紧密结合，实现信息的实时交互和协同操作［6］。通过虚实联动，管理人员可以将数字孪生模型中的分析结果和优化策略直接应用于实际收费站，从而实现对收费站运行状态的智能管理和优化。

在数字孪生收费站中，虚实联动主要体现在以下几个方面：

首先，虚实联动能够实现交通数据的实时共享与交互。通过构建高效的数据传输和通信机制，系统可以将实际收费站采集到的交通数据实时传输到数字孪生模型中，同时，将模型的分析结果和优化建议反馈到实际收费站中。这种数据的双向流动为管理人员提供了更加全面、准确的信息支持，有助于他们做出更加明智的决策。

其次，虚实联动可以实现控制指令的实时下发与执行。基于数字孪生模型的分析结果，管理人员可以制定针对性的控制策略，并通过虚实联动机制将这些策略转化为实际的控制指令下发到实际收费站中。例如，当模型预测到某个车道将出现拥堵时，管理人员可以提前调整车道配置或引导车辆分流，从而避免拥堵的发生。

最后，虚实联动还可以促进数字孪生模型的持续优化和更新。通过与实际收费站运行状况的对比和验证，管理人员可以不断评估和优化数字孪生模型的准确性和可靠性。同时，随着实际收费站环境的变化和新技术的应用，管理人员还须要不断更新和完善数字孪生模型，以适应新的交通需求和挑战。

4 结语

高速公路收费站路面情况复杂，通行车辆作为数字孪生收费站中的核心动态实体，具有数量类型多、轨迹变化率高、交互需求多等特点，因此，相较于其他应用场景，应用于收费站的数字孪生技术要求感知数据要与实际的系统数据保持高度一致，须要通过对模型渲染、时空融合、感知融合、虚实联动等方面的技术优化，建立精准的数字孪生收费站系统。数字孪生收费站技术为解决交通瓶颈问题提供了新的思路和手段，可提高收费效率和服务质量，为交通出行提供更加便捷和舒适的体验。

参考文献

［1］陶飞，刘蔚然，刘检华，等.数字孪生及其应用探索［J］.计算机集成制造系统，2018（1）：4-21.

［2］张宁，郭君，尹韶平，等.数字孪生技术发展现状及其在水下无人系统中的应用展望［J］.水下无人系统学报，2022（2）：137-146.

［3］陶飞，陈畅宇，孟凡伟，等.数字孪生模型构建理论及应用［J］.计算机集成制造系统，2021（1）：1-15.

［4］徐闻渊.基于雷视融合的数字孪生技术研究［J］.现代建筑电气，2023（6）：46-49.

［5］殷良禄.基于交通流预测的数字孪生技术在提升公路工程应急车道使用效率的研究［J］.中文科技期刊数据库（全文版）工程技术，2024（3）：14-17.

［6］季玮，赵志峰，谢天，等.数字孪生智能交通系统的技术内涵与应用展望［C］//第十五届中国智能交通年会科技论文集.深圳：电子工业出版社，2020.

Research on key technologies for digital twin toll stations

Abstract： Due to the complex road surface conditions of highway toll booths， vehicles， as the core dynamic entities in digital twin toll booths， have characteristics such as a large number of types， high trajectory change rate， and high interaction demand. However， the current digital twin system technology architecture based on video recognition is not suitable for toll booth scenarios. Therefore， this article focuses on the special scene requirements of toll stations， and studies the core technology and fusion architecture of digital twin toll stations. By studying the technical optimization directions in model rendering， spatiotemporal fusion， perception fusion， virtual real linkage， etc.， it provides direction for establishing an accurate digital twin toll station system.

Key words： digital twin; radar and video fusion; trajectory stitching; toll station management