面向智能交通系統的仿真路網快速建模方法

石 敏，孫 科,，毛天露，鄭 玲

面向智能交通系統的仿真路網快速建模方法

石 敏1，孫 科1,2，毛天露2，鄭 玲1

(1. 華北電力大學控制與計算機工程學院，北京 102206；2.中國科學院計算技術研究所，北京 100190)

提出了一種面向智能交通系統的仿真路網模型，與傳統路網模型相比，增強了幾何表達和拓撲表達能力，同時其上可附著豐富的交通屬性數據，能夠滿足精細化智能交通仿真的需求。在此基礎上，研究了一種路網數據遷移方法，從現有電子地圖快速提取并構建面向智能交通系統的道路路網。通過對幾何精確性、拓撲完備性和建模高效性的測試表明，該路網模型及其建模方法，提高了交通仿真基礎路網建模的效率，降低了建模成本，為智能交通仿真的廣泛應用提供了高效、可靠的道路數據來源。

智能交通系統；路網建模；電子地圖；數據遷移

交通仿真作為智能交通系統(intelligent transportation system)應用的重要分析和評估手段，已廣泛應用于城市道路規劃、交通理論研究、交通管理方案評價、交通控制優化配時等諸多方面[1-6]。交通路網數據是智能交通仿真的基礎，仿真車輛通過識別路網數據中的幾何、屬性和拓撲等信息，完成沿車道行進、換道、通過路口等等一系列的時序運動仿真。交通仿真中的路網數據，是對現實道路路網的數學抽象與規范化描述，是可被計算機識別的虛擬道路網絡。智能交通仿真路網如圖1所示。

圖1 智能交通仿真路網示意圖

構建仿真路網也是智能交通仿真中最為耗時的部分，因為仿真路網的構造涉及2個關鍵問題：①仿真路網應具備一定的精確度，能夠反映出真實路網的幾何形態[7-8]；②仿真路網應該充分表達路網的拓撲規則。目前大部分的交通仿真系統側重于復雜的仿真功能的實現，僅提供簡單的路網建模工具，且使用起來比較麻煩，需要以節點和路段為基本操作單位，逐點逐段地進行編輯，缺乏對大規模路網幾何及復雜拓撲關系快速建模能力[9]，導致建立大型仿真路網效率低下。文獻[10]提出了從AutoCAD地圖提取路網幾何和拓撲信息，進而生成仿真基礎路網的方法，一定程度上提高了建模速度，且生成的路網與原地圖幾何精度一致，但其本質依舊是純手工編輯，時間效率堪憂。文獻[11]提出了一種從電子地圖生成Paramics仿真路網地圖的方法，能夠快速建立Paramics仿真路網，但適配性、通用性欠佳，無法滿足其他仿真軟件的需求。

近些年來，各種電子地圖軟件、服務層出不窮，電子地圖產業鏈及應用已經比較成熟。國外代表性的如GoogleMap、OpenStreetMap、Tele Atlas和Zenrin。國內代表性的有四維圖新、高德地圖、百度地圖等。電子地圖基礎路網數據具有相當高的精確度，能夠為車輛、行人等提供準確的導航信息。基于此，為進一步提高智能交通仿真中基礎路網數據建模的效率，同時考慮現有豐富的電子地圖資源，本文提出一種數據遷移方法，可實現電子地圖路網到智能交通仿真路網的快速遷移。首先，分析了電子地圖路網和仿真路網的共性和差異，提出一種通用的仿真路網結構定義，然后借助現有電子地圖資源，快速地交互式建立仿真路網的幾何信息，全自動的建立路網拓撲信息，實現從電子地圖路網數據到仿真路網的快速轉換。最后，在仿真軟件SUMO上的試驗結果表明，此方法能夠實現仿真路網快速、精確地生成。

1 仿真路網的幾何與拓撲定義

1.1 電子地圖路網數據與仿真路網數據比較

電子地圖中的路網和交通仿真路網都能承載仿真車輛在其上運動，兩者的路網基礎元素有一定的重合，主要差別在于對路網幾何和拓撲信息描述的細致程度不同。因此通過分析2種路網所含有的共性與差異，可以清晰得出電子地圖路網數據到智能交通仿真路網數據的轉換關系。

電子地圖按照圖層來組織地圖的特征數據，每個圖層包含了整個地圖的不同方面，多個圖層疊加在一起形成了一幅包括方方面面的整幅地圖。地圖中路網數據存儲在路網圖層中，電子地圖路網的基礎組成元素是：路段節點(Node)和路段(Link)。路段是單側車行道的集合，路段節點是路段中交通組織發生變化處的斷點。路段和路段節點相互連接構成了整個路網。電子地圖路網如圖2所示。

圖2 電子地圖路網實例

交通仿真路網主體依舊采用路段(Link)和路段節點(Node)結構表示，并且其路段和路段節點與電子地圖中的路段和路段節點含義一致。但在幾何表達上，其路段增加了幾何坐標點和車道(Lane)描述：幾何坐標點是路段的形狀點，對于非直線路段幾何坐標點可以更細致的反映路段的彎曲度；增加車道信息可以更好地描述路段交通屬性、路段連接以及路段形狀。在拓撲表達上，采用連接器(Connection)描述路段與路段之間、車道與車道之間的連通轉向關系。路網數據以xml樹的形式分別存儲在相關文件中。交通仿真路網如圖3所示。

圖3 仿真路網實例

由圖3可知，交通仿真路網應該能夠反映出真實路網的幾何形態，主要體現在路網中路段的光滑度、所含車道數等信息的細致表達；另一方面，仿真路網應該充分表達路網拓撲規則，包括路段、車道之間的連接轉向關系。電子地圖中路網的基本元素包含于交通仿真路網中，可以轉換成仿真路網的基礎及其有利條件，但其幾何信息描述較為粗糙，未涉及到車道級的描述；并且缺乏對路網細致拓撲信息的有效表達，難以直接應用于仿真基礎路網。電子地圖路網與交通仿真路網基礎元素對比如圖4所示，圖中藍色圓圈代表電子地圖路網基礎元素集合，綠色圓圈代表交通仿真路網基礎元素集合。

圖4 電子地圖路網與仿真路網基礎元素關系圖

本文通過擴展電子地圖路網結構來重新定義出一種適用于交通仿真的基礎路網結構，以承接電子地圖路網數據與各交通仿真系統路網數據的轉換。在此基礎上，利用幾何信息交互式生成技術以及道路拓撲信息自動化生成技術，快速構建滿足交通仿真需求的路網。

1.2 智能仿真路網定義

電子地圖路網采用的Node-Link模型簡潔、緊湊，應用范圍廣泛。但由于其表示過于簡單，信息表達不充分，因此無法有效描述交通屬性信息。此外，其可移植性也較差。本文采用改進的Node-Link數據模型來描述交通仿真路網，增強了其轉向表達和幾何表達能力的同時確保其向上和向下的兼容性，滿足交通仿真的需求。

路網的拓撲結構以及道路單元屬性可由圖5所示的UML圖表示。圖中可見物理拓撲Node和Link構成了仿真路網的“骨架”，為路網提供在空間上的延展方向。

圖5 仿真路網設計UML圖

2 基于數據遷移的仿真路網快速建模

電子地圖路網與仿真路網都含有路段和路段節點信息可以直接進行遷移，有利于整體路網的快速建模。但是仿真路網需要的幾何坐標點、車道、轉向拓撲等信息，需要通過算法獲取或者通過用戶輸入進行賦值。為了滿足精確和快速的路網建模要求，設計了交互式拾取路口點、設置路段車道數量并且自動獲取路段中的幾何特征點的方法；針對電子地圖缺乏路網拓撲信息的有效表述，設計相關算法自動獲取。由電子地圖路網數據到交通仿真路網之間數據遷移的框架如圖6所示。

圖6 兩種路網數據遷移框架

2.1 提取路網幾何數據

幾何數據包括路段節點、路段、幾何坐標點，三者之間的關系如圖7所示。路網中描述這些點、線的關鍵信息就是其坐標位置和有序對排列。通過在線電子地圖提供的接口，在各路段節點處打點并利用導航接口自動獲取當前路段包含的首末節點和其內幾何坐標點，可快速生成、拾取路網中點的位置數據；將其按照順序排列，便可快速獲得路網中的路段幾何線數據。在路網生成過程中，每完成一條完整道路中的點和線數據拾取，就將數據按順序存入數據庫的Point、Node、Link、Road表，循環完成整個路網中所有道路的點、線信息拾取，就可建立起整個路網的幾何數據。

圖7 路網幾何關系圖

在打點過程中，需要注意到可能因為人工打點誤差導致不能準確點擊同一個路段節點，所以本系統設計了吸附工具，在打點時總是在當前位置周圍框定一個經緯度范圍：假設當前打點的經緯度位置為、，則框定的范圍表示為

系統遍歷已經打過的每個路段節點的經緯度信息(logi,latj)，如果存在某個路段節點的經緯度滿足(logi,latj)∈W，就令(x,y)=(logi,latj)。實現路段節點坐標糾偏的同時維持端點在數據庫中的唯一性，既減少了數據庫存儲的點數量，又提高了整個系統的可維護性，為以后的增刪改查操作提供了方便。幾何數據提取流程圖如圖8所示。

2.2 提取路網拓撲數據

路網拓撲數據全自動生成。依靠電子地圖提供的車輛導航功能，循環遍歷Node表中的每一個路段節點，并依次遍歷與每一個節點相連的Link，確定當前節點的進入路段(InLink)和離開路段(OutLink)，之后取出數據庫中InLink和OutLink所分別對應的Link長度和，定義從InLink的起始節點(StartPointID)到OutLink的末尾節點(EndPointID)并且途徑當前Node的路線總長度為，然后利用地圖車輛導航接口將取出，如果滿足

其中，各變量長度單位為“m”，可將此轉向關系存儲到數據庫中的Connection表中。拓撲數據提取流程圖如圖9所示。

2.3 設置屬性數據

在建立仿真路網的過程中，一些附著于道路、路段上的屬性信息可以直接設置和修改，而不必后期在仿真軟件中單獨查詢相關元素逐個進行補全，加快了仿真路網的生成效率。這些信息包括：路段所含車道數、道路名稱、路段長度、當前路段是否禁行、當前Node節點是否有紅綠燈控制等。

2.4 坐標轉換

一方面，由于各種電子地圖采用經緯度標識坐標點，但研究者采用的坐標系卻不盡相同，導致相同的路口點在不同的電子地圖中顯示的經緯度位置有較大偏移，且偏移位置不規則；另一方面，交通仿真軟件在建模、展示路網時都采用直角坐標系。因此需將以不同地理坐標系下經緯度表示的原始坐標點集轉換成投影坐標點集，也就是從基于不同坐標系的地理坐標到投影坐標的轉換。并且由于系統在計算路段長度時對距離精度的要求較高，所以對于投影坐標系的選擇也提出了相應的要求。

本系統采用的方法是首先將所有的電子地圖的坐標點統一轉換到WGS-84坐標系下表示, 再利用投影技術將地理坐標映射到改良版的墨卡托直角坐標系—UTM坐標系下，完成坐標轉換。傳統的墨卡托投影(Mercator)將地球投影到一個圓柱上，地球切著圓柱的切線圓就是赤道線。該投影的結果是最接近赤道的地方，變形就越小，離赤道越遠，變形就越大，導致在遠離赤道的區域計算路段距離因投影偏差被放大，造成距離計算不準確。橫軸墨卡托投影(universal transverse mercator，UTM)，是把傳統墨卡托投影的圓柱作旋轉，使圓柱切著地球的子午線(經度線)。結果還是接近切線圓的地方相對的沒有變形，但是通過轉動這個圓柱，每隔6°轉一次，使其與不同的子午線相切，就產生了60個不同的帶，每個帶中的區域變形比一致，在計算路段距離時不會因所在區域的不同而出現大的投影偏差。

2.5 將路網信息寫入數據庫

本文使用5個表分別存儲路網中的所有節點(Point)、路段節點(Node)、路段(Link)、路段之間的轉向連接關系(Connection)和道路數據(Road)，其結構見表1~5。表1存放路網中所有的節點經緯度信息，包括路段節點和路段幾何坐標點，表中所示3個字段分別表示節點編號、節點經度、節點緯度。表2存儲所有的路段節點信息，表中所示3個字段分別表示路段節點編號、當前路段節點在表1中對應節點的編號、當前路段節點是否有紅綠燈標識。表3存儲路段相關信息，表中所示4個字段分別表示路段編號、路段起始節點對應在表2中的編號、路段終止節點對應在表2中的編號、路段包含的所有幾何坐標點。表3中還存儲附著在Link上的路段屬性信息，如：路段所含車道數、路段長度、路段是否可通行等。表4存儲所有的路段轉向連接信息，其中四個字段分別表示轉向編號、當前轉向信息對應的路段節點編號、進入此路口點的Link編號、離開此路口點的Link編號。表5存儲所有的道路信息，其中3個字段分別表示道路編號、道路名稱、組成當前道路的所有路段。

表1 Point表數據結構

表2 Node表數據結構

表3 Link表數據結構

表4 Connection表數據結構

表5 Road表數據結構

2.6 從通用仿真路網生成不同的仿真基礎路網

以上已經生成了通用仿真路網的幾何和拓撲數據庫，只要把數據庫的內容按照1.1節提到的路網數據結構，并根據不同仿真軟件對各路網基礎元素存儲格式的要求分別對應寫入不同仿真軟件的路網文件，就可以生成不同的交通仿真基礎路網?；诖嘶A路網，智能交通仿真軟件就可以在路網加載交通流和其他交通元素進行仿真，并根據仿真的各種需要對路網進行更加細致的建模，比如停車緩沖區長度，車輛禁行信息等。

3 實例分析

3.1 復雜交通區域建模和仿真

根據第2節所述的路網數據轉換實現方法，本文首先選取了3種較復雜的交通區域進行建模，包括環島、立交橋、城市復雜路口，并將建模結果導入Sumo仿真軟件中進行仿真實驗，3種交通區域建模效果見表6，在其上進行的交通仿真效果如圖10~12所示。

圖10 環島內部分區域仿真結果圖

圖11 立交橋內部分區域仿真結果圖

圖12 特殊路口內仿真結果圖

3.2 深圳大亞灣大鵬新區10 km范圍內路網建模

使用本文方法對深圳市大亞灣大鵬新區周圍10 km的路網(圖13)進行建模，并將結果導入仿真軟件SUMO中進行展示。建模效果如圖14所示。

圖13 電子地圖中大鵬新區10 km范圍路網

圖14 SUMO中大鵬新區10 km范圍路網

3.3 傳統路網建模方法和本文方法建模耗時對比

目前為止主流的建模方法依舊是根據各種仿真軟件提供的建模工具逐點逐段的進行路網幾何建立，并純手工建立路網中路段之間的拓撲轉向關系。因此本文將使用仿真軟件提供的建模工具進行路網建模的方法稱為傳統的路網建模方法。

使用傳統建模方法和本文方法，分別對復雜交通區域(即3.1節仿真實例中圖示的3種復雜交通區域：環島、立交橋、復雜路口)與大鵬新區周圍10 km范圍路網(即3.2節仿真實例中圖示的深圳市大亞灣大鵬新區周圍10 km的路網)建模所耗時間進行比較，結果見表7。

表7 傳統方法和本文方法路網建模效率對比

為充分說明本文方法在仿真路網建模效率方面的優勢，同時考慮到仿真軟件SUMO支持從開源地圖—OpenStreetMap中直接導入路網，使用本文所提路網建模方法和從OpenStreetMap中直接導入路網法，分別對上文中環島、立交橋、復雜路口和大鵬新區周圍10 km范圍路網進行建模并比較所耗時間，結果見表8。

表8 OpenStreetMap導入法和本文方法路網建模效率對比

從3.1節的實驗結果可知：本文方法可以對路網中的特殊區域進行精確建模，生成的路網具有完備的幾何、拓撲信息，能夠作為交通仿真路網使用，且具有對于大規模路網的建模能力。本節首先對傳統手工制作路網的方法和本文提出的基于數據遷移方法所耗時間進行對比，可以發現對于環島、立交橋、復雜路口等復雜交通區域，使用本文方法可有效提高建模速度，節省建模時間；對于大范圍的路網，由于大部分路段或路口幾何形狀和拓撲信息較簡單，并且得益于本文方法中大量的自動化技術的應用，本文方法同樣可以顯著的提高大范圍路網建模的效率。另外，還對從OpenStreetMap中直接導入路網法和本文方法進行路網建模時間效率對比，從效率對比(表8)可以看出，對于某些局部區域路網(如環島、立交橋、復雜路口等)，本文方法和從OpenStreetMap中直接導入路網法建模效率差距不明顯，因為從OpenStreetMap中可以直接導入路網的幾何數據，用戶只需完善少量的路網拓撲信息即可，因此，建模時間效率較高；但是對于大規模路網，因為拓撲信息量大，手工填補路網拓撲信息耗時嚴重，并且手工填補過程極易出錯，導致路網建模效率下降嚴重，與本文方法差距明顯。表8中給出的時間數據是在實驗中得到的，具體時間可能根據不同使用者對2種建模工具操作熟練程度而有微小差異。但總體上，本文方法大幅提高了路網建模效率，實現了仿真路網快速、精確建模。

4 結 論

本文提出了一種交通仿真路網快速建模方法，利用數據遷移技術，實現仿真路網數據從電子地圖快速獲取。此方法可以交互式、快速地獲取電子地圖中路網的幾何數據，全自動獲取路網拓撲數據，并嚴格按照仿真路網數據表達格式和存儲特點進行基礎仿真路網文件構建。經多實例驗證，此方法提高了路網建模的效率，生成的路網與原地圖一致，并可作為基礎路網加載交通元素進行交通仿真以及進行更加精細的路網建模，滿足了交通仿真的要求。

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A Rapid Method of Road Network Modeling for Intelligent Transportation Systems

SHI Min1, SUN Ke1,2, MAO Tian-lu2, ZHENG Ling1

(1. School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China; 2. Institute of Computer Technology Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)

A simulation road network model for intelligent transportation system has been proposed. Compared with the traditional road network model, this model enhances the geometric expression and topological expression ability. At the same time, it can attach rich traffic attribute data to meet the refined needs of intelligent traffic simulation. On this basis, a road network data migration method is studied, which quickly extracts and constructs a road network for intelligent transportation systems from existing electronic maps. Tests on geometric accuracy, topological completeness and modeling efficiency show that the road network model and its modeling method improve the efficiency of traffic simulation basic road network modeling, reduce the modeling cost, and provide an efficient and reliable road data source for the wide application of intelligent traffic simulation.

intelligent transportation system; road network modeling; electronic map; data migration

TP 391

10.11996/JG.j.2095-302X.2019030489

A

2095-302X(2019)03-0489-08

2018-11-15；

2018-12-02

國家重點研發計劃項目(2016YFC0802500，2017YFC0804900)；裝備預研重點基金科學基金項目(19140A15030115DZ08042)；國家自然科學基金項目(61300131)

石 敏(1975-)，女，山西大同人，副教授，博士，碩士生導師。主要研究方向為虛擬現實、服裝動畫等。E-mail：shi_min@ncepu.edu.cn

毛天露(1977-)，女，浙江舟山人，副研究員，博士，碩士生導師。主要研究方向為智能人機交互、虛擬現實等。E-mail：ltm@ict.ac.cn