[论文解读] StreetGen : In base city scale procedural generation of streets: road network, road surface and street objects

Rémi Cura, Julien Perret+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 17, 2018

Automated Road and Building Extraction参考文献 7被引用 8

一句话总结

StreetGen 提出了一种统一的、基于 GIS 的程序化城市街道建模框架，仅需极少的输入数据即可生成连贯的道路网络、道路表面及街道对象。通过利用关系型数据库（PostGIS）和稳健的几何启发式方法，该方法可规模化生成准确且拓扑一致的街道模型——已在巴黎完成验证，并通过交互式编辑与逆向程序化建模得到证实。

ABSTRACT

Streets are large, diverse, and used for several (and possibly conflicting) transport modalities as well as social and cultural activities. Proper planning is essential and requires data. Manually fabricating data that represent streets (street reconstruction) is error-prone and time consuming. Automatising street reconstruction is a challenge because of the diversity, size, and scale of the details (few centimetres for cornerstone) required. The state-of-the-art focuses on roads (no context, no urban features) and is strongly determined by each application (simulation, visualisation, planning). We propose a unified framework that works on real Geographic Information System (GIS) data and uses a strong, yet simple modelling hypothesis when possible to robustly model streets at the city level or street level. Our method produces a coherent street-network model containing topological traffic information, road surface and street objects. We demonstrate the robustness and genericity of our method by reconstructing the entire city of Paris streets and exploring other similar reconstruction (airport driveway).

研究动机与目标

• 解决城市规划中手动重建详细街道数据所面临的耗时且易出错的挑战。
• 克服现有程序化方法的局限性，这些方法往往仅聚焦于道路或虚拟世界，缺乏对真实城市复杂性的保真度。
• 开发一种通用且可扩展的框架，整合拓扑道路网络、表面几何与街道级对象，基于真实 GIS 数据。
• 通过利用观测数据（如航空影像、LiDAR）实现对生成模型的交互式优化，以提升真实感与准确性。
• 通过支持参数优化，为未来逆向程序化建模奠定基础，使生成模型能更好地匹配真实世界观测结果。

提出的方法

• 使用关系型数据库管理系统（PostGIS）存储和处理街道数据，以确保拓扑一致性与并发处理能力。
• 采用一种简单但稳健的建模假设：道路网络由轴线构成，车道、标线与表面通过几何规则推导得出。
• 利用缓冲区操作、布尔集合运算及距离计算（通过 GEOS 实现），生成道路表面与交叉口。
• 通过沿轴线偏移车道宽度并考虑曲率来建模道路表面，必要时对弧线使用近似处理。
• 引入交互式编辑行为，允许用户借助外部数据（如航空影像）对结果进行优化，而无需专用图形界面。
• 支持通过语法或语义规则扩展复杂对象，尽管这仍是未来工作的重点。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在仅提供最少输入的前提下，利用程序化街道生成系统在城市尺度上生成拓扑一致且详细的街道模型？
• RQ2 哪些建模假设能够实现对巴黎或机场等多样化城市环境的稳健且通用的街道生成？
• RQ3 GIS 原生方法（PostGIS）在支持可扩展、并发且精确的街道程序化建模方面发挥何种作用？
• RQ4 交互式编辑与逆向程序化建模在多大程度上可提升自动生成街道模型的真实感？
• RQ5 当前几何近似方法（如弧线转线段）在保持拓扑保真度方面存在哪些局限性？

主要发现

• StreetGen 仅使用道路轴线数据，成功为整个巴黎市生成了完整且拓扑一致的街道网络。
• 该方法在处理复杂城市几何结构方面表现出稳健性，包括弯曲街道与复杂交叉口。
• 由于将弧线近似为线段，导致布尔运算中出现精度问题，引发拓扑错误——凸显了使用 CGAL 等精确计算工具的必要性。
• 系统支持通过兼容 PostGIS 的工具进行交互式编辑，可将模型与航空影像或 LiDAR 衍生的观测结果对齐。
• 尽管已成功建模基于点与表面的街道对象，但基于线的特征（如车道标线）以及复杂对象语法规则仍处于开发初期。
• 该框架通过支持参数优化，为未来逆向程序化建模提供了可能，使生成模型能更精确地匹配真实世界观测结果，如人行道或标线。