大型三维交通场景道路的自动构建

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1、万方数据第33卷第10期计算机仿真2016年10月文章编号:1006—9348(2016)10一0124—05大型三维交通场景道路的自动构建王贤隆,柳有权,李浩宇,董飞(长安大学信息工程学院,陕西西安7100“)摘要:大规模交通仿真场景的构建能为智慧交通、交通控制、车流预测等提供仿真平台,但是大规模的城市交通仿真存在着建模工作量大、可视化效果不好等问题。为解决上述问题,提出了一种自动构建三维城市路网的方法,首先通过包围盒算法计算出道路控制点坐标,然后通过贝塞尔曲线和高程数据模型构造交叉口等复杂的道路结构,最后通过二维纹理映射算法和Cacmu】l

2、—Rom样条算法优化可视化效果。上述方法能够根据道路矢量数据自动构建出交叉口、T型路、Y型路、立交桥等城市道路模型,同时能自动地赋予道路结构正确的纹理信息。实验验证了方法的通用性和鲁棒性。关键词:交通仿真;三维道路结构;包围盒算法;纹理映射中图分类号:TP391.9文献标识码:BAutomaticRoadConstructionfbrLarge—Scale3DTrafncSceneWANGXian—long,UUYou—quan,LIHao—yu,DONGFei(SchoolofInf0珊ationEn舀neering,Ch蚰ganUniver

3、sity,xi’anSham【i710064,China)ABSTRACT:Large—scaletr插cscen撕osimulationprovidesaplat6D瑚forintelligentnnsponation,tr蕊ccontrol,andtra侬cprediction,butla增e—scalesiⅡml撕彻is硪enaccomp阴iedwiththeproblemsofheavyworkloadaIldp00rVisudization.Thusweproposed蚰叫tomaticmetllodtoconstnlctthree—

4、dimensionalurbaIlroadnetwork.First,aboundingboxw鹊usedtocaIculatethepathcontmIpointcoordinates;thenBeziercurvesandelevationdatawereusedtoconstlllctmadintersections粕dot}Iercomplexstmctures;andfinallytexturemappingandCatmull—RomSplinealgorithmwereusedtooptimizevisualization.Wif

5、ht}Iemethod,intersection,T—shaperoad,Y—shapemad,o·verpassesandothertypeurb锄madmodelcanbeautomaticallyconstnlctedwithrightmadtextureinfomation,ac—cordingtotheurb柚madnetworkdata.Experimentsverifyitsversatility粕dmbustness.KEYWOImS:Tr幽cSimulation;3DRoadsStmcture;BoundingBox;Text

6、ureM印pingl引言20世纪80年代以来,国家大力发展基础交通设施建设,我国大中城市的道路建设取得了很大的进步,现在车联网、智能交通系统(ITs,InteUigentTransportSystem)也在快速的发展,形成了较为完善的道路交通系统。但随着车辆数量的增长,城市污染也越来越严重、交通压力也越来越大,交通道路的利用率也呈现出不同的差异,对于交通拥堵路段,市政规划就会重新设计和规划,为了对汽车尾气对环境污染进行评估和验证市政道路设计的合理性和有效性,需要根据城市道路数据设计一套三维的交通仿真系统,来测试仿真效果和效率,同时对于城市交通展

7、示、还原事故现场等具有很重要基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金(2013G1241112,20llTD009)收稿日期:2015一11一09修回日期:2015—12—23—124一的意义。针对城市交通仿真场景构建的问题,从规模方面来说,DingDi珏g⋯,实现了基于高速路的或者是规模比较小的城市交通流仿真,还有刘旭日o、Vaclav【3o做的基于GIs的数字地形的道路设计的,但是仿真规模比较小、仿真系统灵活性比较低,且利用价值比较局限。从三维效果方面来说,wich-m锄nVerlag通过3dMax、CAD等图形工具对道路进行建模,刘凯¨’

8、通过rI’IN算法来对三维道路表面建模,这些方法都比较复杂,且需要复杂的图形学的基础。虽然Ad跏Goode-nough和scottBrowIl提出了将

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