行车风险场的三维建模

行车风险场的三维建模通常是指使用地理信息系统（GIS）和计算机图形学技术来模拟驾驶环境中可能存在的各种风险因素。这包括道路条件、交通流量、行人活动、天气状况、交通事故历史数据以及潜在的障碍物等。这种模型可以帮助分析交通安全，规划路线，或者为自动驾驶车辆提供决策支持。

在Matlab中，你可以利用以下步骤进行三维建模：

1. 数据获取：收集道路信息（如坐标、坡度、转弯半径）、交通标志、障碍物位置、速度限制等数据。可以使用OpenStreetMap API或类似的数据源。

2. 基础地图构建：使用`geoplot`和`shaperead`创建基础地图图层。

data = shaperead('road_shapefile.shp');
geoplot(data, 'FaceColor', 'none', 'EdgeColor', 'black');

3. 风险因素叠加：根据具体风险类型（如事故密度、盲点区域），使用颜色或透明度表示风险程度，可以用`surf`或`patchwork`等函数进行可视化。

accidents = readtable('accidents.csv');
[x, y, z] = geotiffread('risk_tif.tif');
surf(x, y, z, 'FaceColor', accidents.AccidentDensity, 'EdgeColor', 'none');

4. 交互式探索：为了方便用户理解，可以使用`fly`, `rotateview`, 或 `zoom` 函数实现地图的交互式浏览。

5. 生成模型：如果需要输出可导出到其他软件（如Unity或Autodesk 3DS Max）的模型文件，可以考虑使用`patch`或`polydata`生成三维几何体，然后保存成`.obj`或`.stl`格式。

patch(x, y, z, 'FaceColor', [0.7 0.7 0.7], 'EdgeColor', 'k');
saveas(gcf, 'risk_model.obj', 'Obj');