基于智能体交通流模拟的道路仿真平台的制作方法

本发明涉及道路设计工程仿真技术领域，具体涉及一种基于智能体交通流模拟的道路仿真平台。

背景技术：

在道路设计的过程中，可以通过使用bim(建筑信息模型)对设计的道路周边情况进行模拟仿真，包括房屋、山体、河流、植被等等，实现工程可视化。除了上述固定物体外，道路上的交通流也是道路设计的主要考虑因素之一，交通流会影响道路的宽度、车道数、匝道长度，等等；所以在道路设计的过程中也需要同时对交通流进行模拟仿真。

为实现上述效果，通常是使用一系列软件和软件的组合，搭建一个设计平台，在平台中导入道路的设计图纸，实现三维仿真。但是在现有技术中，道路、山体、河流、植被的仿真平台，以及交通流的仿真平台，通常选用的是两种不同的仿真平台。在实际仿真的过程中，一般是先在一个平台上进行建筑信息模型的工程可视化仿真，然后再去另一个平台进行交通流模拟仿真。这样就会造成这两个环节在技术上脱节，如果设计人员修改了设计图纸，只能分别在两个平台上进行仿真，查看修改后的效果。有可能出现建筑信息模型的工程可视化仿真能通过，但交通流模拟仿真就发现问题了；再次修改后，交通流模拟仿真能通过，但建筑信息模型的工程可视化仿真又发现问题了。因此，在同一个平台内不能实现场景模型可视化和交通流模拟仿真的同步，很大的影响了道路设计的效率；而且反复在不同的平台中切换，容易出错。

技术实现要素：

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于智能体交通流模拟的道路仿真平台，以解决现有技术中存在的在同一个平台内不能实现场景模型可视化和交通流模拟仿真的同步，对道路设计效率影响较大且容易出错的技术问题。

本发明采用的技术方案是，一种基于智能体交通流模拟的道路仿真平台；

在第一种可实现方式中，包括数据导入单元、场景建模单元、智能体交通流模拟单元、实时渲染单元和演示单元；

数据导入单元用于向仿真平台导入并解析道路设计文件和建筑信息模型，还用于对解析数据进行识别并分类；

场景建模单元用于根据分类后的解析数据完成场景模型建模；

智能体交通流模拟单元用于通过基于cuda智能体的交通流模拟方法进行交通流模拟；

实时渲染单元用于通过虚幻引擎将智能体交通流模拟的仿真结果与骨骼动画模型进行绑定，通过实时渲染的方式，实现场景模型可视化和交通流模拟仿真的同步；

演示单元用于展示场景模型和交通流模拟的仿真效果。

结合第一种可实现方式，在第二种可实现方式中，将基于cuda智能体的交通流模拟方法写入动态链接库，形成dll库文件并存储在智能体交通流模拟单元中。

结合第二种可实现方式，在第三种可实现方式中，在进行交通流模拟时，仿真平台直接实时调用dll动态链接库进行仿真。

结合第三种可实现方式，在第四种可实现方式中，当对道路设计文件进行修改后，仿真平台自动关联载入修改数据，再解析修改数据进行场景初始化建模，并将修改数据提供给dll库文件计算，实时更新智能体交通流模拟的仿真结果，然后重新对场景模型与智能体交通流模拟进行实时渲染。

结合第一种可实现方式，在第五种可实现方式中，基于cuda智能体的交通流模拟方法，包括以下步骤：

s1.结合建筑信息模型进行场景三维建模；

s2.对场景内的所有可运动单元进行智能体化，得到多个智能体；

s3.设置智能体的边界条件；

s4.根据场景内的道路信息，设置智能体在场景内的初始坐标与行为目的地；

s5.根据场景内的道路信息使用寻径算法，在并行计算架构下同时计算多个智能体的行为策略；

s6.根据多个智能体的行为策略，在并行计算架构下同时计算并更新多个智能体的实时坐标；

s7.根据多个智能体的初始坐标和实时坐标，在场景内显示多个智能体的运动轨迹，完成交通流的模拟。

结合第一种可实现方式，在第六种可实现方式中，仿真平台的工作流程如下：

导入道路设计文件和建筑信息模型；

对数据进行解析，完成数据的识别和分类；

根据可分类识别的数据进行场景模型建模；

进行智能体交通流模拟；

通过实时渲染将场景模型和智能体交通流的仿真结果进行同步展示。

结合第一种可实现方式，在第七种可实现方式中，在进行建筑信息模型导入时，将建筑信息模型将拆分为图形模型和数据模型，通过自定义字段进行分类处理，转换成标准化模型。

由上述技术方案可知，本发明的有益技术效果如下：

1.将道路设计文件和建筑信息模型解析、虚幻引擎实时渲染效果、基于cuda智能体的交通流模拟进行有效的整合，构建出一个基于智能体交通流模拟的道路仿真平台，实现场景模型可视化和交通流模拟仿真的同步。

2.融合设计与仿真在同一个开发平台中相互关联，实现当设计修改时仿真跟着修改的联动效果，不需要额外在单独的cae仿真软件中进行单独建模和编辑，可以直接在同一个平台中得出仿真结果。对于特殊及复杂交通方案，可进行省时、优化的仿真，减少因方案调整在cae软件中需要重新建模并计算带来的人力和时间消耗。

3.将建筑信息模型数据拆分为图形模型和数据模型，通过自定义字段进行分类处理，转换成标准化模型，实现多源异构数据的导入。。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。

图1为本发明实施例1的系统框图。

图2为本发明实施例1的系统工作流程图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。

需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

实施例1

如图1所示，本发明提供一种基于智能体交通流模拟的道路仿真平台；包括数据导入单元、场景建模单元、智能体交通流模拟单元、实时渲染单元和演示单元；

数据导入单元用于向仿真平台导入并解析道路设计文件和建筑信息模型，还用于对解析数据进行识别并分类；

场景建模单元用于根据分类后的解析数据完成场景模型建模；

智能体交通流模拟单元用于通过基于cuda智能体的交通流模拟方法进行交通流模拟；

实时渲染单元用于通过虚幻引擎将智能体交通流模拟的仿真结果与骨骼动画模型进行绑定，通过实时渲染的方式，实现场景模型可视化和交通流模拟仿真的同步；

演示单元用于展示场景模型和交通流模拟的仿真效果。

如图2所示，以下对实施例1工作原理进行详细说明：

1.导入道路设计文件和建筑信息模型，对数据进行解析，完成数据的识别和分类

使用数据导入单元将各类型的设计文件导入平台，包括道路的二维图纸、三维图纸、各类bim(建筑信息模型)；文件的格式包括dwg、dxf、fbx、dgn，等等。首先通过数据导入单元进行文件格式解析，解析后获取各类型的数据，包括多边形、三角面、空间点烧序、组件信息、lod信息(细节层次模型)，等等。然后通过数据导入单元对上述数据进行编组索引，将数据写入数据库；通过编组索引完成了对数据的分类识别，包括地形、道路、标线、方向、gis坐标、bim信息，等等。

2.进行场景模型建模

使用场景建模单元，根据步骤1中分类识别的数据，进行构件编组、空间构网、材质贴图、光照贴图、lod(细节层次模型)重建，完成场景模型的建模。

3.进行智能体交通流模拟

考虑到现有技术对交通流的仿真一般都是采用离线仿真计算，根据跟驰流公式进行演绎，无法对边界条件的实时变化做出即时反应。比如：场景内信号灯配置变化之后或者车流量变化之后，需要重新进行场景编辑然后重新计算。受限于传统cpu计算架构和跟驰流模型，模型对场景内的各单体(包括车辆、行人和动物等能够自主活动的物体)无法进行实时演算，各单体也没有相互个体之间的智能判断与行为改变能力。这样的交通流仿真结果与道路真实交通情况差异较大。所以在本实施例中，使用智能体交通流模拟单元，采用一种基于cuda智能体的交通流模拟方法来完成交通流模拟。具体的，包括以下步骤：

s1.结合建筑信息模型进行场景三维建模；

s2.对场景内的所有可运动单元进行智能体化，得到多个智能体；

s3.设置智能体的边界条件；

s4.根据场景内的道路信息，设置智能体在场景内的初始坐标与行为目的地；

s5.根据场景内的道路信息使用寻径算法，在并行计算架构下同时计算多个智能体的行为策略；

s6.根据多个智能体的行为策略，在并行计算架构下同时计算并更新多个智能体的实时坐标；

s7.根据多个智能体的初始坐标和实时坐标，在场景内显示多个智能体的运动轨迹，完成交通流的模拟。

在上述步骤中，智能体包括车辆和行人，车辆包括机动车和非机动车。

智能体的边界条件包括车辆的边界条件，车辆的边界条件包括导航路径、最高速度、最低速度、车辆加减速度、速度-转弯半径和车体尺寸，智能体的边界条件用于计算智能体的行为策略。

场景内的道路信息包括每条道路在场景内的位置、主干道和辅路的数量，每条主干道或辅路的车道数、每个车道内的可行车方向、主干道和辅路的长度和每条主干道和辅路的最高限速和最低限速、道路曲线半径等，场景内的道路信息用于设置智能体在场景内的初始坐标、计算智能体的行为策略。

寻径算法使用有限状态机和逻辑树进行对智能体行为策略的调整；有限状态机根据智能体按前进方向进行向量探测的结果进行触发，通过逻辑树的选择判断来实现对智能体行为策略的调整。

4.通过实时渲染将场景模型和智能体交通流的仿真结果进行同步展示

在本实施例中，将基于cuda智能体的交通流模拟计算算法写入单独的动态链接库，形成dll库文件并存储在智能体交通流模拟单元中。在进行交通流模拟时，仿真平台直接实时调用该dll动态链接库进行仿真。应用实时渲染单元中的unrealengine(虚幻引擎)将智能体交通流仿真结果与骨骼动画模型进行绑定，实时渲染单元通过实时渲染的方式，实现场景模型的高质量可视化与智能体交通流模拟仿真同步的效果。最后将渲染结果通过演示单元在屏幕上进行展示，同时显示场景模型和智能体交通流的仿真结果。骨骼动画模型在本实施例中指的是一种三维模型，是一种可以动的模型，比如汽车的四个轮子可以看作是汽车的骨骼动画模型。

重新对场景模型与智能体交通流模拟进行展示。

如果需要对设计进行更改，当对道路设计文件进行修改后，仿真平台会自动关联载入修改的设计数据，再解析修改数据进行场景初始化建模，并将修改数据中的道路、房屋等边界信息提供给dll库文件计算，然后实时更新智能体交通流模拟的仿真结果，最后对设计文件更改后、新场景模型与新智能体交通流模拟进行实时渲染并通过演示单元在屏幕上进行显示，演示新场景模型与新智能体交通流模拟的仿真结果。

通过上述技术方案，可以将道路设计文件和建筑信息模型解析、虚幻引擎实时渲染效果和基于cuda智能体的交通流模拟进行有效的整合，构建出一个基于智能体交通流模拟的道路仿真平台，实现在同一个平台内可以进行建筑信息模型的工程可视化仿真和交通流模拟的同步仿真。同时，还可以实现设计与仿真在同一个开发平台中相互关联，当设计修改时仿真跟着修改的联动效果，这样就不需要额外在单独的cae仿真软件中进行单独建模和编辑，可以直接在同一个平台中得出仿真结果。

实施例2

在目前的实际工程设计和仿真过程中，因为各个软件的开发商不是同一家公司，各种二维图纸、三维图纸的格式各不相同，也没有一个通用的平台可以同时兼容多种设计图纸文件，无法有效解析多种二维、三维格式并进行信息化分类。

为解决上述技术问题，在实施例1的基础上进一步优化，采用以下技术方案：将建筑信息模型数据拆分为图形模型和数据模型，通过自定义字段进行分类处理，转换成标准化模型。

bim(建筑信息模型)包含的数据可以分为图形模型和数据模型两大类，对这两类分别根据其数据特征，自定义字段进行分类处理，实现多源异构数据的导入。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。