无人机技术在高速公路智能化管理中的应用研究

2022-08-25何廷全苏义坤杨燕炜

黑龙江交通科技 2022年7期

罗凯，何廷全，苏义坤，杨燕炜

(1.广西新发展交通集团有限公司，广西南宁 530000；2.东北林业大学土木工程学院，黑龙江哈尔滨 150040)

高速公路建设项目具有里程长，标段多，参与方众多等特点，传统的管理方式存在效率低、劳动力投入大、作业环境危险等弊端，实现高速公路的智能化管理显得尤为重要。智能化管理是一种基于高度信息化的新型管理模式，支持人与物的全面感知、施工技术的全面智能化、工作的互操作性、协同信息共享、决策的科学分析和风险的智能预控。

目前已经有很多学者将信息化技术应用到工程建设领域，其中，无人机技术的应用最为广泛。无人机的近景摄影，可以应用于三维建模[1]；无人机的三维重建技术，可以用于拆除爆破[2]、应急救援[3]；无人机的倾斜摄影技术可以用来测量、规划方案比选[4]、三维模型的构建[5]；无人机技术与BIM技术相结合，可以应用在智慧工地系统中[6]；无人机的建筑三维可视化，可以用于测量仿真研究[7]；无人机的航测技术，可以应用于大型露天采坑监测等建设项目的监测中[8]。无人机在建设项目管理领域的研究已经取得了丰硕成果，然而，已有研究成果缺乏无人机技术在高速公路智能化管理的具体研究。

基于此，以广西贺州至巴马高速公路为依托，对K258+400～K259+030右侧三级路堑边坡展开深入研究。研究无人机技术在高速公路中的智能化管理，分别从数据采集、数据分和数据应用三个方面，对工程项目的进度、质量、安全进行精细化管理，实现管理新模式。

1 工程概况

广西贺州至巴马高速公路(来宾至都安段)是《广西高速公路网规划修编(2018～2030)》“1环、12横、13纵、25联”布局方案中的“横3线”的一段。路线起于柳州至南宁高速公路穿山枢纽互通，接贺州至巴马高速公路(象州至来宾段)，路线由东向西，经来宾市兴宾区凤凰镇、七洞乡，忻城县思练镇、城关镇，南宁市马山县金钗镇，河池市都安县菁盛乡、龙湾乡，终于都安县澄江乡东谢村G210国道附近，顺接贺州至巴马高速公路(都安至巴马段)，项目主线路全长134.037 km。全线设置凤凰北、七洞、思练、忻城、金钗5处互通式立交，其中思练为枢纽互通，同步建设忻城东绕城连接线12.504 km；设服务区3处，分别为七洞、忻城、都安服务区;设停车区3处，分别为凤凰、思练、马山停车区；设匝道收费站4处、养护工区3处、路段管理分中心1处、通信站6处、隧道管理站4处，路政管理大队1处。

K258+400～K259+030右侧三级路堑边坡，属于广西贺州至巴马高速公路(来宾至都安段)的TJ1-3分部。TJ1-3分部全长17 km，起点桩号为K253+000，终点桩号为K270+000。

2 数据采集与处理

数据的采集与处理是无人机技术对高速公路进行智能化管理的基础。具体步骤为。

(1)根据甲方技术资料和现场踏勘，确定无人机飞行方案；

(2)地面控制点布设及测量，尽量保证地面控制点均匀分布；

(3)执行无人机飞行，获取无人机航拍影像；

(4)使用专业数据处理软件建立工程、航带；

(5)对重叠范围的图像进行数字关联，识别并匹配两个或多个图像的同名图像点；

(6)添加控制点数据，进行区域网平差；

(7)生成三维点云数据和DOM等多种数字化成果；

(8)将设计文件等资料融入上述成果中，再根据需求提取工程进度、安全、质量数据。

2.1 数据采集

无人机技术对高速公路进行数据采集，首先需要布设像控点。像控点的布设原则为：

(1)航线全区统一设置地面控制点；

(2)应尽量使用相邻像对与相邻路径之间的地地面控制点；

(3)在拍摄前，应尽可能在地面控制点设置地面标志，以提高刺点精度，并提高外业控制点的可靠性。

像控点布设之后，使用GPS RTK与测量基准点对点后，测量像控点坐标。最后利用大疆M300 RTK多旋翼无人机按照一定的航摄规则快速采集施工现场数据。

此外，为确保拍摄到的航空摄影数据的质量，无人机在高速公路数据采集时应注意：测量航空摄影区域内的相应位置，选择20～30 m2的正常起飞和降落地点，最好是10 m宽、无明显障碍物的空地。传感器要保证能够长时间稳定工作，由于地面环境复杂，因此在使用时必须做好防护措施。在校准过程中，不能选择强磁场(如金属矿山和钢铁密集区)进行校准；路线规划应考虑到实际情况、持续时间和无人机寿命的速度，以规划一个全覆盖航摄区域的课程。

无人机技术对高速公路进行数据采集，首先需要收集施工现场的相关资料，并且进行现场勘探，确定无人机的航摄方案。

2.2 数据处理

无人机采集数据的处理主要包括初始化处理、像控点刺点、空三加密和数字成果生成。

(1)初始化处理：通过航摄影像数据的特征点提取和匹配，生成稀疏三维点云，并检查相机校正参数、特征点提取和匹配效果及数据完整性。

(2)地面控制点刺点：通过刺点，可以将地面控制点的三维坐标信息添加到处理方案中，作为求解区域网平差方程的输入。

(3)空三加密：通过区域网平差中的一些地面控制点坐标，对相片的内方位元素和外方位元素进行反向解算，然后对物方上的点的三维坐标进行正向解算。

(4)数字成果生成：基于三维点云加密的三维网格纹理重建生成三维模型；用于地形拟合的DSM；用于正投影纠正和影像拼接DOM。

数字地表模型(DSM)：数字高程模型是一组数字，表示地面在高程上起伏的形状。它由地形点和DEM数据组成，可以在计算机上自动生成等高线或曲面；能反映出各种不同类型地物及它们之间相互关系，也可用来建立三维场景并显示其空间分布特征。透视图、断面图、工程土石方计算、表面覆盖面积统计等可用于高程相关地貌形态分析。

数字正射影像图(DOM)：利用航空相片、遥感影像和像元纠正将图像数据裁剪成图像的比例。是以数字图像处理技术为基础，通过对大量像片进行处理而得到的一种新的成图方法。它将传统的地图制图与遥感信息综合在一起，实现了地籍图的数字化表达。信息量大，直观，可判读性和可量测性好。它可以用来直观地识别地表情况，并测量几何信息，如长度和面积。

三维点云和模型：通过测量仪器获得的物体表面点数据的收集称为点云，而三维点云模型，包括三维坐标和颜色信息，是根据摄影测量原理的原理获得的。在此基础上利用这些特征进行目标检测、特征提取和识别。它可以用来提取构筑物尺寸和空间位置信息的信息。

综上分析，无人机技术在高速公路中的数据采集与处理流程。

本研究使用Pix4D等专业数据处理软件，对无人机采集到的倾斜数据，经过倾斜图像校正、倾斜摄影区域网联合平差、倾斜摄影密集匹配、数字表面模型生成、正射影像纠正和三维建模来进行数据处理，最后生成DSM(数字表面模型)、DOM(数字正射影像图)、三维模型等多种成果。

3 数据分析

依据上述数据处理成果，可以看到K258+400～K259+030右侧三级路堑边坡的施工现场与设计图纸的偏差为：坡口线局部有大偏差，可能是由于原地表有茂密植被的影响；无人机坡率测值总共有13个，其中与设计坡率差值大于1∶0.05的有9个；无人机坡高测值总共有13个，其中与设计坡高差值大于0.1 m的有12个；无人机平台宽测值总共有8个，其中与设计平台宽差值大于0.1 m的有0个；一级坡面有裂缝、坡面有危石；三级平台有大量浮石。

将正射影像与设计图纸融合后直观显示，无人机获取的坡口线(黑色线)与设计坡口线(灰色线)位置大部分重叠，但局部存在大偏差，可能是由于原地表有茂密植被的影响。

为了实现无人机的智能化管理，通过数据处理生成的正射影像和三维模型，结合已有的设计图纸，对施工现场进行智能化管理。从K258+500横断面起，沿边坡纵向按100 m间距选定5个横断面，桩号分别为K258+500、K258+600、K258+700、K258+800、K258+900，并提取出4个横断面的三维坐标和几何尺寸，得出各个横断面的“无人机切面”坡率、坡高及平台宽。