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    無(wú)人機(jī)技術(shù)在高速公路智能化管理中的應(yīng)用研究

    2022-08-25 03:35:24何廷全蘇義坤楊燕煒
    黑龍江交通科技 2022年7期
    關(guān)鍵詞:賀州巴馬控制點(diǎn)

    羅 凱,何廷全,蘇義坤,楊燕煒

    (1.廣西新發(fā)展交通集團(tuán)有限公司,廣西 南寧 530000;2.東北林業(yè)大學(xué) 土木工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150040)

    高速公路建設(shè)項(xiàng)目具有里程長(zhǎng),標(biāo)段多,參與方眾多等特點(diǎn),傳統(tǒng)的管理方式存在效率低、勞動(dòng)力投入大、作業(yè)環(huán)境危險(xiǎn)等弊端,實(shí)現(xiàn)高速公路的智能化管理顯得尤為重要。智能化管理是一種基于高度信息化的新型管理模式,支持人與物的全面感知、施工技術(shù)的全面智能化、工作的互操作性、協(xié)同信息共享、決策的科學(xué)分析和風(fēng)險(xiǎn)的智能預(yù)控。

    目前已經(jīng)有很多學(xué)者將信息化技術(shù)應(yīng)用到工程建設(shè)領(lǐng)域,其中,無(wú)人機(jī)技術(shù)的應(yīng)用最為廣泛。無(wú)人機(jī)的近景攝影,可以應(yīng)用于三維建模[1];無(wú)人機(jī)的三維重建技術(shù),可以用于拆除爆破[2]、應(yīng)急救援[3];無(wú)人機(jī)的傾斜攝影技術(shù)可以用來(lái)測(cè)量、規(guī)劃方案比選[4]、三維模型的構(gòu)建[5];無(wú)人機(jī)技術(shù)與BIM技術(shù)相結(jié)合,可以應(yīng)用在智慧工地系統(tǒng)中[6];無(wú)人機(jī)的建筑三維可視化,可以用于測(cè)量仿真研究[7];無(wú)人機(jī)的航測(cè)技術(shù),可以應(yīng)用于大型露天采坑監(jiān)測(cè)等建設(shè)項(xiàng)目的監(jiān)測(cè)中[8]。無(wú)人機(jī)在建設(shè)項(xiàng)目管理領(lǐng)域的研究已經(jīng)取得了豐碩成果,然而,已有研究成果缺乏無(wú)人機(jī)技術(shù)在高速公路智能化管理的具體研究。

    基于此,以廣西賀州至巴馬高速公路為依托,對(duì)K258+400~K259+030右側(cè)三級(jí)路塹邊坡展開(kāi)深入研究。研究無(wú)人機(jī)技術(shù)在高速公路中的智能化管理,分別從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分和數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)方面,對(duì)工程項(xiàng)目的進(jìn)度、質(zhì)量、安全進(jìn)行精細(xì)化管理,實(shí)現(xiàn)管理新模式。

    1 工程概況

    廣西賀州至巴馬高速公路(來(lái)賓至都安段)是《廣西高速公路網(wǎng)規(guī)劃修編(2018~2030)》“1環(huán)、12橫、13縱、25聯(lián)”布局方案中的“橫3線”的一段。路線起于柳州至南寧高速公路穿山樞紐互通,接賀州至巴馬高速公路(象州至來(lái)賓段),路線由東向西,經(jīng)來(lái)賓市興賓區(qū)鳳凰鎮(zhèn)、七洞鄉(xiāng),忻城縣思練鎮(zhèn)、城關(guān)鎮(zhèn),南寧市馬山縣金釵鎮(zhèn),河池市都安縣菁盛鄉(xiāng)、龍灣鄉(xiāng),終于都安縣澄江鄉(xiāng)東謝村G210國(guó)道附近,順接賀州至巴馬高速公路(都安至巴馬段),項(xiàng)目主線路全長(zhǎng)134.037 km。全線設(shè)置鳳凰北、七洞、思練、忻城、金釵5處互通式立交,其中思練為樞紐互通,同步建設(shè)忻城東繞城連接線12.504 km;設(shè)服務(wù)區(qū)3處,分別為七洞、忻城、都安服務(wù)區(qū);設(shè)停車(chē)區(qū)3處,分別為鳳凰、思練、馬山停車(chē)區(qū);設(shè)匝道收費(fèi)站4處、養(yǎng)護(hù)工區(qū)3處、路段管理分中心1處、通信站6處、隧道管理站4處,路政管理大隊(duì)1處。

    K258+400~K259+030右側(cè)三級(jí)路塹邊坡,屬于廣西賀州至巴馬高速公路(來(lái)賓至都安段)的TJ1-3分部。TJ1-3分部全長(zhǎng)17 km,起點(diǎn)樁號(hào)為K253+000,終點(diǎn)樁號(hào)為K270+000。

    2 數(shù)據(jù)采集與處理

    數(shù)據(jù)的采集與處理是無(wú)人機(jī)技術(shù)對(duì)高速公路進(jìn)行智能化管理的基礎(chǔ)。具體步驟為。

    (1)根據(jù)甲方技術(shù)資料和現(xiàn)場(chǎng)踏勘,確定無(wú)人機(jī)飛行方案;

    (2)地面控制點(diǎn)布設(shè)及測(cè)量,盡量保證地面控制點(diǎn)均勻分布;

    (3)執(zhí)行無(wú)人機(jī)飛行,獲取無(wú)人機(jī)航拍影像;

    (4)使用專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)處理軟件建立工程、航帶;

    (5)對(duì)重疊范圍的圖像進(jìn)行數(shù)字關(guān)聯(lián),識(shí)別并匹配兩個(gè)或多個(gè)圖像的同名圖像點(diǎn);

    (6)添加控制點(diǎn)數(shù)據(jù),進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差;

    (7)生成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)和DOM等多種數(shù)字化成果;

    (8)將設(shè)計(jì)文件等資料融入上述成果中,再根據(jù)需求提取工程進(jìn)度、安全、質(zhì)量數(shù)據(jù)。

    2.1 數(shù)據(jù)采集

    無(wú)人機(jī)技術(shù)對(duì)高速公路進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,首先需要布設(shè)像控點(diǎn)。像控點(diǎn)的布設(shè)原則為:

    (1)航線全區(qū)統(tǒng)一設(shè)置地面控制點(diǎn);

    (2)應(yīng)盡量使用相鄰像對(duì)與相鄰路徑之間的地地面控制點(diǎn);

    (3)在拍攝前,應(yīng)盡可能在地面控制點(diǎn)設(shè)置地面標(biāo)志,以提高刺點(diǎn)精度,并提高外業(yè)控制點(diǎn)的可靠性。

    像控點(diǎn)布設(shè)之后,使用GPS RTK與測(cè)量基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)后,測(cè)量像控點(diǎn)坐標(biāo)。最后利用大疆M300 RTK多旋翼無(wú)人機(jī)按照一定的航攝規(guī)則快速采集施工現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)。

    此外,為確保拍攝到的航空攝影數(shù)據(jù)的質(zhì)量,無(wú)人機(jī)在高速公路數(shù)據(jù)采集時(shí)應(yīng)注意:測(cè)量航空攝影區(qū)域內(nèi)的相應(yīng)位置,選擇20~30 m2的正常起飛和降落地點(diǎn),最好是10 m寬、無(wú)明顯障礙物的空地。傳感器要保證能夠長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作,由于地面環(huán)境復(fù)雜,因此在使用時(shí)必須做好防護(hù)措施。在校準(zhǔn)過(guò)程中,不能選擇強(qiáng)磁場(chǎng)(如金屬礦山和鋼鐵密集區(qū))進(jìn)行校準(zhǔn);路線規(guī)劃應(yīng)考慮到實(shí)際情況、持續(xù)時(shí)間和無(wú)人機(jī)壽命的速度,以規(guī)劃一個(gè)全覆蓋航攝區(qū)域的課程。

    無(wú)人機(jī)技術(shù)對(duì)高速公路進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,首先需要收集施工現(xiàn)場(chǎng)的相關(guān)資料,并且進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)勘探,確定無(wú)人機(jī)的航攝方案。

    2.2 數(shù)據(jù)處理

    無(wú)人機(jī)采集數(shù)據(jù)的處理主要包括初始化處理、像控點(diǎn)刺點(diǎn)、空三加密和數(shù)字成果生成。

    (1)初始化處理:通過(guò)航攝影像數(shù)據(jù)的特征點(diǎn)提取和匹配,生成稀疏三維點(diǎn)云,并檢查相機(jī)校正參數(shù)、特征點(diǎn)提取和匹配效果及數(shù)據(jù)完整性。

    (2)地面控制點(diǎn)刺點(diǎn):通過(guò)刺點(diǎn),可以將地面控制點(diǎn)的三維坐標(biāo)信息添加到處理方案中,作為求解區(qū)域網(wǎng)平差方程的輸入。

    (3)空三加密:通過(guò)區(qū)域網(wǎng)平差中的一些地面控制點(diǎn)坐標(biāo),對(duì)相片的內(nèi)方位元素和外方位元素進(jìn)行反向解算,然后對(duì)物方上的點(diǎn)的三維坐標(biāo)進(jìn)行正向解算。

    (4)數(shù)字成果生成:基于三維點(diǎn)云加密的三維網(wǎng)格紋理重建生成三維模型;用于地形擬合的DSM;用于正投影糾正和影像拼接DOM。

    數(shù)字地表模型(DSM):數(shù)字高程模型是一組數(shù)字,表示地面在高程上起伏的形狀。它由地形點(diǎn)和DEM數(shù)據(jù)組成,可以在計(jì)算機(jī)上自動(dòng)生成等高線或曲面;能反映出各種不同類(lèi)型地物及它們之間相互關(guān)系,也可用來(lái)建立三維場(chǎng)景并顯示其空間分布特征。透視圖、斷面圖、工程土石方計(jì)算、表面覆蓋面積統(tǒng)計(jì)等可用于高程相關(guān)地貌形態(tài)分析。

    數(shù)字正射影像圖(DOM):利用航空相片、遙感影像和像元糾正將圖像數(shù)據(jù)裁剪成圖像的比例。是以數(shù)字圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ),通過(guò)對(duì)大量像片進(jìn)行處理而得到的一種新的成圖方法。它將傳統(tǒng)的地圖制圖與遙感信息綜合在一起,實(shí)現(xiàn)了地籍圖的數(shù)字化表達(dá)。信息量大,直觀,可判讀性和可量測(cè)性好。它可以用來(lái)直觀地識(shí)別地表情況,并測(cè)量幾何信息,如長(zhǎng)度和面積。

    三維點(diǎn)云和模型:通過(guò)測(cè)量?jī)x器獲得的物體表面點(diǎn)數(shù)據(jù)的收集稱(chēng)為點(diǎn)云,而三維點(diǎn)云模型,包括三維坐標(biāo)和顏色信息,是根據(jù)攝影測(cè)量原理的原理獲得的。在此基礎(chǔ)上利用這些特征進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、特征提取和識(shí)別。它可以用來(lái)提取構(gòu)筑物尺寸和空間位置信息的信息。

    綜上分析,無(wú)人機(jī)技術(shù)在高速公路中的數(shù)據(jù)采集與處理流程。

    本研究使用Pix4D等專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)處理軟件,對(duì)無(wú)人機(jī)采集到的傾斜數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)傾斜圖像校正、傾斜攝影區(qū)域網(wǎng)聯(lián)合平差、傾斜攝影密集匹配、數(shù)字表面模型生成、正射影像糾正和三維建模來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,最后生成DSM(數(shù)字表面模型)、DOM(數(shù)字正射影像圖)、三維模型等多種成果。

    3 數(shù)據(jù)分析

    依據(jù)上述數(shù)據(jù)處理成果,可以看到K258+400~K259+030右側(cè)三級(jí)路塹邊坡的施工現(xiàn)場(chǎng)與設(shè)計(jì)圖紙的偏差為:坡口線局部有大偏差,可能是由于原地表有茂密植被的影響;無(wú)人機(jī)坡率測(cè)值總共有13個(gè),其中與設(shè)計(jì)坡率差值大于1∶0.05的有9個(gè);無(wú)人機(jī)坡高測(cè)值總共有13個(gè),其中與設(shè)計(jì)坡高差值大于0.1 m的有12個(gè);無(wú)人機(jī)平臺(tái)寬測(cè)值總共有8個(gè),其中與設(shè)計(jì)平臺(tái)寬差值大于0.1 m的有0個(gè);一級(jí)坡面有裂縫、坡面有危石;三級(jí)平臺(tái)有大量浮石。

    將正射影像與設(shè)計(jì)圖紙融合后直觀顯示,無(wú)人機(jī)獲取的坡口線(黑色線)與設(shè)計(jì)坡口線(灰色線)位置大部分重疊,但局部存在大偏差,可能是由于原地表有茂密植被的影響。

    為了實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的智能化管理,通過(guò)數(shù)據(jù)處理生成的正射影像和三維模型,結(jié)合已有的設(shè)計(jì)圖紙,對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行智能化管理。從K258+500橫斷面起,沿邊坡縱向按100 m間距選定5個(gè)橫斷面,樁號(hào)分別為K258+500、K258+600、K258+700、K258+800、K258+900,并提取出4個(gè)橫斷面的三維坐標(biāo)和幾何尺寸,得出各個(gè)橫斷面的“無(wú)人機(jī)切面”坡率、坡高及平臺(tái)寬。

    表1 無(wú)人機(jī)采集到的各切面坡率與設(shè)計(jì)坡率對(duì)比

    表2 無(wú)人機(jī)采集到的各切面坡高與設(shè)計(jì)坡高對(duì)比

    表2(續(xù))

    表3 無(wú)人機(jī)采集到的各切面平臺(tái)寬與設(shè)計(jì)平臺(tái)寬對(duì)比

    由上可知,將無(wú)人機(jī)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理之后,可以看到建設(shè)項(xiàng)目施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際情況,管理者可以及時(shí)對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)情況做出管控,將相關(guān)指令下達(dá)給現(xiàn)場(chǎng)管理人員,及時(shí)進(jìn)行整改糾偏,實(shí)現(xiàn)施工現(xiàn)場(chǎng)的智能化管理。

    4 結(jié) 論

    研究了無(wú)人機(jī)技術(shù)在高速公路建設(shè)項(xiàng)目管理中的應(yīng)用,以廣西賀州至巴馬高速公路為依托,對(duì)K258+400~K259+030右側(cè)三級(jí)路塹邊坡展開(kāi)深入研究。無(wú)人機(jī)采集施工現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù),經(jīng)處理之后,可以得到施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際影像。管理者可以通過(guò)影像對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)高速公路的智慧化管理。

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