新型无人机平台在桥梁检测中的应用研究

陈法辉、刘如意

（深圳高速工程检测有限公司，广东 深圳 518000）

0 引言

中国交通基础设施发展需求将逐渐向养护管理转变，借鉴发达国家基础设施建设经验，过渡期之后将以存量运维为主，在役工程结构的诊治和提升将成为行业的重要任务。在桥梁检测领域中，主要依靠常规检测平台近距离对桥梁构件进行检测，存在高空危险、自动化低、效率低等弊端。应对我国基础设施巨大存量与运维压力集中、结构服役安全需求突起，智能化、自动化的运维技术呼之欲出。

2017年5月16日，民航局宣布已经初步完成民用无人机登记注册系统的开发。民用无人机已进入高速发展阶段，随着技术逐渐成熟，无人机作为一种新型检测平台在桥梁检测中得到了广泛应用（见图1）。

1 常规检测平台

1.1 辅助平台

辅助平台利用皮筏艇、伸缩梯、脚手架等作为工作平台，近距离地对桥梁结构进行检测。辅助检测平台存在如下不足之处：机动灵活性差、应用场景少、作业平台狭小[1]。

1.2 桥检车平台

桥梁检测车是应用最广泛的桥梁检测平台，大桥或特大桥基本上使用桥检车作为检测作业平台。桥检车存在如下不足之处：检测区域局限，如高墩、塔柱、拉吊索、大跨拱桥拱圈等，桥检车无法抵近；桥梁环境要求高，受桥面交通量、人行道宽度、路灯杆等影响；属于高空危险作业，如2019年广西南宁三岸邕大桥“11.12”事故、2019年广州鹤洞大桥检测人员受困桥检车事故等。

2 无人机视觉检测系统

2.1 系统概述

无人机的视觉检测系统指利用具有静态悬停、抗风稳定性、自动定位导航等特点的新型无人机，搭载光学相机和其他检测设备，通过人工智能或自动化导航系统定位，采集桥梁表面图像，然后以病害识别、定量、定位三层方法分析所采集图像的一种智能化检测系统。无人机视觉检测平台主要应用于经常性检查、定期检测、倾斜摄影、BIM 三维建模等领域[2]。

2.2 无人机视觉检测流程

无人机视觉检测技术工作流程如下：无人机现场拍摄、自主图像识别、出具检测报告。

无人机检测阶段主要划分如下：桥梁检测路线规划、飞行控制方式、桥梁图像采集和图像数据处理。

2.3 无人机检测技术特点

对于桥梁检测应用场景，宜选用多旋翼无人机。

无人机检测各阶段涉及技术特点见表1。

表1 无人机检测技术特点

无人机检测技术特点详述如下。

2.3.1 无人机定位、导航技术

无人机定位方法主要包括：GPS 定位、光流定位、视觉定位、UWB 定位、激光雷达定位、超声波定位等方法。目前应用较广泛的为视觉定位、超声波定位。

由于桥梁结构本身较为复杂，当无人机周边受障碍物遮挡较严重时，无人机的GPS 定位数据存在丢失的风险且数据准确性较低，仅依靠GPS 信号进行定位和导航难以满足桥检测需求，还需辅以其他定位导航技术。

计算机视觉定位技术的原理是利用无人机搭载视觉传感器采集各个方向的图像，并对图像进行处理，计算得到目标图像对应的人或物体在静态场景中的实际位置的。计算机视觉定位技术是一种较为成熟的新型技术，已得到广泛应用，但是会受到环境中光线等因素的影响，且对图像处理技术要求非常高。

超声波定位技术的原理是利用超声波的空间传播特性，反演出超声波发生器位置的，即确定无人机位置。该技术成本低、适用性强，但是测距较短，导航精度相对较差[3]。

2.3.2 无人机飞行路线智能规划

桥梁检测需近距离对桥梁进行检查，而旋翼式无人机耗电快、飞行时间短。此外，为规避桥下空间障碍物提高检测水平和质量，需预设飞行路线。

目前，无人机飞行路线规划的算法多样，目前多用于高空巡检飞行，不适用于桥下地空飞行，无人机飞行路线智能规划算法尚需进一步研究发展。

2.3.3 无人机自主避障技术

桥下空间环境复杂定位困难，无人机进行桥下检测时，易发生意外损坏等。依靠操作员人工规避障碍物，与智能化、自动化检测的初衷相悖，因此无人机自主避障技术在桥梁检测领域中显得尤为重要。

2.3.4 无人机高清摄影技术

无人机搭载多角度高清相机可获取动态视频流和静态照片，为了满足后期的计算机数字图像处理要求，对无人机相机的信噪比、灵敏度、像素、传感器动态范围等有一定要求。

大疆X5S 定焦镜头，无人机至结构表面距离可控制至1m，可应用于倾斜摄影建模；大疆的X7 变焦镜头，可应用于裂缝或支座等细微病害的拍摄。拍摄光线条件允许的情况下，两款镜头均能满足桥梁检测的要求。

2.3.5 倾斜摄影与BIM 技术的结合

倾斜摄影测量技术基于无人机检测平台上搭载的多角度高清相机，并集成定位系统获取无人机的位置，实现测区采集的影像数据精度高、分辨率高及三维场景重建，模型比例尺1∶1。无人机倾斜摄影三维实景建模技术精度可达厘米级，且可在后期进行单体化处理特例分析。

2.3.6 深度学习自主图像识别技术

基于无人机视觉检测技术的特点，采用自主图像识别技术对所采集数字图像进行病害识别与后处理非常有必要。

基于深度学习的病害图像识别算法层出不穷，随着数字图像处理病害参数量化、病害空间定位与形态修正技术的发展，识别精度可不断提升和迭代升级优化。目前，可识别出宽度为0.1mm 的裂缝，适用于桥梁检测数字图像识别的需求。

2.4 无人机定位方法应用场景

对不同桥梁部位进行检测，无人机应配置符合该类场景飞行的定位系统：

对于混凝土桥梁上部结构的病害检测，宜采用GPS 定位；对于混凝土桥梁下部结构的病害检测，应采用UWB 定位结合视觉定位；对于钢制桥梁上部结构的病害检测，应采用具备差分GPS 的定位方法，避免钢结构对无人机磁罗盘的干扰；对于钢制桥梁下部结构的病害检测，无人机宜采用视觉定位；对于桥梁结构较复杂的情况，如钢桁架桥的检测，宜采用双目视觉定位，并应同时具备一定的避障功能；对于高度较低的小型城市道路桥梁，宜采用光流定位。

3 无人机检测平台优势

第一，检测成本低。无人机检测硬件设备所用技术大多较为成熟，用于桥梁检测成本较低。

第二，高效作业。桥梁病害图像采集期间，飞行员只需设计好无人机飞行路线，可多机同步飞行检测，能在短时间内采集大量数字图像并应用图像识别技术进行处理。

第三，应用领域广泛。无人机检测无须进行交通占道，无须架设辅助平台，除受到天气等自然因素影响外，比常规检测平台应用领域更广泛。

第四，技术路线趋于完善。新型无人机所用的高精度光学测量、三维建模、图像识别与后处理等技术的发展，技术路线趋于完善，桥梁病害图像识别算法应用层出不穷。

第五，与常规检测平台形成互补。无人机视野开阔，配备先进技术优势，可以弥补常规检测平台的不足，进一步完善提升桥梁检测的质量。

4 无人机检测平台应用实例

4.1 倾斜摄影与720 云VR 全景技术相结合

基于无人机检测平台采集病害图像、倾斜摄影与720 云VR 全景技术相结合和“养护工程脑”智能检测系统被成功应用于“广东省农村公路桥梁安全保障整治工程WQCZ03 标段旧桥项目”，并获得一致好评。

为落实双区建设要求，响应交通强国发展目标，做好桥梁养护检测先行示范，结合深圳城市交通环境特点，对设施处管养的3000 余座桥梁检测应用场景为例，基于无人机检测平台“养护工程脑”智能检测系统被成功地应用于深圳市桥涵定期检测、迎接“2022年度国检”桥涵检测中（见图2）。

4.2 倾斜摄影+BIM+GIS 技术结合

基于无人机检测平台，将倾斜摄影建模技术与BIM、GIS 技术充分结合，充分挖掘监测数据的信息，实时在线地对结构进行状态识别和损伤检测，预警及时维修，有助于从根本上消除隐患及避免灾难性事故的发生，实现面向用户的数字化大桥健康监测系统，成功应用于广州市北二环高速聚龙特大桥健康监测（见图3）。

5 无人机视觉检测的发展趋势

5.1 高效检测设备的开发

目前，无人机能够以搭载的高精度光学相机，红外传感器、激光雷达等检测设备的开发，有效提高检测技术的识别精度和适用范围。

5.2 基于数字孪生技术的检测

充分应用VR 交互、大空间3D 识别、AR 虚拟数字和5G 等新技术，实现桥梁全要素数字化和虚拟化、状态实时化和可视化，可将数字图像同步传送至专家处进行“会诊”，实现基于数字孪生技术的AI 人工智能数字化大桥实时可视化检测，可有效提高无人机视觉检测效果。

5.3 高水平自动化检测

基于定位巡航和飞行路线规划，无人机检测能逐步实现自动化采集病害图像，提高无人机自动化检测水平。

5.4 自主图像人工智能化识别

无人机检测采集的数字图像相对单一，传统人工识别效率低且易出错。基于桥梁三维建模、数字图像病害识别与后处理、图像识别算法等人工智能的图像识别，可有效提高病害图像智能化识别水平。

6 结语

综上所述，无人机检测作为一种成熟的新型技术，具有自动化、高效作业、应用场景多、技术路线趋于完善等优势，与常规检测平台形成有效互补，提升在用桥梁运维水平。随着科学技术的发展，新型无人机检测平台在桥梁检测领域中的应用将更加广泛。