摘要 公路路線(xiàn)線(xiàn)形設(shè)計(jì)是根據(jù)設(shè)計(jì)區(qū)域地理信息、路線(xiàn)基本走向和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，分析路線(xiàn)安全、經(jīng)濟(jì)、土地利用率和行車(chē)舒適度等因素，通過(guò)設(shè)計(jì)指標(biāo)比選確定公路路線(xiàn)中線(xiàn)的過(guò)程，是公路工程建設(shè)的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)系統(tǒng)難以實(shí)現(xiàn)多設(shè)計(jì)目標(biāo)的達(dá)成，通過(guò)引入人工智能技術(shù)，基于GIS系統(tǒng)進(jìn)行公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)研究，實(shí)現(xiàn)多設(shè)計(jì)目標(biāo)路線(xiàn)達(dá)成。文章從人工智能技術(shù)的基本原理出發(fā)，研究人工智能技術(shù)在公路路線(xiàn)線(xiàn)形設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。分析公路路線(xiàn)選線(xiàn)特點(diǎn)，以湖北省某丘陵區(qū)公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)為例，提出了人工智能技術(shù)在公路選線(xiàn)中的應(yīng)用思路。

關(guān)鍵詞 人工智能;路線(xiàn)線(xiàn)形;GIS

中圖分類(lèi)號(hào) U412.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-8949（2022）06-0001-03

引言

在公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)過(guò)程中，包含的地理信息數(shù)據(jù)眾多，需要處理測(cè)繪數(shù)據(jù)、地形圖片、航拍影像等設(shè)計(jì)資料[1]。并且對(duì)路線(xiàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行全過(guò)程定性評(píng)價(jià)，需要確定評(píng)價(jià)指標(biāo)及評(píng)價(jià)權(quán)重，但是評(píng)價(jià)指標(biāo)由于受到主觀因素的影響，使得評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不能進(jìn)行定性評(píng)價(jià)，無(wú)法確定最優(yōu)路線(xiàn)線(xiàn)形設(shè)計(jì)方案[2]。由于公路線(xiàn)形設(shè)計(jì)領(lǐng)域的專(zhuān)家資源未能整合，路線(xiàn)設(shè)計(jì)人員不能得到系統(tǒng)的數(shù)據(jù)支持，造成一部分設(shè)計(jì)人員無(wú)法根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)設(shè)計(jì)，而是采用經(jīng)驗(yàn)法進(jìn)行公路線(xiàn)形設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)方案缺乏科學(xué)性，未達(dá)到最優(yōu)方案[3]。目前，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)方法在公路線(xiàn)形設(shè)計(jì)中得到大量應(yīng)用，達(dá)到公路路線(xiàn)勘察設(shè)計(jì)一體化的目標(biāo)，路線(xiàn)線(xiàn)形設(shè)計(jì)完成率和質(zhì)量得到提升。但是，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)對(duì)比方案缺乏、設(shè)計(jì)用時(shí)長(zhǎng)、線(xiàn)形設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)少，不能完成線(xiàn)形設(shè)計(jì)的科學(xué)論證[4]。為了彌補(bǔ)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)方法的不足，引入人工智能技術(shù)，將相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，生成大數(shù)據(jù)信息資源庫(kù)。通過(guò)人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)數(shù)據(jù)的處理，模型的構(gòu)建，公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)方案的自動(dòng)生成，并提供科學(xué)評(píng)價(jià)，進(jìn)而達(dá)到真正意義上自動(dòng)化、智能化。該文從人工智能技術(shù)在公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)的應(yīng)用現(xiàn)狀出發(fā)，結(jié)合人工智能技術(shù)的基本原理，分析公路路線(xiàn)選線(xiàn)設(shè)計(jì)特點(diǎn)，提出人工智能技術(shù)在公路選線(xiàn)中的應(yīng)用思路。

1 人工智能技術(shù)在公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 人工智能技術(shù)基本原理

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能技術(shù)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分，這一領(lǐng)域的研究眾多，包括語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別和專(zhuān)家系統(tǒng)等。在公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)過(guò)程中，存在許多設(shè)計(jì)因素，為了能夠?qū)崿F(xiàn)多目標(biāo)的路線(xiàn)選線(xiàn)方案，需要應(yīng)用人工智能技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)、資料、圖片以及動(dòng)畫(huà)進(jìn)行處理，得到最優(yōu)方案。將人工智能技術(shù)與公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)相結(jié)合，促進(jìn)公路行業(yè)的升級(jí)與轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)智慧選線(xiàn)的目的。

1.2 人工智能技術(shù)在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息管理中的應(yīng)用

在公路工程路線(xiàn)線(xiàn)形設(shè)計(jì)中，需要運(yùn)用到基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)信息，公路工程路線(xiàn)勘測(cè)數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類(lèi)型多的特點(diǎn)。將人工智能技術(shù)結(jié)合基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息庫(kù)引入公路路線(xiàn)選線(xiàn)智能化研究過(guò)程中，能夠?qū)崿F(xiàn)空間地理基礎(chǔ)信息的處理分析和應(yīng)用。人工智能技術(shù)結(jié)合GIS的知識(shí)庫(kù)建立過(guò)程如下：

首先，建立數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，將公路路線(xiàn)線(xiàn)形設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入知識(shí)庫(kù)，知識(shí)庫(kù)與基本資料庫(kù)相結(jié)合生成屬性資料庫(kù);根據(jù)公路工程項(xiàng)目坐標(biāo)完成空間數(shù)據(jù)庫(kù)，屬性數(shù)據(jù)庫(kù)與空間數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合構(gòu)成數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，保存知識(shí)工程計(jì)算用到的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

然后，確定公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)指標(biāo)，根據(jù)線(xiàn)形設(shè)計(jì)需求，針對(duì)專(zhuān)家知識(shí)數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，得到評(píng)價(jià)可信度較高的設(shè)計(jì)指標(biāo)。

最后，保存知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，根據(jù)保存的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)公路線(xiàn)形設(shè)計(jì)的地理信息、設(shè)計(jì)信息及專(zhuān)家信息進(jìn)行排列建檔，構(gòu)建人工智能系統(tǒng)能夠識(shí)別應(yīng)用的公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言知識(shí)庫(kù)。

1.3 人工智能技術(shù)在公路選線(xiàn)建模中的應(yīng)用

公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)過(guò)程中需要考慮復(fù)雜因素的影響，為了保證公路選線(xiàn)的合理性與準(zhǔn)確性，一般采用建模技術(shù)對(duì)公路路線(xiàn)進(jìn)行數(shù)字建模，在建模過(guò)程中需要運(yùn)用算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行計(jì)算與修改，人工智能技術(shù)能夠?qū)仿肪€(xiàn)建模進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。在路線(xiàn)建模過(guò)程中算法的選擇非常重要，公路路線(xiàn)建模優(yōu)化采用交互式遺傳算法。交互式遺傳算法是以設(shè)計(jì)指標(biāo)主觀評(píng)價(jià)作為進(jìn)化個(gè)體適應(yīng)值的進(jìn)化優(yōu)化方法，是一種有人機(jī)交互過(guò)程的進(jìn)化優(yōu)化方法，這種人機(jī)交互過(guò)程不僅僅是對(duì)個(gè)體進(jìn)行適應(yīng)度賦值，還包括其他更多的人對(duì)進(jìn)化的干預(yù)。優(yōu)化工程中融合了設(shè)計(jì)人員的智能評(píng)價(jià)，能結(jié)合個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)，更符合工程實(shí)際情況。交互式遺傳算法流程如圖1所示，路線(xiàn)優(yōu)化交互式遺傳算法建模步驟：第一步，從信息知識(shí)庫(kù)提取路線(xiàn)設(shè)計(jì)基本信息，根據(jù)公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)要求進(jìn)行模型編碼，模型編碼完成后對(duì)設(shè)計(jì)指標(biāo)及參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，得出初始方案。第二步，對(duì)設(shè)計(jì)指標(biāo)及參數(shù)進(jìn)行主觀干預(yù)，得到某一設(shè)計(jì)指標(biāo)突出的優(yōu)化結(jié)果，設(shè)計(jì)人員對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行評(píng)級(jí)。通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)參數(shù)及要素的主觀干預(yù)使路線(xiàn)模型的設(shè)計(jì)指標(biāo)合理，工程造價(jià)降低，行車(chē)安全性提高。

1.4 人工智能技術(shù)與GIS綜合應(yīng)用

1.4.1 地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)

利用ArcGIS作為地理信息平臺(tái)，以GeoData-base作為數(shù)據(jù)庫(kù)格式建立地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)。首先構(gòu)建地形、地物等本體模型，然后將本體模型轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別和操作的GeoDatabase的UML邏輯模型，再把邏輯模型轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)中與實(shí)際物體相對(duì)應(yīng)的物理模型（公路、山、河流等），最后根據(jù)研究區(qū)域需要導(dǎo)入或建立地理數(shù)據(jù)。

1.4.2 基于數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量的地理信息獲取技術(shù)

利用攝影測(cè)量技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了通過(guò)遙感、衛(wèi)星航片等影像對(duì)地理信息的獲取、處理、提取和成果表達(dá)。數(shù)字地形模型（DTM）的獲取是其中的關(guān)鍵，可利用空中三角測(cè)量光束在攝影瞬間的空間位置和姿態(tài)的參數(shù)，聯(lián)立并求解不同位置像片的共線(xiàn)方程和同名像點(diǎn)的共面方程，得到指定像點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地面點(diǎn)的三維坐標(biāo)。

1.4.3 三維地形可視化

在智能選線(xiàn)設(shè)計(jì)環(huán)境中，運(yùn)用了線(xiàn)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(jù)方案決策的需要為設(shè)計(jì)者快速、動(dòng)態(tài)、多角度呈現(xiàn)地形以及其他環(huán)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(gòu)成的紋理圖案，使建立的三維表面模型具有一定的真實(shí)感。將不同的景觀模型或圖像分別放置入左右眼緩沖區(qū)，經(jīng)透視投影，將產(chǎn)生一個(gè)無(wú)論在幾何外觀上還是感覺(jué)上都非常好的立體效果，實(shí)現(xiàn)真三維立體景觀顯示。

2 人工智能技術(shù)在公路選線(xiàn)中的應(yīng)用思路

2.1 工程概況

為了研究人工智能技術(shù)在公路選線(xiàn)中的應(yīng)用思路，以湖北省某公路段線(xiàn)形設(shè)計(jì)為例，該公路段設(shè)計(jì)區(qū)域地形為丘陵區(qū)，起點(diǎn)樁號(hào)為K0+000，終點(diǎn)樁號(hào)為K10+000，全長(zhǎng)10 km，采用人工智能技術(shù)在丘陵區(qū)完成公路段線(xiàn)形設(shè)計(jì)。使用Google地圖定位得到該區(qū)域地形地貌，通過(guò)人工智能技術(shù)對(duì)設(shè)計(jì)區(qū)域地形地貌特點(diǎn)分析得出，該區(qū)域地形地貌較為平坦，河流交匯，海拔高差較小。通過(guò)對(duì)該公路段的既有地物調(diào)查，發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)存在運(yùn)行公路，但是運(yùn)行公路設(shè)計(jì)技術(shù)指標(biāo)差，項(xiàng)目線(xiàn)形設(shè)計(jì)要求在對(duì)運(yùn)行公路無(wú)影響的前提下設(shè)計(jì)新的單線(xiàn)公路。使用人工智能技術(shù)結(jié)合公路智能選線(xiàn)輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)，在研究區(qū)域丘陵區(qū)內(nèi)自動(dòng)設(shè)計(jì)生產(chǎn)滿(mǎn)足設(shè)計(jì)指標(biāo)要求、不影響既有線(xiàn)運(yùn)營(yíng)的優(yōu)秀方案。

2.2 人工智能技術(shù)選線(xiàn)

使用人工智能技術(shù)結(jié)合公路智能選線(xiàn)輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)，根據(jù)公路路線(xiàn)CAD圖形，協(xié)同使用ESRI的Arc Globe，Arc Map和Arc Catalog等軟件完成數(shù)據(jù)的建模與采集任務(wù)，建立研究區(qū)域的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)。人工智能系統(tǒng)依據(jù)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行公路路線(xiàn)智能選線(xiàn)，具體步驟如下：

（1）根據(jù)工程概況在地形圖上選定起始點(diǎn)樁號(hào)及坐標(biāo)，通過(guò)起始點(diǎn)樁號(hào)及地形圖坐標(biāo)，人工智能系統(tǒng)自動(dòng)確定該公路段設(shè)計(jì)區(qū)域路線(xiàn)設(shè)計(jì)控制點(diǎn)。

（2）確定控制點(diǎn)后，人工智能系統(tǒng)按照公路線(xiàn)形設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)及要素對(duì)路線(xiàn)地形進(jìn)行分析，確定該公路段路線(xiàn)經(jīng)過(guò)特殊地形點(diǎn)位坐標(biāo)，自動(dòng)生成碎布點(diǎn)坐標(biāo)。

（3）根據(jù)公路路線(xiàn)設(shè)計(jì)要求，對(duì)碎布點(diǎn)進(jìn)行處理，刪除不符合設(shè)計(jì)目標(biāo)的碎布點(diǎn)，如農(nóng)耕用地碎布點(diǎn)和運(yùn)行公路交叉點(diǎn)。

（4）根據(jù)公路設(shè)計(jì)區(qū)域內(nèi)高程點(diǎn)坐標(biāo)，人工智能系統(tǒng)自動(dòng)建立地形三角網(wǎng)，繪制公路路線(xiàn)等高線(xiàn)圖，系統(tǒng)將公路路線(xiàn)碎布點(diǎn)與高程點(diǎn)進(jìn)行綜合分析，去除克服高度較大的路線(xiàn)樁號(hào)。并且對(duì)公路工程填挖量進(jìn)行計(jì)算，去除填挖量過(guò)大的路線(xiàn)樁號(hào)。

（5）根據(jù)公路工程造價(jià)控制，人工智能系統(tǒng)對(duì)確定路線(xiàn)方案進(jìn)行篩選，得到符合設(shè)計(jì)要求的所有路線(xiàn)，并且采用智能算法對(duì)各方案進(jìn)行設(shè)計(jì)方案優(yōu)選度計(jì)算。

通過(guò)人工智能系統(tǒng)對(duì)設(shè)計(jì)路線(xiàn)的自動(dòng)篩選、改進(jìn)與優(yōu)化，最終確定符合設(shè)計(jì)要求的4個(gè)路線(xiàn)方案。采用人工智能技術(shù)進(jìn)行選線(xiàn)，能夠確定符合設(shè)計(jì)要求的路線(xiàn)方案，但是不能對(duì)設(shè)計(jì)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行分析，所以得到多條選線(xiàn)方案后，設(shè)計(jì)者需要根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際情況進(jìn)行路線(xiàn)比選，確定最佳路線(xiàn)方案。

2.3 設(shè)計(jì)方案比選

通過(guò)人工智能技術(shù)輔助路線(xiàn)選線(xiàn)設(shè)計(jì)確定了4個(gè)選線(xiàn)方案，各方案具體參數(shù)如表1所示，從路線(xiàn)長(zhǎng)度方面可以得出4個(gè)方案路線(xiàn)長(zhǎng)度相差不大，都在11 km以?xún)?nèi)，但是方案3的路線(xiàn)長(zhǎng)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(jià)。從工程造價(jià)方面可以得到，4個(gè)方案造價(jià)基本相同，但是方案3的工程造價(jià)要低于其余三個(gè)方案。從克服高度方面可以得到，方案4路線(xiàn)高度最低，能夠降低安全事故發(fā)生率。

為了對(duì)人工智能技術(shù)選線(xiàn)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)為：線(xiàn)路長(zhǎng)度、主要工程造價(jià)、填挖不平衡和線(xiàn)路克服高度，其權(quán)重分別為0.2，0.4，0.25和0.15，根據(jù)人工智能技術(shù)自動(dòng)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，對(duì)4個(gè)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，智能選線(xiàn)方案優(yōu)選度評(píng)價(jià)結(jié)果如表1所示。

為了確定湖北某公路路線(xiàn)最優(yōu)選線(xiàn)方案，通過(guò)表1可以得到，根據(jù)評(píng)價(jià)計(jì)算結(jié)果方案3的優(yōu)選度為0.890，大于其余3個(gè)方案，方案3的公路路線(xiàn)長(zhǎng)度短、造價(jià)最低、克服高度較小，公路荷載運(yùn)行指標(biāo)最佳，但是與其他3個(gè)方案相比填挖平衡稍差。

3 結(jié)論

綜上所述，通過(guò)對(duì)人工智能技術(shù)在公路工程線(xiàn)形設(shè)計(jì)中的應(yīng)用現(xiàn)狀研究，得到人工智能技術(shù)在公路線(xiàn)形設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息管理、公路選線(xiàn)建模以及人工智能結(jié)合GIS技術(shù)方面的應(yīng)用現(xiàn)狀。為了確定人工智能技術(shù)在公路線(xiàn)形設(shè)計(jì)中的應(yīng)用思路，以湖北省某丘陵區(qū)公路線(xiàn)形設(shè)計(jì)為例，使用人工智能技術(shù)分析得出路線(xiàn)選線(xiàn)特點(diǎn)。將系統(tǒng)確定的4個(gè)設(shè)計(jì)方案從路線(xiàn)長(zhǎng)度、填挖量、工程造價(jià)以及克服高度方面進(jìn)行比選，通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)方案的優(yōu)選度進(jìn)行計(jì)算，得到方案3為最佳公路選線(xiàn)方案，確定了人工智能技術(shù)在公路選線(xiàn)中的應(yīng)用思路。

參考文獻(xiàn)

[1]張華， 楊芬. 人工智能在路線(xiàn)線(xiàn)形設(shè)計(jì)中的應(yīng)用探討[J]. 城市道橋與防洪， 2018（10）：187-189.

[2]朱穎， 羅圓. 基于知識(shí)工程的鐵路智能選線(xiàn)設(shè)計(jì)理論、方法及應(yīng)用[J]. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào)， 2021（7）： 1671-1678.

[3]袁泉， 曾文驅(qū)， 李子涵， 等. 基于改進(jìn)型D3QN深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的鐵路智能選線(xiàn)方法[J/OL]. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào)： 1-7[2022-01-10].

[4]谷克. 遺傳算法在公路路線(xiàn)智能決策系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 西安：長(zhǎng)安大學(xué)， 2009.

收稿日期：2022-01-20

作者簡(jiǎn)介：李剛（1987—），男，本科，路橋工程師，從事路橋設(shè)計(jì)工作。