技术分享|道路数据编辑与格式适配解析

1 引言

我们此前发布的《如何高效构建与测试非结构化道路场景？》一文，已系统阐述了非结构化道路仿真的必要性、当前面临的技术难点及其解决方案。

而在智能驾驶仿真测试的场景构建中，无论是结构化道路的搭建还是非结构化道路的加工，其工作流程通常依赖于明确的数据基础和后续的可视化处理。在进入Unreal Engine或Blender等工具进行地图外观加工之前，具备完整、准确的道路逻辑数据通常是不可或缺的前提。

用户常见的问题包括：获得外观精细的地图却无法提取道路逻辑与真值信息，或是拥有逻辑完备的道路数据，导入仿真环境后却只呈现为缺乏视觉表现的基准模型。

针对这些挑战，aiSim通过集成外部工具链，建立起从标准ASAM OpenDRIVE编辑到aiSim Atlas地图快速生成的高效转换流程。

2 ASAM OpenDRIVE标准

在智能驾驶仿真领域，ASAM OpenDRIVE已成为广泛支持的事实标准。该格式由ASAM组织维护，基于XML描述道路几何、拓扑关系、车道属性及交通标志等信息。它的开放性解决了不同仿真平台之间的数据兼容问题，使得来自高精地图供应商或专业设计软件的道路数据，只要符合该标准，即可被多数仿真环境识别。

明确OpenDRIVE作为行业通用标准的核心价值后，下一步我们就需通过专业工具完成道路数据的精细化编辑，搭建符合仿真需求的道路逻辑与几何模型。

aiSim支持导入OpenDRIVE 1.4至1.7版本，能够识别包括人行道、斑马线、车道线在内的多种道路特征，并结合对OpenSCENARIO的兼容，为后续地图与场景的快速集成与应用提供了基础。下文我们将具体叙述：

3 道路编辑器中生成OpenDRIVE

目前市面上有多种成熟的OpenDRIVE格式编辑工具可供选择，例如RoadRunner、TruevisionDesigner等，可满足不同场景下的道路数据编辑需求。

道路编辑示例

在结构化道路的常规编辑流程中，需重点完成以下核心环节的操作：

（1）几何形状编辑：包括道路绘制、使用Slip工具生成平滑匝道，以及通过高度、旋转与截面编辑调整道路空间走向，这些几何属性对后续地图生成与仿真具有基础作用。

（2）道路属性定义：涵盖道路类型（如行车道、路肩、人行道）及车道线的虚实与颜色等，这些信息可用于感知算法验证中的真值参照。

（3）复杂交通逻辑构建：如匝道汇入、环岛、多路交叉口等关键交通结构，为地图编辑及仿真中的车辆行为提供导向依据。

与结构化道路不同，非结构化道路编辑中，道路走向、高低落差、路面宽度等基础参数的精准度，远高于车道标识线、复杂路口逻辑等细节的优先级。

编辑过程中，可通过环路绘制、道路分割、高度校准、宽度调整等功能组合，结合图形化拖拽或参数化设置的方式，完成OpenDRIVE格式地图的精细化绘制。按照编辑器标准流程导出OpenDRIVE 1.4至1.7版本的.xodr文件后，即可进入aiSim的地图转化环节。

完成OpenDRIVE地图的绘制与导出后，我们可以借助aiSim Atlas工具链实现格式转化与适配，将标准化道路数据转化为可直接用于仿真的数字资产。

4 aiSim Atlas的格式解析与适配

OpenDRIVE转Atlas工作流

aiSim的Atlas地图工具链具备OpenDRIVE 1.4至1.7版本的快速导入能力，可将标准.xodr文件高效转化为aiSim兼容的Atlas地图格式，实现道路文本数据向实体模型的转化，生成.gltf、.gpkg、.map、.json等多种格式的模型文件与交通逻辑文件，满足仿真测试的多样化数据需求。

此外，在读取OpenDRIVE文件时，aiSim可自动识别道路（Road）、人行道（Sidewalk）、道路标线（Marking）等核心道路元素，并为其自动赋予对应的语义标签（Semantic Label），无需人工手动标注。

这一特性带来两大核心优势：对于结构化道路，语义标签可直接作为仿真测试中的地图真值数据，支撑感知算法验证；对于非结构化道路，可快速区分地形与道路的模型组成，为后续基于Unreal Engine、Blender的模型二次编辑提供便利，例如网格拆分、区域隔离等精细化操作。

综上，从OpenDRIVE格式编辑到aiSim Atlas地图转化的全流程已形成闭环。

5 结语

通过以上流程，非结构化道路编辑已完成核心的基础数据与逻辑框架搭建，完整流程可总结为三步：

（1）在道路编辑器中完成交通逻辑与几何定义，导出.xodr文件。

（2）通过aiSim Atlas工具链读取.xodr（支持v1.4–1.7），自动提取语义信息并生成Atlas地图。

（3）为UE地图编辑提供前置资源：生成的Atlas地图已包含完整逻辑结构与基础外观，构成可直接用于仿真的数字资产。

需要说明的是，该阶段的地图仍处于基础状态，地形呈现较为简易、缺乏静态细节，需借助Unreal Engine、Blender等工具开展二次精细化编辑，进一步完善地图保真度，以满足更高标准的智驾仿真测试需求。