高精度测量技术在公路数字化发展进程中的应用研究——以公路检测为例

卢绪鹏、姚蕾、康峰沂、刘桂真

（1.贵州宽凳智云科技有限公司，贵州贵阳550025；2.南通市公路事业发展中心，江苏南通226007）

0 引言

20世纪80年代末期，中国开始大规模建设公路网络，大量公路建成并通车运营。随着我国经济的进一步发展，以及公路基础设施建设的推进，国内公路网络已基本形成。

当前，公路养护工作日益繁重，引入高科技与信息化的建设数字化技术势在必行。公路检测及养护是保证公路安全运行的关键环节，其重要性不言而喻，利用创新技术开展公路检测工作，能够有效提升公路检测效果，也能为公路管理部门制定相关养护决策提供更准确的依据，进而更好地提升公路养护质量。

1 综述

1.1 研究的目的和意义

公路资产是指依照《中华人民共和国公路法》纳入交通、公路部门管理的四级以上的国道、省道、县道和乡道，包括公路桥梁、公路道口和公路服务区等，其是交通资产的重要组成部分[1]。目前，我国公路资产数据的采集方式大多为人工方式，对于里程较长及资产维度较大的公路资产，难以实现精细测量；公路资产原始数据的获取主要是通过人工台账和纸质表单的方式，尚未实现数字化管理；人工数据采集效率低、劳动强度大；人工采集、存储公路病害和公路资产数据，容易存在主观性。

随着我国市场经济体制的逐步深化，各种管理制度、管理方法及管理技术不断改进和完善，我国公路资产管理理论和实践工作水平正在不断提高。研究新技术和现代数字化管理方法，加速数字化管理进程，借助创新技术开展公路检测工作，同时结合高精地图搭建易操作的可视化平台，能够实现自动化、精细化、多类型、高准确率、全覆盖式的路面状况检测与公路资产状况盘点，有效降低检测综合成本、提升采集数据的应用价值、提高资产数据采集效率，进而更好地助力公路部门高效制定养护决策。

1.2 拟解决的关键问题

1.2.1 数据丰富度和准确性不足问题

传统的公路检测结果采用报告文档的形式交付，通常采用文本列表的方式罗列检测结果，呈现方式单一且缺少必要的辅助信息，无法呈现空间位置信息和精细化的测量数据[2]。同时，检测过程中的模型及参数缺少深入验证，存在资产和病害被漏检或错检的现象，使得公路管理部门进行养护规划决策时可用信息不足，执行养护任务前需重复评估和勘测。

而高精度测量技术可以提升数据的丰富度及模型的准确性，能够呈现精准的空间位置信息和数据信息，可更好地为公路管理部门的精细化管理和养护决策提供数据支撑。

1.2.2 检测自动化程度低、对人工采集的依赖性问题

传统的自动化路面检测方法采用专业检测车辆，需专业人员进行采集，存在检测费用高昂、操作门槛高、数据难核查等问题[3]。公路管理和养护部门通常只对部分路段进行抽样检测，检测范围通常仅覆盖特定路段中的某一条车道，导致数据采集范围非常局限，既难以有效地对全盘路况进行摸底和统计，又对检测人员的专业性提出了过高的要求。而当前公路管理部门普遍存在专业型技术人员不足的问题，大部分公路养护基层单位长期采用人工密集型操作模式，公路沿线资产盘点统计、损坏检查等相关工作，目前尚缺乏成熟的自动化方案。

1.2.3 数据分散、标准不一问题

公路管理系统内，尚未在不同类型数据之间建立关联，存在数据标准不统一、无法实现数据融合与共享等问题[4]。如路面检测数据、公路建设数据、公路沿线设施数据等无法融合使用。而高精度测量技术能帮助公路管理部门对接养护决策及公路资产管理综合数据平台，统一数据格式，消除数据壁垒，实现多业务一站式管理，充分挖掘数据的应用价值。

1.3 实现经济及社会价值

高精度测量技术的应用能够实现三大经济价值[5]。一是可提高对公路资产的巡查效率和盘点准确度，有效降低资产巡查和维护的人力成本；二是可提高病害管理效率，提高路况管理质量，降低检测成本；三是可提高基础设施养护决策效率，基于精准的资产库，将有限的财政资金投入关键的基础设施建设和维护领域，进一步提高公路管理水平。

除经济价值外，高精度测量技术还具有很大的社会价值，有利于提高路网的通行质量和通行效率，节约社会通行时间，减少安全隐患，降低公路外部成本。同时，打造相关示范工程，并推广到其他省市，有利于加速我国公路数字化发展进程。

2 研究内容

2.1 高精度测量技术的特征

2.1.1 设备测量精度高

该研究创新性地提出基于三维重建的公路病害检测与识别技术。一方面基于便携式的采集设备，多相机立体地、高频地采集高清地面图像，另一方面基于三维重建和高精地图技术，对采集到的地面信息进行精准的三维重建，准确地还原地面的三维空间结构。另外，基于一种传感器设备，既可以得到高清图像信息，也可以得到三维点云信息；既包括图像丰富的纹理信息，也包括高精度的空间信息，能够实现对车道级的公路资产可视化和精准的位置表达。

2.1.2 自动化程度高

数字化测绘技术的计算、识别、连接等都是在计算机上自动完成的，且调试图标、符号值时使用的均是自动处理的相关功效，由此可实现对地形图的测绘，地形图的内容相对丰富，且很少出错[6]。此外，数字测图可自动提取测量信息。

2.1.3 丰富图形属性信息

数字技术不仅能够测量点的坐标，还可明确所测点的属性，并且在测量之时，能够客观记录测量点的连接信息及编码，因而在形成地图之时，只需输入编码，就可在图库中将所需要的测绘图调出来，使用起来十分便利。

2.2 公路检测中高精度测量技术的应用

在车载移动测量采集系统中，实时及同步传感数据的获取，是一个最重要且需要首先解决的问题。一方面由于车辆在线动态运行，这就要求实时获取数据；另一方面由于存在多种不同的传感器，需要数据具有严格的同步及空间对应关系。

多传感器信息时空同步技术能在分析GPS、IMU、相机、激光雷达各传感器自身的时间特性及坐标系统的基础上，确定基准时间系统和基准坐标系统，进而在各传感器自身时间系统与基准时间系统之间建立联系。之后可应用三维结构模型分析，理论推导出各传感器坐标系统与基准坐标系统之间的数学转换矩阵，设计给出实现空间同步的合理数学算法模型，再通过实际测试数据，迭代验证上述技术方法的正确性[7]。

2.2.1 DGPS/INS组合导航高精度定位定姿技术

DGPS拟采用高性能GPS/GLONASS/BD三合一卫星接收机，基于卫星差分原理，消除卫星传播误差、钟差、轨道误差等误差因素，进而获取高精度绝对位置信息，但卫星信号有可能受到遮挡、干扰等影响，会出现失锁现象[8]。因而，DGPS/INS组合导航技术方案拟采用紧密组合工作方式，如此可充分发挥两者优势，以GPS码观测信息、相位观测信息、多普勒观测信息等作为观测量，结合自适应卡尔曼滤波器算法，实现对导航误差的估计及闭环校正，输出持续稳定的定位定姿数据。针对车载移动测量应用，DGPS/INS组合导航高精度定位定姿技术首先研究惯性导航单元、DGPS的误差特性并建立惯性导航、前后向校准、GPS卫星差分计算等数学算法模型，在此基础上设计合理的自适应卡尔曼滤波算法模型，并研究前后向滤波、RTS滤波等后处理算法，以进一步提高数据处理精度。

2.2.2 多传感器一体化高精度标定技术

多传感器一体化标定，拟采用系统整体标定的技术路线。

其一，拟通过设定控制点、布局合理的标志物等，建立绝对精度可信、特征识别鲜明的标定场。

其二，利用采集设备获取的视觉图像或雷达点云图识别获得标定场特征信息，并解算相应的测量数据。

其三，通过数学运算的方法，利用已知的特征点信息和数据，获得相机传感器内外参、激光雷达内外参等各标定参数。

2.2.3 高精度测量数据渲染和可视化技术

获取到高精度测量数据后，为更好地发挥数据在公路检测和养护管理工作中的价值，需要对高精数据进行渲染和可视化呈现。

高精数据渲染：高精数据渲染包括两个方面，即高精数据反投与海量数据存储。高精数据反投：高精数据视频反投依赖于轨迹点精确的POS信息、相机参数及该位置的图像。海量数据存储：高精数据制作需要采集海量的地图数据，建立存储集群用于存储，还依赖于海量的非结构化图像的存储和快速检索。

公路三维可视化与数字地球：数字地球是一个无缝覆盖全球的地球信息模型，其能够将分散的信息按照地理坐标形式组织起来，既能体现出地球上各种信息的内在有机联系，又便于按照地理坐标进行检索和利用。数字地球是信息化的地球，它包括全部地球资料的数字化、网络化、智能化和可视化的过程。其核心思想是利用数字化手段整体性地解决地球问题，并最大限度地利用信息资源。数字地球是一个从数字化、数据建模、系统仿真、决策支持一直到虚拟现实的开放、复杂的巨大系统，是一个全球综合信息的数据系统工程。在数字地球平台上，利用高精地图的精准三维数据和计算机图形技术，能够实现公路三维可视化。

2.2.4 图像识别和测量技术

目标识别与定位：目标识别与定位是实现精细化测量与公路损坏程度判断的基础，主要是在原始图像上准确定位，并对所识别的目标进行精准分类[9]。在图像识别领域，实现目标识别与定位功能的技术是目标检测，主要为多尺度目标检测，通过对连续图像上目标的稳定检测及精准定位，输出目标的对应坐标，再通过多类别分类算法，对检测到的各类目标进行准确分类。

目标精细提取：目标精细提取是对目标进行精准测量的必要环节，主要是针对检测出来的目标，进一步提取目标的像素信息。以裂缝病害为例，已经从图片中定位了裂缝范围，可以通过目标精细提取，得到描述裂缝的具体像素信息。在图像识别领域，精细提取像素信息的技术是图像语义分割，该技术能够赋予每一个像素一个指定的类别。公路病害包括有病害和无病害两种，为精确提取目标的像素信息，则需要借助图像语义分割技术。

目标精准测量：对公路资产与病害的精准测量是在视觉提取出目标信息的基础上，对目标进行大小测量，并最终对目标分类、定级。对目标大小进行精准测量，是对目标进行定级的基础[10]。由于采用视觉与激光相结合的检测方案，因此既需要研究基于视觉的测量方案，也需要研究基于激光的测量方案；同时，为最大化地保证测量精度，需要研究二者结合的测量方案。由于目标大小、形态、对精度的要求各异，因此需要研究针对不同病害的具体测量方案。

3 结语

利用高精度测量技术能高效地对公路数据进行采集与处理，并能根据选定的数据范围全自动生成指定的数据规格，既能生成全量数据包，也可以生成不同版本之间的增量数据包，方便数据发布，可实现全要素数据质量检查和数据评估功能，能够有效保证数据规格一致性、数据属性一致性、数据拓扑完整性等。公路资产管理和数字化养护对高精度公路数据的需求日益提高，相关部门积极引入高精度测量技术既能实现数字化公路资产管理和公路养护，也能加速数据统一进程、推进数据融合与共享。