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驾驶模拟器三维公路数字模型的研究
关键词
驾驶模拟器
公路
遥感影像
数字高程模型
三维数字建模
1. 导言
驾驶模拟器总是为使用者提供真实的驾驶体验，如在安全控制的环境中进行实际驾驶，使这种方法在任何车辆安全系统的研究和设计、公路设计评价、驾驶评估、培训和人的因素等方面都是非常有用和经济的。随着近几十年来驾驶模拟器的广泛应用，需要更多真实的驾驶场景，从而增强仿真环境的真实性，使驾驶模拟器在未来得到广泛的应用。目前，三维建模技术在虚拟环境重建(尤其是在现实中的应用)中得到了越来越广泛的应用，它是在特定的软件环境中对任何物体进行数值表示的过程。目前，虚拟驾驶环境的三维模型有很多种，包括道路建模、地形生成、道路网络自动交通、添加标志、植被、建筑物等静态环境对象等。将道路场景建模作为驾驶环境的输入项可能会影响实验的逼真度，因为模型可以直接驱动与驾驶行为和心理有关的视觉印象。王雪登，江峰，丹，2012)。因此，驾驶模拟器的道路场景建模方法越来越受到人们的关注。格拉索创建了一个真实的虚拟现实城市模型，通过覆盖道路网络和交通流，建立更实用的驾驶模拟器。Kobayashi，Grasso，amp;McDearmon，2009)。为了在3D Studio MAX软件中建立一个完整的汽车运动系统，彭先生对汽车零部件、驾驶场景和虚拟工具进行了建模。彭、王、杨、张，2014).利用图形质量和速度优化方法，开发了一个高效、逼真的虚拟驾驶环境。Fouladinejad等人，2011年)。基于“瓷砖库”的概念，建立了道路场景驾驶模拟器。Wang等人(2012年). 徐、江、伟、李(2016)模拟一个真实的街景，以评价驾驶行为和车辆产品。然而，这些研究集中在视觉效果上，而不是生成真实世界的几何模型.一般情况下，道路设计人员根据用户的目的和要求，根据要求进行设计，并通过图纸进行展示。程序员将根据设计图纸设计一个3D场景。虚拟场景的构建质量是创造环境交互性的前提。现实主义。现有的虚拟道路环境很难满足驾驶模拟器的高可操作性和现实性的要求，这是基于开发人员独特的想像力在应用3D软件时提出的。
地球科学界的巨大进步使得虚拟现实技术在驾驶模拟器中建立了真实的道路场景模型，从而提供了一种沉浸感和交互感。这种情况意味着虚拟环境应以地理真实场景为实际基础。道路网络重构是道路网络改造的主要研究方向。遥感图像主要基于多种图像处理、分析和机器视觉技术。这些方法是对遥感图像中的道路网络进行检测和提取。遥感图像的空间分辨率正在迅速提高，以便为提取道路信息提供良好的来源；例如，在粗比例尺遥感图像中，道路被视为单线；而道路被描绘成明亮的拉长区域或较细尺度遥感图像中类似带状的线性特征，以便形成道路边缘。道路特征可分为辐射型、几何型、拓扑型和上下文型。辐射特性与道路像素的灰度或颜色密切相关，与周围大部分区域的其他特征有很大的区别。与其他成像对象相比，从道路形状得到的几何特征是相对较长、较窄的。这些特征通常是从中下层提取出来的。研究的重点是根据统计数据和坡度提取这些道路。芒加拉提取的道路对卫星图像上的梯度操作和骨骼射线形成有很大的贡献。Mangala和Bhirud，2013年). 邵国华(2011)提出了一种快速有效的遥感图像脊线或带状线性特征检测算法，适用于分辨率较低的情况。郭、爱德华、多尼娅、盛和玛丽娜(2015)提出了一种用于毫米波雷达图像道路边缘识别的条纹Hough变换峰值选择方法，以提高线性特征的提取效果。提出了一种基于圆形模板匹配搜索中心点的半自动道路中心线提取方法。程、关、库、孙，2011)。提出了一种自动的道路/铁路中心线几何提取方法。Gikas和Stratakos(2012年)基于轴承图和分形行为。以传统设计元素的形式对中心线几何特征进行综合提取是一种非常现实的方法。拓扑特性代表连通或不连通道路之间的关系。语境特征是指道路的图像特征，如建筑物、街道或道路沿线的其他反对因素。上述两种特征都适用于上层道路的提取。王、钱、马(2013)应用语义建模理论对城市道路信息进行提取，其结果优于面向对象的道路信息提取。基于区域的道路网络提取方法。分割并结合多种道路特征进行聚类。Courtrai和Lefevre(2014年)将路径开闭方法应用于代表路段的区域，提高了效率和鲁棒性。本文提出了一种结合光谱特征和形状特征的两步提取主要城市道路的方法。苗、石、张、王，2013年)。对图像中的路段和非道路组进行光谱-空间分类，并利用形状特征对它们的道路分类进行细化。Wang等人(2014年)基于统计分析方法的实现，提取纹理并将它们添加到原始成像波段。
驾驶训练地点和道路试验设置通常是在很少有偏远车辆的道路环境中进行的，造成实际交通环境的不良经验。例如，如果在公路上进行道路试验，则由于各种安全因素和可行性因素，不能在实际交通环境中进行驾驶员培训和评估。驾驶模拟器具有安全性、经济性、重现性、良好的开发性和不受驾驶、时间和气候的限制等优点。在安全环境下，通过虚拟驾驶训练，实现公路道路试验，提高驾驶员安全技能。由于现实中地理条件的多样性，公路驾驶经验对现实虚拟驾驶再现的影响更为复杂和困难，特别是在山区。虽然对道路的提取已经对上述方法产生了一定的效果，但大多数方法都侧重于二维道路的提取，但对于驾驶模拟器缺乏立体感和真实性。针对实际情况下巷道的特点，大多数研究都采用了基于图形的建模方法，即利用三角形来模拟地形。该方法易于实现，适用于大比例尺、平坦地形的模拟.通过对地面位置地形信息的集成，可以利用多个地理数据对三维道路环境进行更加可靠、简洁的建模，从而更真实地建模三维高程信息，克服上述方法的不足。
针对虚拟公路驾驶经验的再现，提出了一种航空图像高分辨率提取和数字高程的方法(三维公路数字模型)，以准确地提供经纬度和高度数据。这种方法可用于建立现有道路的真实模型，以便适当地模拟驾驶条件。首先从航空图像中提取二维道路骨架，然后利用DEM获取三维道路骨架，从而在驾驶模拟器中高效再现高保真环境。我们的三维公路数字模型重建程序如图所示图1。本研究的主要内容包括以下四个部分：第2节从遥感图像中提取道路骨架数据。三维公路数字建模第3节。实验验证和分析结果在第4节。结语和今后的工作将在第5节.
图1. 公路三维数字模型重建的工作流程。 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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