堤防堤頂路面車轍檢測方法研究

薛增光，劉念武，常力夫，題 晶，姚艷茹

(1.浙江理工大學 建筑工程學院，浙江 杭州 310000;2.北京崇理科技有限公司，北京 100081)

1 概述

長江、黃河流域洪澇災(zāi)害防治工程是水利工程的重中之重。堤防堤頂?shù)缆肥撬こ痰闹匾M成部分，不僅起到防洪防汛作用，而且是周邊居民的主要通行方式，截止至2019年底我國堤防建設(shè)長度達到32.7萬km。隨著堤防堤頂?shù)缆返慕ǔ?、通車、運營，在自然因素和交通荷載作用下，路面陸續(xù)出現(xiàn)各種損壞、變形、松散等病害問題，道路養(yǎng)護勢在必行。道路檢測作為養(yǎng)護的先決條件，其重要性愈加突出[1- 2]。

從路面破損現(xiàn)象分析，車轍作為最主要、最常見的道路病害被人們重點關(guān)注。車轍是車輛通行產(chǎn)生的輪跡帶在自然環(huán)境綜合影響下道路產(chǎn)生的變形病害，路面車轍深度直接影響了車輛行駛的舒適度以及路面的安全性和使用年限[3- 5]。

傳統(tǒng)的路面車轍檢測方式有如下缺陷：①取樣間隔過大，可能出現(xiàn)誤差；②主要針對測點處的車轍深度，對于車轍橫截面信息無法描述；③人工檢測過程需要封閉道路，影響正常交通，效率低下、存在較大人工誤差且安全性無法保障。隨著技術(shù)的進步，車轍檢測方式已經(jīng)從早期的人工檢測發(fā)展到了現(xiàn)在的機器自動化檢測，現(xiàn)有的檢測技術(shù)及檢測方式見表1[6- 9]。

表1 常用路面車轍檢測設(shè)備

隨著計算機技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，在人工檢測的基礎(chǔ)上，開發(fā)出了多功能路面信息采集設(shè)備車，即在檢測車上利用不同的路面信息采集設(shè)備獲取道路信息。在車轍檢測方面主要使用紅外激光傳感器或者聲波測距來檢測路面的橫截面信息，很大程度上提高了檢測效率[10]。聲波檢測系統(tǒng)針對車轍深度利用超聲波反射傳播時間得到車轍深度信息，缺陷在于測量間隔大，容易受到外界道路雜物影響[11]。激光檢測系統(tǒng)利用點激光掃描直接測距或者線激光掃描路面激光條紋變化信息能夠快速獲取目標物體的三維空間信息，實現(xiàn)無損接觸測量[12- 18]。馬貴榮等[19]提出一種融合GPS和橫截面車轍數(shù)據(jù)的三維重構(gòu)模型，能夠直觀的展示道路車轍及部分坑槽檢測數(shù)據(jù)。曹霆等[20]利用三維激光點云掃描技術(shù)獲取路面信息，通過動態(tài)閾值特征值法擬合，能夠有效的獲得坑槽深度信息。吳付峰等[21]提出一種基于局部逼近法的車轍近似深度信息提取方法，其難點在于車轍峰值點的選取。以上研究在車轍深度和路面橫截面信息提取方面取得一定成果，但在檢測設(shè)備制造成本高和針對不同橫截面信息提取方面仍有改進空間。

本文利用新型智能多維路面信息采集設(shè)備，采用結(jié)構(gòu)光面掃描技術(shù)，能夠快速、精確地采集路面信息。針對車轍病害，提出基于模擬直尺法的車轍深度提取方法，能夠準確的提取不同輪廓的道路車轍橫截面信息。

2 三維結(jié)構(gòu)光檢測技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)采集

基于激光結(jié)構(gòu)光技術(shù)的智能多維路面信息采集設(shè)備來獲取道路三維數(shù)據(jù)信息如圖1所示。路面信息采集設(shè)備主要由兩大模塊構(gòu)成：①路面三維數(shù)據(jù)信息采集模塊，主要由面掃描結(jié)構(gòu)光發(fā)射器和高清工業(yè)相機兩個模塊構(gòu)成。面掃描結(jié)構(gòu)光發(fā)射器和高清CCD(charge coupled device)相機布設(shè)在檢測車后車頂，距地面布設(shè)高度1.8m，根據(jù)布設(shè)高度來調(diào)整角度以達到最佳效果。結(jié)構(gòu)光發(fā)射器在道路上打出2.6m×4.2m(圖1中標黃范圍)的面掃描激光，通過CCD相機捕捉被測路面病害處光線條紋的變形，使用matlab軟件進行數(shù)據(jù)解析獲取被測路面的三維數(shù)據(jù)信息，并對數(shù)據(jù)進行相應(yīng)處理進而獲取路面病害信息。②輔助功能模塊，主要由北斗定位系統(tǒng)和螺旋編碼器兩模塊組成。螺旋編碼器能夠根據(jù)車速來控制相機的采集速度，在車速60Km/h下沿前進方向連續(xù)拍攝，獲得涵蓋行車道的路面車轍連續(xù)信息，如圖2所示，并配合北斗定位系統(tǒng)準確定位病害位置，為后續(xù)養(yǎng)護方案實施提供巨大幫助。

圖1 基于激光結(jié)構(gòu)光技術(shù)的智能多維路面信息采集設(shè)備

圖2 路面連續(xù)車轍病害

2.2 數(shù)據(jù)處理

激光結(jié)構(gòu)光三維數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是利用快速高精度三維無損面掃描技術(shù)，路面的破損類和變形類病害特征信息都能夠從原始數(shù)據(jù)中提取。對采集到道路三維原始圖像進行濾波等數(shù)據(jù)預(yù)處理，提取出3D高精度道路信息即路面變形類病害低頻三維特征信息與破損類病害高頻三維特征信息。將三維特征信息與二維圖像相結(jié)合，獲得含有深度信息的三維圖像。

經(jīng)過數(shù)據(jù)處理獲得的路面三維數(shù)據(jù)圖像如圖3所示，圖像每一點都含有其實際位置的三維坐標，如P1(497，298，12.404)和P2(498，114，11.676)為圖像中任意一點，x值代表路面的寬度信息，y值代表檢測車的前進方向，z值代表路面的深度信息。

圖3 車轍三維數(shù)據(jù)圖像

3 車轍測量方法研究

依據(jù)JTG 3450—2019《公路路基路面現(xiàn)場測試規(guī)程》中路面車轍自動化測量規(guī)范，對路面橫截面信息進行模擬3m直尺法，每10m采用一個統(tǒng)計值代表路面車轍深度(RD)。提出基于模擬3m直尺法的車轍深度信息提取方法，如圖4- a所示，基于高精度的三維道路數(shù)據(jù)，沿檢測車前進方向采用最小取樣單位50mm選取連續(xù)車轍橫截面。在圖4- b中選取峰值點1-4，采用模擬直尺法，計算左右車轍最深點距離兩峰點連線的距離RDL和RDR，取max(RDL，RDR)作為該橫截面的車轍代表值RD，計算10m的平均車轍代表值(average(RD1，……，RD200))，能夠更加準確地反應(yīng)真實道路連續(xù)車轍信息。

圖4- a 車轍取樣位置 最小取樣間隔50mm

圖4- b 模擬3m直尺車轍深度

為校準算法檢測數(shù)據(jù)與實際車轍深度之間的誤差，進行室外車轍模擬實驗。如圖5所示在實驗場地路面上利用砂礫和碎石子搭建出不同形狀的車轍，為了保障路面車轍信息的連續(xù)性和準確性，取樣間隔為50mm，面掃描范圍采用2.6m×4.2m為基本單元，對路面連續(xù)車轍信息進行拼接，采集到的數(shù)據(jù)利用matlab軟件進行數(shù)據(jù)處理，連接峰值點構(gòu)造直線計算車轍深度和橫截面信息。車轍檢測結(jié)果如圖6所示，圖6- a為部分的模擬車轍三維模型，可以直觀判斷路面的車轍的形狀和起伏趨勢；圖6- b和6- c為圖6- a中不同車轍長度處的車轍橫截面圖，可以看出算法針對不同橫截面采用多段尺法，能夠精準的提取車轍深度。

圖5 室外車轍實驗

圖6 車轍檢測結(jié)果

室外車轍模擬實驗部分車轍輪跡帶3D檢測車轍深度與人工檢測對比圖如圖7所示，由圖7可以看出車轍深度數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)趨勢基本一致，平均差值2.41mm，誤差為4.7%，能夠較好的反映真實道路車轍信息。

圖7 人工檢測與3D檢測車轍深度對比圖

4 結(jié)論

激光結(jié)構(gòu)光面掃描技術(shù)能夠獲取豐富的路面三維信息，易于識別分析、識別準確率高、抗干擾能力強且檢測設(shè)備搭建成本低，操作簡便，在堤防堤頂公路車轍檢測中有良好應(yīng)用，符合國家的新型道路檢測標準，擁有良好的應(yīng)用前景。針對高精度的連續(xù)橫截面信息，本文提出的車轍深度計算方式針對不同車轍形狀均有良好表現(xiàn)，該道路車轍病害檢測方式能夠很好地適用工程檢測，為堤頂瀝青混凝土路面的預(yù)養(yǎng)護方案設(shè)計提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。由于在自動檢測過程中部分V型起伏等干擾因素，后期需要對數(shù)據(jù)進行篩選，后續(xù)會對峰值點選取算法進一步改進優(yōu)化，以達到更精準的車轍定位效果。