顾及地形特征的三维道路及景观快速建模方法

2016-07-15刘全海冉慧敏

测绘通报 2016年6期

关键词：边线标线中心线

刘全海，冉慧敏，李　楼

(1. 武汉大学测绘学院，湖北武汉 430072； 2. 常州市测绘院，江苏常州 213002)

顾及地形特征的三维道路及景观快速建模方法

刘全海1,2，冉慧敏2，李楼2

(1. 武汉大学测绘学院，湖北武汉 430072； 2. 常州市测绘院，江苏常州 213002)

摘要：针对三维道路及景观建模不能反映地形起伏变化、高成本和低效率等现状，本文在研究三维道路技术标准及三维建模生产流程的基础上，提出了一套集城市道路标志标线和城市部件采集、编辑、转换和图层管理的城市道路三维建模预处理方法，设计并实现了基于北斗的三星移动测量系统，在获取道路路面精确高程的同时快速安全地获取街景及全景影像。通过研究顾及地形特征的高程匹配算法，解决了对道路标志标线快速建模问题，实现了对道路及景观的快速三维精细建模，并在常州市、福州市的三维城市数字建设中进行了试验和推广应用，充分验证了该方法的精确性、稳定性和有效性。

关键词：三维建模；地形特征；预处理；高程匹配

三维数字城市正在向精细化、地上下、室内外的一体化方向方展[1-2]。当前，城市道路建模理论与方法主要有两类：一是通过遥感影像与DEM叠合来表达地形模型[4-9]，利用航测法或机载LiDAR获取的DEM精度通常在20～50cm之间；二是通过三维矢量数据精细建模来表达地形起伏。通常在规划方案三维应用初期采用“水平底图”的地形模型，生产地形变化的三维模型难度很大。这些方法均只能解决部分问题，不能解决精细的道路标志标线建模问题，也不能准确反映地形特征并实现地形地物的高程匹配，且存在成本高、周期长和低效率等问题。

本文针对这种情况，对目前三维道路景观建模的相关技术标准及生产流程进行研究，提出低成本的道路标志标线快速采集技术，设计并实现基于北斗的三星移动测量系统，以获取道路路面街景及精确高程数据，通过研究顾及地形特征的道路边线、城市部件等的高程计算方法，实现对道路及景观的快速精细建模。

一、基本思路

基本思路如下：①基于高精度基础地形数据DLG并配准航空影像，提取道路及景观三维建模相关内容，包括路边线、路面、道路中心线、交通护栏、隔离带等信息，采用道路标志标线采集系统获取精细的道路标志标线矢量数据库；②设计满足高精度建模和基于北斗的三星CORS移动测量系统，并采集道路行车路线(基准线)的精确高程和高分辨率街景纹理和全景影像；③利用基准线计算道路中心线精确高程，实现在纵截面上起伏匹配；④利用基准线、道路中心线数据通过参数驱动来实现道路边线、标志标线高程计算；⑤利用Creator等建模工具进行城市三维道路快速建模；⑥通过建立模型库，对小品及附属设施以模型匹配的方式快速建模，并基于道路边线、道路三维模型等数据进行部件旋转角、部件高程计算；⑦局部地区的地形与地物的匹配修正。具体建模流程如图1所示。

图1　建模整体流程

二、关键技术

1. 纵横坡度的计算

纵横坡度的计算是后文基于参数化驱动的方法生成道路模型的基础，本节仅对必要参数的相关计算公式进行简要介绍，具体计算依据、方法可参考道路设计规范相关内容。离心加速度变化率为

(1)

式中，V为设计行车速度，单位为km/h；R为超高设计处的最小半径，单位为m。

道路一般设有纵坡和横坡。横坡则由超高和路拱横坡度组成，统称为合成坡度。道路设计常以合成坡度控制，合成坡度按下式计算

(2)

式中，α为合成坡度；LS为超高横坡度，由设计车速和道路半径参数确定，其正、负符号由道路转弯方向确定；Jr为路拱横坡度，由路面宽度、等级等确定，一般为负值。

2. 基于DLG、DOM的标志标线获取

利用现有城市基础地理信息资源，如城市大比例尺地形图(DLG)，高分辨率航空影像或卫片(DOM)，在CAD下开发各种人机交互的辅助工具，快速绘制地面与高架道路的交通导向箭头、交通标志、交通标线、绿化带、文字注记等，如图2所示，利用属性代码提取道路边线、道路中心线、交通护栏、隔离带等二维矢量信息。

图2　CAD下采集交通标志标线

3. 利用移动测量车获取道路中心线的精确高程

本文设计了一种简易的基于北斗的三星CORS移动测量车。由于观测卫星的增多，在空间可用性方面明显增强。移动测量时其平面精度控制在3cm，高程精度控制在5cm之内，在初始化时间、解算时间和信号稳定性方面显著增强，通过同步控制器的设计，结合高清晰度的单反相机和全影像机的集成，实现基于三星的移动测量系统。该系统主要用于道路中心线高程数据获取及城市道路景观纹理获取。

根据移动测量车获取的道路高程点数据实现道路中心线精确高程匹配算法的基本步骤如下：

1) 转换二维多线表示的道路中心线为三维，其中每个节点的Z初始值设为0,即

i=1,2,…,n)

Cz=Pz+d·tanα

(3)

式中，α为城市道路的合成坡度参数。

4) 依次不同地移动测量车的观测点位置为P(xP,yP,zP)，按步骤2)和3)循环，直至把道路中心多段线全面加密并实现节点的精确高程，真实精确表达了道路纵断面的起伏变化。

4. 基于道路中心线的道路标志标线、边线高程计算

利用上述方法获取道路交通标志标线信息，这些建模对象仍以二维(X，Y)表现。而实现道路真实三维建模需要的道路中心线、标志标线及道路边线都是三维多段线。由于本文在三维道路建模时采集了道路纵向的道路基准线或中心线的高程，城市道路的纵断面不予考虑，只考虑道路的横断面形式及超高。因此，道路标线、边线各节点的高程可按如下步骤计算：

1) 设中间隔离带宽度为w，并设建模对象的任一节点N(xN,yN)，按距离最短原则确定道路中心线3DPL的最近连线两个节点A(xA,yA,zA)和B(xB,yB,zB)，并计算出垂足点为C(xC,yC,zC)，节点N到C的距离为d1。

zN=zC

路面上交通标志线节点、部件中心点、道路外侧边线节点为

(4)

人行道及外侧独立地物节点为

(5)

式中，α为合成坡度，见式(2)；β为道路外侧的排水坡度；若无中间隔离带，则w为0。

由式(5)可以看出，zN由d1、d2、w、α、β等参数组成；α由设计车速V和道路半径R决定；β由路面宽度、等级等参数决定。

5. 利用Creator进行城市道路快速建模

本文道路三维建模主要运用了Creator软件。由于城市道路的纹理比较单一，可制作相应的素材库进行相应的纹理贴图处理，加之Creator软件强大的LOFT放样功能，可以利用道路中心线、道路边线数据快速构造出道路的三维模型，道路标志标线也可以方便地嵌入到道路模型中。后期只需少量的人工修改即可建成高质量的三维模型。如图3所示。

图3　顾及地形特征的匹配及修正

6. 小品及附属设施建模

城市部件与小品及附属设施数据的坐标信息可在CAD中利用大比例尺地形图及正射影像图(DOM)进行提取，也可以从城市部件数据中提取(如图4(a)所示)。为达到快速建模的效果，制作了专门的小品模型库，如路灯、行道树、公交站台、自动售货机、交通岗亭等，并进行相应的纹理贴图，如图4(b)所示。坐标信息结合小品模型库即可自动批量生成对应场景的三维模型。为了增强小品模型的逼真性，还需对模型进行高度、角度及贴图等细节的调整。贴图的修改需要配合建模软件人工进行，模型高程、角度修改主要通过程序自动计算，计算方法叙述如下。

一是缺乏社会管理责任制。计划经济体制的主要特征是依靠行政指令完成社会任务，社会活力得不到充分发挥。缺乏严格的行政法规和个人负责制，缺少对每个机关和每个人的职责权限的严格明确规定，造成了部门的责任相互推诿，权利相互争夺。因此，邓小平要求在社会管理制度的设计上，必须“特别注意加强责任制”［5］150，“要建立岗位责任制，要坚持按劳分配的原则”［6］233。

图4

(1) 部件的旋转角度计算

如图5所示，部件的方向一般与道路边线的方向垂直(PD方向)或平行(PO方向)。则实际需要计算的角度即为θ1或θ2。

图5　部件模型旋转角计算示意图

1) 设部件点P坐标为P(XP,YP)，首先通过遍历的方式找到道路边线上距离P点最近的线段的两个端点A(XA,YA)、B(XB,YB)。

2) 计算旋转角

(2) 部件高程计算

经过模型库匹配及上述旋转角初始化后，模型的平面位置及旋转方向已经确定，但是部件的高程尚未赋值。可以通过对道路模型三角网进行内插计算出部件对应点的高程值。

设部件点位置投影到道路模型上的点位为P(XP,YP,ZP)，该点所在地形模型三角形的顶点为P1(XP1,YP1,ZP1)、P2(XP2,YP2,ZP2)、P3(XP3,YP3,ZP3)，则P点Z值可按下式进行计算

Z=A0×X+A1×Y+A2

其中

A0=-A4/A3

A1=-A5/A3

7. 地形与地物的匹配修正

大量的独立地物是道路景观的主要表达内容，如各类管线的井盖、路灯、行道树、交通标志牌等均可以从基础地理信息中提取，并根据高程基准线按上节中介绍的方法进行高程匹配，然后通过模型库对应以自动快速生成。但三维地形变化规律性不强，自动生成的模型不可能完美，尚需人工进一步检查修饰。对于线状地物，通过以上方法较好地解决了与地形对象的精确匹配，对于点体元，尽管点体的中心位置高程准确，但对于地形变化较大处，如地道、桥梁的上下坡处还需根据坡度和坡向进行修正。

三、测试结果与分析

按照本文提出的方法，利用CAD的二次开发工具，按以上算法开发了集城市道路标志标线采集、编辑、转换和图层管理于一体的城市道路三维建模预处理系统，主要功能如图6所示。

图6　三维建模预处理系统

其中道路标线等绘制模块包含道路导向箭头绘制、道路标线绘制、斑马线绘制等共计104个符号。数据编辑模块包含二三维多段线转化、圆转化为多段线、多段线抽稀等22个功能命令。还有道路边线内二维高程匹配、按道路中心线二三维数据转化、小品及城管部件数据图层管理等功能。

利用简易的基于北斗的三星CORS的移动测量车采集系统对常州市和福州市两个测区的高程和街影纹理数据进行了采集，并按本文提出的总体思路进行三维道路及景观建模，并作了精度测试和完整性检查。结果如下：

1) 平面位置的精确度：建模过程以城市大比例尺地形图和DOM为基础，即道路中线与大比例尺地形图一致。标志标线平面精度取决于城市DOM精度，如1∶1000DOM≤0.25m。城市小品及部件与普查精度一致，如A类部件平面中误差≤0.5m。保证了平面精度的统一，为数据更新和共享应用奠定了基础。

2) 地形起伏高程精度测试结果见表1—表3。

表1　道路纵坡高程精度匹配精度验证　m

表2　道路横坡高程精度匹配精度验证　m

表3　三维模型的方向测试验证　(°)

3) 三维表达的完整度。由于采用了从现有的城市大比例尺地形图、DOM及数字城管部件中提取三维对象实体，三维表达的完整度在95%以上。

4) 生产效率的对比。测区1共56km2范围，道路总长为308km，投入6人共24天。测区2共45km2范围，道路总长为201km，投入3人共28天。利用本文方法进行生产实践应用，与传统的人工建模相比节省约80%的人工作业量，整体效率相比人工建模提高5倍以上。

四、结束语

本文充分利用了城市已有的大比例尺地形图、高分辨率的影像和城市部件数据，采集成本方面大大降低；开发了基于北斗增强CORS移动测量系统，并利用该系统快速获取能精确反映地形起伏特征的道路纵向变化；然后研究了顾及地形特征的参数化建模算法，实现了对道路边线、标志标线、小品及部件景观的精确高程和方位确定。通过模型库与纹理库的自动关联实现了城市道路及景观的快速建模。通过试验区的生产和推广应用，在三维数据的视觉效果、反映地形特征、提高街景数据采集、降低生产成本等方面验证了该方法的稳定性、精确性和有效性。本文方法还可以进一步提升和改进：一是利用本方法后大大提升精度和三维效果的同时会成倍增加数据量，因此本方法适用于精细模型建立；二是如何充分集成和利用高分辨率的街景影像，动态提高变化纹理的景观方面有待进一步研究。

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