无人机在路桥病害检测中的设计与实现

无人机在路桥病害检测中的设计与实现

韩效枝

广东承信公路工程检验有限公司510000

摘要：路桥病害的实时检测对于路桥的安全具有重要意义,也是公路巡检和维护工作的主要依据之一。路桥病害的数量和严重程度直接反映了路桥健康状况,同时,路桥病害的改变预示着路桥表层或者深层的病变,进而影响路桥的使用寿命和安全系数。线状病害、网状病害和坑洞作为路桥早期病害,是路桥表面的常见病害,其相关参数(如线状裂缝的形状、面积和位置等)是评估路桥健康状况的重要参数。传统路桥检测是采用路桥检测车加巡检员目视相结合的方法,具有检测效率低下、费时费力的缺点,而无人机作为新型的检测平台,具有采集影像角度灵活、成本低、效率高的特点。本文围绕无人机的软硬件系统的运行展开论述，包括自动避障系统、路桥巡检系统以及病害识别系统等，对我国自主知识产权的无人机技术展开论述，包括变化检测和高精度提取目标信息的功能。人为现代的无人机病害检测已经比传统的路桥病害检测在安全性能、全面高效、经济适用等方面获取了巨大的进步。而且随着信息数据化和智能化技术的进步，对于公路桥梁的养护工作无疑起到了重要的技术支持和保障作用。

关键词：无人机；路桥巡检；病害检测

1引言

设计和开发了一种基于无人机的路桥病害检测系统,分别对无人机软硬件系统进行了相应开发,形成了具有自主知识产权的无人机自动避障系统、病害识别系统和路桥巡检管理系统等,实现了对路桥病害等目标信息的高精度提取和变化检测。与传统路桥病害检测相比,具有经济性、高效性、全面性和安全性等特点,实现了路桥病害检测的智能化、信息数据化和可视化,为公路桥梁养护提供了有力支撑。随着路桥的使用寿命的延长，病害的情况逐渐增多，通过检测、巡检和养护，能够解决部分问题，但是总体来说，检测技术尚不完善，存在作业效率低下、成本高昂、检测技术不高、人员综合素养不全的问题。针对这一现象，采取更先进的技术手段进行更有效的检测是当务之急，例如无人机技术，运用避障系统、高精度导航系统、传感器技术等，对于对面的病害能够进行三维系统的建立，识别病害的类别，精准判断路桥的病害问题，因此在当前的路桥病害检测和养护工作中被广泛应用，弥补了传统病害检测的诸多不足。

2无人机路桥病害检测系统概述

进行路病害检测设涉及到很多方面,其路桥检测内容同样也是比较多,而且对于一些小的工序的检测也是非常重要的,这样使得期路桥检测装备的多样性,而且由于很多检测都是需要大型机器、检测耗时长或者一项检测，需要几个大型检测机器的配合，采用无人机进行检测，不仅节约了费用，也提高了工作效率。无人机的种类较多，例如旋翼无人机系统，包含了软硬件构成。硬件由高清相继、激光雷达、测量模块等组成。获取目标图像信息的任务由无人机上悬挂的高清相机完成。对障碍物的识别和自动巡检躲避障碍物由激光雷达和飞行控制系统实现。通过三维重建软件影像处理软件，无人家能够完成对获取影像的滤波、增强、融合、拼接和影像纠正，度病害进行准确的判别。然后运用激光雷达系统中的三维点云数据，建立道路桥梁的三维模型。在立体的模型中，可以清晰地看到异常的情况，根据时间进行可以区域的标记，然后控制无人机进行再一次的巡查。操控一般是由操作人员进行手动的控制。将信息传递会路桥巡检管理系统，巡检的过程采用精细化的管理模式，进行健康状况信息汇总统计、智能路桥信息决策、三维模型展示等。

3无人机进行路桥病害检测方法

(1)首先，运用多部件模型和病害检测的步骤进行无人机影像数据的生成，多部件形变模型采用覆盖整目标的根滤波器和高分辨率的部件滤波器组成，总体描述被测绘对象的特征。例如进行裂缝的测绘，可以根据弯曲的程度和走向，进行多个方向的子模型的构建，结合不同子模型进行空间关系的描述，。为了提高模型的泛化能力，采用改进的多尺度HOG特征金字塔计算出局部图像的一阶微笑分图像梯度，将像素特征聚合以获得特征映射、特征向量等因子，采用归一化的方法进行从上到下的分辨率的提升，金字塔上层可以获取大范围的梯度直方图和特征。底层捕捉到主要的精细尺度特征和局部特征。无人机的相机利用增稳云台进行固定和支撑，保持稳定的拍摄，仰俯角均由增稳云台进行控制，多旋翼无人机一般还会增加安装光线传感器，对于检测到的光线强度进行启动调整，必要的时候对于视频、图像的拍摄采用补光光源进行补光。相机的高质量编码图像，被设置为4：2:2,传送到超视距视频传输系统，最终被传输到地面站。

(2)对于病害区域进行预测和扫描，线检测不同的病害模型，多部件细形变模型对于复杂环境具有普适性，在病害区域上检出率显著，对于非路桥的排除效果很好，但也肯可能存在误检和漏检，总体说来，多部件形变模型在坑洞病害的模型测绘上效果最好。对于网状裂缝的测绘效果较差。

（3）当无人机发现障碍的正面的轮廓，激光雷达就会立即进行有效距离的测算，运算原理是通过扩展卡尔曼滤波进行数据的筛选，为了提高准确率，无人机的激光雷达能够降低数据量，将极坐标数据转换到世界坐标数据。激光雷达的数据为了减少运算量，采用的是圆锥碰撞的避障技术。在飞行的构成中，无人机的视觉中，每个障碍物的相对速度向量被定位在碰撞圆锥内，形成二维圆锥。在这个圆锥中，无人机可能会与障碍物撞机。考虑到这一情况，将每个障碍物设定为最小间隔距，一旦超过障碍物最小间隔距离的中心球面空间，无人机就会设定避障航迹，确定出障碍物碰撞的安全线。碰撞的安全线在绝对值时间内快速机动相应，做出规避机动的无人家采用紧急制动或者专项的方式，防止出现障碍物过多导致的碰撞事故。系统运用PMW控制距离的大小，降低或者提高飞行的速度，确定最有路线，如果前方有多个障碍物，可以设定障碍物的空间位置的关系，判断是否能够穿行。针对路桥检测中的障碍物的检测，需要耗费大量的能量，因此为了降低功耗和负载，采用升降方向的主动避障，此技术是将激光雷达的两书光线发射到反射棱镜中。升降的数据与误差数据连接，估算出距离的平均值。无人机载飞行高度的测量范围内能够通过激光雷达测算出飞行高度。

4系统软件实现

无人机的系统软件实现是结合了数字高程模型，通过高分辨率的遥感影像数据进行地形特征的判别，通过可分析数据系统制定出远景飞行计划，利用远景拍摄的影响建立路桥三维模型，利用近景拍摄病害，作为空间数据基础，结合病害的特征进行分析和识别。其流程为：制定巡检方案-近景拍摄（远景拍摄）-无人机三维映像-路桥三维模型制作-病害信息支持库-三维信息浏览-采取日常维护应急措施。进行巡检的过程较为复杂，无人机在新的环境中必须要完成自动的选件，操作人员可以采用手动操控，这种方式能够覆盖整个相机的目标航迹。通过GPS、IMU等记录无人机周边的环境，建立同步定位构图和电子地图。根据飞行路线进行设定，自动避障，自动返回航线。不需要人工干预。采用SIFT方法进行三维重建，是建立在三维重建的多视立体重建的基础上，从无人机飞行过程中大量获取的影像中提取到相关特征点，经过系统的校正、裁剪以及采样，形成了无人机的影响，其具有旋转不变、光线不变、尺度不变的特征。具有很好的鲁棒性，适合于款极基线的匹配，采用的匹配策略是从粗到系，获取冗余度较高的