Building of road boundary map based on laser radar

A method for road boundary detection and tracking using laser ladar with respect to a vehicle＇ s local coordinates is proposed. It can be applied to different types of road conditions, such as roads with or without curbs, having relatively rough road surface and with obstacles on road surface. In the method, some line segments are extracted after a series of preprocessing on range data. The extracted line segments are combined and further selected. They are then united to match the road models and generate the road boundary points which are tracked by Kalman filter. Then the obtained road boundary points are transformed to build a precise vector map by least squares fitting algorithm. These fitted line segments represent road boundary vectors. The vector map is precise enough to provide ample road information such as the orientation of road, the road width and the passable road region. Finally, extensive experiments conducted in urban and semi-urban environment demonstrate the robustness, effectiveness and viability of the proposed method.

道路地下空洞探地雷达波场和时频特性

根据城市道路地下介质的分布特征和电性参数设计模型,采用时域有限差分法和广义S变换,对道路地下存在的充气空洞、充水空洞、回填不密实、埋藏金属物状态进行探地雷达正演模拟和时频特征提取。结果表明,地下空洞顶界面的反射波同相轴均呈弧形反射形态,但充气空洞的反射波能量强于充水空洞;地下空洞发育区域的中心频率集中在某个低频区间,其余频率成分分布较均匀;埋藏金属物区域出现两簇高幅值能量团,频率分布较分散;回填不密实区域频率未能显示出较明显的规律。最后,通过工程实测验证了数值模拟的可靠性。

基于极限梯度提升和探地雷达时频特征的水泥路面脱空识别

针对探地雷达(GPR)数据解译依赖于人工经验,存在费时费力和主观偏差的问题,提出了基于极限梯度提升(XGBoost)和GPR时频特征的水泥路面脱空识别方法。采用正演模拟、室内试验和现场试验获得了脱空病害数据源,建立含有标签的脱空GPR数据集;通过重采样方法统一GPR数据采样频率,并对预处理后的GPR数据进行时频域特征提取,建立了包含18个时域和12个频域特征的数据集。以时频域特征为输入,是否存在脱空病害为输出,采用XGBoost算法构建脱空识别模型,并与随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)算法进行对比。结果表明,模型的识别准确率排序为XGBoost(98.10%)>ANN(95.10%)>RF(93.17%),XGBoost模型识别精度最高,并能在实际路面上准确定位脱空区域。

无人驾驶车辆感知空间的构建及可感知性判别

无人驾驶车辆的传感器代替人眼感知道路空间的信息,保障一定感知空间的可感知性,是无人驾驶安全运行的重要前提。因此,该文在国内外研究文献调研以及相关软硬件技术分析的基础上,分析了当前无人驾驶车辆感知技术的局限性,包括激光雷达、摄像头和毫米波雷达等传感器的识别范围和特性;利用激光雷达和组合导航系统对道路的现实信息进行采集,进一步利用收集到的点云数据、定位信息、同步定位与建模算法构建无人驾驶车辆的三维感知空间,实现了道路的三维数字模型构建。同时在三维点云地图中进行测距能力、水平视场角和垂直视场角等参数数学表达模型构建,利用空间坐标变换方法,将传感器识别范围内的三维点云数据进行分离,并转换到统一的坐标系下。最后利用Delaunay三角化方法,构建出能够反映感知空间特性的三维模型,从而实现三维感知空间的可感知性的判定方法。为验证该文方法的实用性和准确性,利用实地采集的数据对算法进行了测试。测试结果表明,该文提出的方法具有良好的鲁棒性,能够在复杂的道路环境中稳定工作,可以准确评估无人驾驶车辆的感知能力。这一研究成果不仅为无人驾驶车辆的道路设计和安全评估提供了科学依据,也为无人驾驶技术的进一步发展和应用提供了强有力的技术支持。

基于注意力机制CNN-LSTM的毫米波雷达点云特征数据预测生成

在智能驾驶的环境感知领域,毫米波雷达是一种关键的传感器技术。然而,因数据量有限,其特征数据的采集具有一定的挑战性,这限制了环境感知分类模型的训练效果。针对这一难题,提出了一种融合自注意力机制的卷积长短期记忆网络模型,旨在预测并生成毫米波雷达点云的特征数据,以此来扩展雷达特征数据集。首先采集道路目标的运动状态数据,对数据进行二维快速傅里叶变换、恒虚警率检测,并利用多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术提升方位分辨率;接着执行点云聚类及特征提取;最后采用含注意力机制的卷积长短期记忆网络对特征数据进行进一步处理与预测。在真实采集的3类道路目标数据集上,与其他模型相比,该方法在不同道路目标运动特征的预测R^(2)上提高了1%~7%。

三维探地雷达在道路检测中的研究与应用

近年来,城市建设的发展及地下空间的开发利用在为群众生活带来便利的同时,一定程度上也导致了城市道路病害的发生,道路塌陷事故频发促使需要对城市道路进行一次全面的体检。本文基于三维时域有限差分方法原理的GprMax,对地质雷达在充气型管道、方涵、空洞等的传播特性进行了数值模拟,初步建立了雷达图像的正演特征模型,并以三维探地雷达在天津地区的道路检测工作为例,对雷达数据体的图像特征进行分析,同时介绍了城市道路地下病害体检测中的相关经验和应用,为道路检测提供了技术方法和指导。

襄荆高速沥青路面三维探地雷达典型病害检测

由于长期受交通荷载、地下水沉降及自然环境的影响,高速公路病害问题时常发生,严重影响车辆行驶安全。传统检测养护手段因工期长、交通恢复慢、成本高问题已难以满足目前的检测需求。三维探地雷达作为一种新兴检测方法,具有无损、快速、高效的特点,能够有效地避免传统检测的弊端。本文基于湖北襄荆高速工程实例,依据三维探地雷达波形特征判别病害类别并分析检测结果,对高速公路典型病害雷达图像进行总结归纳,为高速公路养护决策提供参考。

三维探地雷达技术在沉陷成因探测及处治效果评价中的应用

介绍采用三维探地雷达探测沉陷脱空的技术特征、设备和工作原理,详细描述某路段沥青道路存在沉陷脱空的基本情况以及利用三维探地雷达进行无损检测的过程。通过处治前的检测结果,确定脱空程度、位置,并计算沉陷的位置、面积和高程差。通过对比两个具有不同沉陷脱空形成原因的路段,分析沉陷、脱空的形成原因,提出针对性的处治措施。根据处治后的检测结果,对注浆、加铺等病害处治措施的处治效果进行评价。研究结果表明,三维探地雷达系统能够准确地探测沥青路面内部的沉陷脱空病害程度、位置和形成原因。基于探测结果,提出具有针对性的处治措施,并评价处治效果的可行性和有效性。

基于改进的GoogleNet-ResNet算法的路基病害智能分类方法

针对路基病害分类算法存在的复杂病害辨识难度大、多视图雷达图像特征利用不充分等问题,提出一种基于改进的GoogleNet-ResNet算法的路基病害智能分类方法;首先,引入坐标注意力和改进的Inception模块对GoogleNet网络结构进行优化;然后,利用改进的GoogleNet学习c-scan数据特征剔除非目标病害,实现病害目标的粗分类;最后,将分类成病害的b-scan数据输入基于迁移学习的ResNet50,实现病害的细分类;实验表明,改进的GoogleNet进行病害粗分类的准确率可达到98.2%,检测速度可达90.9 fps;基于迁移学习的ResNet50进行病害细分类的准确率可达90.5%,检测速度可达52.6 fps;该算法的准确率比单独的改进的GoogleNet网络高10.1%,比单独的ResNet50网络高7.4%,有效地提高了道路路基病害的识别精度与效率。

探地雷达数值模拟与道路裂缝图像检测的深度学习增强方法

针对路面结构内部裂缝的无损检测与智能识别需求,提出一种基于改进的YOLOv8和AutoAugment增强的探地雷达检测与图像自动识别方法.结合Gprmax数值模拟、室内模型试验及现场探地雷达测试,分析得出内部裂缝在探地雷达图像上呈现出明显的"双曲线"特征,且裂缝宽度与双曲线的幅度成正比.利用MALA探地雷达GX-750检测获取路面结构内部裂缝病害图像,经多重滤波处理后采用640×640的像素框进行截取.针对裂缝特征在探地雷达图像中尺度较小的问题,通过对最新的YOLOv8模型增加一层像素为160×160的输出层得到改进的YOLOv8模型.同时,引入SKNet注意力机制进一步增加感受野,并采用power IoU损失函数以降低模型训练的损失.针对原始图像数据集,采用AutoAugment无监督自动增强方法,通过近端策略优化的强化学习算法寻找最佳增强策略及其概率和强度,实现了探地雷达数据集的有效扩充.在扩充的数据集上进行训练与测试,结果表明改进的YOLOv8模型取得了90.7%的平均检测精度和90.1%的F1分数,相比原始YOLOv8模型分别提升了6.3%和5.9%,也大幅度超越了主流的目标检测模型.在进行图像增强后,模型的平均检测精度和F1分数分别提升了4.1%和4.6%,对各类尺度的裂缝图像检测也体现出良好的鲁棒性.在养护路段应用探地雷达图像智能识别方法的检测结果与取芯验证结果相吻合,表明提出的改进模型在实际工程应用中是可靠的.

地质雷达法在城市道路塌陷病害探测中的应用

从地质雷达原理出发,分析地下病害体的地球物理特征及其反映在地质雷达信号中的波组特征,同时总结城市道路常见电磁干扰物及其在地质雷达信号中的特征。结果显示:地质雷达解译中,正确识别有用信号、排除干扰信号,对提高地质雷达解译的准确性至关重要;结合工程实践,地质雷达法可在城市道路塌陷病害探测中取得较好效果。

石墨烯/SBS复合改性沥青混合料性能研究

为研究石墨烯含量对苯乙烯⁃丁二烯⁃苯乙烯嵌段共聚物(SBS)改性沥青混合料性能的影响,以SBS改性沥青为原材料,分别将质量为沥青质量0.1%、0.2%、0.3%的石墨烯加入其中以制备复合改性沥青,并对其性能进行评价。而后对不同石墨烯含量的复合改性沥青混合料的高温稳定性、低温抗裂性、水稳定性能进行评价。并根据雷达图来确定石墨烯的最佳含量。最后,采荧光显微镜及扫描电子显微镜分析石墨烯对SBS改性沥青的作用机理。结果表明,由于石墨烯的引入,沥青结合料的针入度明显下降、软化点显著提升,延度明显下降。就路用性能而言,石墨烯的加入显著提升了SBS改性沥青混合料的抗车辙能力,低温抗裂性及水稳定性则略有降低。雷达图表明0.2%含量的石墨烯的综合性能最好,即石墨烯的最佳含量为0.2%。在石墨烯与SBS改性沥青混合过程中,石墨烯的层状结构和较大的比表面积使其易于与沥青分子混合;同时,石墨烯在与SBS改性沥青混合的过程中可以被苯乙烯⁃丁二烯⁃苯乙烯插入,从而产生稳定的物理交联,提升SBS改性沥青混合料的性能。

道路检查井周边病害地质雷达图像特征分析

为了研究道路检查井周边产生的病害对地质雷达图像的影响,利用GprMax2D软件对检查井周边充气和含水不密实情况进行了正演模拟,并结合湘潭市二期雨污系统改造工程实例,通过正演模拟图像和实测地质雷达图像的对比,确认道路检查井的存在对地质雷达识别检查井周边的病害会产生干扰,可为利用地质雷达探测此类病害的技术参数选用、图像解译提供参考。

基于GprMax的道路空洞探地雷达正演模拟

三维探地雷达作为一种新兴检测技术,具有快速、高效、无损检测等特点,广泛应用于道路病害体检测中。为快速掌握道路内部空洞在探地雷达下的电磁响应特征,给准确查明道路的空洞检测提供技术指导,本文使用基于时域有限差分方法原理的GprMax软件,针对不同形状、不同大小及不同填充物的空洞进行正演模拟。通过正演模拟结果,得到不同类型的雷达数据体,并分析不同类型空洞病害的雷达波场响应特征。

无损检测技术在公路工程检测中的应用分析

随着交通事业的不断发展,智能化、无损化以及快速化是未来公路工程检测技术发展的主要方向。本文阐述了无损检测技术的特点与类型,并结合具体工程实例,论述了无损检测技术在公路工程中的应用价值。研究表明,无损检测技术有效提升了公路工程检测的效率与质量,为道路工程的发展提供了新的方向。

基于地质雷达探测和熵权二维云模型的城市道路塌陷风险评价方法

科学合理地进行道路塌陷风险评价对保障城市道路安全具有重要的现实意义。针对城市道路塌陷风险评价中存在的风险指标、评价等级等主观性、模糊性和随机性较强的问题,在道路地质雷达探测的基础上,综合考虑环境、塌陷属性、邻近设施3个方面,构建了道路塌陷风险评价指标体系。基于熵权法赋权,从风险和概率2个维度出发,提出了一种基于地质雷达探测和熵权二维云模型的城市道路塌陷风险评价方法。评估结果以云图形式输出,能直观地判定道路塌陷风险等级。将该方法应用于昆山市跃进路的道路塌陷风险评价实例,并与传统层次分析法进行了对比分析,验证了该方法的合理性和可行性,为城市道路塌陷风险评价提供了依据和参考。

基于PS-InSAR的道路穿越区长城形变分析

随着交通网络不断扩展,现代道路穿越古老的长城,这种变化引发了长城的形变效应,成为引起广泛关注的议题。为了更深入地了解道路穿越长城对其形变的影响,研究采用了永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术,对长城周边区域进行了详细的形变分析。研究发现,道路穿越长城的行为明显影响了长城的形变情况,尤其是在特定区域出现了明显的地面沉降现象。这种形变表现为在道路穿越区域内的长城被拉伸和压缩,导致最大累积沉降量高达75.2 mm。在这些受影响的区域中,长城的沉降速率甚至达到了每年24.6 mm。通过对长城振动变形信息的综合分析和呈现,研究揭示了道路穿越长城对其造成的明显形变效应。这一研究成果不仅对长城的保护和管理具有重要的实际应用价值,还为类似地区的形变研究提供了参考和借鉴。

基于三维探地雷达的襄荆高速路面病害现状分析

作为一种新型无损道路检测技术,三维探地雷达在道路病害检测方面具有更高的准确性和可靠性,对于道路施工质量评估以及养护方案设计等方面具有重要的参考价值。本论文对三维探地雷达及其工作原理进行简要阐述,就襄荆高速病害整体检测项目中所得出的检测路段病害信息,分析总结出各条检测路段的病害数量、种类、分布特点、分布位置等,详细讨论其在道路病害检测中的实际应用。

基于地质雷达技术的西宁市湿陷性黄土道路塌陷检测研究

道路是一座城市最重要的基础设施,道路塌陷地质雷达检测是为了查明道路地下空洞、脱空等病害发育情况,排除道路地下安全隐患,为城市道路的安全运营保驾护航。通过调查分析,西宁市城市道路塌陷的高发路段均为湿陷性黄土地区,采用地质雷达技术对城市道路进行快速检测,可迅速预警道路塌陷危害,并形成可靠处理方案。实践表明,地质雷达技术在湿陷性黄土地区道路塌陷检测是快速预警城市道路塌陷隐患的有效方法。

市政道路地下病害检测探析

鉴于市政道路塌陷病害频发,而地下病害又具有隐蔽性,为及时发现隐患,消除病害,降低风险,采用现代化技术对市政道路进行无损“CT”检测,论述了市政道路地下病害检测的概念和采用雷达检测技术的优势,及市政道路病害检测实践中重点、难点,全覆盖检测方案、检测数据成像分析、疑似病害现场验证、病害成因分析及处理建议,建立市政道路巡查检测的长效机制,全面减少市政道路的安全隐患,避免市政道路大面积的反复开挖,确保市政道路顺畅通行,保障居民出行安全。