基于三维激光成像技术的车辙测量定位及评价方法

发布时间：2024-07-09 04:59

　　随着经济社会的不断发展,人们对道路的舒适性和安全性的不断提高,沥青路面以其优异的特性得到的道路建设部门及使用者们的青睐。然而,随着路面使用年限的增长和车辆荷载的反复作用,沥青路面会出现车辙病害,给路面的结构性和功能性带来损伤和影响。目前国内外车辙检测及评价方法的研究存在一定的局限性:(1)一方面,多点共梁检测数据无法完整描述车辙三维形态,另一方面对线扫激光数据的应用不够深入,没有挖掘出线扫激光点云数据的价值;(2)缺少对车辙横向定位的研究;(3)车辙最大深度无法准确描述车辙形态对路面的影响,车辙长度和影响宽度计算的影响面积对车辙的影响描述不精确;(4)对车辙影响的评价局限于路面结构性损伤,缺少对功能性服务水平的评价。本研究针对沥青路面车辙病害对路面的影响展开研究,对车辙进行横向位置提取和参数的自动测量,并在此基础上对现有的车辙评价方法进行改进,从结构性和功能性两方面对车辙的影响做出评价,具体包括:(1)基于完整的车辙横断面曲线进行车辙横向定位和车辙参数计算,结合车辙长度可以完整描述车辙三维形态对路面的影响;(2)解决检测车偏移带来的定位不准问题,在车道线定位的基础上,对车辙进行自动识别...

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1二值化效果对比图：(a)车道线原图；(b)Kittler算法效果图；(c)较小人工阈值效果；(4)较大人工阈值效果

基于激光数据的车辙横向定位及参数测量当i=1时，a=t+1，b=T。以2D激光图像为例，车道线原图，Kittler阈值生成算法处理结果和人工选取阈值处理结果的对比如图2-1所示，图2-1(a)为车道线原图。图2-1(b)为Kittler算法生成的阈值处理结果....

图2-2车道线边缘提取示意图：(a)车道线残缺；(b)车道线完整

取右车道线的左边缘拟合线与图像边缘上下交点为右车道线边缘定位；如果遇到图2-2（a）中的情况，则按照拟合线斜率将线段延长至图像上边缘，并取其交点作为车道线边缘定位。如果车道线缺失下半幅，则将线段延长至图像下边缘，取其交点作为车道边缘定位。边缘提取算法分别对左右车道线的对应边缘像素....

图4-1数据实地采集路段示意图

4三环快速改进车辙评价实例分析本节选取福州市内三环快速路作为数据采集地点，对实测路面数据进行深度，车辙凹陷面积，车辙凹陷体积，车辙长度，车辙横向定位以及车轮谷距等车辙参数提取，并使用改进后的车辙评价方法对该路段车辙参算分析，进而从结构性破损程度和功能性服务水平等两方面对该路段车....

图4-2DHDV多功能检测车整体结构图

三环快速改进车辙评价实例分析4.1.2采集设备研究采用WAYLINK公司与阿肯色大学和俄克拉荷马州立大学合作开发的DHDV道路多功能检测车进行数据采集，如图4-2所示。车后装载设备由两组激光成像设备构成，后置激光设备间距2m，距离地面1.65m，数据采集时通过实时....

本文编号：4004436