人工智能在路線線形設計中的應用探討

摘要 公路路線線形設計是根據設計區域地理信息、路線基本走向和技術標準，分析路線安全、經濟、土地利用率和行車舒適度等因素，通過設計指標比選確定公路路線中線的過程，是公路工程建設的基礎。傳統的公路路線設計系統難以實現多設計目標的達成，通過引入人工智能技術，基于GIS系統進行公路路線設計研究，實現多設計目標路線達成。文章從人工智能技術的基本原理出發，研究人工智能技術在公路路線線形設計中的應用。分析公路路線選線特點，以湖北省某丘陵區公路路線設計為例，提出了人工智能技術在公路選線中的應用思路。

關鍵詞 人工智能;路線線形;GIS

中圖分類號 U412.3 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2022）06-0001-03

引言

在公路路線設計過程中，包含的地理信息數據眾多，需要處理測繪數據、地形圖片、航拍影像等設計資料[1]。并且對路線設計進行全過程定性評價，需要確定評價指標及評價權重，但是評價指標由于受到主觀因素的影響，使得評價標準不能進行定性評價，無法確定最優路線線形設計方案[2]。由于公路線形設計領域的專家資源未能整合，路線設計人員不能得到系統的數據支持，造成一部分設計人員無法根據實際數據進行科學設計，而是采用經驗法進行公路線形設計，設計方案缺乏科學性，未達到最優方案[3]。目前，計算機輔助設計方法在公路線形設計中得到大量應用，達到公路路線勘察設計一體化的目標，路線線形設計完成率和質量得到提升。但是，計算機輔助設計對比方案缺乏、設計用時長、線形設計評價指標少，不能完成線形設計的科學論證[4]。為了彌補計算機輔助設計方法的不足，引入人工智能技術，將相關數據進行整理，生成大數據信息資源庫。通過人工智能技術，實現對知識數據的處理，模型的構建，公路路線設計方案的自動生成，并提供科學評價，進而達到真正意義上自動化、智能化。該文從人工智能技術在公路路線設計的應用現狀出發，結合人工智能技術的基本原理，分析公路路線選線設計特點，提出人工智能技術在公路選線中的應用思路。

1 人工智能技術在公路路線設計中的應用現狀

1.1 人工智能技術基本原理

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能技術是計算機科學的一部分，這一領域的研究眾多，包括語言識別、圖像識別和專家系統等。在公路路線設計過程中，存在許多設計因素，為了能夠實現多目標的路線選線方案，需要應用人工智能技術對數據、資料、圖片以及動畫進行處理，得到最優方案。將人工智能技術與公路路線設計相結合，促進公路行業的升級與轉型，實現智慧選線的目的。

1.2 人工智能技術在基礎數據信息管理中的應用

在公路工程路線線形設計中，需要運用到基礎地理數據信息，公路工程路線勘測數據具有數據量大、數據類型多的特點。將人工智能技術結合基礎數據信息庫引入公路路線選線智能化研究過程中，能夠實現空間地理基礎信息的處理分析和應用。人工智能技術結合GIS的知識庫建立過程如下：

首先，建立數據庫系統，將公路路線線形設計的基礎數據輸入知識庫，知識庫與基本資料庫相結合生成屬性資料庫;根據公路工程項目坐標完成空間數據庫，屬性數據庫與空間數據庫相結合構成數據庫系統，保存知識工程計算用到的基礎數據。

然后，確定公路路線設計指標，根據線形設計需求，針對專家知識數據、空間數據進行挖掘，得到評價可信度較高的設計指標。

最后，保存知識庫系統，根據保存的基礎數據，對公路線形設計的地理信息、設計信息及專家信息進行排列建檔，構建人工智能系統能夠識別應用的公路路線設計計算機語言知識庫。

1.3 人工智能技術在公路選線建模中的應用

公路路線設計過程中需要考慮復雜因素的影響，為了保證公路選線的合理性與準確性，一般采用建模技術對公路路線進行數字建模，在建模過程中需要運用算法對模型參數進行計算與修改，人工智能技術能夠對公路路線建模進行優化設計。在路線建模過程中算法的選擇非常重要，公路路線建模優化采用交互式遺傳算法。交互式遺傳算法是以設計指標主觀評價作為進化個體適應值的進化優化方法，是一種有人機交互過程的進化優化方法，這種人機交互過程不僅僅是對個體進行適應度賦值，還包括其他更多的人對進化的干預。優化工程中融合了設計人員的智能評價，能結合個人的經驗，更符合工程實際情況。交互式遺傳算法流程如圖1所示，路線優化交互式遺傳算法建模步驟：第一步，從信息知識庫提取路線設計基本信息，根據公路路線設計要求進行模型編碼，模型編碼完成后對設計指標及參數進行設定，得出初始方案。第二步，對設計指標及參數進行主觀干預，得到某一設計指標突出的優化結果，設計人員對優化結果進行評級。通過對設計參數及要素的主觀干預使路線模型的設計指標合理，工程造價降低，行車安全性提高。

1.4 人工智能技術與GIS綜合應用

1.4.1 地理信息數據庫

利用ArcGIS作為地理信息平臺，以GeoData-base作為數據庫格式建立地理信息數據庫。首先構建地形、地物等本體模型，然后將本體模型轉換為計算機能夠識別和操作的GeoDatabase的UML邏輯模型，再把邏輯模型轉換為計算機中與實際物體相對應的物理模型（公路、山、河流等），最后根據研究區域需要導入或建立地理數據。

1.4.2 基于數字攝影測量的地理信息獲取技術

利用攝影測量技術，實現了通過遙感、衛星航片等影像對地理信息的獲取、處理、提取和成果表達。數字地形模型（DTM）的獲取是其中的關鍵，可利用空中三角測量光束在攝影瞬間的空間位置和姿態的參數，聯立并求解不同位置像片的共線方程和同名像點的共面方程，得到指定像點對應的地面點的三維坐標。

1.4.3 三維地形可視化

在智能選線設計環境中，運用了線框模型、表面模型、景觀模型和真三維立體景觀模型以及各種必要的可視化工具，根據方案決策的需要為設計者快速、動態、多角度呈現地形以及其他環境信息。景觀模型是在物體表面模型上，疊加顏色、照片、影像等構成的紋理圖案，使建立的三維表面模型具有一定的真實感。將不同的景觀模型或圖像分別放置入左右眼緩沖區，經透視投影，將產生一個無論在幾何外觀上還是感覺上都非常好的立體效果，實現真三維立體景觀顯示。

2 人工智能技術在公路選線中的應用思路

2.1 工程概況

為了研究人工智能技術在公路選線中的應用思路，以湖北省某公路段線形設計為例，該公路段設計區域地形為丘陵區，起點樁號為K0+000，終點樁號為K10+000，全長10 km，采用人工智能技術在丘陵區完成公路段線形設計。使用Google地圖定位得到該區域地形地貌，通過人工智能技術對設計區域地形地貌特點分析得出，該區域地形地貌較為平坦，河流交匯，海拔高差較小。通過對該公路段的既有地物調查，發現區域內存在運行公路，但是運行公路設計技術指標差，項目線形設計要求在對運行公路無影響的前提下設計新的單線公路。使用人工智能技術結合公路智能選線輔助設計系統，在研究區域丘陵區內自動設計生產滿足設計指標要求、不影響既有線運營的優秀方案。

2.2 人工智能技術選線

使用人工智能技術結合公路智能選線輔助設計系統，根據公路路線CAD圖形，協同使用ESRI的Arc Globe，Arc Map和Arc Catalog等軟件完成數據的建模與采集任務，建立研究區域的地理信息數據庫。人工智能系統依據地理信息數據庫進行公路路線智能選線，具體步驟如下：

（1）根據工程概況在地形圖上選定起始點樁號及坐標，通過起始點樁號及地形圖坐標，人工智能系統自動確定該公路段設計區域路線設計控制點。

（2）確定控制點后，人工智能系統按照公路線形設計標準及要素對路線地形進行分析，確定該公路段路線經過特殊地形點位坐標，自動生成碎布點坐標。

（3）根據公路路線設計要求，對碎布點進行處理，刪除不符合設計目標的碎布點，如農耕用地碎布點和運行公路交叉點。

（4）根據公路設計區域內高程點坐標，人工智能系統自動建立地形三角網，繪制公路路線等高線圖，系統將公路路線碎布點與高程點進行綜合分析，去除克服高度較大的路線樁號。并且對公路工程填挖量進行計算，去除填挖量過大的路線樁號。

（5）根據公路工程造價控制，人工智能系統對確定路線方案進行篩選，得到符合設計要求的所有路線，并且采用智能算法對各方案進行設計方案優選度計算。

通過人工智能系統對設計路線的自動篩選、改進與優化，最終確定符合設計要求的4個路線方案。采用人工智能技術進行選線，能夠確定符合設計要求的路線方案，但是不能對設計指標的重要程度進行分析，所以得到多條選線方案后，設計者需要根據項目實際情況進行路線比選，確定最佳路線方案。

2.3 設計方案比選

通過人工智能技術輔助路線選線設計確定了4個選線方案，各方案具體參數如表1所示，從路線長度方面可以得出4個方案路線長度相差不大，都在11 km以內，但是方案3的路線長度最短。從填挖不平衡方面可以得出方案2填挖量最小，能夠降低施工難度及工程造價。從工程造價方面可以得到，4個方案造價基本相同，但是方案3的工程造價要低于其余三個方案。從克服高度方面可以得到，方案4路線高度最低，能夠降低安全事故發生率。

為了對人工智能技術選線方案進行評價，設置評價指標為：線路長度、主要工程造價、填挖不平衡和線路克服高度，其權重分別為0.2，0.4，0.25和0.15，根據人工智能技術自動評價系統，對4個方案進行評價，智能選線方案優選度評價結果如表1所示。

為了確定湖北某公路路線最優選線方案，通過表1可以得到，根據評價計算結果方案3的優選度為0.890，大于其余3個方案，方案3的公路路線長度短、造價最低、克服高度較小，公路荷載運行指標最佳，但是與其他3個方案相比填挖平衡稍差。

3 結論

綜上所述，通過對人工智能技術在公路工程線形設計中的應用現狀研究，得到人工智能技術在公路線形設計的基礎數據信息管理、公路選線建模以及人工智能結合GIS技術方面的應用現狀。為了確定人工智能技術在公路線形設計中的應用思路，以湖北省某丘陵區公路線形設計為例，使用人工智能技術分析得出路線選線特點。將系統確定的4個設計方案從路線長度、填挖量、工程造價以及克服高度方面進行比選，通過對設計方案的優選度進行計算，得到方案3為最佳公路選線方案，確定了人工智能技術在公路選線中的應用思路。

參考文獻

[1]張華， 楊芬. 人工智能在路線線形設計中的應用探討[J]. 城市道橋與防洪， 2018（10）：187-189.

[2]朱穎， 羅圓. 基于知識工程的鐵路智能選線設計理論、方法及應用[J]. 鐵道科學與工程學報， 2021（7）： 1671-1678.

[3]袁泉， 曾文驅， 李子涵， 等. 基于改進型D3QN深度強化學習的鐵路智能選線方法[J/OL]. 鐵道科學與工程學報： 1-7[2022-01-10].

[4]谷克. 遺傳算法在公路路線智能決策系統中的應用研究[D]. 西安：長安大學， 2009.

收稿日期：2022-01-20

作者簡介：李剛（1987—），男，本科，路橋工程師，從事路橋設計工作。