高速公路高精度数字底座构建及应用探讨.pdf
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1、管理MANAGEMENTDO1:10.13439/ki.itsc.2023.10.003高速公路高精度数字底座构建及应用探讨杨源,张凡2 3,张纪升2.3(1.广东省交通集团有限公司,广东广州510 10 0;2.中路高科交通科技集团有限公司,北京10 0 0 8 8;3.交通运输部公路科学研究所,北京10 0 0 8 8)摘要:随着高速公路数字化转型发展进程的不断推进,构建高精度数字底座,赋能“建管养运服”业务开展,实现全要素、全生命周期精细化管理的需求日益提升。本文结合国家综合立体交通网规划纲要要求、数字交通建设内容,对高速公路高精度数字底座应用架构、高精度数字地图制作、业务数据接入与治理
2、、高精度数字地图引擎建设内容和“一张图”应用场景进行分析论述,梳理了地图数据采集范围、采集规范和质量要求、业务数据接入类型和主要对接方式。同时,根据高速公路业务需求,重点阐述了空间数据管理、空间数据分析、路径规划导航、车流路径还原、二三维可视化、数字李生、交通仿真等引擎功能,提炼总结出道路资源管理、养护管理、应急指挥调度和路网服务四类专题支撑场景,为行业内相关系统建设提供有益参考,共同推动服务管理模式与应用技术升级。关键词:高速公路;高精度数字底座;高精度地图0引言近年来,中共中央、国务院印发的国家综合立体交通网规划纲要,以及交通运输部印发的交通运输领域新型基础设施建设行动方案(2 0 2 1
3、-2 0 2 5年)2 中均将基础设施全要素、全周期数字化作为建设目标和建设任务,在提升公路智慧化服务水平方面,对精准定位、车道级应用等高精度时空信息服务方面均提出了要求。同时,规划纲要再次明确将“构建高精度交通地理信息平台,加快各领域建筑信息模型技术自主创新应用”作为重点任务。国内多省份积极开展探索,在打造高精度数字底座、开展一张图应用方面取得阶段性进展,但仍存在数据精度不够、业务系统关联不足、应用重复建设、数据价值无法充分发挥等问题 3。广东省数字交通“十四五”规划 4中提出:“构建交通基础设施资产盘点一张图”。建立广东省高精度交通基础设施数字化平台,综合运用高分遥感、倾斜摄影、激光扫描等
4、技术,对基础设施进行三维实景及资产信息采集,加快完善交通基础设施信息全周期管理标准、资产范围、接口规范,逐步实现对交通基础设施的数字化全覆盖接入,应用BIM+3DGIS技术实现对物理设施的三维数字化呈现和全方位监控和管理,为基础设施在养护、运营、监测、应急、管理等方面应用奠定基础”,开创高速公路高精度数字底座构建及落地应用的示范先例。本文将结合行业规范与技术标准,综合分析基于高速公路高精度数字底座的总体应用架构、高精度地图数据采集范围及技术要求、业务数据资源接人与治理方式、地图引擎建设和“一张图”应用,为行业内开展相关系统建设、研究提供借鉴。1高精度数字底座应用架构以高精数字底座为核心的高速公
5、路应用架构由数据采集、基础设施层、数字资源层、引擎层、开放平台层、专题图层、支撑保障层7 部分组成,自底向上分别开展精细化数据采集与融合治理,高精度数字化资源服务引擎集成,支撑道路资产管理、养护管理、应急指挥调度、路网服务等“一张图”应用,以及构建车路协同、自动驾驶等创新应用对接的高速公路数字化资源服务开放平台。高速公路高精度数字底座总体应用架构如图1所示。专题图层道路资产管理专题图层养护管理专题图层应急指挥调度专题图层路网服务专题图层标准规范开发者中心运维管理系统解决方案开发平台低代码开发中心共享服务系统平台门户引整层高精度地图引案数字李生引擎交通仿真引安全运维数据资源层空间数据业务数据基础
6、资源层计算资源网络资源存储资源安全资源支撑保障数据采集空间数据采集业务数据采集图1高速公路高精度数字底座总体应用架构数据采集对象主要为空间数据和业务数据。在交通“建、2023年第10 期(总第2 8 8 期)1中国交通信息化35CHINAITSJOURNALVol.288No.102023管、养、运、服”各业务应用中,系统产生大量位置相关数据,包括地理信息定位数据、运行感知数据、动态专题数据等,主要采集工具包括路测设备、无人机、北斗定位设施等。基础设施层可采用云资源的形式进行建设,主要包括存储资源、网络资源、安全资源、VPN接入网络资源等,提供网络、服务器、存储与备份、安全保密、可靠通信系统等
7、硬件环境搭建部署的解决方案。数据资源层在云资源基础上,融合交通数据库或中台数据资源,实现多源异构数据的汇聚、治理、管理与存储。引擎层兼容二维、三维地图、BIM、实时路况等不同模型数据,构建低时延高性能引擎集,包括高精度地图引擎,提供空间数据的接人展示、查询分析、导航规划、轨迹还原等能力;数字李生引擎,实现物理世界的还原;交通仿真引擎,提供从宏观到微观的仿真推演,为交通规划提供决策支撑。开放平台层依托云技术建立平台资源与开发管理应用,通过SDK、A PI 接口服务、平台门户以及低代码开发中心等共享高精数字地图资源和引擎能力。专题图层针对交通业务数字化场景,打造道路资产管理、养护管理、应急指挥调度
8、、路网服务等“一张图”专题应用。同时,面向网络安全、数据安全与密码应用合规等多方面的要求,开展系统安全运维支撑平台建设,按照等保三级信息系统要求进行运营维护。2高速公路高精度地图制作高速公路高精地图是对数据资源层中高速公路全要素空间数据的可视化表达,形成覆盖目标区域的车道级二、三维高精度地图,是高精度数字底座的基础部分。数据采集内容主要包括但不限于道路基础要素、道路基础设施、服务设施、机电设施、安全设施、紧急设施等。采集规范包括但不限于高精度地图外业采集技术要求、人工采集技术要求、倾斜摄影外业采集技术要求、车道级矢量数据生产技术要求、三维建模技术要求、倾斜摄影数据处理技术要求、二维矢量数据提交
9、格式及精度要求、三维模型数据提交格式要求及精度要求、倾斜摄影数据提交格式要求及精度要求等。数据质量要求包括但不限于高精度地图及标精地图数据精度要求、路网拓扑检查要求、数据质检要求、要素图形及属性完整性要求等 5-9。二维高精地图的制作主要包括道路基础设施、交通安全设施、服务设施、紧急设施、公路服务设施、机电设施、管理设施等图层生产,数据格式以Shapefile为主,最大比例尺层级为2 1级并支持显示路面线条、箭头、文字、图案等标志标线和路侧设备设施信息。用于覆盖全省或全国范围的底图,通过采购标精矢量地图、数字正射影像和数据高程模型数据满足使用需求。三维高精地图的制作主要包括设备、建筑体、动态场
10、景模型以及三维大场景的建设。对交通标识牌、龙门架、摄像枪等设备,以及服务区、收费站、互通立交、特大桥梁、隧道等重要路段进行BIM建模与轻量化处理,以ifc、o b j、3 d s 标准格式输出,叠加地形和影像数据构建地形级实景;对交通信号灯、车道指示灯、隧道照明灯、情报板、隧道风机、火灾报警器、重点类型车辆等动态场景模型进行建模,以gltf、o b j格式输出,实时联动实况信息;通过数字正射影像DOM和高程模型DEM,构建地形级实景三维模型,以GeoTiff格式输出,宏观上展现沿线地形、地貌;通过倾斜摄影对道路两侧场景进行还原,支持WebGL和UE染,提示整体真实性和观赏度。3业务数据接入与治
11、理通过对高速公路数据的接人与治理工作,实现高速公路设计建设、收费、路政、养护、路况、指挥调度等各类业务系统数据的汇聚与管理。通过建立数据治理标准体系,开展数据质量监测、主数据管理、元数据管理等相关服务,促进数据联动,解决信息孤岛问题。建设主题库、专题库,编制数据资源目录,推进数据开放共享生态的构建,释放高速公路大数据价值。根据高速公路业务需求,接人数据主要包括资产数据、业务数据和外部数据,其中,资产数据主要涉及的数据源有公路养护管理信息系统、公路运行监测与评价系统、公路机电运维管理平台、路政管理系统、路运一体化系统等,范围涵盖路面、边坡、桥梁、隧道、涵洞、匝道、交叉工程、里程桩等公路基础设施,
12、标志标线、隔离栅、防护网等交通安全设施,情报板、摄像枪、检测器、报警器、照明灯等机电设施,服务区、停车区等服务设施。业务数据包括但不限于监控系统内的设备状态、道路拥堵信息、高速公路拥堵分流信息、收费系统的车流量数据、节假日免费通行信息,路政系统的道路事件信息,养护系统的养护计划信息、养护明细信息,救援系统的救援仓库、救援物资、救援车辆、道路救援信息,出行系统的车后服务网点、服务区充电桩信息等。外部数据主要为气象数据、实时路况数据、位置大数据等接人。其中,路口数据支持畅通、缓行、拥堵、严重拥堵等多种路况状态分级,结合感知设备提供的车道实时信息,可实现车道级路况展示,并支持拥堵路段、拥堵长度、拥堵
13、程度、行驶速度、通行时长等信息反馈。数据接人方式分为增量数据实时接入、文件类型数据接人、数据库事务日志数据同步和跨网段数据传输。其中,增量数据实时接入包括结构化数据采集、非结构化数据采集、新消息队列采集、Ftp文件采集、数据Api采集和采集任务管理。结构化数据采集支持关系型数据库mysql、s q l s e r v e r、d b 2、o r a c l e,postgreSQL、M PP数仓、以及NoSQL数据库等结构化数据类型,管理MANAGEMENT在集成过程中能够进行源到目标端的字段级映射,并进行字段级的转换、清洗、格式化等操作,保障数据采集迁移过程中的一致性。非结构化数据采集支持e
14、xcel、c s v、x m l、图像等非结构化数据类型,在采集过程中按照分隔符、固定长度或者表头信息等进行文件拆解,将拆解后的文件写人到目标端。对于无法解析文件和图像等,直接从源端迁移到目标端,实现文件的采集迁移。消息队列采集支持kafka等消息队列数据类型,使用流计算进行消费kafka数据,并按照kafka中数据的消息格式进行相应的数据处理及落盘,实现kafka队列的持续消费。Ftp文件采集与Api数据采集类似,由源端获取文件并发送至目标端实现数据处理和迁移 10。数据接人功能架构如图2 所示。数据接入输出11厂源端适配器-目标端适配器数据治理定义内外部结构化适配器结构化适配器数据探查数据
15、处理定义数据1半结构化适配器半结构化适配器数据定义数据组织定义1音频适配器音频适配器数据读取数据服务定义结构化视频适配器数据对账视频适配器半结构化图片适配器图片适配器处理队列非结构化1图2 数据接入功能架构图4高精度地图引擎建设高精度地图引擎作为高速公路高精度数字底图构建及应用项目的核心组成部分,通过API接口的形式对外提供服务,主要建设内容包括空间数据管理、空间数据分析、路径规划导航、车流路径还原、二维可视化、三维可视化、交通仿真、数字李生等引擎能力。空间数据管理涵盖高精地图应用的基础功能,包括空间数据转换、数据查询检索、图层创建管理、地图服务发布、数据提取分发。空间数据转换分为桩号经纬度换
16、算、地理/逆地理解析,前者支持通过桩号、道路编号、行车方向、车道信息与桩号经纬度坐标相互转换,满足米级定位精度;后者支持字符串与经纬度坐标相互转换,实现快速定位查询。数据查询检索根据空间查询条件,筛选符合条件的地理信息对象,根据检索方式分为POI检索、道路与路段检索、里程桩检索、业务数据检索、行政区划查询、沿途搜索、关键字输入提示与模糊查询。其中,道路与路段搜索、里程桩搜索基于国家高速编号或名称、里程桩号信息进行检索定位,提供符合高速公路业务应用场景的能力支撑。图层管理支持图层的创建、加载、删除、编辑、浏览、查询、输出、显示和隐藏、图层序调整、重命名等功能,提供属性查询、关联业务表查询能力。地
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