[发明专利]一种基于激光三维数据的路面构造深度计算方法

说明书

本发明公开了一种基于激光三维数据的路面构造深度计算方法，主要包含以下内容：1.线激光三维扫描设备通过移动扫描路面，获得路面扫描区域三维数据；2.将深度矩阵分为一定大小的小区域，提取分区最大值与位置，根据这些最大值点采用griddata函数进行插值，得到MTD计算基准矩阵RS；3.根据三维数据采用griddata函数进行插值，得到新的深度矩阵Z’；4.RS与Z’的差值矩阵的平均值即为扫描区域路面的MTD值。本发明提出的构造深度计算方法充分利用完整的路面三维数据，有效避免了外界噪声干扰，计算精确，运算效率高，三维直观显示，为路面抗滑性能智能化评估提供有效数据，实现路面三维智能检测评估。

技术领域

本发明属于道路检测领域与三维数据处理技术领域，具体涉及一种基于激光三维数据的路面构造深度计算方法。

背景技术

截至2019年年末，我国已建成501.25万公里公路，公路密度52.21公里/百平方公里。随着高速公路车流量与车速的增加，交通安全问题凸显，路面状况对道路安全具有重要影响，恶劣天气下路面抗滑不足是事故发生的重要原因之一。经研究，沥青路面表面宏观构造深度(Mean Texture Depth，简称MTD)可以在雨天提供路表排水性能和轮胎滚动摩擦力，从而影响路面的抗滑性能，MTD还影响着车辆行驶舒适性、燃料消耗与噪声污染，同时是评价路面寿命周期内表现与性能的重要指标。《公路沥青路面设计规范》JTG D50-2017规定，高速公路、一级公路以及山岭重丘区二级和三级公路的沥青路面在交工验收时需满足构造深度技术要求，在表面层沥青混合料选择时考虑抗滑性能对公称最大粒径进行限制，在养护维修阶段构造深度可以表征路面性能状况。因此，沥青路面表面宏观构造深度作为路面抗滑性能重要指标之一，对其准确、高效检测在路面整个寿命周期内都具有重要意义。

目前常见的路面构造深度检测方法主要有：

(1)手工铺砂法和电动铺砂法，以体积法为原理计算MTD值，具有操作简便、成本低廉的优点，但耗费大量人力，影响正常通行，样本的选取具有随机性、不连续性，且不适于评估排水路面，不能全面地评估路面抗滑性能。

(2)基于数字图像的计算方法，以SFS(Shape from shading)法为原理，通过表面二维灰度图像恢复出三维几何模型，但路面表面形态复杂，灰度受光照等外界干扰大，实际应用前景较小。

(3)道路多功能智能检测系统，如国外的Hawkeye系统、ARAN系统和国内的武大卓越系统等，这些系统主要采用激光测距仪与加速度计检测断面信息，其采用的点激光存在数据间断问题，且系统成本高。

现有的这些方法均有自身局限，难以平衡检测精度、检测时间、设备成本和抗噪声干扰等多方面因素，基于激光三角法的线结构光三维扫描技术应用于路面检测具有很好的前景，具有高精度、高效率、成本适中、直观显示的优点，其采集的三维数据更能全面精确反映路面深度信息，但是针对激光扫描系统采集的三维数据的MTD快速稳定计算方法有待研究。

发明内容

本发明基于激光三维数据，分区域求最大值并拟合出计算基准面，利用蒙特卡洛求定积分法求取计算基准面与路面之间的体积进而求得MTD值，本发明针对线激光三维扫描设备采集的路面三维数据提出了一种基于激光三维数据的路面构造深度计算方法，稳定高效精确地计算激光三维扫描区域路面MTD值。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于激光三维数据的路面构造深度计算方法，包括以下步骤：

步骤1、通过线激光三维扫描设备获得路面扫描区域的三维数据，所述三维数据构成大小为m*n的深度矩阵Z，Z中的元素值表示深度信息；

步骤2、将Z划分为若干设定大小的分块矩阵，提取每个分块矩阵中元素的最大值及其在Z中的位置；

步骤3、根据步骤2提取得到的最大值及其在Z中的位置，采用griddata函数进行插值，插值的结果构成MTD计算基准矩阵RS；