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(lái)，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(wàn)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]。縱斷面測(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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(lái)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(guò)接收激光接觸物體后反射回來(lái)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。滑動(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(guò)小，則處理效果欠佳；若滑動(dòng)窗口過(guò)大，則曲線過(guò)于平緩，無(wú)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(guò)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(guò)深度變化曲線擬合一階直線的方式來(lái)確定傾斜，再通過(guò)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(guò)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(guò)下式計(jì)算路面的平整度標(biāo)準(zhǔn)差σ。

經(jīng)過(guò)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(guò)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(guò)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(yǔ)

本文提出了一種先進(jìn)的路面平整度評(píng)價(jià)方法，通過(guò)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。