16-基于GIS技术的列车运行仿真系统研究.doc

基于GIS技术的列车运行仿真系统研究李 婷，徐 柱* 通讯作者：徐柱，西南交通大学遥感信息工程系教授第一作者：李婷（1988），汉族，江西萍乡人，西南交通大学硕士研究生，主要研究方向为GIS技术及应用西南交通大学遥感信息工程系，成都，610031摘要：列车运行仿真已成为轨道交通领域研究的热点之一，但国内大量的仿真运行研究侧重于提高目视效果和仿真效率，在仿真系统（尤其是以真实地形、卫星影像等空间数据为场景的仿真系统）数据管理能力上缺乏深入的研究和探索。本文将GIS技术应用到列车运行仿真系统的构建中，尝试借助GIS强大的数据组织与管理功能提高运行仿真系统数据管理能力。同时，通过数据分块、外存和层次细节（LOD）模型策略等性能优化策略提高仿真系统中海量场景数据的调度和显示效率。本文基于ArcGIS engine和ArcGIS Globe实现了列车运行仿真试验系统的开发和运行，结果表明，上述思路应用于列车运行仿真系统中可兼顾数据管理能力和高速仿真效率。关键字：三维GIS，列车运行仿真，数据组织，优化策略Study on train running simulation system based on GIS techniqueLi Ting, Xu ZhuDept. of Remote Sensing and Geospatial Information Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031Abstract: The application of simulation technique to realization of train running simulation has become one of the hot research topics in rail transportation field, but a large number of researches are focused on the visualization effects and simulation efficiency, along with the lack of in-depth research on data management capability of the simulation systems (especially simulation systems with real terrain and satellite images as scene data). In this paper, the GIS technique was introduced in constructing of train running simulation system, so as to overcome such drawback by means of the powerful capability of GIS in data managing. Meanwhile, the data blocking strategy, outside memory strategy and level of detail (LOD) modeling strategy were used to improve the efficiency of data scheduling and display of the simulation system with massive scenes. Experimentally, a pilot simulation system of train running was developed and tested based on ArcGIS engine and ArcGIS Globe. The results demonstrate that the utilization of above ideas in train running simulation system can give consideration to data management and high simulation efficiency simultaneously.Key word: There-dimensional (3D) GIS, train running simulation system, data management, optimization strategies1 引言自上世纪九十年代初，我国在列车运行仿真领域已取得了一些成果，如为培训列车司机而建立的地铁运行仿真系统模拟驾驶平台、列车运行控制仿真系统等。近年来，为满足我国铁路信息化快速发展的需求，各大高校和研究机构加大了对列车运行仿真的研究力度，取得了更为丰硕的成果，仿真技术应用于铁路信息系统构建已成为轨道交通领域研究的热点之一1-2。然而，我国大多数列车运行仿真系统常用来对列车运行控制系统的稳定性、安全性和对不同环境的适应性进行测试和检验，侧重于提高可视化的逼真度和仿真运行的效率，列车运行仿真系统的数据管理能力比较薄弱3-4。同时，仿真场景中的要素往往不能对应到真实的地理空间，且不具有完备的属性信息，因此这类要素只能提供可视化效果，而欠缺与用户进行交互的能力。另外，由于我国铁路具有线路长，铁路网复杂，沿线地质、地形条件复杂等特征，再加上仿真系统中列车、轨道等三维模型的引入，这使得铁路仿真系统数据具有多样性、海量性及信息处理的复杂性等特点。那么，在基于真实场景数据构建列车运行仿真系统时，关键之一便是如何利用数据库对上述海量数据进行合理存储和高效管理。并且，大数据量往往会造成仿真场景调度和显示效率低下5。针对上述问题，本文将GIS技术应用于列车运行仿真系统的建设，基于ArcGIS Engine和ArcGIS Globe平台对列车运行仿真试验系统进行设计和实现，并重点对列车运行仿真系统中空间及属性数据的组织、管理等进行探讨和分析。同时，通过分块策略、外存模型策略和LOD模型策略等性能优化策略的使用，提高仿真系统中海量场景数据的调度和显示效率。结果表明，上述思路应用于列车运行仿真系统中可兼顾数据管理能力和高速仿真效率。2 数据组织方法及优化策略2.1 GIS数据组织的特点在GIS中数据既有空间位置及几何信息，又有与之相对应的属性信息。空间特征通过点、线、面等图形符号进行表达，属性特征被表达为基于地理特征的多种分类关系的表格。GIS正是通过建立图形符号表达与属性表格之间的联系，使得场景中的要素不再只具有形状位置等几何特征，而是存储在数据库中且具有属性的实体6。2.2 常用的数据组织优化策略为保证列车运行仿真系统的效率，即减少计算机资源和时间的消耗，提高程序的响应速度和数据处理能力，采用一种或多种数据组织优化策略是行之有效的办法。常用的数据组织策略有：分块策略、外存模型策略、层次细节（LOD）模型策略7-9。列车仿真运行用到的铁路数据是带状大型场景数据，在仿真运行时往往只需要局部精细场景数据。因此将大范围的数据分割成若干小范围的规则块状数据，可以方便数据的调用，这就是分块策略的原理。外存模型策略的基本思想是按需读取，将可能用到的数据存储在外存（如硬盘）中，只在系统有数据需求时将当前必须处理的数据读入内存中，如果需要处理的数据范围较小，相对全局数据来说这样读入内存的数据量将大大减少，可有效节省内存资源。所谓LOD模型，是指对同一个场景中的物体采用具有不同细节层次的一系列模型来实现对目标物体的表达。LOD模型的主要功能是在一定的计算机硬件条件下提高复杂图形及复杂场景的绘制速度，是一种快速表达机制。2.3 系统实验数据及其组织策略结合以上三种数据组织和优化策略，我们将对本系统所用到的数据进行了合理组织、优化和存储。本系统基于ArcGIS的数据模型，对于不同类型的数据用不同数据形式呈现。最常用来呈现地形信息的数据形式是DEM，而铁路沿线的居民区、水系、农田等大多以DOM的形式来呈现，线路、车站、路基、轨道、桥梁、隧道等设备常常作为模型呈现在场景中。下面详细介绍三种数据的组织方式。（1）地形数据的组织本系统选取重庆市长寿区作为实验区，所采用的地形数据覆盖了东经107.011度到107.116度，北纬29.8706度到29.8796度的区域范围。由于铁路线路的条带状分布，我们将地形数据沿线路按10公里的间隔进行分块，并基于Terrain数据模型组织地形数据。Terrain数据模型内置LOD策略，可根据场景的范围选取精度适中的地形数据。图2-1为实验区部分地形数据经渲染后的显示效果。图2-1 实验区部分地形数据（2）地表纹理的组织本系统采用卫星影像数据作为地表纹理。卫星影像数据采用栅格目录（Raster catalog）方式存储于Geodatabase中。采用LOD策略，对每个数据集都建立金字塔影像。由于栅格目录采用了分块策略和外存策略对影像进行存储和管理，我们可以定义不同显示比例下的影像的可见性，减少内存的耗费，并提高数据访问速度。图2-2为实验区与地形数据相对应的部分卫星影像。图2-2 实验区部分卫星影像（3）场景模型的组织在试验系统中，列车线路、车站、路基、轨道、桥梁、隧道等设备以及建筑和其他的三维模型（符号模型）以多片（Multi-Patch）数据类型存放于个人地理数据库（Pensonal Geodatabase）中。对于较为复杂的要素，采用LOD策略，对同一要素进行粗糙建模和精细建模两种表达，对于场景中离视点两公里以外的场景要素采用粗糙模型进行表达，而对于两公里内的要素进行精细表达，以提高仿真运行效率。控制室内部仿真效果列车外部仿真效果列车路轨仿真效果图2-3 部分仿真三维模型3 系统设计与实现3.1 技术路线系统的总体结构如图3-1所示。本文基于ArcGIS平台进行仿真试验系统的设计和实现，其Geodatabase数据库模型对系统各种数据（除复杂三维模型数据外）具有良好的组织管理方式，且ArcGIS Engine包含有可操作性较强的API和封装性较强的控件，根据需要使用这些API和控件可以快速开发出功能强大的GIS程序和应用系统。在前述数据组织及优化策略的基础上，通过ArcGIS Geodatabase将所用到的地形、影像及三维模型等数据以数据表文件形式存储，并基于ArcGIS Engine进行系统开发。文件Geodatabase轨道线路数据DEM地形数据影像数据库属性数据库三维符号库三维模型ArcGIS Engine地理信息系统引擎列车运行仿真平台场景控制仿真运行成果输出查询功能图3-1 系统总体结构图3.2 基于ArcGIS Engine的客户端功能实现客户端实现功能包括三大部分：场景控制功能，仿真运行、成果输出和属性查询等功能。场景控制主要表现在太阳高度角、列车运行的速度、观察者的位置，以及能见度等方面，用户可通过与客户端交互实现场景各要素的变化。动态仿真运行的模式有两种：沉浸模式和鸟瞰模式，用户可以根据需要进行选择。沉浸模式为用户提供了由运行中的列车内部观察周边场景的视觉效果，在这种模式下，可以随着列车的行进、转弯、上下坡等状态变化看到窗外的场景变化。鸟瞰模式下，用户得到一种远距离追踪运行高速列车的效果，不仅可以用广阔的视角观察场景的变化，且能够清楚看到列车运行在铁路线上的位置和姿态。图3-2 客户端运行效果图 图3-3 沉浸模式下的场景效果 图3-4 鸟瞰模式下的场景效果另外，在本系统中还实现了场景要素的查询功能，用户通过鼠标点击地理场景要素时，系统将根据用户点击的位置查找到相应要素的空间及属性信息并返回给用户，从而使用户能够及时了解列车运行过程中沿线场景要素的空间位置、地形高程、数据类型以及高程等信息。图3-5 查询功能效果图3.3 效率分析在试验系统中，各类型数据文件大小以及仿真运行所使用的计算机基本参数如表3-1所示。在对实验区地形、纹理和三维模型数据进行合理组织、及优化存储后，本系统在加载实验区数据进行列车运行仿真时，CPU增加30%的使用率，内存消耗增加0.3GB。通过考察计算机资源消耗和计算机性能，本系统在此数据量级下可顺畅地进行列车运行仿真及其场景的调度和显示，这表明本文所采取的数据组织及优化思路应用于列出运行仿真系统的构建是有效的。表3-1试验系统中各类型数据大小及所使用计算机平台的基本参数地形数据68MBCPU内核Intel Core i5影像数据217MBCPU主频2.66GHz模型数据107MB安装内存4.00G矢量数据1.21MB系统运行时CPU使用率40%场景文件1.53MB系统运行时的内存占用0.3GB4 结束语针对现有列车运行仿真系统数据管理能力较低的不足（如系统只满足对场景要素的显示而无法对其属性进行查询和分析），本文尝试将GIS技术应用于列车运行仿真系统的构建中，同时采取分块、外存及LOD模型策略实现仿真系统场景数据的快速调度及显示。基于上述思路，本文选取某铁路重庆市长寿区路段作为实验区，以该地区的DEM、卫星影像以及所建立的列车、路轨、建筑物等三维模型为仿真系统场景数据源，借助Visual Studio和ArcGIS Engine平台实现了列车运行仿真试验系统的开发和运行。结果表明，借助GIS技术及上述数据组织优化策略可以实现列车运行仿真系统中海量数据的集成组织、三维场景的快速建立以及大型场景数据的调度和快速显示。此外，在保证仿真运行效率的前提下，借助GIS技术实现了仿真系统在数据组织、管理、查询、分析等方面的功能扩展，从而为弥补现有列车运行仿真系统数据管理能力的不足提供了可行的技术思路。但是，由于缺少高质量的遥感影像、DEM和三维模型等数据，本文所实现的列车运行仿真系统的场景仿真效果有待改进。另外，本文仅对列车控制室及其运行进行了仿真，为实现更好的仿真效果，可考虑对整组列车的运行进行仿真。参考文献1 黄友能, 杜霄, 唐涛. 城轨列车运行仿真系统中三维视景研究与实现J. 系统仿真学报, 2006, 18(12): 3430-3437.2 张星臣, 杨浩, 朱晓宁等. 京沪高速铁路列车运行仿真实验系统研究J. 铁道学报, 198