新型无人机检测技术在桥梁检测工程中的应用

新型无人机检测技术在桥梁检测工程中的应用

李基本

37048119920516**** 山东省青岛市市北区 266011

摘要：随着我国科技水平的发展，我国桥梁检测技术有了很大进步。智能化检测技术的快速发展也在促进无人机技术的快速发展，目前在各个行业无人机检测技术都得到广泛应用，但是随着各个行业融合发展的趋势，也有着限制无人机发展的问题。目前我国桥梁建设中，结合各项桥梁项目的增多，检测效果和检测方式也需不断变化和提升。因此本论述基于此背景，对无人机桥梁检测系统构成进行分析和研究，随后分析传统桥梁检测的方式，最后提出无人机检测技术在桥梁检测工程中的实际应用，希望本论述所提出的相关应用能够为后续同种类型工程建设奠定重要技术基础。

关键词：无人机检测技术；桥梁检测；应用

引言

相关数据显示，我国目前正处于使用阶段的桥梁设施中，有大概一半数量的桥梁已经到了老化阶段。在交通运输需求不断增大的情况下，人们对桥梁的安全检测和维护的重视程度也逐渐提高。为了保证物流运输和各项经济活动的顺利展开，需要在相关标准和要求的指导下，进一步加强对桥梁的检测和维护，保证通行的安全性和高效性。

1无人机桥梁检测系统构成

完整的无人机桥梁检测系统由无人机、数据传输系统、任务荷载系统、地面站系统、分析处理系统等组成。依据飞行结构的不同，当前民用无人机可分为固定翼无人机、旋翼无人机和扑翼无人机三类。其中，旋翼无人机是利用旋翼快速旋转产生气动力的飞行器，其结构简单，能够完成垂直起降、空中悬停等动作，适合在复杂环境下采集结构细节图像。桥梁检测作业采用6、8旋翼无人机结构居多。无人机可挂载各类检测设备，如GPS(全球定位系统)、红外传感器、超声波传感器、高清摄像装置等，与航拍无人机相比，桥梁检测无人机携带的三轴增稳云台、高清摄像机一般置于飞行器上方，航拍用云台一般布置在下方。数据传输系统用于系统控制信号、检测数据的传输。地面站系统则用于实时监控无人机飞行、检测拍摄情况，利于及时纠正飞行轨迹和发现桥梁明显病害。分析处理系统负责对采集数据进行分析、诊断和量化病害程度，对桥梁实施评估。

2传统桥梁检测的方式

桥梁的检测主要是对其外观和结构进行检测评定，结构检测主要依靠专业的检测机构、专业的检测工具进行一系列的物理力学检测。外观检测主要是靠肉眼，进行一些外观的观察，比如梁体的裂缝，混凝土破损、露筋、支座脱空等等。传统的检测方法在遇到一些大跨度、特殊结构以及净高较高的桥梁时，检测效果较差，就算借助望远镜也难以完成，人工攀爬、危险性也较高。只能依靠定期的专业桥梁检测发现问题、解决问题，造成周期长、成本高，不能满足桥梁常态化的日常检测要求。随着公路养护里程和养护等级的不断提高，传统的人工检测方法不能有效的完成检测工作，也无法按照《公路桥涵养护规范》要求的检测项目完成检测工作，存在定性不定量、漏检、缺检等现象，无法及时发现桥梁病害。

3新型无人机检测技术在桥梁工程检测中的应用

3.1异形检测无人机

这种无人机结构比较特殊，主要检测桥梁的外部结构。在异形检测无人机的使用中，主要有以下几点优势：首先将2只固定臂放在无人机的前段，方向向前，随后在固定臂上装置舵机或者滑轮，随后在所搭载的两只固定臂中间安装影像设备，以解决传统无人机难以实施垂直面覆盖拍摄的问题；再次采用八轴的飞行动力系统形式，这样可以在一些强风天气下对无人机飞行方向进行无障碍调整；同时需要注意的是，要将防护网覆盖在旋翼的顶端，这样就可以紧贴桥底进行拍摄。本论述所提出的飞行器形式是大疆A3飞控，并且为其配备了三套GNSS与IMU模块，可以根据软件设备来实现6路导航，飞行精度缩小到1cm以下，并且有着十分强力的抗磁干扰能力，为实时有效拍摄奠定技术基础。

3.2病害收集、情况分析

在复杂环境条件下针对桥梁病害部位进行有效检测，多部件模型功能可以表现出良好的适应性特征，能够将桥梁和周围环境进行明显的区分和辨别，虽然也可能会出现漏检和误检的情况，但是其病害检测的准确率还是比较高的。在实际应用过程中，多部件形变模型在扫描和建立坑洞病害模型上具有非常良好的效果，在裂缝测绘上则稍显不足，桥梁表面浮浆会影响最终的建模效果，此时必须借助人工方式进行识别和处理。

3.3完全准备、距离把控

工作人员使用无人机对桥梁工程进行辅助检测的时候，要控制好机身运动部分和无人机摄像部分。另外，无人机飞行中会收集到相关数据，所以工作人员一定要在无人机起飞前，将无人机放在较为平稳的地面上，随之检测设备系统的细节，确保无误后，才能进行无人机开机和运行操作。当无人机处于稳定时，便可发布起飞指令，无人机飞行阶段内就可以进行全面的、实时的监测了。期间，要使无人机和桥梁保持安全距离，桥墩和塔柱合理距离为5m左右，钢构件和缆索要和地面情况结合起来加以分析，一般情况下，以10m限度最为适宜。

3.4避障能力

复杂桥梁结构形式，特别是钢桁架桥等空间结构，对桥梁检测无人机的避障能力提出了更高的要求。

由于无人机摄像系统采集的影像数据只能被处理为二维信息，通过这类信息高精度推断出障碍物的相对位置误差较大，很难满足无人机巡航需求，因此，只能靠增加无人机的感知维度来解决此类问题。目前无人机主流的避障手段多采用机载超声波测距技术，大量研究采用全方位超声波传感器测量无人机机架结构与周围物体间的距离，进而判断空间的可通过性并进行姿态调整。已有报道显示，这类技术在无人机正常巡航下的最小误差可达4cm。但由于这类技术的测量准确性依赖于被测物体方位，无人机仍存在较大的碰撞风险。同时，这类技术对机架平面内的距离判断较准，而对于平面外距离的估计相对较差。

3.5定位能力

无人机飞行到指定位置的时候，其携带的激光雷达会自动开始运行并展开距离的测量和计算，借助扩展卡尔曼滤波完成各项数据的有效筛选，并且为了保证数据的准确性，激光雷达可以降低数据量，同时进行极坐标数据转换世界坐标数据的操作。无人机在飞行过程中需要对周围障碍物进行躲避，借助圆锥碰撞的原理能够将扫描到的各个障碍物的相对速度向量进行准确定位，并形成二维的圆锥，在保证飞行安全的同时也减少了整体的数据运算量。在圆锥所形成的空间范围内，无人机存在着一定的碰撞概率。在这种情况下，将障碍物设定为最小间隔距，在超过其中心球面空间所设置范围的时候，无人机会自动计算出安全的飞行轨迹，以及与障碍物之间所要保持的安全距离。无人机利用紧急制动和设定程序作出相应的规避动作，避免进入复杂环境而发生碰撞的情况。系统利用PWM信号对无人机的飞行速度和距离进行准确调节，在遇到障碍物的情况下，能够得到其准确的空间位置信息，进而决定前进或者躲避。

无人机在检测桥梁障碍物的时候，会耗费一定量的电量，进而对整体的续航及其他部位的正常工作产生影响。为了尽可能会增加续航时间，保持较为高效的检测效率，其应用升降方向上主动避障的方式，激光雷达的两束光线发射到反射棱镜中，同时将升降数据和误差数据进行计算和对比，进而得到相应距离的平均数值。

结语

综上，随着无人飞行器控制技术、避障系统、GPS导航技术等各相关技术的日趋成熟，目前无人机技术在桥梁表观病害采集方面已具备可行性，而在病害自动识别方面，现有的技术仅能做到判断病害的有无，其对病害的识别精度与实用化程度的要求还相距甚远。基于此，目前无人机应用于桥梁日常巡查及经常性检测工作中时，其功能定位为：以无人机检测系统为主，其他工具为辅，便于一线养护工作人员快速、高效、安全、全面地开展工作；应用于桥梁定期检测及特殊检测工作中时，其功能定位为：提供快速、高效的前期检测服务，快速排查、辨别明显病害，为后续开展针对性的专业检测设备精检工作指明目标，降低检测成本。

参考文献

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