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【新驰观察】交通数字孪生发展现状与展望(支撑技术篇)

10个月前 (12-18)行业资讯

 中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》指出,要促进数字经济和实体经济深度融合,以数字化驱动生产生活和治理方式变革,全面赋能经济社会发展。数字孪生作为数字世界与物理世界关联贯通、虚实交融的技术纽带,已成为助力数字中国建设的基础支撑和重要引擎。


 交通运输是基础性、先导性、战略性产业,也是数字中国建设的重点领域。近年来,数字孪生技术已在交通运输领域得到广泛试点应用,取得积极成效。为总结既有工程应用试点经验,进一步推动数字孪生在交通运输行业深度应用,新驰咨询推出了《交通数字孪生发展现状与展望》专栏,全方位分析数字孪生在交通运输行业的应用趋势及前景。本篇为支撑技术篇,着重论述面向交通运输全周期全过程数字孪生建设需求所建立的支撑性技术体系。


01
交通数字孪生支撑技术构成


交通数字孪生在与交通运输系统实体双向映射、动态交互、实时连接的基础上,通过信息化技术集成、多源异构数据挂载、算法模型融合应用,为交通运输监测、分析、模拟、预测、治理提供了技术手段,也为打造安全、便捷、高效、经济、绿色的交通运输系统提供了数字化新抓手。


与传统交通信息化工程相比,交通数字孪生系统以数字孪生模型作为数据、算法、技术集成和信息交互的载体,更加注重数据-模型-算法间的交互融合,在技术实现上也与传统交通信息化系统存在差别。为了推动交通数字孪生体系建设,除了部署全息感知、信息安全等信息化基础性技术及场景化功能应用外,还需重点解决数字孪生模型与数据算法融合、设备关联、综合集成等问题。结合当前交通数字孪生技术发展现状看,交通数字孪生系统的关键支撑技术包括多源异构数据治理、数字孪生底座建模、支撑性功能服务以及数字总线等4类。


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图1 交通数字孪生系统技术构成及主要支撑技术


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多源异构数据治理:根据数据与数字孪生模型融合应用实际需要所开发的专业化数据治理技术方法,为数据的深度应用和价值释放提供技术支撑。

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数字孪生底座建模:支持交通运输系统数字孪生模型实现所开发的建模、计算、分析、应用的基础性与集成性技术。

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支撑性功能服务:支撑多类型数字孪生模型融合应用、数据-孪生模型交互式计算、基于数字孪生的仿真推演等数字孪生特色功能应用所部署的支撑技术。

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数字总线:支持设施设备、数据、数字孪生模型及场景化功能应用有效集成,实现数字孪生与交通运输系统双向映射、动态交互、实时连接的标准化、集成化技术支撑体系。


02
多源异构数据治理技术


多源异构数据治理技术旨在支撑数据与交通数字孪生体交互应用及可视化表达,是集数据清洗、治理、融合、加工、验证、入库于一体的数据全周期管理技术,主要包括多模态数据清洗与治理、多源异构时空数据融合、多粒度数据自动化加工、数据可信分析与验证、多结构集群化数据存储等。


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多模态数据清洗与治理:根据既有信息传感、射频识别、红外感应、激光扫描、声光电传感等多种技术采集数据的类型特征、结构特征所构建的数据清洗、规约、转换技术方法,支持多模态数据的可信治理,是实现交通数字孪生的重要基础条件。

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多源异构时空数据融合:交通运输系统具有多网络、流空间的关键特征,时空数据则是支撑网络及流空间分析的关键要素。相较于传统的交通信息化工程时空数据融合,交通数字孪生更加关注于多主体三维时空数据分析,在融合颗粒度、关键特征参数、数据融合计算方法上有着更高的技术要求。

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多粒度数据自动化加工:针对季变、月变、日变、时变、分变等多种时间粒度分析需求以及网络、区域、线路、节点等多种空间分析粒度需求,实现相关数据源自主辨识、数据时钟自动同步、数据自关联及自动化加工。

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数据可信分析与评价:面向数据直接应用、数据-孪生模型交互需求,分析数据融合结果的质量、可靠性及信效度,评估数据应用的局限性及可能影响,确保交通数字孪生“拟实”,仿真模拟结果合理。

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多结构集群化数据存储:针对交通数字孪生应用中形成的结构化、非结构化、半结构化数据,通过部署数据仓、数据湖,支撑多结构数据统一存储,构建多链路服务体系,支持数据在多地、多集群交互流动,确保数据存储安全可靠、数据流通快速便捷。


03
数字孪生底座建模技术


数字孪生底座建模技术是支撑交通数字孪生体搭建,实现由粗到细、从宏观到微观等多粒度、多尺度交通运输孪生还原,推动数字空间与物理空间交互映射所需的建模技术体系,主要包括孪生模型程序化生成、实景三维测绘建模、孪生模型语义化表达、多功能模型素材库、数字孪生模型编辑器等。


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孪生模型程序化生成:交通数字孪生建模涉及程序化生成和实景三维测绘建模两种技术路径,其中程序化生成按照“正向设计”理念,通过二三维建筑设计数据和程序化计算,实现孪生模型搭建。相较于实景三维测绘建模,程序化生成技术仅保留交通系统的结构信息和集合拓扑关系,并通过程序计算实现材质、纹理等特性实时模拟,从而实现轻量化建模及快速展示应用。


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图2 新驰咨询数字孪生底座孪生模型程序化生成技术

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实景三维测绘建模:是针对现有交通运输实体,通过三维点云、正射影像、倾斜影像等测绘技术实现环境采集,并通过图形建模实现孪生模型实景化呈现。相较于程序化生成,实景三维数字孪生模型的纹理更加真实,可视化表达还原度更好,但实施成本也相对更高,模型规模较大,模型加载和分析效率相对较低,多用于设计方案缺失的交通运输实体三维重建等方面。

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孪生模型语义化表达:通过程序化生成及三维测绘建模形成的数字孪生模型多为整体性、框架性孪生模型,无法支持模型细粒度分析应用,通过孪生语义化技术,实现整体性数字孪生模型标准化切分及关键信息提取,从而支持不同颗粒度的交通基础设施、设施设备、载运工具无歧义理解、可量化索引和标准化管理,也为三维数字孪生模型计算、仿真分析、数据融合应用提供基础环境。

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多功能模型素材库:实现多类型数字孪生模型物理、化学、纹理材质特征的数字化表达和综合集成,在确保交通孪生模型高保真展示的同时,支持交通数字孪生模型模拟计算。目前,主流数字孪生技术企业均已搭建集成建筑材料、自然资源、流体等材质及景观、园林、物联设备等专业孪生模型于一体的多功能模型素材库并实现持续拓展。


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图3 新驰咨询数字孪生底座材质库功能

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数字孪生模型编辑器:是对数字孪生模型建模工具的综合集成,通过GUI界面实现三维数字孪生模型的交互式建模更新,模型文件导入/导出,模型材质加载更新,模型一体化封装等功能。目前主流的数字孪生模型编辑器包括UE、City Engine、Cesium、图观、光辉城市、MapGIS等。


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图4 新驰咨询自主研发的公路数字孪生编辑器


04
支撑性功能服务技术


支撑性功能服务技术是为数字孪生模型在交通运输领域深度应用及技术价值释放所部署的专业化技术体系,主要包括多主体孪生模型集成融合、数据-孪生模型交互式计算、高保真场景渲染、多维多尺度建模仿真、数据驱动式演算推断等。


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多主体孪生模型集成融合:按照统一的地理空间标准,实现地物、基础设施、载运工具孪生模型集成建模。在此基础上,通过开发模型边界行为特征表达方法,支持多主体模型力学、材质、材质特征变化关联触发,服务孪生模型交互式计算。

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数据-孪生模型交互式计算:根据交通运输系统规则、行为、业务数据变化规律,支撑孪生模型的几何尺寸、力学特征、材料纹理、动作行为等实时、触发式更新的计算技术,为重大交通事故模拟、复杂管控模式下车辆行为仿真等跨模型孪生行为交互提供实时计算手段。


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图5 地理-基础设施孪生实体交互计算

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高保真场景渲染:综合集成气象、声学、光学、地学、交通、力学等模拟算法及图像学技术,实现物理实体空间、颜色、纹理、材质近真实还原,光照、温度、湿度、声音等环境属性高保真展示,以及交通及基础设施涌现性特征模拟,为交通运营管理提供多尺度、多层级的实体世界模拟渲染及应用场景可视化表达服务。


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图6 多类型气象环境高保真渲染

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面向对象交互仿真:是以载运工具、客货流、交通基础设施等对象为核心所构建的多主体交互式模拟算法,支持多种对象规则、行为、业务流程模拟及多孪生主体涌现性交互表达,能够提供与实体世界交通运输运行过程高度相似、运营效果近乎一致的分析模拟,也是支持交通数字孪生场景化应用的核心技术。

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数据驱动式演算推断:通过交通运输历史数据、人工智能算法、仿真算法、数字孪生模型充分融合,在未来环境特征预测、客货运需求预测基础上,实现管控规则、运输行为演化模拟,从而支持未来交通运输运行时空态势演算模拟,为突发事件下的交通管理、应急救援、设施维护提供分析、推断、评价、优化的技术手段。


05
数字总线技术


数字总线是实现感知及终端控制设备、数字孪生模型、交通数据高效串联、综合集成,实现数字孪生与交通运输系统双向映射、动态交互所需的关键技术集合,主要包括多源数据标准化封装与调用、多源感知与控制通信协议、孪生模型-数据实时标准化挂接、监测优化控制闭环集成等。


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多源数据标准化封装与调用:根据感知、管控设备数据需求及交通运输系统过程分析、指标类数据特征,构建交通数字孪生数据服务目录,并制定标准化的数据接口定义、调用规则、权限控制方法,以满足交通数字孪生系统的数据调用与应用。

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多源感知与控制通信协议:集成不同类型感知设备、管控设备的通信协议并进行参数化部署,提供通用协议适配模块、接口适配模块、协议模型适配模块、插件适配模块服务,确保各类感知及控制终端设备统一接入,支持设备管理与反向控制,为虚拟世界与物理世界实时连接交互提供支撑。

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孪生模型-数据实时标准化挂接:在数据孪生模型建模基础上,对不同语义化组件进行唯一身份标识,并通过模型侧、数据侧调用接口,实现模型、数据标准化挂接,支持实体资产快速索引、定位、关联信息加载、数据驱动的交互模拟等功能实现。

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监测优化控制闭环集成:在通信协议、数据封装标准化基础上、通过设施设备-孪生模型-数据服务高度集成,在实体运行特征实时监测的技术侧,以仿真优化为技术手段实现物理世界实时控制,推动实现孪生世界、物理世界双向映射和动态交互。


参考文献:

[1]中国信息通信研究院. 数字孪生城市研究报告(2019年)[R/OL]. 2019.10

[2]中国信息通信研究院. 数字孪生城市研究报告(2020年)[R/OL]. 2020.12

[3]陶飞,张萌,程江峰等.数字孪生车间——一种未来车间运行新模式[J].计算机集成制造系统,2017,23(01):1-9.

[4]刘大同,郭凯,王本宽等.数字孪生技术综述与展望[J].仪器仪表学报,2018,39(11):1-10.

[5]郑伟皓,周星宇,吴虹坪等.基于三维GIS技术的公路交通数字孪生系统[J].计算机集成制造系统,2020,26(01):28-39.

[6]朱庆,张利国,丁雨淋等.从实景三维建模到数字孪生建模[J].测绘学报,2022,51(06):1040-1049.


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