CN112965077A - 一种基于车载激光雷达的道路巡检***与方法 - Google Patents
一种基于车载激光雷达的道路巡检***与方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112965077A CN112965077A CN202110179856.XA CN202110179856A CN112965077A CN 112965077 A CN112965077 A CN 112965077A CN 202110179856 A CN202110179856 A CN 202110179856A CN 112965077 A CN112965077 A CN 112965077A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- data
- road
- detection
- laser radar
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
- G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
- G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
- G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/903—Querying
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/906—Clustering; Classification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于车载激光雷达的道路巡检***与方法,该***包括:车载惯性导航装置,单线激光雷达,高精度GPS定位设备以及车载边缘计算智能盒子;基于所述***提出了一种基于车载激光雷达道路巡检方法,包括以下步骤:设备安装、数据采集、数据处理、数据上传。本发明提出的道路检测***和方法对测量环境要求低,且检测范围广泛,单次测量即可满足多车道、全路幅的道路检测,且检测结果精度较高;并且由于测量方式为车载测量,测量速度快,效率高,适合大范围的道路检测,可以大大缩短检测周期,在同等检测覆盖范围下也有效缩短了检测频次,更节省人力成本。
Description
技术领域
本发明涉及道路智能快速巡检领域,特别是涉及一种基于车载激光雷达的道路巡检***与方法。
背景技术
道路运输以其快捷、方便、门对门直达的优势位于公路、铁路、航空、管道、水运等五大运输方式之首,在国家经济发展中占有极其重要的地位。截止2019年底,我国已经有通车公路总里程超过501万公里,在新建道路的同时,必须对原有道路进行养护与维修作业,以确保行车安全并降低运营成本。但一方面,传统道路检测方法存在诸多弊端,如手推式断面仪法等人工作业方法存在耗时费力、操作麻烦的问题,而激光传感器、线扫描成像等专业设备虽然检测自动化程度较高,但其检测范围一般仅能覆盖一条车道(3.5m左右),单次检测不能全面反映道路状况。另一方面,道路质量管理任务分别由省市公路管理局、路政局、地方养护公司、交通部基本建设质量监督总站等部门共同承担。每一环节的数据交互存在流程复杂、阻隔明显等问题,导致众多检测工作重复进行,浪费了大量的人力物力投入。因此,利用自动化程度高且覆盖面广的专业检测设备实现道路全路幅的周期性检测,并对道路质量检测数据进行统一部署管理是提高道路服务水平,是保证行车安全的必要举措。
发明内容
本发明的目的是提供一种车载便携轻量化智能巡检***与方法,以实现智能化、便捷化的道路快速巡检。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种基于车载激光雷达的道路巡检***,包括:
车载惯性导航装置:用于测量汽车的惯性;
激光雷达:用于对待检测的路面区域进行扫描;
高精度定位设备:用于获得汽车的精准位置;
车载边缘计算智能盒子:用于满足道路检测相关算法运行需求的计算机硬件设备和接收、传输各类数据信号的硬件接口。
优选地,所述车载边缘计算智能盒子和所述车载惯性导航装置放置在车辆内部,通过车内电源进行供电;将所述单线激光雷达固定于车身后方上部;所述高精度定位设备放置于车辆顶部,其上方不被其他遮挡物遮挡。
优选地,所述激光雷达的激光发射器发出的扫描线不被车身遮挡,所述扫描线与道路中轴线保持垂直,扫描线与地面的交线距车尾的距离为2-3米。
一种基于车载激光雷达的道路巡检方法,包括以下步骤:
S1、设备安装:将***所需设备安装于车身各个部位并确保电源供应;在进行测试之前,在地面沿单一方向绕8字型循环行驶至少10次完成所述车载惯性导航装置的初始对准,在检测过程中避免倒车行为;
S2、数据采集:对目标路段进行检测,检测车行驶速度控制在30-45km/h之间;
S3、数据处理:数据采集完成后,利用所述车载边缘计算智能盒子搭载的点云数据处理方法分析激光雷达点云数据,分别获得道路的平整度和路面形变类病害分布;
S4、数据上传:将所采集到的道路检测数据通过在线或离线的方法统一上传至后端数据库,作为大数据分析或可视化展示的数据源。
优选地,所述步骤S3中点云数据处理方法包括:
首先利用卡尔曼滤波法,以GPS定位记录为修正源对惯性导航定位数据进行修正,获得精准的检测车辆行驶轨迹数据;
再匹配惯性导航数据和点云数据的时间序列,对于同一时刻的数据利用惯性导航数据的位置信息定位点云数据的坐标,对于时间未匹配上的点云数据采用插值法处理;
按时间序列依次匹配,直到所有点云数据拼接为一副完整的全局点云数据,进行平整度计算。
优选地,基于点云数据的平整度计算方法为:
获得所述全局点云数据后,基于车辆轨迹数据中的高程信息与已知的设备安装高度得到路面点的高程分布,沿轨迹方向,设置路面高程阈值,筛选出所有地面点;
利用DBSCAN聚类方法筛选出路面区域,以一定间隔将全路段分割为各个统计空间,基于空间内点云高程利用最小二乘法拟合路面纵坡,使所述点云数据减去纵坡高程后获得点云的相对高程;
最后,设置采样距离,沿道路方向进行采样,将采样点的相对高程代入平整度计算解析式中获得路面的平整度。
优选地,所述基于点云数据的路面形变类病害计算方法为:
首先获得路面区域,将全路段分割为若干个统计空间,通过对道路边界点采样,利用最小二乘法拟合道路边界方程,作为搜索过程的起、终点;
沿着任一边界线方向构造搜索框W,对搜索框W内的所有点的z坐标进行统计,得到众值记为zm,所述众值zm用来表征非病害点z坐标的平均值;
设定形变类病害判定高差阈值H,对于所述搜索框W内的每个点,计算其z坐标与zm的高差,如果该高差大于阈值H,则认为该点属于形变类病害;当搜索框W内的所有点检测完成后,将搜索框W沿着与边界垂直的方向移动,并重复所述检测的过程直至搜索框抵达另一侧的边界,则统计空间内的形变类病害检测完毕,获得所有形变类病害的点云数据。
优选地,所述步骤S4中数据上传的后台处理环境的组成包括:数据接收模块,WebService模块,JavaScript网页模块,数据计算模块,数据库模块,规范标准模块,报表生成模块组成;
其中,所述数据接收模块采用FTPserver,将采集设备发送的数据接收到指定文件夹;所述WebService模块利用地图API实现坐标系的转化;所述数据计算模块用于处理原始数据并生成检测结果数据;所述数据库模块采用Oracle数据库作为后台数据存储;所述报表生成模块用于对***做总结性的结果输出,包含检测路段信息,工程名称,检测结果;所述网页模块作为前台显示部分,调用所述API,将采集车辆行驶轨迹、平整度、病害指标计算结果显示于前台上。
本发明的有益效果为:
(1)本发明提供的道路检测***和方法对测量环境要求低,且检测范围广泛,单次测量即可满足多车道、全路幅的道路检测,且检测结果精度较高。并且由于测量方式为车载测量,测量速度快,效率高,适合大范围的道路检测,可以大大缩短检测周期,在同等检测覆盖范围下也有效缩短了检测频次,更节省人力成本;
(2)基于车载激光雷达的道路巡检***,采用了多种无线传感器网络技术,使得数据的采集传输更为可靠,利用GPS设备可以采集配套的地理信息,并可以与电子地图结合,对城市内路网进行较快速的数据采集和结果分析。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于车载激光雷达的道路巡检方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
一种基于车载激光雷达的道路巡检***,包括:
车载惯性导航装置:用于测量汽车的惯性;
单线激光雷达:用于对待检测的路面区域进行扫描;
高精度GPS定位设备:用于得到汽车的精准位置;
车载边缘计算智能盒子,主要包括满足道路检测相关算法运行需求的CPU、GPU等计算机硬件设备以及用以接收和传输各类数据信号的硬件接口。
首先将车载边缘计算智能盒子和惯性导航装置放置于车辆内部,应保障车辆行驶过程中设备不会发生大范围移动且接线不会脱落或折断,放置完成后通过车内电源进行供电;将单线激光雷达固定于车身后方上部,需保障激光雷达扫描线不被车身遮挡,左右扫描距离大致相等,且扫描线与道路中轴线应尽量保持垂直,扫描线与地面的交线距车尾的距离在2-3m为宜;高精度GPS定位设备放置于车辆顶部,需保障其上方不被他物遮挡以免影响定位精度;上述设备安装完毕后,需连接各设备与车载边缘计算智能盒子间的信号传输线,并检验数据流是否通畅及设备是否可正常运转。
基于车载激光雷达的道路巡检方法(如图1所示),包括以下步骤:
S1、数据采集:确保***正常工作后,按照道路检测计划对目标路段进行检测工作,检测应尽量安排在夜间等交通量少的时刻,且检测车行驶速度应当尽量控制在30-45km/h之间;在正式测试之前,需通过在宽阔地面沿单一方向绕8字型循环行驶10次以上以完成惯性导航装置的初始对准,并且在之后的正式检测过程中尽量避免倒车行为以防止惯导***错乱。
S2、数据处理:采集完成后,利用车载边缘计算智能盒子搭载的点云处理方法分析激光雷达点云数据,分别获得道路的平整度和路面形变类病害分布;
数据处理中全局点云数据的拼接方法为:首先利用卡尔曼滤波法,以GPS定位记录为修正源对惯性导航定位数据进行修正,获得精准的检测车辆行驶轨迹数据。再匹配惯性导航数据和点云数据的时间序列,对于同一时刻的数据利用惯导数据的位置信息定位点云数据的坐标,对于时间未匹配上的点云数据则采用插值法处理。按时间序列依次匹配,直到所有点云数据拼接为一副完整的全局点云数据。
基于点云数据的平整度计算方法为:首先获得全局点云数据,利用车辆轨迹必然位于道路上的特点,基于车辆轨迹数据中的高程信息与已知的设备安装高度得到路面点的高程分布,在沿轨迹方向,以路面高程+0.5m为高程阈值筛选出所有的地面点。再利用路面反射强度与人行道、土地等其他地面区域均明显不同的特点,利用DBSCAN聚类方法筛选出路面区域。以10m为间隔将全路段分割为各个统计空间,基于空间内点云高程利用最小二乘法拟合路面纵坡,使点云数据减去纵坡高程后获得点云的相对高程。最后,以0.25m为采样距离,沿道路方向进行采样,将采样点的相对高程代入平整度计算解析式中获得路面的平整度。
基于点云数据的路面形变类病害计算方法:首先获得路面区域,提取方法与上述平整度计算方法中提取路面区域的方法相同。以10m为间隔将全路段分割为各个统计空间,通过对道路边界点采样,利用最小二乘法拟合道路边界方程,作为搜索过程的起、终点。沿着任一边界线方向构造宽度为d、长度为10m的搜索框W,对搜索框W内的所有点的z坐标进行统计,得到众值记为zm,由于路面病害所占的点云数量远小于正常路面,因此众值可以用来表征非病害点z坐标的平均值。依据《公路技术状况评定标准》设定形变类病害判定高差阈值H,对于搜索框W内的每个点,计算其z坐标与zm的高差,如果该高差大于阈值H,则认为该点属于形变类病害。当搜索框W内的所有点检测器完成后,将搜索框W沿着与边界垂直的方向移动,并重复上述检测的过程直至搜索框抵达另一侧的边界,则统计空间内的形变类病害检测完毕。最终获得所有形变类病害的点云数据。
S3、数据上传:将采集到的道路检测数据通过在线或离线方式统一上传至后端数据库,作为大数据分析或可视化展示的数据源;
数据传输及后台处理环境主要由:数据接收模块,WebService模块,JavaScript网页模块,数据计算模块,数据库模块,规范标准模块,报表生成模块组成。
其中,数据接收模块采用FTPserver,将采集设备发送的数据接收到指定文件夹;WebService模块利用百度地图API实现坐标系的转化;数据计算模块用于处理原始数据并生成检测结果数据;数据库模块采用Oracle数据库作为后台数据存储;报表生成模块用于对***做总结性的结果输出,包含检测路段信息,工程名称,检测结果等;网页模块作为前台显示部分,调用百度网页API,将采集车辆行驶轨迹、平整度、病害指标计算结果显示于前台百度地图上。后台数据处理流程为接受各类采集设备所传输的数据,并实现基于百度地图API显示,利用oracle数据库存储,最后结合历史数据、相关规范给出路段维护意见。
与传统检测相比,本发明提出的道路检测***和方法对测量环境要求低,且检测范围广泛,单次测量即可满足多车道、全路幅的道路检测,且检测结果精度较高。并且由于测量方式为车载测量,测量速度快,效率高,适合大范围的道路检测,可以大大缩短检测周期,在同等检测覆盖范围下也有效缩短了检测频次,更节省人力成本。另外,在基于车载激光雷达的道路巡检***中,采用了多种无线传感器网络技术,使得数据的采集传输更为可靠,利用GPS设备可以采集配套的地理信息,并可以与电子地图结合,对城市内路网进行较快速的数据采集和结果分析。
以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进,均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于车载激光雷达的道路巡检***,其特征在于,包括:
车载惯性导航装置:用于测量汽车的惯性;
激光雷达:用于对待检测的路面区域进行扫描;
高精度定位设备:用于获得汽车的精准位置;
车载边缘计算智能盒子:用于满足道路检测相关算法运行需求的计算机硬件设备和接收、传输各类数据信号的硬件接口。
2.根据权利要求1所述的基于车载激光雷达的道路巡检***,其特征在于,所述车载边缘计算智能盒子和所述车载惯性导航装置放置在车辆内部,通过车内电源进行供电;将所述单线激光雷达固定于车身后方上部;所述高精度定位设备放置于车辆顶部,其上方不被其他遮挡物遮挡。
3.根据权利要求1或2所述的基于车载激光雷达的道路巡检***,其特征在于,所述激光雷达的激光发射器发出的扫描线不被车身遮挡,所述扫描线与道路中轴线保持垂直,扫描线与地面的交线距车尾的距离为2-3米。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于车载激光雷达的道路巡检方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、设备安装:将***所需设备安装于车身各个部位并确保电源供应;在进行测试之前,在地面沿单一方向绕8字型循环行驶至少10次完成所述车载惯性导航装置的初始对准,在检测过程中避免倒车行为;
S2、数据采集:对目标路段进行检测,检测车行驶速度控制在30-45km/h之间;
S3、数据处理:数据采集完成后,利用所述车载边缘计算智能盒子搭载的点云数据处理方法分析激光雷达点云数据,分别获得道路的平整度和路面形变类病害分布;
S4、数据上传:将所采集到的道路检测数据通过在线或离线的方法统一上传至后端数据库,作为大数据分析或可视化展示的数据源。
5.根据权利要求4所述的基于车载激光雷达的道路巡检方法,其特征在于,所述步骤S3中点云数据处理方法包括:
首先利用卡尔曼滤波法,以GPS定位记录为修正源对惯性导航定位数据进行修正,获得精准的检测车辆行驶轨迹数据;
再匹配惯性导航数据和点云数据的时间序列,对于同一时刻的数据利用惯性导航数据的位置信息定位点云数据的坐标,对于时间未匹配上的点云数据采用插值法处理;
按时间序列依次匹配,直到所有点云数据拼接为一副完整的全局点云数据,进行平整度计算。
6.根据权利要求5所述的基于车载激光雷达的道路巡检方法,其特征在于,基于点云数据的平整度计算方法为:
获得所述全局点云数据后,基于车辆轨迹数据中的高程信息与已知的设备安装高度得到路面点的高程分布,沿轨迹方向,设置路面高程阈值,筛选出所有地面点;
利用DBSCAN聚类方法筛选出路面区域,以一定间隔将全路段分割为各个统计空间,基于空间内点云高程利用最小二乘法拟合路面纵坡,使所述点云数据减去纵坡高程后获得点云的相对高程;
最后,设置采样距离,沿道路方向进行采样,将采样点的相对高程代入平整度计算解析式中获得路面的平整度。
7.根据权利要求4所述的基于车载激光雷达的道路巡检方法,其特征在于,所述基于点云数据的路面形变类病害计算方法为:
首先获得路面区域,将全路段分割为若干个统计空间,通过对道路边界点采样,利用最小二乘法拟合道路边界方程,作为搜索过程的起、终点;
沿着任一边界线方向构造搜索框W,对搜索框W内的所有点的z坐标进行统计,得到众值记为zm,所述众值zm用来表征非病害点z坐标的平均值;
设定形变类病害判定高差阈值H,对于所述搜索框W内的每个点,计算其z坐标与zm的高差,如果该高差大于阈值H,则认为该点属于形变类病害;当搜索框W内的所有点检测完成后,将搜索框W沿着与边界垂直的方向移动,并重复所述检测的过程直至搜索框抵达另一侧的边界,则统计空间内的形变类病害检测完毕,获得所有形变类病害的点云数据。
8.根据权利要求4所述的基于车载激光雷达的道路巡检方法,其特征在于,所述步骤S4中数据上传的后台处理环境的组成包括:数据接收模块,WebService模块,JavaScript网页模块,数据计算模块,数据库模块,规范标准模块,报表生成模块组成;
其中,所述数据接收模块采用FTPserver,将采集设备发送的数据接收到指定文件夹;所述WebService模块利用地图API实现坐标系的转化;所述数据计算模块用于处理原始数据并生成检测结果数据;所述数据库模块采用Oracle数据库作为后台数据存储;所述报表生成模块用于对***做总结性的结果输出,包含检测路段信息,工程名称,检测结果;所述网页模块作为前台显示部分,调用所述API,将采集车辆行驶轨迹、平整度、病害指标计算结果显示于前台上。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110179856.XA CN112965077B (zh) | 2021-02-09 | 2021-02-09 | 一种基于车载激光雷达的道路巡检***与方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110179856.XA CN112965077B (zh) | 2021-02-09 | 2021-02-09 | 一种基于车载激光雷达的道路巡检***与方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112965077A true CN112965077A (zh) | 2021-06-15 |
CN112965077B CN112965077B (zh) | 2022-02-11 |
Family
ID=76284614
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110179856.XA Active CN112965077B (zh) | 2021-02-09 | 2021-02-09 | 一种基于车载激光雷达的道路巡检***与方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112965077B (zh) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113445567A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-28 | 广西柳工机械股份有限公司 | 自主作业装载机行走速度控制***及控制方法 |
CN114155258A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-03-08 | 苏州思卡信息***有限公司 | 一种公路施工围封区域的检测方法 |
CN114481771A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-05-13 | 临沂市公路事业发展中心兰陵县中心 | 一种公路施工勘测用路面平整度视频测量***及测量方法 |
CN114877838A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-08-09 | 东南大学 | 一种基于车载激光扫描***的道路几何特征检测方法 |
CN117041512A (zh) * | 2023-10-09 | 2023-11-10 | 武汉工程大学 | 道路表面三维信息检测数据实时传输与可视化通信*** |
CN117098255A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-21 | 南京波达电子科技有限公司 | 一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法 |
CN117825408A (zh) * | 2024-03-05 | 2024-04-05 | 北京中科蓝图科技有限公司 | 道路的一体化检测方法、装置及设备 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103605135A (zh) * | 2013-11-26 | 2014-02-26 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 一种基于断面剖分的道路特征提取方法 |
CN105404844A (zh) * | 2014-09-12 | 2016-03-16 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种基于多线激光雷达的道路边界检测方法 |
CN107657636A (zh) * | 2017-10-16 | 2018-02-02 | 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 | 一种基于车载激光雷达数据自动提取道路地形图高程点的方法 |
CN108267747A (zh) * | 2017-01-03 | 2018-07-10 | 中交宇科(北京)空间信息技术有限公司 | 基于激光点云的道路特征提取方法和装置 |
CN110458854A (zh) * | 2018-05-02 | 2019-11-15 | 北京图森未来科技有限公司 | 一种道路边缘检测方法和装置 |
US20200133301A1 (en) * | 2018-10-31 | 2020-04-30 | Wipro Limited | Method and System for Determining an Accurate Position of An Autonomous Vehicle |
CN211734978U (zh) * | 2019-12-02 | 2020-10-23 | 浙江交通职业技术学院 | 一种无人快速综合道路检测车*** |
CN112214019A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-01-12 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种无人巡检设备无盲区智能反馈控制***、方法、终端 |
-
2021
- 2021-02-09 CN CN202110179856.XA patent/CN112965077B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103605135A (zh) * | 2013-11-26 | 2014-02-26 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 一种基于断面剖分的道路特征提取方法 |
CN105404844A (zh) * | 2014-09-12 | 2016-03-16 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种基于多线激光雷达的道路边界检测方法 |
CN108267747A (zh) * | 2017-01-03 | 2018-07-10 | 中交宇科(北京)空间信息技术有限公司 | 基于激光点云的道路特征提取方法和装置 |
CN107657636A (zh) * | 2017-10-16 | 2018-02-02 | 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 | 一种基于车载激光雷达数据自动提取道路地形图高程点的方法 |
CN110458854A (zh) * | 2018-05-02 | 2019-11-15 | 北京图森未来科技有限公司 | 一种道路边缘检测方法和装置 |
US20200133301A1 (en) * | 2018-10-31 | 2020-04-30 | Wipro Limited | Method and System for Determining an Accurate Position of An Autonomous Vehicle |
CN211734978U (zh) * | 2019-12-02 | 2020-10-23 | 浙江交通职业技术学院 | 一种无人快速综合道路检测车*** |
CN112214019A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-01-12 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种无人巡检设备无盲区智能反馈控制***、方法、终端 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113445567A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-28 | 广西柳工机械股份有限公司 | 自主作业装载机行走速度控制***及控制方法 |
CN114155258A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-03-08 | 苏州思卡信息***有限公司 | 一种公路施工围封区域的检测方法 |
CN114481771A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-05-13 | 临沂市公路事业发展中心兰陵县中心 | 一种公路施工勘测用路面平整度视频测量***及测量方法 |
CN114877838A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-08-09 | 东南大学 | 一种基于车载激光扫描***的道路几何特征检测方法 |
CN114877838B (zh) * | 2022-04-14 | 2024-03-08 | 东南大学 | 一种基于车载激光扫描***的道路几何特征检测方法 |
CN117041512A (zh) * | 2023-10-09 | 2023-11-10 | 武汉工程大学 | 道路表面三维信息检测数据实时传输与可视化通信*** |
CN117098255A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-21 | 南京波达电子科技有限公司 | 一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法 |
CN117098255B (zh) * | 2023-10-19 | 2023-12-15 | 南京波达电子科技有限公司 | 一种基于边缘计算的去中心化雷达自组网方法 |
CN117825408A (zh) * | 2024-03-05 | 2024-04-05 | 北京中科蓝图科技有限公司 | 道路的一体化检测方法、装置及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112965077B (zh) | 2022-02-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112965077B (zh) | 一种基于车载激光雷达的道路巡检***与方法 | |
CN103150907B (zh) | 一种基于高速公路运营安全的移动监控和预警***及方法 | |
CN103778681B (zh) | 一种车载高速公路巡检***及数据获取和处理方法 | |
CN101694084B (zh) | 地面车载移动检测*** | |
Al-Sobky et al. | Traffic density determination and its applications using smartphone | |
CN101571997A (zh) | 多源交通信息融合处理方法及其装置 | |
CN105651267A (zh) | 一种基于三维激光扫描仪和gis的雷达阵地堪选方法 | |
CN112726351B (zh) | 一种车载便携轻量化智能巡检方法与*** | |
CN105206057A (zh) | 基于浮动车居民出行热点区域的检测方法及*** | |
CN112734242B (zh) | 一种车辆运行轨迹数据的可用度分析方法、装置、存储介质及终端 | |
CN107815935A (zh) | 高速铁路轨道几何状态实时监测方法及*** | |
CN109444904B (zh) | 定位测试数据的生成方法、装置、设备及存储介质 | |
CN213517972U (zh) | 用于机场道面的检测分析*** | |
CN112070454A (zh) | 高速公路养护施工区域控制安全管理***的设计方法 | |
CN114858214B (zh) | 一种城市道路性能监测*** | |
CN103810855A (zh) | 面向多用户群的多特征量综合交通检测*** | |
CN112985311A (zh) | 一种车载便携轻量化智能巡检方法与*** | |
CN101131796A (zh) | 一种道路交通参数检测装置及检测方法 | |
JP2023078053A (ja) | 勾配と速度を組み合わせたモードの開発装置及び開発方法 | |
CN108020854B (zh) | 一种场面目标态势显示方法及*** | |
CN114379598B (zh) | 一种铁路综合巡检*** | |
CN108181313B (zh) | 一种适用于接触网运行环境安全状态检测的装置及方法 | |
CN113156456A (zh) | 一种路面、隧道一体化检测方法及检测设备、车辆 | |
CN1873721A (zh) | 一种可用于地面道路网交通状况测定的方法和*** | |
CN111535370A (zh) | 一种深基坑实时监测*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |