3D-моделирование многоуровневых транспортных развязок на базе платформы ArcGIS

Котиков Ю.Г., д.т.н., академик РАТ, профессор кафедры организации перевозок, управления и безопасности на автомобильном транспорте СПбГАСУ, e-mail: cotikov@mail.ru, Савченко К.А., аспирант СПбГАСУ, e-mail: kirill.savchenko@yandex.ru

 3D-modeling of multilevel traffic interchanges on the base of ArcGIS platform

 Для 3D-визуального отображения пространственных объектов трехмерных дорожных сетей и проведения сопутствующего непланарного сетевого анализа формируется иерархическая структура системы моделей «центральная линия дороги – коридор движения – полоса движения». На примере многоуровневой дорожной развязки освещаются методические и процедурные вопросы комбинированного использования инструментов ГИС и САПР в проектировании элементов дорожной сети. С использованием системы линейных координат и динамической сегментации реализуются примеры размещения разметки и 3D-знаков на дороге, динамического отображения интенсивностей трафика на фрагменте транспортного узла. Осуществляется маршрутизация по 3D-сети со сменой полос движения.

Санкт-Петербург (СПб), как и другие мегаполисы Мира, характеризуется ростом числа многоуровневых транспортных развязок. Генеральный план развития СПб, декларирующий превращение города в транспортно-логистический центр мирового уровня, предусматривает коренную модернизацию многомодальной транспортной системы города. Он предусматривает перенос мощностей Большого морского порта и множества связанных с ним складов, ж/д консолей и товарных станций из центра в пригородные зоны, повышение транзитивности СПб как узла 9-го Международного транспортного коридора, внедрение в улично-дорожную сеть (УДС) города соответствующего Грузового каркаса автомагистралей.

Проводка транзитных и внутренних транспортных потоков с учетом названных факторов в условиях сложившейся исторической застройки города и реального градостроительного слоя объектов инициирует реализацию трехмерных (непланарных) транспортных сетей с множеством многоуровневых развязок (3D-развязок). И данная работа отражает развитие одной из составляющих модели транспортной системы города, затронутой нами на концептуальном уровне в статье.

Дороги – важный элемент, связанный с городской жизнью. С быстрым процессом урбанизации все более сложные транспортные инфраструктуры строятся в третьем измерении – как вверх так и вниз, такие как 3D-развязки, туннели, проходы над и под поверхностью земли. Из-за этих изменений осознание дорожных сетей более не ограничивается планарным 2D-миром. С другой стороны, с целью облегчения эффективного управления трафиком и логистикой, в практику приходят более детализированные правила движения, включающие мультиполосы движения, бесповоротные, временно закрывающиеся, ограниченные по габаритам/весу полосы движения и т.п. Быстрое развитие транспортных систем, как и потребность в продвинутых транспортных приложениях (автоматизированная навигация, управление дорожным движением с детализацией по полосам – полосо-ориентированный контроль), – взывают к соответствующим дорожно-сетевым моделям, способным описывать реальные 3D-ситуации и обеспечивать более детализированную информацию об УДС города.

Системный учет аспектов проектирования и строительства 3D-развязок, с одной стороны, и сетевых аспектов непланарных транспортных сетей, с другой стороны, является нетривиальной задачей и требует комплексного использования инструментария САПР и ГИС. Инструменты САПР, например, линейка AutoDesk, «заточены» на архитектурно-строительные задачи, в то время как ГИС, например, ArcGIS, имеет сильные инструменты анализа и проектирования транспортных сетей. (Заметим при этом, что ArcGIS, начиная с версии 10, предлагает набор операций по работе с 3D-сетями. Данное же исследование проведено нами в среде ArcGIS 9.3.1).

Ниже рассмотрены следующие аспекты затронутой проблематики:

  • формирование пирамиды моделей транспортной сети в среде ArcGIS Network Analyst;
  • методическая проработка комбинированной подготовки в среде САПР-ГИС геометрической модели 3D-развязки с привязанной транспортной сетью;
  • разработка сетевых моделей конкретной развязки;
  • использование Линейного референсинга (LR) и динамической сегментации в совокупности моделей;
  • размещение 3D-объектов на трехмерном геометрическом образе развязки;
  • формирование трехмерных навигационных схем по транспортной развязке и видеорядов в приложении ArcScene.

 

Отметим, что при формировании нами модели 3D-развязки системный подход требовал рассматривать ее как компонент предполагаемой Модели транспортной системы (МТС) СПб – и это повлекло за собой рассмотрение отдельных положений общего концептуального характера. Все построения проведены на условном примере уже существующей Южной развязки Кольцевой автодороги (КАД) с Западным скоростным диаметром (ЗСД) (в Промзоне Предпортовая), см. рис. 1.


Рис. 1. Схема Южной развязки КАД-ЗСД.

 

Формирование пирамиды моделей транспортной сети в среде ArcGIS Network Analyst

Известна концепция САПР делить систему моделей по степени детализации на 3 уровня: макромодели, мезомодели, микромодели.

В среде ГИС весомое значение имеет также уровень метамоделей, к которому, кроме моделей организации дескрипторов (метаданных), можно отнести еще и концептуальные модели (например, UML-модели). Совокупность метамоделей примыкает ко всем трем слоям математических моделей, что поясняет рис. 2.


Рис. 2. Уровни моделирования.

 

«По горизонтали»: Множество смежных моделей транспортной системы имеет множество общих разделяемых атрибутов. Это требует решения проблем избыточности и дублирования информации, процессов нормализации в БД, робáстности (устойчивости к ошибкам) моделей и БД.

«По вертикали»: В связи с наличием общих разделяемых атрибутов для «старших» и «младших» моделей имеются те же проблемы избыточности информации, процессов нормализации БД, робaстности. Кроме этого появляется проблема генерализации-детализации (обобщения-расщепления), привлечения соответствующих процедур обработки, хранения промежуточных данных – и, как итог, усложнение задачи построения стройной пирамиды моделей.

Модели сетей дорог, основанные, в основном, на 2D связях-узлах центральных осей дорог, в настоящее время превалируют в технологиях проектирования УДС и тормозят сетевой анализ потоков с ориентацией на полосы движения и многомерное управление оборудованием в сложных 3D-городских средах.

Нами, в рамках вышеназванной концепции САПР,для 3D-визуального отображения пространственных объектов трехмерных дорожных сетей и проведения сопутствующего непланарного сетевого анализа, сформирована иерархическая структура системы моделей «центральная линия дороги – коридор движения – полоса движения». И, по аналогии с работой, взят курс на создание в среде ArcGIS Иерархической Полосо-Ориентированной 3D-дорожно-сетевой Модели (ИПО-3D-М), ориентированной на нижнем уровне на движение по дорожной полосе.

ИПО-3D-М задумана как непланарная топологическая модель с поддержкой картографического показа 3D-ленты полосы движения, которая должна обладать следующими особенностями:

  • множественными картографическими и топологическими представлениями и несколькими уровнями абстракции (улица, дорожный сегмент, коридор и полоса движения);
  • ссылочной (географической, декартовой и линейной) многоразмерной дорожной информацией (точка, линия, ареал, объем) на уровне полосы движения;
  • математической основой для детализированного управления оборудованием, эффективного сетевого анализа и реалистичной навигации в сложных городских 3D-транспортных системах.

 

Концептуальное представлений о трех уровнях моделирования развязки улично-дорожной сети (УДС) дано на рис. 3. Рассмотрим основные особенности этих уровней.


Рис. 3. Пример 3-х уровней детализации фрагмента УДС: а) Уровень 1 – модель сети на центральных осях дорог; б) Уровень 2 – модель сети на основе коридоров движения; в) Уровень 3 – модель сети на основе полос движения.

 

Уровень 1: Центральная ось дороги. Эта концепция обеспечивает макромасштабную абстракцию дорожных сетей с использованием единственной линии для отображения общей конфигурации и рассматривает сложную 3D-развязку как узел. В модели могут использоваться все средства Network Analyst, кроме конструктива мультиреберных поворотов. Центральные оси дороги агрегированы в улицы с одним или двумя направлениями, Они могут использоваться в таких приложениях как отображение перемещения масс людей, товаров, планирование перевозок, именование улиц, цифровое картографирование – все это в масштабе мегаполиса.

Уровень 2: Коридор движения. Это набор полос движения, как правило, с одним и тем же направлением потоков трафика, без физических или разметочных разделителей проезжей части в модели. Коридор движения обеспечивает мезомасштабную абстракцию дорожных сетей. В коридорно-сетевой модели 3D-развязка изображается как серия связей, здесь уже требуется подключение мультиреберных поворотов. Модель может служить для более продвинутых приложений, как например, анализ траекторных данных и анализ потоков трафика – в основном в масштабе района.

Уровень 3: Полоса движения. Она обеспечивает микромасштабную абстракцию дорожных сетей путем использования множественных линий (мультилиний) с единым направлением – для отражения реального перемещения подвижных объектов. Полоса движения может быть подразделена на физические и виртуальные полосы движения. Физическая полоса движения связана с лентой полосы движения, которая отображается как удлиненный полигон с четкими границами на дорожной поверхности, позволяя тем самым давать представление о фотореалистической геометрической конфигурации индивидуальных полос движения. Виртуальные полосы движения динамически добавляются на пересечениях, примыканиях или в среде мультилиний (для перехода по параллельным полосам движения – боковая связность). Полосовая модель, в принципе, способна отражать истинный транспортный феномен – то есть совокупность всех объектов Дороги (сооружений, транспортных средств, элементов СУ и т.п. – во взаимодействии) без их генерализации. Модели этого уровня целесообразно применять для конкретных транспортных узлов (системы перекрестков, развязки и т.д.). Он соответствует и детализированному управлению дорожным движением.

Построение логической модели БГД (базы геоданных) осуществлялось с использованием диаграмм классов UML, посредством ArcGIS Diagrammer. Были выявлены классы объектов, являющиеся основой проектирования элементов транспортных систем, осуществлена их классификация по тематическим пакетам, определены взаимосвязи между классами (рис. 4).


Рис. 4. Общий вид логической модели базы геоданных.

 

Произведена трансформация диаграммы в структуру физической БГД. Параллельно с развитием БГД производилось ее наполнение (путем оцифровки, ввода статистической и нормативной информации) – для осуществления последующего ГИС-моделирования.

Разработка трехмерной геометрической модели развязки осуществлялась с целью дальнейшей демонстрации предложенного нами нового подхода к проектированию размещения средств организации движения на базе 3D-модели Дороги. Для моделирования было привлечено программное обеспечение Autodesk 3dsMAX Design 2009, а также использованы возможности ArcGIS 3D Analyst. Исходными данными для моделирования были измеренные лазерным дальномером плановые и высотные параметры существующей развязки (этим мы условно заменили/имитировали этап реально осуществленного когда-то традиционного проектирования). Было принято решение формировать упрощенную трехмерную модель развязки без второстепенных элементов инфраструктуры, таких как ограждения, фонарные столбы и пр. При помощи плановых исходных данных по развязке обрисованы полигоны дорожного полотна, разделительных полос, обочин и пешеходных частей. Высотные параметры присвоены дорожному конструктиву в среде Autodesk 3dsMAX Design 2009. Полигоны дорожного полотна, обочин, разделительных и пешеходных полос спроецированы на заранее созданную поверхность, имеющую высотные параметры развязки. Поверхность же была создана на основе осевых линий дорог, которым были заданы высоты. Процесс задания высот полигонам дорожного конструктива представлен на рис. 5.


Рис. 5. Процесс задания высот полигонам дорожного конструктива.

 

Окончательная обработка 3D-модели производилась в приложении ArcScene, в котором каждому элементу дорожного конструктива было присвоено индивидуальное цветовое решение, а также обеспечено вертикальное вытягивание, характеризующее толщину дорожного полотна. Одна из реализаций приведена на рис. 6.


Рис. 6. 3D-модель дорожной развязки с топоосновой и объектами инфраструктуры.

 

Анализируя этап формирования 3D-модели, можно заключить, что именно программная платформа ArcGIS явилась ключевым связующим звеном при геометрическом моделировании, а другие используемые программные продукты обеспечивали его поддержку. Особо стоит отметить, что результатом работ явилась не просто трехмерная модель, которую можно просматривать в различных ракурсах, но база геоданных, обладающая, кроме геометрической атрибутики (позволяющей варьировать сценами), также – возможностью размещения и использования иных знаний об объекте.

Разработка сетевых моделей конкретной развязки осуществлялась с использованием ArcGIS Network Analyst. Построение сетевых моделей велось с применением пирамидального подхода. Примеры отображения полученных результатов в приложении ArcMap приведены на рис. 7-10.


Рис. 7. Сравнение трех уровней представления сетевой модели.


Рис. 8. Сеть на центральных осях дорог.


Рис. 9. Сеть на осях коридоров движения.


Рис. 10. Сеть на осях полос.

 

Использование LR и динамической сегментации

Также была разработана модель развязки, построенная средствами LR (линейного референсинга) с реализацией динамической сегментации. Результатом явилась система маршрутов, построенная на центральных осях дорог, с нанесенными на нее слоями о состоянии дорожного покрытия, дорожно-транспортных происшествий, интенсивностей трафика.

Упомянем, что события, наносимые на маршруты, можно разделить на две группы: точечные (например, ДТП) и линейные (состояние дорожного покрытия, интенсивность движения). Также отметим, что удобство использования LR и динамической сегментации обусловлено, по крайней мере, следующими факторами:

  • Возможность картографического представления различных групп элементов на дороге одновременно и программно независимо друг от друга, что позволяет проводить анализ сочетания различных явлений и событий, формируя практические рекомендации. Например, совмещение событий ДТП, геометрических характеристик полотна, состояния дорожного покрытия, местных дорожных дефектов, интенсивностей потоков и прочее может помочь установлению причин возникновения ДТП.
  • Возможность динамического изменения картографического представления событий путем изменения линейной координаты в таблице событий в сочетании с простым процессом удаления/добавления событий (в варианте представления событий классами пространственных объектов этот процесс был бы более трудоемким из-за необходимости работать с геометрией).
  • Точная привязка событий к линейной координате на маршруте с отражением ее в атрибутивной информации.

 

Все перечисленное, апробированное сотнями исследователей на планарных сетях и дорогах, является не менее важным и для 3-D моделей дорог.

Условный пример моделирования качества полотна представлен на рис. 11. Такое представление будет полезным в паспортизации, инвентаризации и мониторинге 3D-развязки.


Рис. 11. Модель качества дорожного покрытия, построенная инструментами LR.

 

Пример представления интенсивностей трафика на участках развязки, осуществленного средствами LR, приведен на рис. 12.


Рис. 12. Представление интенсивностей трафика, построенное средствами LR.

 

Размещение 3D-объектов на трехмерном геометрическом образе развязки

В трехмерном пространстве, в качестве примера, проведено размещение средств организации дорожного движения (ОДД). На спроектированном участке развязки было размещено 207 дорожных знаков в соответствии с существующей дислокацией. Дислокация знаков снималась в полевых условиях (как указано выше, имитируя предпроектную стадию). Проводилась фотофиксация дорожных знаков и каждый знак отмечался точкой с порядковым номером, соответствующим номеру фотографии, на распечатанном листе с космоснимком из программы Google earth в соответствии с его точным месторасположением. Таким образом, при обработке результатов прояснялось, какой именно знак в каком месте располагается. Дорожные знаки были представлены точечным классом пространственных объектов и были позиционированы планово и по высоте в ArcMap. Плановое позиционирование производилось на привязанное инструментами пространственной привязки отсканированное изображение космоснимка, на который были нанесены местоположения знаков при полевых работах. Привязка осуществлялась относительно полигонального класса объектов, характеризующего дорожный конструктив. Высотное позиционирование знаков производилось посредством анализа высот поверхности дорожного конструктива в месте их расположения. Плановое позиционирование знаков осуществлялось согласно существующей дислокации.

Для трехмерного представления средств ОДД была создана библиотека трехмерных моделей знаков. Размеры моделей реализованы в соответствии с существующими стандартами. В ArcScene каждой точке в классе пространственных объектов, характеризующих дорожные знаки, была присвоена индивидуальная трехмерная модель – посредством классификации по атрибутивной информации, а также задан угол пространственного поворота знака относительно оси дороги. Также на проезжие части развязки была нанесена продольная разметка, размещенная в полигональном классе пространственных объектов.

Вид одного из фрагментов 3D-модели развязки с нанесенными средствами ОДД представлен на рис. 13.


Рис. 13. Вид фрагмента 3D-модели развязки с нанесенными средствами ОДД.

 

Формирование трехмерных навигационных схем по транспортной развязке и видеорядов в ArcScene

В созданной трехмерной сцене развязки с существующей дислокацией средств ОДД существует возможность производства видеорядов. Одним из примеров стал видеоряд, моделирующий движение по одной из частей спроектированной развязки по созданному в Network Analyst маршруту со скоростью 100 км/ч. Создание видеоролика осуществлялось при помощи инструментов панели «Анимация» в ArcScene. Положение камеры было зафиксировано на высоте 1,2м от дорожного полотна, что соответствует высоте глаз наблюдателя в легковом автомобиле. Также были заданы необходимые углы азимута и наклона камеры. Моделирование скорости движения осуществлялось на основании известной длины маршрута и задания необходимого времени прохождения маршрута. При помощи подобного видеоряда появляется возможность проводить анализ обратной видимости дорожных знаков и восприятия их водителем. Данная методика может лечь в основу стандартов по разработке знаков маршрутного ориентирования.

Для создания видеоряда в трехмерной сцене необходим полилинейный файл маршрута. Построенные в Network Analyst наборы сетевых данных позволяют осуществлять навигацию по 3D-сети, то есть формировать маршруты (routes). На полосовой сетевой модели при создании маршрута для обеспечения боковой связности моделируются также условные переходы с полосы на полосу. Это осуществляется за счет дополнительного участия в наборе сетевых данных в качестве ребер класса перемычек (отрезков, соединяющих осевые линии полос через некоторое расстояние). Геометрические данные такого маршрута можно экспортировать в отдельный шейп-файл и использовать для создания видеоряда в сцене. Пример отображения маршрута с переходами по полосам приведен на рис. 14.


Рис. 14. Пример маршрута с реализацией переходов по полосам движения.

 

Преимущества программной платформы ArcGIS проявлялись в процессе каждого этапа проектирования. В завершение следует отметить, что использование ArcGIS в качестве инструмента для проектирования помогает решать разнообразные задачи, а выбранный подход, а именно построение и использование пирамиды трех моделей, может оказаться полезным и удобным с точки зрения использования информации в последующем, так как для принятия управленческих решений на разных уровнях (мегаполиса, района, отдельной развязки) требуется разная степень детализации. Как следствие, можно сделать вывод, что использование данного подхода и программной платформы ArcGIS в качестве инструмента его реализации может стать одним из основных компонентов в решении задачи создания транспортной модели Санкт-Петербурга, как и других крупных городов.

Заключение

Статья охватывает лишь малую толику аспектов пирамидального 3D-моделирования улично-дорожной сети с полосой движения в основании пирамиды. Очевидно, с переходом на версию ArcGIS 10 некоторые предложенные здесь процедуры и приемы, отработанные нами в среде ArcGIS 9.3.1, упростятся. Однако представленный подход и накопленный опыт будут полезны и в будущем. Авторы осознают огромное множество вопросов и задач, требующих рассмотрения и решения на пути к практической реализации соответствующих моделей: разработка топологических правил для множества 3D-полос – развитие 3D-топологии, введение временнóй координаты для полос, разработка механизма взаимодействия иерархических слоев пирамиды моделей и семантических запросов, внедрение динамических весов для ребер сети, реализация 3-D маршрутизации на динамических событиях, использование стандартов GDF и NetCDF для работы с многомерной информацией и многое другое. И, тем не менее, проведенное исследование позволяет нам – специалистам по моделированию транспортных систем – дать некоторые пожелания фирме Esri по развитию ArcGIS в этой области:

  • Совершенствовать инструментарий моделирования и анализа непланарных сетей (в рамках Network Analyst или в связке модулей Network Analyst + 3D Analyst + Tracking Analyst).
  • Развивать трехмерный Линейный референсинг.
  • Разработать и внедрить твердотельный класс пространственных объектов.

 

Это поможет расширить круг успешно решаемых с помощью ГИС-технологии задач транспортной отрасли, привлечет дополнительный интерес к ее широким возможностям со стороны теоретиков и практиков, стремящихся решать имеющиеся и будущие проблемы на основе современных методов и подходов.

Литература

  • Котиков Ю.Г. Перспективы использования ArcGIS в решении проблемы высвобождения центра мегаполиса от грузового транспорта. ArcReview, №3, 2009.
  • Q. Zhu, Y. Li. Hierarchical lane-oriented 3D road-network model. International Journal of Geographical Information Science, Volume 22, Issue 5- 2008, pр. 479 – 505.