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高速公路收费场景数字孪生技术应用探究

中国交通信息化 · 公众号 · 科技创业科技自媒体 · 2024-10-09 10:01

正文

论文

作者：徐欣，周宇（江苏交通控股有限公司）

摘要：江苏交通控股有限公司通过在南京禄口机场收费站开展数字孪生应用试点，在虚拟仿真世界进行推演，从而减少高速公路的运营支出，提升收费站管理效率和通行能力，最终实现收费场景变革所带来的收费管理智能化快速适配能力提升。本文通过分析试点项目的背景，数字孪生技术应用情况、应用成效等，为高速公路收费场景实现数字化、智能化提升提供参考和借鉴。

数字孪生技术作为业界公认的未来战略性、颠覆性、先导性技术，在智慧交通领域已有较为广泛的场景应用。通过数字孪生系统，建立高速公路相关3D模型，为高速公路建设项目实现数字化表达，可实现高速公路虚拟场景高效的可视化、参数化和信息化功能需求。同时，实时的数字孪生还可结合仿真技术应用，实现基于实时交通流的高速公路场景下的业务仿真，如高速公路事故/事件仿真、施工仿真，为高速公路精准化管理、预案管理提供重要的参考依据。江苏交通控股有限公司在南京禄口机场收费站开展了数字孪生应用试点，有效提升高速公路收费站管理和通行效率，实现高速公路收费场景的智能化提升。

试点项目建设背景

1.1 数字孪生技术的功能分析

数字孪生技术应用于高速公路收费场景主要涉及四个层面的功能。

一是监控和发现。通过数字孪生系统，可以创建信息获取及控制的闭环，实现全过程掌控。更重要的是，在非常庞大复杂的场景中，可以及时发现一些关键问题并及时作出处理。

二是推演和预测。在掌握数据后，可对一些参与者创建微观行为模型，再通过对大量交通参与者或新的政策进行仿真计算，获得宏观模拟结果，推演事态发展，实现预测功能[1]。

三是评估和优化对策。通过大规模并行计算，可以同时评估众多平行世界的仿真结果。再通过强化学习等技术，不断精细化管理方案。

四是历史追溯和复盘研究。当事件发生后，可以运用数字孪生系统去复原这件交通事故发生的全过程，探究当时的每一步应对是否做得足够好、是否具备改善空间。

通过探索数字孪生技术在高速公路收费场景的应用，可形成面向高速公路使用场景的数字孪生架构。在高速公路试点收费站数字化展示过程中使用多种孪生引擎融合技术，可提升虚拟环境对现实世界的映射能力。

1.2 收费管理现状

在全国高速公路“一张网运行、一体化服务”的新形势和要求下，高速公路收费站收费管理具有数据更新流量大、规模广、价值密度低等特点。为进一步提升收费管理的规范化水平，增强服务准确性和管理效能，数字孪生技术应在数据感知、实时仿真、动态交互等方面提升收费管理水平。

1.3 试点环境

江苏交通控股有限公司在对江苏全省收费站的试点环境（包括收费站管理水平、收费站外场条件、现场设施设备条件、网络条件等方面）进行比选后，最终选定南京禄口机场收费站作为试点收费站，如图1所示。

图1 南京禄口机场收费站

1.4 痛难点问题

当前，高速公路收费站收费管理具有数据更新流量大、规模广、价值密度低等特点，在应用数字孪生技术的过程中存在如下问题：

（1）目前数字孪生技术在高速公路收费管理、调度指挥、资产管理、养护施工等方面应用较少，缺乏可以借鉴的经验成果，在技术路线方面需要进行大量的研究与探索；

（2）由于数字孪生技术基于实时动态数据的叠加，实时动态数据与静态三维模型融合与展示的稳定性无法保障。

1.5 试点目标及意义

伴随着我国交通运输行业走向智慧化“建管养运”时代，高速公路收费管理同样进入快速变革发展时期，应基于智慧高速公路建设的数字化、网联化、智能化要求，通过数字孪生技术应用，结合高速公路收费站运行和管理实际情况，利用虚拟仿真世界推演，减少高速公路的运营支出，提升收费站管理效率和通行能力，最终提升收费管理智能化快速适配能力[2]。

通过南京禄口机场收费站数字孪生应用试点项目的开展，可以实现以下目标：一是通过试点项目对高速公路收费站构建真实数据模型，分析其数字空间对物理空间的真实映射能力；二是通过丰富高速公路数据感知及采集手段，提升高速公路交通运行监测动态感知能力，分析动态监测数据与数字模型的汇聚整合，支撑开展统一的模拟仿真；三是在数字孪生建模与动态监测数据融合的基础上，叠加高速公路收费管理数据，实现对高速公路收费站营运管理的可视化展示，辅助管理者提高收费经营管理效率。

关键技术

2.1 静态物理信息采集

数字孪生静态物理信息采集要求数据精度高，而高速公路业务要素多、空间跨度大且收费站环境复杂，需通过激光雷达车采集的方式，对工业化自动化多源数据进行分层、加工和处理，结合高精度建模，打造高速公路数字化高精地图基础设施。

静态信息采集主要表达高速公路的全要素内容，包括道路基础设施、收费站广场标识、感知设备、机电设施等类别。

通过配备有GPS/北斗卫星导航系统、IMU、摄像机、激光雷达、轮速计等设备的专用采集车辆，对高速公路道路基础设施（如车道线、路沿、隧道等）、道路附属设施（如护栏、绿化带、交通诱导标志等）等进行精细化采集。对于收费站站场设备和环境，辅助无人机倾斜摄影、人工现场全景摄像进行采集，为三维场景制作提供输入。

2.2 数字场景制作

在数据采集的基础上通过深度学习技术，对采集数据进行自动识别；提取场景中每一类元素的属性(类别、位置、尺寸大小、朝向等)，生成参数化场景描述文件；根据参数化的场景描述文件信息，将模型库中的组件进行调整摆放，实现静态场景自动化生成。

2.3 多源数据融合

基于采集车点云和图像生成的模型往往只有道路及两边很窄宽度范围，在视觉上有断裂感。为了弥补这种缺失，采用DEM叠加卫片的方式，生成更大范围的三维实景[3]。以DEM数据生成网格，然后将相应位置的卫片作为纹理映射上去，生成三维实景。

2.4 感知模块比选

路侧感知单元是道路智能化的基础。常见的路侧感知传感器包含摄像机、毫米波雷达和激光雷达。激光雷达的位置测量精度高，但造价高昂，阻碍其商用普及；毫米波雷达虽在位置测量精度上略逊于激光雷达，但价格便宜，对目标物的速度测量精度高、探测距离远且不易受光照及天气影响；摄像机价格适中，能提供丰富的颜色与纹理信息，随着深度学习算法不断进步，通过摄像机图像理解环境语义的能力愈强，摄像机成为车路协同路侧感知体系中不可或缺的主要感知手段，但摄像机在夜间及恶劣天气条件下容易受到干扰。

数字孪生平台搭建

3.1 网络拓扑设计

根据试点收费站现场情况，基于“云网边端”江苏交控数字交通新基建架构，结合数字孪生技术特点，依托工程的网络拓扑进行全面设计，如图2所示。

图2 网络架构设计拓扑图

在终端，部署雷达、枪机摄像机及鱼眼摄像机，实现对两个方向收费站场景的覆盖，并通过前置交换机将数据传输到边缘设备中；在边端，收费站机房内部署4台边缘设备，将获得的结构化数据、非结构化数据在边缘进行多源数据融合处理；在网端，将结构化车辆轨迹数据通过SDWAN网络上传至云端；在云端，部署融合感知引擎与数字孪生引擎，实现各类感知系统采集的多源异构数据的融合计算及孪生高速公路资产的构建。

3.2 感知模块安装

该试点工程在南京禄口机场收费站安装10套4K高清摄像机、4套鱼眼相机、10套毫米波雷达及相关配套软硬件设备，实现对禄口机场收费站的全域动态感知。

3.3 融合感知算法

3.3.1 目标观测构建算法

对于同一个目标，特别是大型目标会存在多个不同的观测信息，每个观测信息可能来自不同的传感器，是物体不同部位返回的信号（如车头和车尾）。目标观测构建算法需要识别出它们是同一个物体、不同部位的反射。之后，把它们聚类到一起，把多个不同的、可能互相有一定冲突的信息融合到一起，获得物体位姿和语义属性的初始值，进而判断不同观测信息是否来源于同一目标，输出全局坐标系下观测目标的唯一位置、语义属性、时间戳。

3.3.2 毫米波雷达目标检测与跟踪算法

该算法将毫米波雷达数据作为输入，经过预处理和滤波跟踪，最后结合高精度地图输出单车车道级的连续轨迹，从而实现对检测目标行驶速度、位置坐标、行驶车道、行驶轨迹的精准感知，提供覆盖全路网、全天候、全感知的低成本、易维护部署方案，融合高精地图实现车辆唯一ID、单车车道级定位和实时轨迹跟踪。同时可提供道路交通的全方位、立体式、多维度监控和跟踪，为交通态势研判与决策提供精确、实时、稳定的感知数据。

3.3.3 多点位轨迹拼接与区域去重算法

该算法结合单点位下跟踪的误差协方差矩阵和视野重合区域的道路结构特征，确认多源观测的信息量，根据最大后验概率估计的方法完成跟踪优化。通过历史轨迹判断目标位置，输出唯一目标位置，实现整个路段内目标的连续轨迹。

3.4 系统交互

孪生交互引擎是全场景、全要素、全时空、多终端的信息一体化展示交互引擎，包含二维、三维数据一体化展示；静态数据、动态数据一体化展示；让使用者拥有上帝视角，清晰洞察高速公路整个场景所有人、车、路、设备设施等参与者的位置和运行状态。

3.4.1 车道值机

提供车道选择与车道聚焦，界面提供边栏或其他选择方式，可以选择收费站对应的车道，其中机场收费站广场分为南广场和北广场，实现车道实时交易展示。选择车道时，界面叠加车道当前车道交易汇总、实时交易信息等指标数据。

3.4.2 异常车辆标记（模拟数据）

模拟有异常车辆通过前置收费门架时，在车辆驶入感知区域后，提示车辆为异常情况车辆。在孪生环境下，将车辆标记为特殊颜色，跟踪车辆在广场和车道行驶，并在系统中进行报警提示。通过异常车辆开关，展示孪生收费站系统具备异常车辆识别标注的能力。打开开关，图文框显示当前广场中存在异常的车辆，主要包括交易异常车辆、黑名单车辆。

3.4.3 车道关闭（模拟数据）

在孪生界面下，通过交互操作，对收费站车道进行开关闭。通过数字孪生，虚拟展示车道关闭/开放的道路提示效果。

应用成效

4.1 场景展现

孪生互动是结合收费车道，对通行车辆进行特情操作处理。同时，结合自动收费机器人系统，对无人值守车道的特情进行处理，主要包括：

（1）在收费站区域可自由转变孪生角度，通过放大、缩小场景进行聚焦；

（2）与收费云界面操作形成交互。例如，在收费云界面中选中某个车道，孪生界面聚焦到车道，以车道道头斜上方45度视角展示该车道全景，清晰展现车牌、车型、业务数据虚拟信息、收费站设备状态信息。

4.2 目标车道定位与目标融合跟踪

基于端边集成融合感知系统，开展雷达、相机与高精地图数据的融合计算。针对高速公路全天候、车速快等特性，突破单一的传感器类型局限性，提取结构化道路及目标物状态信息，实现对交通流、车辆、道路、事件等要素的全面感知，以及厘米级目标车道的定位与目标融合跟踪等功能，包括：

（1）相机（枪机及鱼眼）传感器将原始图像数据及视频数据传至相机驱动，基于视觉检测、跟踪算法，输出图像2D坐标系下目标的位置、视觉语义属性、时间戳、速度、加速度、朝向角等结构化数据。结合高精地图，通过相机内外参标定算法，输出地图中各个要素的3D位置。

（2）毫米波数据进行处理分析，与高精地图数据进度标定处理，实现对检测目标行驶速度、位置坐标、行驶车道、行驶轨迹的精准感知，实现跨传感器目标轨迹拼接，保持检测目标的连续及唯一ID。

（3）3D目标将2D视觉目标与毫米波目标进行深度融合处理，提供跨点位感知区域的唯一连续跟踪ID及平滑车辆轨迹；充分结合视觉传感器和雷达传感器的功能优势，不受光照与气候影响，实现全天候、全时域、低时延的精准感知，且保持融合结果统一。

4.3 存在的问题

在试点工程的验证测试中，发现车辆低速、停车、变道经过收费广场时，毫米波雷达偶尔出现ID跳变、错误识别目标、观测位置不稳等问题，包括：

（1）低速时的目标位置精度变差，尤其是趋近静止的目标纵向位置跳动比较大。

（2）在观测尺寸较大的卡车或客车时，有概率识别出多个目标，如图3所示。

图3 目标识别错误

（3）目标横向行驶时，毫米波雷达观测位置不稳定，如图4所示。

图4 观测位置变动

应用前景

发展高速公路数字应用、夯实数字底座、完善各类新型基础设施建设等,已成为提高高速公路智慧化水平的重要举措，数字孪生技术在高速公路收费场景的研究与应用为高速公路的智慧化提升提供了基础技术支持。在未来的项目建设中，可通过技术积累和业务场景尝试，结合实际项目情况做更多的创新拓展。

孪生云值机：数字孪生可以嵌入收费站云值机系统，与值机工作中的车道聚焦、设备控制、特情处理等业务进行联动。通过孪生的虚拟呈现，对车道开关状态、设备运行控制状态进行可视化的直观展示。

特情车辆监控：在具备前置门架的收费站中，可以在预交易门架处实现收费数据与感知车辆的ID绑定，实现车牌、车型、交易结果呈现，及异常交易的筛查，对特情、超宽、超高、异常名单车辆进行标注和提示，辅助特情处理工作。

自由流收费辅助：在具备前置门架的收费站中，利用融合感知技术，实现从预交易门架到收费站车道出口的全域轨迹跟踪和轨迹记录，辅助提前抬杆等自由流收费业务拓展。

收费站通行模拟：利用实时孪生和交通仿真算法，结合历史收费数据进行数据分析，展现广场饱和度、开放车道数、拥堵距离（200米免费放行界）之间的数据关系。通过模拟车道开放数量、广场拥堵效果、车速控制、无管控状态、匝道分流等，帮助运维管理人员综合分析和研判[5]。

结束语

本文对数字孪生技术在高速公路收费场景下的应用进行了阐述和分析。试点项目建设依托于南京禄口机场收费站，对高速公路收费站的运行和管理情况进行全面数字化表达。

在交通新基建的大背景下，数字孪生技术为交通模拟仿真、交通政策制定提供了广阔的模拟推演空间，从而为全面提升高速公路收费管理与服务水平提供了实践经验，实现数据驱动高速公路精细化管理的目标。在未来的研究中，还应关注数字孪生技术与高速公路其他业务系统之间的融合，降低数字孪生平台建设成本，进一步推动高速公路行业的数字化转型。

参考文献

[1] 张艳萍,冯凯,刘文婧,王冠.基于数字孪生的车间故障预警.河北企业,2022(1),109-111.

[2] 张文涛,杨少春,单长孝,余刚.基于无人机技术与数字孪生的施工企业项目管控平台研究与应用.科技创新与应用,2022(2),177-179.

[3] 黄敏,张旭,李尔达.基于车道级基础路网的微观交通仿真数据建模与应用研究.中山大学学报,2015(2),8-13.

[4] 刘继强,张育雨,王雪健.基于数字孪生的城市轨道交通建造智慧管理研究.现代城市轨道交通,2021(1),121-125.

[5] 吕家琦.数字孪生技术在智慧高速建设中的应用研究[J].中国交通信息化,2024,42-45.

（原文刊载于2024年第9期《中国交通信息化》）

责任编辑 | 张华彬

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