[發(fā)明專利]一種基于雙側(cè)窄角域攝影的瀝青路表構(gòu)造信息評價方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010614159.8
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111815596B
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳俊;周若愚;陳乾;盛稚嚴
• 申請（專利權(quán)）人: 河海大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T17/05;G06T17/20;G06T7/80;G06V10/46;G06V10/74;G06K9/62;H04N5/225;H04N7/18
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 羅運紅

本發(fā)明公開了一種基于雙側(cè)窄角域攝影的瀝青路表構(gòu)造信息評價方法，通過兩車雙側(cè)窄角域攝影從前后側(cè)分別獲取路表同一區(qū)域的圖像；處理所攝圖像并進行路表三維重構(gòu)；建立平均構(gòu)造深度、構(gòu)造標準差、單位面積上峰數(shù)、峰高標準差評價路表構(gòu)造信息的指標。本發(fā)明突破了近景攝影測量技術(shù)需要多角度環(huán)繞拍攝的局限，能夠為無人駕駛車輛提供路表構(gòu)造的完整信息；所建立的構(gòu)造評價指標能從構(gòu)造分布特征、胎/路接觸應力集中度的角度為無人駕駛車輛提供完整的路表構(gòu)造信息，幫助無人駕駛車輛制定實時駕駛策略；本發(fā)明能從提高接觸應力均勻性、減緩波峰磨耗的角度，直接應用于混合料設(shè)計時的級配優(yōu)化，具有更強的實用價值。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于道路工程領(lǐng)域，具體涉及一種基于雙側(cè)窄角域攝影的瀝青路表構(gòu)造信息評價方法。

背景技術(shù)

無人駕駛是智能交通發(fā)展的必然趨勢，也是未來交通運輸?shù)谋厝恍枨蟆o人駕駛時車輛制動、加速、變道等策略，除了受車重、輪胎狀態(tài)等車輛因素影響之外，還取決于道路表面狀態(tài)，尤其是路表構(gòu)造深度和紋理。無人駕駛時車輛能自動、實時、完整地獲取路表構(gòu)造和紋理信息，并及時制定合理的駕駛策略是車輛安全行駛的基本要求。

目前，測試道路表面構(gòu)造的方法包括接觸式和非接觸式兩類。其中，接觸式測量主要采用鋪砂法、擺式儀、旋轉(zhuǎn)式或連續(xù)式摩擦系數(shù)測試儀等，對路表構(gòu)造或摩擦系數(shù)進行定點測量。這類方法不僅受人為因素影響大，且獲取的路表構(gòu)造信息有限，測試效率較低，無法滿足無人駕駛車輛對路表構(gòu)造快速、實時獲取的要求。非接觸式測量主要包括激光測量法、工業(yè)CT掃描法、近景攝影測量法等。其中，激光測量法僅適用于干燥瀝青路面，且激光測試設(shè)備十分昂貴；CT掃描技術(shù)只能在室內(nèi)對試件進行掃描，且需提前對瀝青路面鉆孔取芯，無法滿足無人駕駛車輛對路表構(gòu)造特征的實時獲取要求。

近景攝影測量是對物距不大于300m的目標物進行多角度的環(huán)繞拍照，借助數(shù)字特征匹配技術(shù)快速獲取路表三維點云、重建路表構(gòu)造，并從中提取路表構(gòu)造信息，它具有測試時間短、效率高等優(yōu)點。陳嘉穎、黃曉明等曾在室內(nèi)采用環(huán)形分布的三個相機，結(jié)合圖像算法，快速重構(gòu)了瀝青混合料表面三維構(gòu)造，但無人駕駛車輛僅能在窄角度范圍內(nèi)獲取前方或者后方路表的圖像，難以做到對路表的多角度環(huán)繞拍攝。因此，基于前后兩側(cè)窄角域攝影重建路表構(gòu)造，并建立構(gòu)造信息評價指標，對于無人駕駛車輛極為關(guān)鍵。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：針對上述無人駕駛技術(shù)發(fā)展的需求，本發(fā)明的目的在于提供一種基于雙側(cè)窄角域攝影的瀝青路表構(gòu)造信息評價方法。

技術(shù)方案：為實現(xiàn)本發(fā)明的目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于雙側(cè)窄角域攝影的瀝青路表構(gòu)造信息評價方法，包括如下步驟：

1)每輛無人駕駛車輛前后各安裝一個攝像頭，攝像頭拍攝角度和地面水平線的夾角為θ，車輛前后置攝像頭分別對路面前方及后方進行拍攝；

2)前車駛離路面某一觀測點時，安裝在車身的后置攝像頭在不同位置向后拍攝N張照片并上傳到云端，相鄰兩張照片所攝路面區(qū)域需有重疊部分；

3)后車在到達該觀測點時，從云端獲取前車所攝圖像，并在不同位置向前拍攝N張照片，后車照片所攝區(qū)域需和前車照片所攝區(qū)域需有重疊部分；

4)后車的圖像處理系統(tǒng)處理得到的圖像，獲取路表三維點云并重建路表三維構(gòu)造模型；從重建的路表三維構(gòu)造模型獲取路表深度數(shù)據(jù)，并建立路表深度矩陣；

5)計算路表構(gòu)造信息評價指標，包括混合料表面的平均構(gòu)造深度MTD和構(gòu)造深度標準差σ，單位面積上瀝青混合料表面波峰的峰數(shù)N及峰高標準差σ_N；

6)后車依據(jù)重建后的路表三維構(gòu)造模型及評價指標，計算該觀測點所在區(qū)域路面摩擦系數(shù)，將所計算的路表構(gòu)造數(shù)據(jù)上傳至云端。

進一步的，所述步驟4)具體包括：