[發明專利]一種基于智能手機測試路面平整度的方法

有效

• 申請號: 201910369899.7
• 申請日: 2019-05-06
• 公開（公告）號: CN110184885B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 張鵬;張麗麗;鄔冰;徐斌;呂培芹;陳莎莎;黃建平
• 申請（專利權）人: 蘇交科集團股份有限公司
• 主分類號: E01C23/01
• 分類號: E01C23/01;G06N3/08
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 鄒偉紅

本發明屬于道路養護檢測技術領域，特別是一種基于智能手機測試路面平整度的方法。智能手機內置設備包括三軸加速度傳感器、陀螺儀、磁感應器、方位傳感器、GPS感知設備，數據采集設備，具體方法如下：步驟(1)加速度數據采集；步驟(2)加速度數據校準；步驟(3)加速度數據平滑去噪；步驟(4)時空坐標轉換算法；步驟(5)建立BP神經網絡計算模型；BP神經網絡模型選用三層神經網絡，樣本數據輸入向量為加速度和車速，輸出向量為國際平整度指數IRI。本申請利用BP神經網絡方法建立不同檢測速度情況下加速度數值與IRI的回歸預測模型，并根據不同適用情況對模型進行優化。模型預測精度較高，穩定性較好，能夠準確的反映加速度數值與IRI的關系。

技術領域

本發明屬于道路養護檢測技術領域，特別是一種基于智能手機測試路面平整度的方法。

背景技術

隨著道路運營時間的增加，瀝青路面的使用性能日益衰減，從而嚴重影響車輛的行駛速度、行駛安全性及行駛舒適性。為了保證路面的行駛性能，道路管理者有必要及時、準確的掌握道路狀況。

目前，常規的道路檢測主要是采用3m直尺、車載式顛簸累積儀、連續式平整度儀車載式顛簸累積儀、激光斷面儀、多功能道路檢測車等方法進行，且多采用日常巡檢與定期檢測相結合的方法，測試結果的精確度、耗費成本、獲取時效性等方面往往不能兼顧。

車輛乘駕者是道路狀況信息的第一時間獲得者，也是道路狀況最重要的受體。因此，數量龐大的車輛駕乘者可以作為獲取道路狀況大數據的重要“工具”。

目前，智能手機已逐漸成為駕駛人員廣泛使用的必備品。智能手機已經不僅僅具備簡單的通訊功能，而是一種同時具有很強的外界感知能力和數學計算能力的智能終端。智能手機中一般都配備有三軸加速度傳感器、陀螺儀及重力傳感器，三軸加速度傳感器、陀螺儀及重力傳感器可以有效反饋車輛行駛過程中的運動狀態。手機的便攜性特征決定了其與車輛運動狀態的協調一致性，也為其記錄車輛運動狀態提供了前提條件。

現有技術中，也有采用手機等移動終端采集數據，從而得到平整度的方法，例如專利文獻CN2014103798494，CN2015107475275以及CN2016111735138，但是上述專利其中一些需要采用其他輔助設備，且其數據采集和處理手段復雜、處理得到的效果準確度不高。

發明內容

本發明所解決的技術問題在于提供一種基于智能手機測試路面平整度的方法，基于BP神經網絡方法，建立加速度信號與路面平整度的關系模型，克服現有技術中過程繁瑣、測試精度不高的問題。

實現本發明目的的技術解決方案為：

一種基于智能手機測試路面平整度的方法，所述智能手機內置設備包括三軸加速度傳感器、陀螺儀、磁感應器、方位傳感器、GPS感知設備，數據采集設備，具體方法如下：

步驟(1)加速度數據采集：利用數據采集設備記錄車輛運動行為的加速度數據，所述加速度數據為數字離散采樣信號，數值分X、Y、Z三個軸；

步驟(2)加速度數據校準：利用三軸加速度數據與磁感應數據計算旋轉矩陣R，旋轉矩陣R將所述三軸加速度數據從智能手機標準坐標系轉換到世界坐標系中；

步驟(3)加速度數據平滑去噪；

步驟(4)時空坐標轉換算法：將位移量從空間域轉化到時間域；

步驟(5)建立BP神經網絡計算模型；BP神經網絡模型選用三層神經網絡，輸入層節點數的維數確定為2，輸出層節點數的維數確定為1，樣本數據輸入向量為加速度和車速，輸出向量為國際平整度指數IRI。

進一步的，所述步驟(2)中智能手機標準坐標系為：Y軸與智能手機當前位置的地面相切，并指向正北方向；Z軸方向指向天空并垂直于地面；X軸垂直于Y-Z平面且指向正東方向。

進一步的，所述步驟(2)中的校準公式為