数字孪生技术在智慧高速资产管理中的应用.docx

1、数字享生技术在智慧高速资产管理中的应用摘要：基于数字弯生的智慧高速资产管理关键技术， 是运用智慧高速基础设施数字化、车路协同、路网运行数 据汇集等关键技术，为运行监测、智慧养护、应急指挥、 信息服务等核心业务，提供一套数据全融合、状态全可视、 业务全可管、事件全可控''的数字弯生智慧高速框架体系。 依托该体系，以现阶段智慧高速建设需求为导向，研究新 一代基于数字李生的智慧高速路网下综合资产管理与服 务平台建设方案，并提供技术和框架性支撑。数字李生，指的是对物理世界一一映射、协同交互、 智能操控的虚拟世界，综合运用智能感知、计算、建模等 信息技术，构建数字弯生高速公路。基于数字弯

2、生的智 慧高速资产管理关键技术，是运用智慧高速基础设施数字 化、车路协同、路网运行数据汇集等关键技术，为运行监 测、智慧养护、应急指挥、信息服务等核心业务，提供一 套”数据全融合、状态全可视、业务全可管、事件全可控 的数字李生智慧高速框架体系。总体技术路线从数据感知、数据传输、数据治理、上层应用等角度图7信息资源整合库结构图（二）资产数据关联在资源整合数据库中，资产属性表用来存储资产属性信息, 路径属性表用来存储路径上各种动态分段后的属性信息， 路段属性表用来存储路段的基本信息，只有弧段属性表中 才会有道路的坐标值数据。四者之间的关联关系如图8所路径标示符劣件标示符 起点桩兮终点排号属性路径标

3、识符路g标小符路径内部编码起心里程终可里程威性 路段 七$路段标识符 弧单标识符 路段内部编码 起点里程 终点里程.£弧段一；弧段标识符 地理坐标.刁、O图8事件表、路径属性表、路段属性表和弧段属性表的 关联关系（三）资产数据可视化表达通过上述数据关联过 程，建立了路段、公里桩号、点云对象ID、资产ID、多 媒体数据ID等一一对应的关系模型。将来查找任何一个 对象的时候，即可关联查询出所有与其相关的信息，并将 对象在GIS地图上快速定位，如图9所示。图9公路资产信息的叠加显示四动态资产联动控制在智慧高速管理过程中，动态信息与数字李生模型的 关联也是非常关键的，涉及动态视频、可变情报板

4、、气象 设备的关联。（一）监控视频控制前端部分、传输部分和 中心部分均由硬件厂商直接安装调试，集成遥控摄像机硬 件视频控制接口，在数字季生高速公路中可切换任一个监 控点的图像，起到指挥调度作用。通过上下左右移动操作， 可控制前端遥控摄像机的拍摄方向和视角的远近。（二） 可变信息标志控制对可变信息标志的控制，是将可变信息 标志控制系统的信息发布接口集成到高速公路智能化信 息化管理平台上，通过信息发布功能，实现现场可变信息 标志的信息发布以及3D模型上信息的变化，信息标识发 布 效 果 如 图 10 所 示。图10信息标识发布（三）气象数据关联与还原气象检测 器的硬件布设、数据存储和监测系统均由相

5、关厂商采购而 来。数字季生高速公路同样可以直接接入气象检测数据存 储的数据库，直接将数据库存储的数据用折线、曲线等形 式展示出来，供统计分析应用。气象数据关联如图11所 示。并用可视化的方式还原各种雨、雪、雾天气，天气模 拟 效 果 如 图 12 所 示。洗L方式 按堡份铳L接片份侥计毕20UVttHVtS80120030010282080120050010»1080120C600102460夫去图11气 象数 据 关 联图12天气模拟效果五资产动态管理系统应用在延崇高速西羊坊隧道进行了数字季生的资产管理 和气象还原实验验证。利用数字李生平台，搭建了智慧高 速资产动态管理系统，实现了

6、高速公路静态场景的可视化 及数字李生静态和动态的资产管理。智慧高速资产动态管 理系统界面如图 13 所示。® “a为图13智慧高速资产动态管理系统界面K结论该技术成果为智慧高速提供智能化的交通控制联动 方案，形成了相应的交通智能控制体系，提高了交通监控 运营管理能力和道路交通控制能力，提升了监控系统的响 应与处理能力，减少了管理人员的手动操作流程，缩短了 交通控制响应周期，为道路管理者提供了便利。同时，此 研究成果对于减缓交通事故、降低事故影响有一定帮助, 有助于提高道路交通的通行能力和安全性。参考文献1 陶飞，马昕，胡天亮等.数字李生标准体系J .计算机集成 制造系统.2019,1

7、0(25):2405-2417. 2陶飞，刘蔚然，刘 检华等.数字李生及其应用探索J.计算机集成制造系 统.2018,24(1):1-18. 3周瑜，刘春成.雄安新区建设数 字李生城市的逻辑与创新口.城市发展研 究.2018.25(10):60-60. 4刘青，刘滨，王冠等.数字弯 生的模型、问题与进展研究J.河北科技大学学 报.2019,2(40) ： 68-78.出发，充分考虑智慧高速基础设施感知网的搭建、现代通 信技术在智慧高速的应用探索、数据融合与治理，满足智 慧高速的数字李生平台建设方案与基于大数据的路网综 合应用及出行服务等内容，结合现有状况，梳理各部分应 用间的关系，形成智慧高速

8、管理应用框架体系，从而实 现路况预警、精准气象预测、智能控制、决策分析等指挥 交通应用功能。总体技术路线如图1所示。应用服努预警（道路异常、气象预警）云台、发布E3D仿真模型静态资产:曜（道路）:t高精度地图（20cm） t点云+影像（前视）1（3大类，33亚类）图1总体技术路线静态场景还原（一）高速公路数字季生的建模方法选型在智慧高速 的数字李生建模方法选择上，现行主流方法基本上是通过 3dmax或BIM建模两种方式。这两种方式各自存在一些优 缺点，具体如下。（l）3dnmx建模渲染后效果较为美观， 但很难保证高速公路建模的物理精度，对线状公路还原难 度也很高，对模型信息的关联也较为困难；（

9、2）基于BIM 的建模模型精度非常高，信息也较为完善，但对现有道路 来说，并不一定能找到其设计时的BIM数据，再加上施工 过程中有改动的部分，很难保证拿到的BIM模型是最新迭 代数据；（3）本研究中选择利用高精度地图自动化建模 技术，优势在于高精度地图来源于真实路面数据，且采集 难度与成本较低，更新效率较高，只要解决其建模的技术 问题，就可实现高精度更新率的数字享生高速公路建模方 法，其性价比是非常高的。（二）高精度地图自动化生成 道路结构该部分研究用于还原现实高速公路上的道路构 造物，包括桥梁、涵洞、互通等主要构造物，机电设施设 备、交安等设施的数字重建，精细还原智慧高速静态场景。 该部分用

10、OpenDrive格式高精度地图，根据真实道路元素 （直线、曲线、回旋曲线、超高面、车道、标志等），进 行道路及其相关要素的3D场景自动化处理。导入XODR文 件，生成3D路网模型，最终保存为三维obj文件，其可所 示视 化 结 果 如 图 2图2自动化道路构建（三）附属设施自动建模用全景采 集的同时，可同步采集车载激光点云数据，从车载激光点 云数据中可提取附属设施，达到高精度、快速建模的效果。 基于反射强度的检测方法利用交通标志牌在点云中的高 强度特性进行检测，并在后续聚类过程中定义规则以获得 含有交通标志牌的聚类。基于形状特征的检测方法首先从 点云中识别杆状物，通过分析杆状物中非杆状部分的

11、维度 特征，提取出具有面状维度特征的目标物作为所要检测的 交通标志牌。最后将两次检测结果进行叠加和合并形成最 终的检测成果。工作流程如图3所示。图3交通标志牌检测流程图图4中即为部分提取出的杆状物，红色点为非杆状部分，绿色点为杆状部分。图4杆状物的非杆状部分提取（四）模型优化处理为提 高海量模型的加载显示效率，需要对模型进行优化处理, 主要从三个方面进行。一方面，针对模型本身优化，采用 合并、删减模型和隐藏面片等方法进行优化处理，本课题 开发了批量面片合并和删减的工具，使模型个数和面片数 减少，达到提高效率的目的，模型优化前后结果对比如图(a)优化前(b)图5模型优化前后效果对比另一方面，在模

12、型纹理的烘 焙处理上，采用单通道烘焙，有选择地进行模型烘焙，合 并模型烘焙等处理方法，使模型显示加载率得到了显著提 高。模型优化前后结果对比如图6所示。(a)优化前 (b)优化图6模型烘焙优化前后效果对比最后，针对系统平台， 采用空间数据库对模型进行统一管理，并总结了模型制定 的标准，使模型的制作趋于规范化。与此同时，对处理好 的模型，采用倍率法构建连续分辨率模型，形成同一模型 的多个分辨率层次。从金字塔的底层到顶层，分辨率越来 越低，但表示的范围不变；设地形数据的原始分辨率为R0, 倍率为m ,则第k层地形数据的分辨率Rk为：Rk = Ro x m_k综合利用以上技术，即可使所有模型均能在互联网上快速检索并加载到三维场景中。资产数据关联(-)静态资产数据关联以大型关系数据库为依托， 利用面向对象的技术，建立公路信息化管理综合数据库， 主要包括GIS基础数据库和公路专题数据库两大部分。其 中，GIS基础数据库将包含基础地理数据、遥感数据、定 位数据和三维模型单元数据，主要支持3DGIS系统的场景