車輛行駛輪跡數(shù)據(jù)實測方法與應用

孟欣強

摘 要

研究車輛輪跡的橫向分布對道路設(shè)計、養(yǎng)護和交通標線施劃等具有重要參考意義，測量真實條件下車輛行駛時的輪跡數(shù)據(jù)主要有人工測量法、圖像視頻法和傳感檢測法，應結(jié)合實際情況并根據(jù)每種方法的特點進行選擇，目前圖像視頻法的應用最為廣泛。

關(guān)鍵詞

車輛;輪跡;實測方法

中圖分類號： U491 ? ?? ? ? ? ? 文獻標識碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.09.067

Abstract

It is of great significance to study the lateral distribution of wheel trajectory for road design，road maintenance and traffic marking scribing.Measuring methods of wheel trajectory data mainly are manual measurement，image video method and sensor detection method.The method should be selected according to the actual situation and characteristics of the methods.At present，image video method is the most widely used method.

Key Words

Vehicles;Wheel trajectory;Measuring methods

0 引言

車輛在道路上行駛時的橫向位置變化，對道路結(jié)構(gòu)與交通標線而言就是移動荷載加載方式的變化，車輛的荷載對道路的路用性能有較大影響，車輛輪跡能反映車輛在道路上的橫向位置，采用合適的方法研究真實條件下車輛運行時的輪跡分布具有重要意義。

本文將對車輛行駛輪跡數(shù)據(jù)的實測方法與相關(guān)應用逐一進行介紹。

1 人工測量法

人工測量法是指，在調(diào)查路段的斷面位置以一定距離間隔標記道路橫斷面區(qū)間，并對區(qū)間進行編號，當車輛駛經(jīng)標記斷面時，位于道路旁的記錄員記錄車輪駛過的區(qū)間的編號，通過區(qū)間長度與編號可以計算得到經(jīng)過測量斷面的車輛車輪位置。

該方法在車輛輪跡數(shù)據(jù)精度方面受限于道路橫斷面劃分區(qū)間的單位長度和人的視線范圍，同時受雨天、霧天等不良天氣的影響，人工記錄的工作強度較大，路面上的標記會對車輛正常行駛產(chǎn)生一定的影響。

姚祖康等使用人工測量法得到了不同等級公路和城市道路的車輛輪跡橫向分布情況[1]。

2 圖像視頻法

圖像視頻法，是指借助圖片、視頻等影像資料記錄車輛行駛過程，通過對圖片或視頻等影像資料的處理，提取得到車輪坐標等數(shù)據(jù)。根據(jù)所用的影像資料種類，圖像視頻法分為圖像測量法和視頻測量法。圖像視頻法是目前應用最為廣泛的方法。

2.1 圖像測量法

圖像測量法是指，在調(diào)查路段的斷面位置以一定距離間隔標記道路橫斷面區(qū)間，并對區(qū)間進行編號，當車輛駛經(jīng)標記斷面時，位于道路旁的記錄員使用相機拍下車輪駛過的區(qū)間，通過區(qū)間長度與核對相應的編號可以計算得到經(jīng)過測量斷面的車輛車輪位置。

該方法在車輛輪跡數(shù)據(jù)精度方面受限于道路橫斷面劃分區(qū)間的單位長度和拍照角度，同時受雨天、霧天等不良天氣的影響，路面上的標記會對車輛正常行駛產(chǎn)生一定的影響，但可以降低操作人員現(xiàn)場工作的強度，并可以在車輛行駛速度較快和多車道記錄等情況下高效地完成記錄工作。

崔冰等使用圖像測量法統(tǒng)計了虎門大橋上車輛輪跡橫向位置的分布[2]。

2.2 視頻測量法

視頻測量法是指，使用架設(shè)的攝像機或搭載攝像裝置的無人機等拍攝車輛駛經(jīng)路段的全過程，通過視頻處理的方式得到車輛的車輪位置。根據(jù)視頻處理時數(shù)據(jù)的提取方式，視頻測量法分為人工數(shù)據(jù)提取法和軟件數(shù)據(jù)提取法。

2.2.1 人工數(shù)據(jù)提取法

人工數(shù)據(jù)提取法是指，對拍攝的車輛通過路段的視頻，參照設(shè)定的坐標尺人為讀取車輪位置，設(shè)定的坐標尺可以是預先施劃在道路上的坐標線，或者是固定在路面上的刻度條，也可以是在視頻中劃定的坐標線。

該方法在車輛輪跡數(shù)據(jù)精度方面受限于道路橫斷面劃分區(qū)間的單位長度和攝像角度，同時受雨天、霧天等不良天氣的影響，預先施劃在道路上的坐標線會對車輛正常行駛產(chǎn)生一定的影響，視頻中劃定的坐標線則不會影響車輛正常行駛，大大降低了操作人員現(xiàn)場工作的強度，并可以在車輛行駛速度較快和多車道記錄等情況下高效地完成記錄工作。

謝振翔使用人工數(shù)據(jù)提取法在道路上噴涂坐標線，測得不同等級道路上車輛的輪跡分布情況[3]。

2.2.2 軟件數(shù)據(jù)提取法

軟件數(shù)據(jù)提取法是指，對拍攝的車輛通過路段的視頻，通過特定的軟件與操作，能輸出相應的車輪坐標值。

該方法在車輛輪跡數(shù)據(jù)精度方面受限于軟件算法和攝像角度，同時受雨天、霧天等不良天氣的影響，大大降低了操作人員現(xiàn)場工作的強度，并可以在車輛行駛速度較快和多車道記錄等情況下高效地完成記錄工作，提高了輪跡數(shù)據(jù)的精度和提取效率。

曲昭偉等使用軟件數(shù)據(jù)提取法，借助Track-pro軟件獲得交叉口右轉(zhuǎn)機動車的位置坐標[4]。

3 傳感檢測法

傳感檢測法是指，借助磁阻傳感器、壓電傳感器、視覺傳感器等各種傳感器在特定運行環(huán)境下自動提取車輛輪跡數(shù)據(jù)。根據(jù)傳感器布置時與路面的相對位置，分為地下傳感檢測法和地上傳感檢測法。

傳感檢測法在車輛輪跡數(shù)據(jù)精度方面受限于傳感設(shè)備的檢測能力和相關(guān)算法的處理效率，記錄與數(shù)據(jù)提取過程可全自動完成。

3.1 地下傳感檢測法

地下傳感檢測法是指，將相關(guān)傳感器埋設(shè)于路面以下且組成感應系統(tǒng)，當車輛經(jīng)過時自動檢測并獲取車輪位置等數(shù)據(jù)信息。根據(jù)埋設(shè)傳感器的種類，地下傳感檢測法主要分為磁阻傳感檢測和壓電薄膜軸傳感器等。

3.1.1 磁阻傳感檢測

謝作孟提出一種基于Kalman濾波的車輛位置估計算法，通過車檢器檢測車輛的磁場信號，將信號轉(zhuǎn)化成車輛的速度信號和距離信號，然后通過濾波估計車輛位置[5]。

3.1.2 壓電薄膜軸傳感器

孫秀雅將傳感器進行“N”形結(jié)構(gòu)布置，設(shè)計出一種基于壓電薄膜軸傳感器的可識別車輛輪跡線的動態(tài)稱重系統(tǒng)[6]。

3.2 地上傳感檢測法

地上傳感檢測法是指，將相關(guān)傳感器設(shè)置于路面以上且組成感應系統(tǒng)，當車輛經(jīng)過時自動檢測并獲取車輪位置等數(shù)據(jù)信息。根據(jù)設(shè)置傳感器的種類，地上傳感檢測法主要分為視覺檢測法、橡膠管檢測法等。

3.2.1 視覺檢測法

視覺檢測法是指，借助機器視覺技術(shù)實時獲取車輪位置等數(shù)據(jù)。該方法裝載到試驗車上，采集的樣本范圍限制較大。

（1）視覺傳感器朝向地面安裝

將視覺傳感器安裝于車外后視鏡上，鏡頭朝向地面。在車輛行駛過程中系統(tǒng)對采集到的圖像進行實時分析，識別出車道標線的邊緣，并根據(jù)圖像標定結(jié)果計算車輪外側(cè)邊緣與車道標線之間的距離。

（2）視覺傳感器朝向道路前方安裝

將視覺傳感器安裝于車輛前部結(jié)構(gòu)，如前擋風玻璃中央，鏡頭朝向車輛前方。車輛行駛過程中，視覺傳感器采集前方道路場景，圖像處理程序自動識別車道標線在圖像中的位置，并基于相關(guān)算法計算車輪與車道線之間的距離。

3.2.2 橡膠管檢測法

Abraham Getachew在路面鋪設(shè) 3 根橡膠管，其中兩根管互相平行且與車輛前進的方向相垂直，第三根管與前兩根管成一定角度，車輛壓過時橡膠管會將信號傳遞給數(shù)據(jù)記錄儀，根據(jù)車輛壓過相鄰橡膠管時的時間差和橡膠管之間的距離可以推算車輛通過時的在路面的橫向行駛位置[7]。

4 結(jié)語

進行真實條件下車輛行駛過程中輪跡數(shù)據(jù)采集的方法主要有人工測量法、圖像視頻法和傳感檢測法，每種方法可以進一步細分，在選擇使用時應結(jié)合實際情況和每種方法的特點。目前，廣泛應用的是圖像視頻法。

參考文獻

[1]姚祖康，黃彭.車輛輪跡的橫向分布[J].華東公路，1984（03）：1-13.

[2]崔冰，吳沖，丁文俊，童育強.車輛輪跡線位置對鋼橋面板疲勞應力幅的影響[J]. 建筑科學與工程學報，2010，27（3）：19-23.

[3]謝振翔.關(guān)于貨車與大客車在不同等級公路慢車道輪跡橫向分布研究[D].深圳：深圳大學，2018.

[4]曲昭偉，羅瑞琪，陳永恒，等.信號交叉口右轉(zhuǎn)機動車軌跡特性[J].浙江大學學報（工學版），2018，52（2）：341-351.

[5]謝作孟.基于TMR傳感器的車輛檢測與識別技術(shù)研究[D].杭州：杭州電子科技大學，2015.

[6]孫秀雅.基于壓電薄膜軸傳感器的動態(tài)稱重系統(tǒng)的研發(fā)[D].合肥：合肥工業(yè)大學，2014.

[7]Abraham Getachew.Traffic Load Effects on Bridges： Statistical Analysis of Collected and Monte Carlo Simulated Vehicle Data. Sweden：Royal Institute of Technology， 2003.