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    基于激光雷達(dá)技術(shù)的路面平整度算法

    2023-03-22 09:28:42朱立偉冷志鵬李宏偉
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2023年3期
    關(guān)鍵詞:激光雷達(dá)平整度標(biāo)準(zhǔn)差

    朱立偉,冷志鵬,李宏偉

    (浙江杉工智能科技有限公司,浙江 寧波 315000)

    0 引 言

    近年來,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,我國(guó)的公路交通網(wǎng)絡(luò)也在不斷完善。截至2020年底,全國(guó)公路總里程已達(dá)到519.8萬公里,公路密度已達(dá)到每百平方公里54.15公里。在對(duì)路面進(jìn)行運(yùn)營(yíng)養(yǎng)護(hù)時(shí),必須先對(duì)路面狀況進(jìn)行客觀、量化的評(píng)估。路面平整度是路面評(píng)價(jià)及路面運(yùn)營(yíng)養(yǎng)護(hù)中的一個(gè)重要指標(biāo),反映的是路面縱斷面剖面曲線的平整性。不平整的路面會(huì)增大行車阻力,并使車輛產(chǎn)生附加的振動(dòng)作用,影響行車的速度和安全、駕駛的平穩(wěn)性和乘客的舒適度。同時(shí),振動(dòng)作用還會(huì)對(duì)路面施加沖擊力,從而加快路面損壞,影響路面的使用壽命[1]。

    路面平整度的設(shè)備檢測(cè)方法主要有兩大類:縱斷面測(cè)定法和響應(yīng)式檢測(cè)法[2]??v斷面測(cè)定法直接測(cè)出路面縱斷面剖面曲線,然后對(duì)測(cè)出的縱斷面曲線進(jìn)行數(shù)學(xué)分析得出平整度指標(biāo)。常用設(shè)備包括三米直尺、平整度儀等。這類檢測(cè)方法由于采樣較少,很難客觀評(píng)價(jià)路面整體的平整度,還存在受人為因素影響大、精度低、效率低等缺點(diǎn)[3,4]。響應(yīng)式檢測(cè)法通過測(cè)出車輛對(duì)路面縱斷面變化的力學(xué)響應(yīng),對(duì)其進(jìn)行數(shù)學(xué)分析得出平整度指標(biāo)。這類方法檢測(cè)速度快,但精度較低,難以滿足高質(zhì)量公路日趨增長(zhǎng)的檢測(cè)需求[5,6]。因此,對(duì)公路平整度檢測(cè)設(shè)備和方法的研究愈發(fā)重要,各國(guó)相關(guān)行業(yè)的研究人員都致力于其中[7],公路網(wǎng)發(fā)達(dá)的國(guó)家已研制出能夠直接獲得可靠檢測(cè)數(shù)據(jù)的檢測(cè)儀器[8]。

    激光雷達(dá)技術(shù)作為一種新型空間數(shù)據(jù)獲取技術(shù)發(fā)展迅速,其測(cè)量精度和處理效率得到快速提升,被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域[9]。通過車載激光雷達(dá)采集路面深度信息作為數(shù)據(jù)源對(duì)路面進(jìn)行平整度計(jì)算已具有技術(shù)可行性,通過這一技術(shù)可實(shí)現(xiàn)公路養(yǎng)護(hù)管理的智能化,能夠有效降低成本[10]。

    1 算法框架

    本算法主要由數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、平整度計(jì)算分析模塊和路面狀況評(píng)估模塊組成,算法框架如圖1所示。

    圖1 算法框架

    (1)設(shè)備安裝與數(shù)據(jù)采集:主要設(shè)備包括GNSS、激光雷達(dá)、高清攝像頭等。GNSS對(duì)監(jiān)測(cè)位置進(jìn)行定位,激光雷達(dá)采集深度信息用于計(jì)算路面平整度,高清攝像頭采集路面圖片為后續(xù)養(yǎng)護(hù)工作提供支持。

    (2)數(shù)據(jù)處理:主要包括數(shù)據(jù)篩選及簡(jiǎn)化、濾波處理、傾角消除等步驟。在兼顧準(zhǔn)確度和處理效率的前提下,對(duì)設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并保留有效的、調(diào)整過的深度數(shù)據(jù)以進(jìn)行后續(xù)計(jì)算。

    (3)平整度計(jì)算:主要包括平整度標(biāo)準(zhǔn)差σ、國(guó)際平整度指標(biāo)IRI計(jì)算。參考連續(xù)式平整度儀的測(cè)量原理,處理深度信息后,獲得路面高程信息,計(jì)算平整度標(biāo)準(zhǔn)差σ;再根據(jù)路面實(shí)際狀況的σ與IRI的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系,將平整度標(biāo)準(zhǔn)差σ換算為國(guó)際平整度指標(biāo)IRI。

    (4)路面狀況評(píng)估:根據(jù)平整度計(jì)算結(jié)果對(duì)路面的狀況進(jìn)行評(píng)估。

    2 數(shù)據(jù)采集

    數(shù)據(jù)采集設(shè)備的搭載工具為小轎車,主要采集設(shè)備包括GNSS、激光雷達(dá)、高清攝像頭等。其中激光雷達(dá)是路面深度信息采集的核心設(shè)備,其測(cè)量原理是利用激光測(cè)距來獲取物體表面的三維坐標(biāo)信息,即向測(cè)量目標(biāo)發(fā)射激光,通過接收激光接觸物體后反射回來的信號(hào)獲取激光雷達(dá)到目標(biāo)的距離。

    由于本算法對(duì)深度信息要求較高,同時(shí)綜合考慮經(jīng)濟(jì)性與便捷性,最終選用了Intel Realsense L515激光雷達(dá)作為本算法的主要數(shù)據(jù)采集設(shè)備。Intel Realsense L515是一款革命性的固態(tài)LiDAR深度相機(jī),它兼具深度信息采集和彩色圖像拍攝功能,采用了專有的MEMS鏡面掃描技術(shù);與其他飛行時(shí)間技術(shù)相比,激光功率和效率更高。相機(jī)實(shí)物如圖2所示。

    圖2 Intel Realsense L515深度相機(jī)

    激光雷達(dá)工作時(shí),使其以垂直于路面的姿態(tài)掃描路面,可以獲得拍攝處的RGB彩色圖像和深度信息及其對(duì)應(yīng)的深度圖像。深度信息是采集設(shè)備到場(chǎng)景中各采集點(diǎn)的距離及采集點(diǎn)的平面坐標(biāo)。深度圖像是深度信息在圖像上的具體表現(xiàn),是以各采集點(diǎn)的深度值為像素值得到的圖像[11]。理想情況下,深度圖像的正中心為坐標(biāo)原點(diǎn),是攝像頭到路面的垂直投影位置;豎直方向?yàn)閥軸,是車輛的行進(jìn)方向(即路面平整度測(cè)量的方向),向上為正,向下為負(fù);水平方向?yàn)閤軸,是路面橫斷面方向,向右為正,向左為負(fù);垂直圖像方向?yàn)閦軸,是攝像機(jī)俯拍路面方向,垂直路面向外為正。采集得到的RGB彩色圖像和深度圖像示例如圖3所示。

    圖3 采集到的RGB彩色圖像和深度圖像

    激光雷達(dá)能夠采集得到豐富的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),但點(diǎn)云數(shù)據(jù)的質(zhì)量受采集設(shè)備性能、采集時(shí)設(shè)備的平穩(wěn)程度、光照等因素的影響,因此激光雷達(dá)的工作質(zhì)量直接影響采集到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度,影響路面平整度計(jì)算的精度。

    3 數(shù)據(jù)分析與處理

    3.1 數(shù)據(jù)篩選與簡(jiǎn)化

    (1)計(jì)算區(qū)域選擇

    對(duì)路面平整度進(jìn)行分析計(jì)算時(shí),主要考察的是沿汽車行駛方向上的圖像中心區(qū)域的路面平整度。因此可以簡(jiǎn)化計(jì)算,選擇指定區(qū)域作為此張照片處路面平整度的計(jì)算區(qū)域,計(jì)算區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)為計(jì)算路面平整度的參數(shù)對(duì)象。平整度計(jì)算區(qū)域以圖像中心為標(biāo)準(zhǔn),選擇沿汽車行駛方向上與圖像中心水平距離小于0.1 m,即-0.1 m

    圖4 平整度計(jì)算區(qū)域示意圖

    (2)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)降維

    路面平整度的計(jì)算主要是為了量化沿道路方向上的路面起伏變化,因此可以將計(jì)算區(qū)域上的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化為深度z對(duì)應(yīng)沿道路中心線方向y坐標(biāo)變化的二維數(shù)據(jù)。由于對(duì)應(yīng)計(jì)算區(qū)域上的同一個(gè)y值,可能存在一個(gè)深度點(diǎn),也可能存在多個(gè)深度點(diǎn),所以在轉(zhuǎn)化為二維數(shù)據(jù)時(shí),需要對(duì)存在多個(gè)深度點(diǎn)的y坐標(biāo)位置進(jìn)行等效處理,即將此處多個(gè)點(diǎn)的深度信息等效為多個(gè)點(diǎn)深度值的平均值。處理后即可得到計(jì)算區(qū)域內(nèi),路面深度z沿道路中心線方向坐標(biāo)y的一一對(duì)應(yīng)的變化曲線,如圖5所示。

    圖5 路面深度變化曲線

    3.2 濾波處理

    由于激光雷達(dá)測(cè)量受到了高頻噪聲的影響,結(jié)果具有一定的不穩(wěn)定性,所以采集到的數(shù)據(jù)有一定波動(dòng),需要對(duì)其進(jìn)行濾波處理,以盡可能減小其對(duì)計(jì)算的影響。

    本文采用加權(quán)滑動(dòng)窗口濾波算法對(duì)深度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。本方法是對(duì)一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的所有深度值進(jìn)行重計(jì)算,用窗口內(nèi)不同位置的深度值加權(quán)計(jì)算得到一個(gè)新的深度值,代替窗口中心點(diǎn)的深度值的一種線性平滑法?;瑒?dòng)窗口加權(quán)濾波算法原理簡(jiǎn)單、計(jì)算時(shí)間短,能在有效減小數(shù)據(jù)處理時(shí)深度值波動(dòng)對(duì)結(jié)果的干擾的同時(shí),較好地保留路面的起伏情況。

    采用不同的滑動(dòng)窗口大小對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)窗口加權(quán)濾波處理時(shí),若滑動(dòng)窗口過小,則處理效果欠佳;若滑動(dòng)窗口過大,則曲線過于平緩,無法反映路面起伏的細(xì)節(jié)變化,路面平整度計(jì)算的誤差較大。因此,在對(duì)深度變化曲線進(jìn)行滑動(dòng)窗口濾波處理時(shí),根據(jù)特定的設(shè)備、拍攝距離等,選擇合適的窗口大小尤為重要。加權(quán)計(jì)算時(shí),計(jì)算點(diǎn)深度值的權(quán)重隨著離窗口中心距離的增大而逐漸減小,以放大離窗口距離近的計(jì)算點(diǎn)的測(cè)得深度值對(duì)濾波結(jié)果的影響?,F(xiàn)分別采用滑動(dòng)窗口大小為2、權(quán)重系數(shù)為[1,1],滑動(dòng)窗口大小為3、權(quán)重系數(shù)為[1,2,1],滑動(dòng)窗口大小為5、權(quán)重系數(shù)為[1,2,3,2,1],滑動(dòng)窗口大小為 10、權(quán)重系數(shù)為 [1,2,3,4,5,5,4,3,2,1],滑動(dòng)窗口大小為15、權(quán)重系數(shù)為[1,2,3,4,5,6,7,8,7,6,5,4,3,2,1],滑動(dòng)窗口大小為20、權(quán)重系數(shù)為[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1]對(duì)深度變化曲線進(jìn)行滑動(dòng)窗口濾波處理,結(jié)果如圖6所示。

    圖6 不同滑動(dòng)窗口大小處理后的深度變化曲線

    由結(jié)果可知,在本文所使用的數(shù)據(jù)采集設(shè)備和拍攝環(huán)境下,選擇大小為15的窗口進(jìn)行滑動(dòng)窗口加權(quán)濾波處理,效果較好,同時(shí)也能較好地保留路面起伏的細(xì)節(jié)變化。

    3.3 傾角消除

    傾角消除是指消除由于攝像頭懸掛位置不垂直于地面或汽車行進(jìn)過程中的顛簸等原因造成的傾角。

    由于攝像頭懸掛時(shí)位置不正、路面存在坡度、汽車行駛時(shí)上下顛簸等原因,雷達(dá)掃描路面時(shí)往往不是完全垂直于路面,而是存在一定的傾角。因此,得到的路面深度變化曲線往往不是水平的,需要預(yù)先對(duì)其進(jìn)行矯正,以減小路面平整度計(jì)算時(shí)的難度,增加結(jié)果的準(zhǔn)確度。

    由于路面對(duì)象的特殊性,深度變化曲線總趨勢(shì)一般為直線,因此可以通過深度變化曲線擬合一階直線的方式來確定傾斜,再通過二維旋轉(zhuǎn)公式,將傾斜的深度變化曲線矯正到水平,如圖7所示。由圖7可知,傾角消除效果較好,深度變化曲線主體走向基本為水平方向,深度變化曲線極值點(diǎn)大小基本在幾厘米范圍內(nèi)波動(dòng)。

    圖7 消除傾角后的深度變化曲線

    4 路面平整度計(jì)算算法和國(guó)際平整度指數(shù)換算

    4.1 計(jì)算平整度標(biāo)準(zhǔn)差

    可參考連續(xù)平整度儀的測(cè)量方法對(duì)激光雷達(dá)采集并處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平整度計(jì)算。連續(xù)式平整度儀是通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備直接采集路面相對(duì)于動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)的縱向高差數(shù)據(jù),再進(jìn)行計(jì)算分析,得到標(biāo)準(zhǔn)差σ(又稱均方差)對(duì)路面平整度進(jìn)行表征[12]。計(jì)算平整度標(biāo)準(zhǔn)差σ的具體步驟如下:

    (1)以激光雷達(dá)采集到的單張路面深度圖像(長(zhǎng)度一般為0.5~1 m)為對(duì)象,按前文的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理,可以得到車輛行進(jìn)方向上、圖像中心附近位置處的點(diǎn)云y-z軸深度變化曲線。

    (2)讀取每個(gè)點(diǎn)的深度值z(mì)1,z2,z3, ...,zn,并計(jì)算所有點(diǎn)的平均深度zm。

    (3)通過下式計(jì)算路面的平整度標(biāo)準(zhǔn)差σ。

    經(jīng)過統(tǒng)計(jì)計(jì)算,深度變化曲線極大值點(diǎn)最大為1.195 m,極小值點(diǎn)最小為1.780 m,平整度標(biāo)準(zhǔn)差σ約為3.5 mm。

    4.2 計(jì)算IRI

    已知平整度標(biāo)準(zhǔn)差σ,可以通過經(jīng)驗(yàn)公式σ=a×IRI+b計(jì)算得到國(guó)際平整度指標(biāo)IRI[13]。由路面實(shí)際狀況確定的σ與IRI的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系如下:

    經(jīng)過計(jì)算,此處路面的國(guó)際平整度指標(biāo)IRI為5.88。與3 m直尺法人工測(cè)量的結(jié)果相比,理論誤差在10%以內(nèi)。

    5 結(jié) 語

    本文提出了一種先進(jìn)的路面平整度評(píng)價(jià)方法,通過激光雷達(dá)技術(shù)實(shí)現(xiàn)路面平整度快速分析計(jì)算,為路面養(yǎng)護(hù)提供了一種新思路,可大大降低傳統(tǒng)檢測(cè)方式在人員方面的投入,降低檢測(cè)成本。

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