一种基于单线激光点云的公路变形类病害检测方法、系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于单线激光点云的公路变形类病害检测方法、系统，首先记录无人机不同时刻的位姿，以及激光雷达采集横断面形式的道路点云数据，再拟合路面基准横断面；拟合道路基准面和道路曲面模型，确定病害点云位置，划分10m路面区域；最后从三维角度计算病害最大深度和变形体积参数，拟定指标并评价公路变形类病害。本发明专利技术从三维角度实现了变形类病害深度的计算，相较于传统的路面变形类病害检测有更高的精度，提出了三维的路面变形类病害的评价指标，丰富了变形类病害的评价方法，对需要养护段病害路段位置进行初步的定位。需要养护段病害路段位置进行初步的定位。需要养护段病害路段位置进行初步的定位。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单线激光点云的公路变形类病害检测方法、系统


[0001]本专利技术属于道路工程领域，具体涉及一种基于单线激光点云的公路变形类病害检测方法、系统。

技术介绍

[0002]随着经济高速发展，沥青道路逐渐成为了我国高速公路的主要路面类型。然而，交通量的不断增大，超载重载等问题的日益加剧，使得沥青路面尤其是公路沥青路面出现各种各样的损害。
[0003]变形类病害是路面由于外力影响而产生的具有明显形变的病害，是沥青公路路面的常见的病害之一。变形类病害一方面导致了路面产生大量的变形，引起行车高程的骤变，从而影响行车的舒适性与稳定性，另一方面，变形类病害的产生会导致路面结构发生凸起或者凹陷，引发一系列其他的病害，造成排水问题等，降低了路面的强度和使用寿命，降低了路面的安全性。因此，对于路面变形类灾害有必要进行系统全面的评估，并作出针对性的养护措施。
[0004]目前，国内外对于变形类病害的评价指标往往是通过基于横断面病害的深度和宽度指标，没有一个统一的变形类病害评价指标，同时由于路面检测技术的不足，采集数据的精度和密度难以保证，很少从本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单线激光点云的公路变形类病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将单线激光雷达挂载于无人机上，在无人机沿规定路线飞行的途中，记录无人机不同时刻的位姿，并采集横断面形式的道路点云数据；S2、将采集的道路点云数据除噪，得到道路的单帧点云，筛选外侧车道点云，将其以直线的方式拟合标准横断面，并依据拟合直线的斜率插入内侧车道单帧点云，拼接插入点云和外侧车道点云，得到道路的三维点云；S3、根据步骤S2的三维点云，将道路划分为特定间隔的路面区域，通过薄板样条插值法拟合道路的基准行车面，在划分的路面区域上定位病害所在区域并确定道路的实际曲面方程；S4、计算划分的病害区域的最大沉陷、病害最大凸起以及对应的变形体积。2.根据权利要求1所述的基于单线激光点云的公路变形类病害检测方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤如下：S201、采用半径滤波算法，对每一个点云以其中心作圆，圆中包含的点数量大于定值则保留，小于定值则删除，采用统计滤波算法，对每一个点云，求解其到领域内所有点距离的平均值，再求解所有平均值的均值μ与方差σ，设定μ+n为阈值，n为指定的倍数，以该阈值作为筛选值，由此初步剔除道路点云数据噪声数据，得到道路的单帧点云；基于道路横坡及路面最低点高程确定路面点云范围，从而提取精准的横断面点云；S202、采用基于点云坐标提取单帧数据外侧点云的方法，筛选单帧点云中横断面方向外侧0.5m
‑
3m的点云，作为应急车道点云，用直线的方式拟合应急车道点云，形成标准横断面，并依据直线的斜率，在道路范围内按点间距插入应急车道内侧的单帧点云；S203、基于步骤S1记录的单线雷达位姿、S201提取的横断面点云和S202的单帧点云，通过NED到LLA坐标系的坐标变换，拼合连续帧的点云数据，形成三维道路点云数据以及基准行车面三维点云数据。3.根据权利要求2所述的基于单线激光点云的公路变形类病害检测方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤如下：S301、基于步骤S202采集的应急车道点云，提取点云平面坐标，采用三次曲线方式拟合道路整体线型，并将该曲线划分为10m的小段，提取分段处的x、y坐标以及分段处曲线的法平面，取法平面在xOy投影直线上距离走势曲线20m的内侧的点，确定法平面所夹的道路区域，从而在基准行车面上实现10m一段路面区域的划分；法平面取点坐标记为：QD＝[[X
01
,y
01
，x
02
,y
02
]，......]其中，x
01
表示走势曲线与第一个法平面交点的横坐标，y
01
表示走势曲线与第一个法平面交点的纵坐标，x
02
表示第一个法平面内侧取点的横坐标，y
02
表示第一个法平面内侧取点的纵坐标；S302、基于步骤S203的基准行车面三维点云数据，采用平面拟合算法拟合道路的基准行车面，得到关于基准行车面平面方程的参数A0、A1、A2，具体公式为：z＝A
o
x+A1y+A2其中，A0、A1、A2分别为平面关于x、y坐标的参数以及平面在x、y坐标等于0时，z坐标的截距；S303、基于步骤S203三维道路点云数据和S302道路基准行车面方程，计算三维道路点
云数据与对应xOy坐标的基准面的高程差；S304、基于网格法，将道路基准面的xOy坐标划分为1dm
×
1dm的网格，若点云高程差的绝对值大于预设阈值，并且点位位于基准面下方，则该点位为沉陷病害点，点位所处网格区域为沉陷病害区域；若点云高程差的绝对值大于预设阈值，并且点位位于基准面上方，则该点位为凸起病害点，点位所处网格区域为凸起病害区域；从而初步划分沉陷病害区域Sa和凸起病害区域Sb；S305、基于沉陷病害区域以及凸起病害区域点云，以薄板样条插值法拟合道路病害区域的三维曲面方程，具体公式为：U(x)＝r2ln r其中，p(x，y)为曲面上的任意一个点，U(x)为径向基函数，||p
‑
p
i
||表示点p到某一控制点的距离，已知控制点1、2、3
…
、N，ω
i
表示对不同径向基的加权，m0、m1、m2为该平面的参数；S306、建立点云数据的控制点矩阵、高度矩阵，具体公式为：(1)控制点矩阵其中，n为控制点数量，第二、三列代表控制点的(x，y)坐标；(2)高度矩阵其中，v1到v
n
代表每一个控制点z方向上的坐标；S307、计算任意两个控制点的径向基函数值，具体公式为：其中，r
ij
表示控制点i与j之间的距离，U(r
ij
)为径向基函数对应距离r
ij
的值；S308、定义矩阵L为：则上述矩阵存在如下关系：Y＝L*(ω1，
…
ω
N
，m0，m1，m2)
T
；
基于薄板样条插值原理代入关于控制点的条件函数，计算道路三维曲面方程的所有参数，并完成插值，具体矩阵为：其中，ω
ij
为第i个分段上第j个径向基的加权，，m
i0
，m
i1
，m
i2
为第i个分段上的m0，m1，m2系数。4.根据权利要求3所述的基于单线激光点云的公路变形类病害检测方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：S401、提取最大高程差所对应的点位M、N，以M、N点位所在网格及其周边8个网格为选定区域，基于最速下降/上升法，求解点位M、N出的梯度，具体公式为：f＝z
实际
‑
z
基准
其中，f为道路实际曲面高程与道路基准行车面的差，z
实际
为道路实际曲面高程，z
基准
为道路基准行车面；设在选定的病害区域的已知最小点为M，经过k次迭代得到的点记为M
k
，P
k
表示M
k
点曲面变化率最大的方向，d
k
表示梯度；S402、根据步骤S305的公式，得到z
基准
值，对z
基准
值公式求解微分，得到如下公式：值公式求解微分，得到如下公式：d
k
最终表达为：其中，N为基准面拟合的控制点数量，Q为道路实际曲面拟合时的控制点数量，M
k
(x,y)为当前迭代的起始点位；x
i
，y
i
为对应控制点的坐标；r为M
k
(x,y)到每一控制点的距离；S403、以0.01m为步长求解下一点的高程，并进行迭代，直至出现极值点，该极值点与对应xOy坐标的基准面的高程差即为该路面区域上病害深度/病害高度；S404、在每个病害网格中有规律地取9个点，计算其高程的平均值取与网格面积之积为网格的变形体积V
i
，具体公式为：
其中，S为网格面积4cm2；V
i
为每一路面区域内的从左至右，从下至上的存在变形病害的网格的变形体积；加和所有的网格变形体积，即为该路面区域沉陷/凸起的体积V
a
，V
b
；S405、基于所述路面病害深度/病害高度，以及路面区域沉陷/凸起体积，完成道路变形类病害的三维评价。5.一种基于单线...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱俊清，蒋舜，卜天翔，马涛，张伟光，王志鹏，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：