陈 俊 周若愚 蒯陈辰 盛稚严 陈 乾

(1河海大学土木与交通学院, 南京 210098)(2东南大学交通学院, 南京 211189)

无人驾驶是智能交通的发展趋势,也是未来交通运输的必然需求[1].无人驾驶时车辆制动、加速、变道等策略,除了受交通状况、车辆因素影响之外,还取决于道路表面状态,尤其是路表构造深度和纹理[2-4].自动、实时、完整地获取路表构造和纹理信息,并及时制定合理的驾驶策略是无人驾驶车辆安全行驶的基本要求.

目前,测试道路表面构造的方法包括2种:接触式和非接触式.其中,接触式测量主要采用铺砂法、摆式仪、旋转式或连续式摩擦系数测试仪等,对路表构造或摩擦系数进行定点测量,这类方法不仅受人为因素影响大,且获取的路表构造信息有限,测试效率较低[5-6],无法满足无人驾驶车辆对路表构造快速、实时获取的要求.非接触式测量主要包括激光测量法、工业CT扫描法、近景摄影测量法等.其中,激光测量法仅适用于干燥沥青路面,且激光测试设备十分昂贵[7];CT扫描技术只能在室内对试件进行扫描,需提前对沥青路面钻孔取芯[8-9],无法满足无人驾驶车辆对路表构造特征的实时获取要求.

近景摄影测量是对物距不大于300 m的目标物进行多角度的环绕拍照,由各图像间数字特征匹配和点云数据重构路表构造,并提取构造特征信息[10],具有测试时间短、效率高等优点[11-14].陈嘉颖等[15]根据近景摄影测量原理采用环形分布的3个相机,结合图像算法,快……