[发明专利]一种方格网式城市道路网络人工智能自动生成方法

说明书

本发明公开一种方格网式城市道路网络人工智能自动生成方法，属于城市规划领域；包括：S1采集相关基地数据，获取目标基地边界、主干路中心线和城市大类用地三个图层集；S2合并目标基地边界和主干路中心线生成地块图层，叠合城市大类用地，删除地块图层中非路网覆盖属性的用地，再根据距离设定和推进波前法，获得街区场域数据库；S3在地块边界随机置入外部控制点，在地块内部随机置入均匀网格并适应场地旋转，外部控制点和内部控制点偏移至距离最近的街区场域交点，获得控制点序列集；S4将外部控制点和内部控制点序列集按照序列升序，遍寻两两控制点之间折角最小的街区场域线段，获得干路道路网络；S5三维交互投影道路方案，获得工程报告图纸。

技术领域

本发明属于城市规划领域，具体涉及一种方格网式城市道路网络人工智能自动生成方法。

背景技术

在城市道路规划设计工作中，方格网式城市道路作为一种最常见的道路网类型，常用于地形平坦的城市。传统的方格网式城市道路规划工作，主要依靠人力结合现行规范进行规划设计，在规划设计时难以完全按照城市道路国标规范进行，比较依赖规划设计者的工作经验，成果也不够科学，且在面临复杂自然地形时，更是显得力不从心，工作具有一定的挑战性。

目前已有的方格网式城市道路网络生成方法，一种是采用计算机图形学建模的方式，通过认为设置的生成规范自动化生成路网模型，虽然满足了指标但算法机械且粗糙，再通过进化算法来优化这一过程，但基于进化算法生成的道路缺乏内在逻辑，生成的方案较为混乱，因此该方法缺乏工程意义。另一种是基于图像学习，通过学习海量道路网络样本的规律，训练对抗生成网络模型，在严格规定大小地块内生成道路网络，是一种耗时较长的纯图像学习方法，这种方式存在着模型训练速度较慢，缺乏自动化校核功能，人工筛选可行道路网络的成本较高等问题；

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种方格网式城市道路网络人工智能自动生成方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种方格网式城市道路网络人工智能自动生成方法，包括以下步骤：

S1、采集相关基地数据，并输入地理信息系统平台，获得目标基地边界、主干路中心线和城市大类用地三个图层集；

S2、合并目标基地边界和主干路中心线生成地块图层，叠合城市大类用地赋予地块属性，并删除地块图层中非路网覆盖属性的用地，再根据距离设定和推进波前法，获得街区场域数据库；

S3、在地块边界随机置入外部控制点，在地块内部随机置入均匀网格并适应场地旋转，外部控制点和内部控制点偏移至距离最近的街区场域交点，获得控制点序列集；

S4、将外部控制点和内部控制点序列集按照序列升序，遍寻两两控制点之间折角最小的街区场域线段，获得干路道路网络；

S5、三维交互投影道路方案，并激光打印选定方案，最终获得道路方案的工程报告图纸。

进一步地，所述相关基地数据包括：目标基地边界数据、目标基地边界内的主干路数据和城市大类用地数据。

进一步地，所述目标基地边界数据和所述目标基地边界内的主干路数据通过无人机设备采集；所述目标基地边界内的城市大类用地数据通过城市开源数据平台采集。

进一步地，所述城市大类用地包括：A类公共管理与公共服务用地、B类商业服务设施用地、R类居住用地、M类工业用地、G类绿地与广场用地、E类非建设用地。

进一步地，所述非路网覆盖属性的用地包括：A类公共管理与服务设施用地、G类绿地与广场用地以及E类非建设用地。

进一步地，所述推进波前法，是将可生成道路网络场地图层边界按照设定距离由地块边缘向地块中心推进，随机自动生成网格，获得街区场域。

进一步地，所述S3中获得控制点序列集的步骤为：