車載激光掃描技術在路況檢測中的應用

張向陽 鐘棉卿

（甘肅正昊測繪工程有限公司 甘肅省天水市 741000）

1 車載激光掃描技術

車載激光掃描系統隨車輛的運動，通過多種傳感器收集周圍環境的信息。配置的激光掃描儀以每秒百萬次至千萬次的頻率向周圍表面實施動態的距離測量，經GNSS/IMU定位定姿系統的聯合解算與系統內參數的坐標轉換[1]，獲得每激光束的空間指向，進而得到沿路徑的密集三維點云條帶。

與地基三維激光掃描儀相比，車載激光掃描系統具有更遠的探測距離，利用移動的優勢，能高速測量道路沿線的信息。與機載雷達數據相比，車載激光數據距離路面更近，能得到高分辨率的路面影像和高精度、高密集的路面點云[2]。另外，車載的形式更加靈活，對采集數據的環境和天氣條件要求更低。與車載攝影測量系統相比，車載激光掃描護具有更高的精度。

目前，商用車載激光掃描系統的掃描范圍普遍超過百米。掃描速度，又稱為激光重復頻率或點頻，普遍都能達到百萬量級，一些高端產品可達幾千點/秒，這對于生成精細的路面模型來說是足夠的，也是高效的。另外，車載掃描數據信息量豐富，同一數據集助攻含有多個類別的信息，數據的可利用率顯著提高，能激發其在多個行業的應用潛能。

2 工程概況

工程位于長深高速公路（北段），檢測對象為部分瀝青路面路段。路段基橫斷面為：0.75m（土路肩）+3.0m（硬路肩）+3×3.75m（車行道）+0.75m（路緣帶）+3.0m（中央分隔帶）+0.75m（路緣帶）+3×3.75m（車行道）+3.0m（硬路肩）+0.75m（土路肩），總寬度34.5m。路面檢測任務重，選取了9km長的路段采用車載激光掃描系統進行掃描，利用車載掃描數據檢測路況，提供路面破損、路面平整度、路面車轍深度等參數，并與常規檢測手段結果做比較，以評價利用車載激光掃描技術開展路面檢測的技術適用性與精度。

本項目使用中國測繪科學研究院、北京四維遠見信息技術有限公司、首都師范大學多家單位合作研發的SSW車載激光建模測量系統。本項目中系統的安裝高度為2.315m，設定的激光發射點頻500KHz，掃描線頻200Hz。在2.70m高度支架兩側分布搭載3臺（共6臺）像元大小6μ，2400萬像素的相機對路面拍照，獲取連續的路面影像，經匹配后生成真彩色路面點云。數據采集時，以中央隔離帶為界，對兩側車道分別掃描。

3 利用車載點云數據評價路面狀況

3.1 路面破損

一般來說，路面破損包含多種類型，如龜裂、塊狀裂縫、縱裂、橫裂、坑槽、沉陷等。本路段的路面病害主要為橫向裂縫、縱向裂縫、龜裂、沉陷，并有部分修補。路面破損基于不同類型，設置了多種分級指標，使用規定的換算系數計算路面破損率DR，得到路面狀況指數PCI，由PCI得分情況將路面評定為優、良、中、次、差等級。

本實例將激光點云與影像進行精匹配，將將車載激光掃描系統的獲取的影像拼接為基于點云坐標系統的整體路面的正射影像，利用坐標與點云數據關系，在影像數據中識別與標記路面損害類型，勾勒損害的邊界，計算損害法平面參數，如塊度、縫寬、縫長等。對于必須提供深度的損害類型，如沉陷、坑槽等，由對應坐標處的三維點云數據提供。路面破損率按車道統計，表1列出了檢測結果。

表1：路面破損率DR檢測結果（單位：%）

從檢測車道的平均破損率來看，車道2的破損率最高，達1.91%，車道1和車道3的破損率相差不大。從每公里的破損率可以看出，路面破損情況并非在整個路段上都有發生，而是在局部路段出現較大的破損率數值，路面破損的類型以縱向裂縫和龜裂為主。破損率較小法路段上，路面損壞的類型以橫向裂縫、修補為主。

3.2 路面平整度

我國的路面平整度檢測通常采用四分之一車模型獲取國際平整度指數（International Roughness Index, IRI）指標。本文基于車轍處的激光點云數據，仿照連續式平整度儀評估路面平整度標準差σ，即在車輪的位置沿路面縱向位置按照一定的采樣間隔，采集測試的高程信息，采用數理統計的方法統計方差。車輪位置選擇離車道邊界0.5m處。

我國交通部公路科學研究所經過大量試驗研究，提出了σ與IRI的關系：σ=0.6×IRI。

表2列出了基于縱向激光點云數據計算的平整度指數IRI的檢測結果。

表2：平整度指數IRI檢測結果（單位：m/km）

根據平整度的檢測結果，三個車道的平整度值相差不大，平整度IRI值超過2.00m/km的僅有2個路段，其余基本都在此之下。

3.3 路面構造深度

路面構造深度是表現路面宏觀粗糙度、路表面排水及抗滑性能的重要指標。目前我國公路路面構造深度以鋪砂法為標準測試方法，其他方法的檢測結果須轉化為鋪砂法的路面構造深度。本文根據鋪砂法的檢測，基于路面激光點云三維信息計算構造深度。

鋪沙法是將已知體積（25cm3）的標準砂攤鋪在測試路面上，用底部粘有橡膠片的推平板盡量將砂推平成一圓形，用鋼尺測量所構成圓的兩個垂直方向的直徑，取其平均值，精確至5mm。砂的體積與所攤鋪圓平均面積之比即為路面的構造深度，準確至0.01mm。取平均值代表該路面這一點的構造深度。計算公式為：

式中，MTD表示路表面的構造深度；V為砂的體積（一般取25cm3），D為攤平砂的平均直徑。

本文仿照鋪砂法的原理，以一定的間距沿車轍帶選擇測點。預設一個虛擬鋪砂直徑D0，基于采集的點云三維信息計算虛擬鋪砂體積V0，與標準鋪砂體積（25cm3）比較，基于一個線性模型糾正虛擬鋪砂直徑D1，再次計算體積V1，使用式（1）計算構造深度。檢測結果如表3所示。

表3：路面構造深度檢測結果（單位：mm）

根據路面構造深度的檢測結果，各路段數據沒有顯著的差異。

3.4 與常規方法的比較

本實例為長深高速公路全線路況評定的一部分，已有用常規技術手段提供的結果。本文將利用車載激光掃描得到的路面指標與常規方法評估的路面狀況進行比較，以驗證車載激光掃描技術對路況調查的技術適應性。由于全線路路面損害也使用了基于圖像的方法，因此，只比較了路面平整度和路面構造深度評估的差異。

比較結果表明，基于路面掃描點云評估的構造深度結果基本與使用鋪砂法評估的結果相符，在一處存在較大偏差，經查，是由于此路段車轍雜亂，本文統一使用車道一側0.5m不符合路面實際狀況所致。總體評價，基于車載激光點云可以開展路面構造深度的評估。

通過比較結果可知，使用局部路面方差評估的路面平整度與常規方法（1/4車模型）的結果有明顯的差異，然而，隨里程的變化趨勢基本一致。因此本文建議對2種技術手段獲取的IRI進行線性回歸，使二者的結果盡量相符。然而，平整度檢測的方法和設備多樣，采用的指標也不盡相同，為使車載激光點云數據適用于路面平整度的計算，有必要構建適合此種數據的模型，并與通用IRI檢測方法獲取的結果在一段距離的路面上校準。

4 結論

車載激光掃描系統已逐漸應用于道路工程，本文嘗試使用車載掃描數據評估路面狀況，提取了路面損害、路面平整度、路面車轍的評價指標，與實測數據、路面檢測車等提供的結果作比較，驗證了該技術對于路況評估的技術適應性和精度。實驗證明，利用車載激光掃描數據評估路況是可行的，但需預先在一定長度的路段上對結果的不確定性進行評測與校準。