基于惯性基准的道路几何线形检测方法

发布时间：2017-06-03 20:19

  本文关键词：基于惯性基准的道路几何线形检测方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：公路几何线形参数是反映道路安全系数的重要指标。道路几何线形的检测贯穿于公路设计、建设、竣工验收评定以及维护的整个过程。公路行业经过了前期的大规模建设阶段,慢慢进入养护阶段。道路检测为公路养护决策提供数据支持,其重要性不言而喻。而随着里程数量的快速增长,传统人工检测路面几何线形数据的方式不能满足要求。随着自动化、通信和计算机等技术的飞速发展,为实现道路几何线形参数的快速检测,越来越多的学者开始研究一种能快速、准确检测路面几何线形参数的方法和设备。道路几何线形是由公路的横断面、纵断面和平面线形所组成的立体形状,包括横坡、纵坡以及平曲线曲率和竖曲线曲率等参数。道路几何线形参数中横纵坡值很小,实现快速且精确测量十分困难。传统人工检测方法速度慢、精度差、效率低,且需交通管制,在实时性、灵活性和安全性等方面存在严重不足。本文提出了一种基于惯性基准的道路几何线形检测方法,采用四台激光测距机(LRF)形成激光测距阵列,并结合GPS和惯性导航单元(IMU)构建惯性基准测量面,实现道路几何线形参数的自动检测。为提高测量精度,分析了激光测量平面与被测路面的相对姿态对测量精度的影响,并设计了一种基于相对运动的标定方法,通过获取激光测距阵列的偏差角修正前期测量数据进行标定,从而有效地提高测量精度。最后在武汉市藏龙大道和天子山大道两条实际路段上进行检测,基于本文所采用的方法实现检测,完全能满足公路路基路面现场测试规程要求。实验结果显示,经过标定后测量精度提高约5%,横纵坡数据测量重复性达到95%以上,各参数的相关性均达到99.9%。实验证明,本文所提出的检测方法高效可行,系统运行安全可靠。
【关键词】：道路几何线形 道路检测 激光测距机 惯性导航单元
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U416;U418
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 研究目的及意义8-9
• 1.2 道路几何线形检测技术研究现状9-14
• 1.2.1 国外研究现状10-12
• 1.2.2 国内研究现状12-14
• 1.3 研究内容与章节安排14-16
• 第2章 道路几何线形检测内容及标准16-19
• 2.1 横断面线形16-17
• 2.2 纵断面线形17
• 2.3 平面线形17-18
• 2.4 小结18-19
• 第3章 基于惯性基准的道路几何线形检测方法19-38
• 3.1 横断面线形检测19-21
• 3.1.1 横断面方向的确定20-21
• 3.1.2 横断面横坡检测21
• 3.2 纵断面线形检测21-25
• 3.2.1 水准仪检测22-23
• 3.2.2 全站仪（或红外仪）检测23-25
• 3.3 平面线形检测25-27
• 3.3.1 中线的平面坐标25-26
• 3.3.2 中线偏位的检测方法26-27
• 3.4 基于惯性基准的道路几何线形检测27-36
• 3.4.1 横断面横坡检测方法27-29
• 3.4.2 纵断面纵坡检测方法29-31
• 3.4.3 横纵坡同时存在的情形31
• 3.4.4 平面线形曲率检测方法31-35
• 3.4.5 路面变形对横纵坡的影响分析35-36
• 3.5 技术指标36-37
• 3.6 小结37-38
• 第4章 道路几何线形检测系统的标定及滤波处理38-48
• 4.1 道路几何线形检测系统组成38-41
• 4.1.1 系统布局39
• 4.1.2 设备连接39-40
• 4.1.3 主要器件选型40-41
• 4.2 激光测距机角度的标定41-43
• 4.2.1 激光测距机的误差来源41-43
• 4.2.2 激光测距机的标定43
• 4.3 惯性导航单元比例系数的标定43-44
• 4.4 测试数据滤波分析44-47
• 4.5 小结47-48
• 第5章 实验结果及分析48-53
• 5.1 静态测试数据及分析48-49
• 5.2 动态测试数据及分析49-52
• 5.2.1 检测系统标定前试验49-50
• 5.2.2 检测系统标定后试验50-52
• 5.3 小结52-53
• 第6章 总结与展望53-55
• 参考文献55-59
• 致谢59-60
• 附录1 攻读硕士研究生期间参与的科研项目及成果60

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 侯德鑫;曹丽;;一种基于视频图像的道路检测方法[J];仪器仪表学报;2006年S1期

2 陈勇彬;;道路检测技术现存问题及解决策略分析[J];科技创新与应用;2014年10期

3 高丽萍;;浅谈道路检测技术[J];科技视界;2014年25期

4 蒋有功;五轮仪道路检测探讨[J];实用测试技术;1994年02期

5 林丽群;肖俊;;结合先验知识和图像特征的道路提取方法[J];计算机工程与应用;2011年33期

6 彭建和;;道路检测技术现存问题及解决策略分析[J];城市建筑;2013年12期

7 李书晓;常红星;;新的航空图像道路检测与跟踪算法[J];北京航空航天大学学报;2007年04期

8 吕俊瑞;;基于无人机沙漠图像的道路检测[J];科学技术与工程;2013年19期

9 游峰;徐建闽;温富海;曾培彬;冼文杰;;基于边界点分布特征的夜间道路检测算法研究[J];交通信息与安全;2011年04期

10 夏庭锴;杨明;杨汝清;;基于2层粒子滤波的智能车辆道路检测[J];上海交通大学学报;2009年12期

中国重要会议论文全文数据库 前2条

1 杨唐文;王敏杰;秦勇;;融合图像边缘和区域特征的道路检测算法[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集（第三分册）[C];2013年

2 高庆吉;孙沫丽;司夏岩;罗其俊;;一种基于视觉信息的非结构化道路检测算法[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集[C];2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 黄勇飞;基于视觉的道路检测技术研究[D];华南理工大学;2015年

2 史媛;高分辨率遥感影像的道路检测研究[D];南京理工大学;2015年

3 周莉;基于GNSS与视觉的道路检测与避障技术[D];电子科技大学;2015年

4 赵海洋;高层结构信息引导下的道路分割方法研究[D];国防科学技术大学;2013年

5 何振;面向道路场景理解的迭代图割算法[D];国防科学技术大学;2013年

6 杨智杰;辅助驾驶中的道路检测技术研究[D];西安电子科技大学;2015年

7 何明;基于惯性基准的道路几何线形检测方法[D];湖北工业大学;2016年

8 郝志帅;复杂环境的道路检测技术研究[D];南京理工大学;2009年

9 王驰;基于单目视觉的道路检测算法的研究[D];长春理工大学;2008年

10 张玉颖;基于梯形模型及支撑向量机的非结构化道路检测[D];复旦大学;2010年

  本文关键词：基于惯性基准的道路几何线形检测方法，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：419153