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        車輛行駛輪跡數(shù)據(jù)實(shí)測(cè)方法與應(yīng)用

        2020-05-18 02:44:46孟欣強(qiáng)
        科技視界 2020年9期

        孟欣強(qiáng)

        摘 要

        研究車輛輪跡的橫向分布對(duì)道路設(shè)計(jì)、養(yǎng)護(hù)和交通標(biāo)線施劃等具有重要參考意義,測(cè)量真實(shí)條件下車輛行駛時(shí)的輪跡數(shù)據(jù)主要有人工測(cè)量法、圖像視頻法和傳感檢測(cè)法,應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況并根據(jù)每種方法的特點(diǎn)進(jìn)行選擇,目前圖像視頻法的應(yīng)用最為廣泛。

        關(guān)鍵詞

        車輛;輪跡;實(shí)測(cè)方法

        中圖分類號(hào): U491 ? ?? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A

        DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.09.067

        Abstract

        It is of great significance to study the lateral distribution of wheel trajectory for road design,road maintenance and traffic marking scribing.Measuring methods of wheel trajectory data mainly are manual measurement,image video method and sensor detection method.The method should be selected according to the actual situation and characteristics of the methods.At present,image video method is the most widely used method.

        Key Words

        Vehicles;Wheel trajectory;Measuring methods

        0 引言

        車輛在道路上行駛時(shí)的橫向位置變化,對(duì)道路結(jié)構(gòu)與交通標(biāo)線而言就是移動(dòng)荷載加載方式的變化,車輛的荷載對(duì)道路的路用性能有較大影響,車輛輪跡能反映車輛在道路上的橫向位置,采用合適的方法研究真實(shí)條件下車輛運(yùn)行時(shí)的輪跡分布具有重要意義。

        本文將對(duì)車輛行駛輪跡數(shù)據(jù)的實(shí)測(cè)方法與相關(guān)應(yīng)用逐一進(jìn)行介紹。

        1 人工測(cè)量法

        人工測(cè)量法是指,在調(diào)查路段的斷面位置以一定距離間隔標(biāo)記道路橫斷面區(qū)間,并對(duì)區(qū)間進(jìn)行編號(hào),當(dāng)車輛駛經(jīng)標(biāo)記斷面時(shí),位于道路旁的記錄員記錄車輪駛過(guò)的區(qū)間的編號(hào),通過(guò)區(qū)間長(zhǎng)度與編號(hào)可以計(jì)算得到經(jīng)過(guò)測(cè)量斷面的車輛車輪位置。

        該方法在車輛輪跡數(shù)據(jù)精度方面受限于道路橫斷面劃分區(qū)間的單位長(zhǎng)度和人的視線范圍,同時(shí)受雨天、霧天等不良天氣的影響,人工記錄的工作強(qiáng)度較大,路面上的標(biāo)記會(huì)對(duì)車輛正常行駛產(chǎn)生一定的影響。

        姚祖康等使用人工測(cè)量法得到了不同等級(jí)公路和城市道路的車輛輪跡橫向分布情況[1]。

        2 圖像視頻法

        圖像視頻法,是指借助圖片、視頻等影像資料記錄車輛行駛過(guò)程,通過(guò)對(duì)圖片或視頻等影像資料的處理,提取得到車輪坐標(biāo)等數(shù)據(jù)。根據(jù)所用的影像資料種類,圖像視頻法分為圖像測(cè)量法和視頻測(cè)量法。圖像視頻法是目前應(yīng)用最為廣泛的方法。

        2.1 圖像測(cè)量法

        圖像測(cè)量法是指,在調(diào)查路段的斷面位置以一定距離間隔標(biāo)記道路橫斷面區(qū)間,并對(duì)區(qū)間進(jìn)行編號(hào),當(dāng)車輛駛經(jīng)標(biāo)記斷面時(shí),位于道路旁的記錄員使用相機(jī)拍下車輪駛過(guò)的區(qū)間,通過(guò)區(qū)間長(zhǎng)度與核對(duì)相應(yīng)的編號(hào)可以計(jì)算得到經(jīng)過(guò)測(cè)量斷面的車輛車輪位置。

        該方法在車輛輪跡數(shù)據(jù)精度方面受限于道路橫斷面劃分區(qū)間的單位長(zhǎng)度和拍照角度,同時(shí)受雨天、霧天等不良天氣的影響,路面上的標(biāo)記會(huì)對(duì)車輛正常行駛產(chǎn)生一定的影響,但可以降低操作人員現(xiàn)場(chǎng)工作的強(qiáng)度,并可以在車輛行駛速度較快和多車道記錄等情況下高效地完成記錄工作。

        崔冰等使用圖像測(cè)量法統(tǒng)計(jì)了虎門大橋上車輛輪跡橫向位置的分布[2]。

        2.2 視頻測(cè)量法

        視頻測(cè)量法是指,使用架設(shè)的攝像機(jī)或搭載攝像裝置的無(wú)人機(jī)等拍攝車輛駛經(jīng)路段的全過(guò)程,通過(guò)視頻處理的方式得到車輛的車輪位置。根據(jù)視頻處理時(shí)數(shù)據(jù)的提取方式,視頻測(cè)量法分為人工數(shù)據(jù)提取法和軟件數(shù)據(jù)提取法。

        2.2.1 人工數(shù)據(jù)提取法

        人工數(shù)據(jù)提取法是指,對(duì)拍攝的車輛通過(guò)路段的視頻,參照設(shè)定的坐標(biāo)尺人為讀取車輪位置,設(shè)定的坐標(biāo)尺可以是預(yù)先施劃在道路上的坐標(biāo)線,或者是固定在路面上的刻度條,也可以是在視頻中劃定的坐標(biāo)線。

        該方法在車輛輪跡數(shù)據(jù)精度方面受限于道路橫斷面劃分區(qū)間的單位長(zhǎng)度和攝像角度,同時(shí)受雨天、霧天等不良天氣的影響,預(yù)先施劃在道路上的坐標(biāo)線會(huì)對(duì)車輛正常行駛產(chǎn)生一定的影響,視頻中劃定的坐標(biāo)線則不會(huì)影響車輛正常行駛,大大降低了操作人員現(xiàn)場(chǎng)工作的強(qiáng)度,并可以在車輛行駛速度較快和多車道記錄等情況下高效地完成記錄工作。

        謝振翔使用人工數(shù)據(jù)提取法在道路上噴涂坐標(biāo)線,測(cè)得不同等級(jí)道路上車輛的輪跡分布情況[3]。

        2.2.2 軟件數(shù)據(jù)提取法

        軟件數(shù)據(jù)提取法是指,對(duì)拍攝的車輛通過(guò)路段的視頻,通過(guò)特定的軟件與操作,能輸出相應(yīng)的車輪坐標(biāo)值。

        該方法在車輛輪跡數(shù)據(jù)精度方面受限于軟件算法和攝像角度,同時(shí)受雨天、霧天等不良天氣的影響,大大降低了操作人員現(xiàn)場(chǎng)工作的強(qiáng)度,并可以在車輛行駛速度較快和多車道記錄等情況下高效地完成記錄工作,提高了輪跡數(shù)據(jù)的精度和提取效率。

        曲昭偉等使用軟件數(shù)據(jù)提取法,借助Track-pro軟件獲得交叉口右轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)車的位置坐標(biāo)[4]。

        3 傳感檢測(cè)法

        傳感檢測(cè)法是指,借助磁阻傳感器、壓電傳感器、視覺傳感器等各種傳感器在特定運(yùn)行環(huán)境下自動(dòng)提取車輛輪跡數(shù)據(jù)。根據(jù)傳感器布置時(shí)與路面的相對(duì)位置,分為地下傳感檢測(cè)法和地上傳感檢測(cè)法。

        傳感檢測(cè)法在車輛輪跡數(shù)據(jù)精度方面受限于傳感設(shè)備的檢測(cè)能力和相關(guān)算法的處理效率,記錄與數(shù)據(jù)提取過(guò)程可全自動(dòng)完成。

        3.1 地下傳感檢測(cè)法

        地下傳感檢測(cè)法是指,將相關(guān)傳感器埋設(shè)于路面以下且組成感應(yīng)系統(tǒng),當(dāng)車輛經(jīng)過(guò)時(shí)自動(dòng)檢測(cè)并獲取車輪位置等數(shù)據(jù)信息。根據(jù)埋設(shè)傳感器的種類,地下傳感檢測(cè)法主要分為磁阻傳感檢測(cè)和壓電薄膜軸傳感器等。

        3.1.1 磁阻傳感檢測(cè)

        謝作孟提出一種基于Kalman濾波的車輛位置估計(jì)算法,通過(guò)車檢器檢測(cè)車輛的磁場(chǎng)信號(hào),將信號(hào)轉(zhuǎn)化成車輛的速度信號(hào)和距離信號(hào),然后通過(guò)濾波估計(jì)車輛位置[5]。

        3.1.2 壓電薄膜軸傳感器

        孫秀雅將傳感器進(jìn)行“N”形結(jié)構(gòu)布置,設(shè)計(jì)出一種基于壓電薄膜軸傳感器的可識(shí)別車輛輪跡線的動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)[6]。

        3.2 地上傳感檢測(cè)法

        地上傳感檢測(cè)法是指,將相關(guān)傳感器設(shè)置于路面以上且組成感應(yīng)系統(tǒng),當(dāng)車輛經(jīng)過(guò)時(shí)自動(dòng)檢測(cè)并獲取車輪位置等數(shù)據(jù)信息。根據(jù)設(shè)置傳感器的種類,地上傳感檢測(cè)法主要分為視覺檢測(cè)法、橡膠管檢測(cè)法等。

        3.2.1 視覺檢測(cè)法

        視覺檢測(cè)法是指,借助機(jī)器視覺技術(shù)實(shí)時(shí)獲取車輪位置等數(shù)據(jù)。該方法裝載到試驗(yàn)車上,采集的樣本范圍限制較大。

        (1)視覺傳感器朝向地面安裝

        將視覺傳感器安裝于車外后視鏡上,鏡頭朝向地面。在車輛行駛過(guò)程中系統(tǒng)對(duì)采集到的圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,識(shí)別出車道標(biāo)線的邊緣,并根據(jù)圖像標(biāo)定結(jié)果計(jì)算車輪外側(cè)邊緣與車道標(biāo)線之間的距離。

        (2)視覺傳感器朝向道路前方安裝

        將視覺傳感器安裝于車輛前部結(jié)構(gòu),如前擋風(fēng)玻璃中央,鏡頭朝向車輛前方。車輛行駛過(guò)程中,視覺傳感器采集前方道路場(chǎng)景,圖像處理程序自動(dòng)識(shí)別車道標(biāo)線在圖像中的位置,并基于相關(guān)算法計(jì)算車輪與車道線之間的距離。

        3.2.2 橡膠管檢測(cè)法

        Abraham Getachew在路面鋪設(shè) 3 根橡膠管,其中兩根管互相平行且與車輛前進(jìn)的方向相垂直,第三根管與前兩根管成一定角度,車輛壓過(guò)時(shí)橡膠管會(huì)將信號(hào)傳遞給數(shù)據(jù)記錄儀,根據(jù)車輛壓過(guò)相鄰橡膠管時(shí)的時(shí)間差和橡膠管之間的距離可以推算車輛通過(guò)時(shí)的在路面的橫向行駛位置[7]。

        4 結(jié)語(yǔ)

        進(jìn)行真實(shí)條件下車輛行駛過(guò)程中輪跡數(shù)據(jù)采集的方法主要有人工測(cè)量法、圖像視頻法和傳感檢測(cè)法,每種方法可以進(jìn)一步細(xì)分,在選擇使用時(shí)應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況和每種方法的特點(diǎn)。目前,廣泛應(yīng)用的是圖像視頻法。

        參考文獻(xiàn)

        [1]姚祖康,黃彭.車輛輪跡的橫向分布[J].華東公路,1984(03):1-13.

        [2]崔冰,吳沖,丁文俊,童育強(qiáng).車輛輪跡線位置對(duì)鋼橋面板疲勞應(yīng)力幅的影響[J]. 建筑科學(xué)與工程學(xué)報(bào),2010,27(3):19-23.

        [3]謝振翔.關(guān)于貨車與大客車在不同等級(jí)公路慢車道輪跡橫向分布研究[D].深圳:深圳大學(xué),2018.

        [4]曲昭偉,羅瑞琪,陳永恒,等.信號(hào)交叉口右轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)車軌跡特性[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2018,52(2):341-351.

        [5]謝作孟.基于TMR傳感器的車輛檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)研究[D].杭州:杭州電子科技大學(xué),2015.

        [6]孫秀雅.基于壓電薄膜軸傳感器的動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)的研發(fā)[D].合肥:合肥工業(yè)大學(xué),2014.

        [7]Abraham Getachew.Traffic Load Effects on Bridges: Statistical Analysis of Collected and Monte Carlo Simulated Vehicle Data. Sweden:Royal Institute of Technology, 2003.

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