CN113062182A - 一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测***及方法,包括以下步骤:采集车辆的速度信息、位置信息、竖向加速度信息和倾角信息;利用速度信息、竖向加速度信息和倾角信息分析车辆的振动状态;通过车辆的振动状态,获取车辆经过的路段中,路面的变形类型和变形程度。联合使用多种传感器来测量车辆状态,通过多个传感器获取的不同数据经融合后分析车辆通过路面时的振动状态,利用振动状态直观反映路面的变形类型和变形程度。
Description
技术领域
本发明涉及路面测量领域,具体为一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测***及方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
路面行驶平顺性是重要的路面性能,道路学者对路面平顺性进行大量研究,其中有代表性的方法包括三米直尺法,连续式平整度仪法,车载式颠簸累积仪,国际平整度指数法等,其中有代表是三米直尺法和国际平整度指数法。三米直尺法是人工测量法,工具简单,但需要耗费大量人力,测试速度极低,误差较高;国际平整度指数法可实现20-80km/h下的动态测试,极大提高了平整度检测的效率和可靠性,但只能表示每10或20m步长内的平整度平均值,无法精确表征路面全线各点的具体情况,且仅适于平稳随机状态的测试无法表征脉冲条件下的平顺性,也无法对各种变形进行自动分类和表征,同时,其余的连续式平整度仪法,车载式颠簸累积仪等操作均较为繁琐,无法精确的表征路面上各点的变形情况。
发明内容
为了解决上述背景技术中存在的技术问题,本发明提供一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测***及方法,联合使用加速度,车身角度,以及GPS信号来测量车辆状态,通过加速度传感器测试道路在路面行驶过程中的振动状态,结合速度分析路面变形程度,通过车身角度信息,协助判断路面的具体变形类型,为道路管理养护部门提供可靠参考,为路面精准养护提供支持。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
本发明的第一个方面提供一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测方法,包括以下步骤:
1、采集车辆的速度信息、位置信息、竖向加速度信息和倾角信息;
2、利用速度信息、竖向加速度信息和角度信息分析车辆的振动状态;
3、通过车辆的振动状态,获取车辆经过的路段中,路面的变形类型和变形程度。
以车辆前进方向为X轴,车辆宽度方向为Y轴,车辆高度方向为Z轴。
步骤3中:当加速度值低于第一设定值,且加速度值的变化量不超过第二设定值时,车辆在平滑路面行驶;反之则路面出现变形。
步骤3中:路面出现变形的情况下,当倾角仪探测到车辆X轴旋转角发生变化时,路面具有的变形类型为单轮凸起障碍或单轮凹陷障碍;而当车辆Y轴的旋转角先增大后恢复时,路面为凸起障碍,Y轴先减小后恢复时为凹陷障碍;通过车辆X轴倾角变化值和车辆两轮宽度计算凸起和凹陷的高度,反映路面的变形程度。
步骤3中:路面出现变形的情况下,当加速度值大于第三设定值,且在车辆X轴无变化,同时车辆Y轴旋转角变化,认为路面出现减速带型式的变形类型,利用加速度值和车速计算得到减速带的高度。
步骤3中:路面出现变形的情况下,当加速度值小于第四设定值,且车辆在三个方向都没有旋转角度,认为路面出现接缝型式的变形类型,利用加速度值和车速反映得到接缝严重程度。
本发明的第二个方面提供基于上述方法的***,包括:集成传感器和处理器;
集成传感器安装在车辆底盘上,集成传感器包括GPS模块、加速度传感器和平面倾角仪;
或,集成传感器包括陀螺仪和GPS模块。
集成传感器采集汽车的行驶位置信息、车速信息、竖向加速度信息和车身角度信息,并传递给处理器进行处理;
处理器执行以下步骤:
1、接收车辆的速度信息、位置信息、竖向加速度信息和倾角信息;
2、利用速度信息、竖向加速度信息和角度信息分析车辆的振动状态;
3、通过车辆的振动状态,获取车辆经过的路段中,路面的变形类型和变形程度。
与现有技术相比,以上一个或多个技术方案存在以下有益效果:
1、联合使用多种传感器来测量车辆状态,通过多个传感器获取的不同数据经融合后分析车辆通过路面时的振动状态,利用振动状态直观反映路面的变形类型和变形程度。
2、传感器中的GPS模块实时记录路面发生变形的精准位置,理论上可以精确到约0.1m检测一次,而非传统检测方法每10/20m检测一次。
3、传感器获取的数据被保存,为道路管理养护部门提供可靠参考,且从而为路面精准养护提供支持。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明一个或多个实施例提供的检测过程流程图;
图2是本发明一个或多个实施例提供的传感器布设位置示意图;
图3(a)是本发明一个或多个实施例提供的方向与轴的旋转角设定示意图;
图3(b)是本发明一个或多个实施例提供的右手法则示意图;
图4是本发明一个或多个实施例提供的平稳随机振动与脉冲振动示意图;
图5(a)是本发明一个或多个实施例提供的单轮碾压凸起障碍物示意图;
图5(b)是本发明一个或多个实施例提供的单轮碾压凹陷障碍物示意图;
图中:1.车辆底盘,2.集成传感器。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
正如背景技术中所描述的,目前的国际平整度指数法只能表示每10或20m步长内的平整度平均值,无法精确表征路线全线各点具体情况,并且仅适于平稳随机状态的测试无法表征脉冲条件下的平顺性,也无法对各种变形进行自动分类和表征,而路面由于存在各种类型的障碍物,目前的方法无法分辨障碍物的类型。
车辆在路面行驶过程中存由于路面的构造变形,以及车辆发动机自身的的影响会发生一定振动,但对于同一辆车来说,在发动机恒定转速状态下,发动机产生的振动影响是固定的,这时车辆的振动状态就由路面构造决定,所以可以通过车辆的振动状态来反映路面结构特点,此种方法要考虑车辆性能对测试方法的影响,车辆性能主要由车辆车速和自身性能(自身性能:汽车自重、悬挂***性能、轮胎性能)决定。车速的影响,可以通过测试来确定,前文已有表述。而车辆自身性能特点,相同的车型是完全一致的,测试过程中可以指定某一特定车型做为搭载平台。如果认为指定车型太受限,可以利用汽车自重、悬挂***类型等参数,经大量试验后给出额外的参数。
车辆在路面行驶存在两类振动状态,仅存在路面结构构造,无明显的凹凸变形,为随机平稳状态,其特点是竖向加速度值峰谷密集且值都很低,倾角无明显变化或角速率很小;而当遇到减速带、检查井、坑槽、高架路接缝时,竖向加速度发生突变,出现显著大的峰谷值;减速带一般车辆会先出现小仰角后出现小俯角;经过检查井和坑槽等凹陷障碍物时,凹陷车轮方向出现俯角;通过对加速度和角度的分析可以判断路面变形的类型以及程度,同时车辆的振动程度受到车速的影响,故需要同时测试并分析车速的影响。
实施例一:
如图1所示,一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测方法,包括以下步骤:
1、采集车辆的速度信息、位置信息、竖向加速度信息和倾角信息;
2、利用速度信息、竖向加速度信息和角度信息分析车辆的振动状态;
3、通过车辆的振动状态,获取车辆经过的路段中,路面的变形类型和变形程度。
具体的过程为:
传感器安装与信号测试;
(1)传感器安装
如图2所示,车辆底盘1的底部安装集成传感器2,集成传感器2包括GPS、加速度传感器和平面倾角仪;
或,集成传感器2包括六/九/十轴陀螺仪和GPS。
集成传感器2测试汽车的行驶位置和速度、竖向加速度、车身倾角。
(2)方向的约定
如图3所示,测试过程中的方向参考车辆行业的习惯,描述车辆运动时以车辆前进方向为X轴,以车宽方向为Y轴,以车高方向为Z轴;描述车辆遇到障碍时旋转角度遵守右手法则。
(3)信号测试方法
通过GPS可以确定汽车运动轨迹,从而确定其移动距离,对位移进行微分计算可以得到速度,如下所示。
其他倾角和加速度信号均可由传感器直接测量得到。
根据测量信号可以分析路面不平顺障碍的类型,测量分析流程如图1所示,最终的实线方框和点画线方框分别表示路面变形类型和变形程度表征指标。
行驶的车辆通过路面时存在主要五种状态:①自由随机振动②经过凸形障碍③经过凹陷障碍④经过减速带⑤经过接缝。
①自由随机振动
自由随机振动一般为车辆在平滑路面行驶时的状态。如图4所示,为平稳随机振动与脉冲振动的对比,测试发生在包含减速带的沥青路面。
如图4所示,其中I处的加速度为车辆碾压减速带产生的脉冲振动,其特点是振动强度高,可达到1.4g,并且持续时间短,同时波峰偶然出现;而II、III段为沥青路面振动,其特点是波峰值较小,一般不超过1.05g,由于地球引力产生1g加速度,故此时竖向加速度不超过0.05g,并且不同时段的波峰值几乎都是一致的。
故当测量得到的加速度值较低,且不同峰值直接差异很小(例如,基于车型“天籁”时,不超过0.05g,其他车型会有微小调整)时,可以判定车辆是在平滑路面行驶(定性),所测得的竖向加速度有发动机自身振动和路面表面微构造产生(为了刹车需要,路面均人为制造具有一定粗糙度的微构造变形,其变形尺寸多为几毫米级别),当车速基本恒定时,发动机引发的振动也是恒定的,测量得到的竖向加速度值由路面微构造决定,所以可以通过加速度值反应此时路面微构造所决定的行驶平顺性(定量)。
也就是说,当加速度值低于第一设定值,且加速度值的变化量不超过第二设定值(例如0.05g)时,车辆在平滑路面行驶;反之则路面出现变形。
单侧车轮脉冲障碍(包括②经过凸形障碍和③经过凹陷障碍)
当障碍物尺寸较小(在Y方向的投影长度小于车宽)时,单侧车轮碾压路面的变形障碍,变形一般在局部内有高度突变。凸形障碍一般是沥青面层拥包变形或前车遗落物品产生;凹陷障碍一般是井盖导致,此类变形一般尺寸较大(X方向上投影大于30cm),可以通过汽车倾角的变化直接测量。
如图5所示,当单侧车轮碾压凸起的障碍物或凹陷的障碍物(图5(a)为汽车右轮碾压凸起障碍物,图5(b)为左轮碾压下沉井盖)。
以图5(a)为例,ab为车底盘平面,bc为过b点画点地面线BC的平行线;AB为过B点画的车底盘平面ab的平行线,右侧车轮与障碍物交点为o点。箭头为倾角传感器可以测量得到∠abc的角度,即为∠ABC的角度,记为α,则Bo长度为车辆两轮宽度,汽车两轮宽度是已知数值记为w,则待求解的障碍物高度为:
h=w×sinα。 (1)
h:障碍物高度;w:车身宽度;α:测试得到X轴倾角变化。
而当左侧车轮碾压下陷井盖时,井盖深度可以通过相同的方法计算得到。
在实际测量中,当经过单轮凸起或单轮凹陷障碍时,加速度传感器探测到加速度值,倾角仪探测到X轴和Y轴旋转角发生变化,首先通过Y轴上的倾角变大和减小可以判断汽车整体为仰角还是俯角,变大表明汽车遇到凸起的障碍,反正表明遇到下沉障碍(定性)。然后通过X变化,根据式(1)计算障碍物高度h(定量)。
也就是说,路面出现变形的情况下,当倾角仪探测到X轴和Y轴旋转角发生变化时,路面具有的变形类型为凸起障碍或凹陷障碍;而当车辆Y轴旋转角先增大后恢复正常时,路面为凸起障碍,Y轴旋转角先减小后恢复正常时时为凹陷障碍;通过车辆X轴旋转角变化值和车辆两轮宽度计算凸起和凹陷的高度,反映路面的变形程度。
双轮脉冲振动障碍(包括④经过减速带和⑤经过接缝)
车辆两侧的车轮同时接触的障碍物,一般为减速带,接缝。
4、减速带(错台)
当车辆产生加速度突变值(一般大于0.2g,如图4中第I部分的信号超过0.4g)且在x轴方向无旋转角度,Y轴方向有旋转角度(定性)。
减速带高度计算,通过平面倾角仪(如图2和公式1)进行直接计算,也可以通过加速度进行回归计算。但减速带一般较窄在X方向不超过30cm,平面倾角仪受实际回传率影响,很难得到可靠的倾角,故减速带通过加速度进行反算。
车辆经过减速带时产生的振动加速度由减速带高度和车速决定,即振动加速度是关于减速带高度和车速的函数,故在已知加速度和车速的情况下反算得到减速带的高度,而加速度可以直接测量得到,同时通过GPS定位可以得到汽车位移,进行微分可以计算车速。
参考《基于减速带与路面作用救护车平顺性仿真与多目标优化_王亮》仿真分析结果,变形后进行反算建模得到计算模型,从而可以根据汽车实际速度和测量得到的加速度来反算减速带高度(定量),具体计算模型公式3:
H=2.0294-0.1336CS+0.837SJS+0.001432CS2-0.01163SJS2(2)
其中H为减速带高度,单位cm;CS为车速,单位km/h;SJS为竖向加速度,单位1m/s2=0.1g。
对于错台,错台指在水泥路面不同面板或高填方路基-桥台过渡段产生的结构,与减速带是类似的结构,也按照此方法进行计算。
也就是说,路面出现变形的情况下,当加速度值大于第三设定值(例如,大于0.2g),且在车辆X轴旋转角不变,同时车辆Y轴旋转角有变化时,认为路面出现减速带型式的变形类型,利用加速度值和车速计算得到减速带的高度。
⑤接缝
当出现脉冲加速度,但无明显倾角变化,说明车辆经过接缝(一般在水泥路面或城市高架路上出现)。
当障碍物为接缝时,加速度值较小,无明显角度变化;当障碍物为减速带时,加速度较高如图1中第I部分信号所示。
也就是说,路面出现变形的情况下,当加速度值小于第四设定值,且车辆在三个方向都没有倾角,认为路面出现接缝型式的变形类型,利用加速度值和车速计算得到接缝对平顺性的影响程度,具体公式如
式3:
其中JC为接缝影响程度,SJ为实测加速度,CS为车速。
JC越小说明(可以为负值)接缝对行驶平顺性越小,越大说明影响越严重。
上述实施例联合使用加速度,平面倾角,以及GPS信号来测量车辆状态,通过加速度传感器测试道路在路面行驶过程中的振动状态,结合速度分析路面变形程度;通过平面倾角反映汽车车身角度状态,协助判断路面变形类型;通过GPS定位进行微分可以计算车速,结合加速度测试结果用于路面变形程度的分析。同时GPS可以将记录路面变形的精准位置(GPS定位的精度不受限制,取决于具体使用的GPS型号,可以精确到约0.1m检测一次或是更高,而非传统检测方法每10/20m检测一次)。
由于传感器是实时采集信息的,也可以依据实际需求设定采集信息的时间间隔,例如车辆每行驶0.1m、1m等任意间距采集一次数据,因此可以精确记录这些变形的精确位置,自动判断路面变形的类型,并分析其严重程度,并划分轻中重等级,为道路管理养护部门提供可靠参考,且从而为路面精准养护提供支持。
实施例二:
本实施例提供了实现上述检测方法的***,包括:集成传感器和处理器;
集成传感器2安装在车辆底盘1上,集成传感器2包括GPS模块、加速度传感器和平面倾角仪;
或,集成传感器2包括六/九/十轴陀螺仪和GPS模块。
集成传感器2测试汽车的行驶位置、车速、竖向加速度和车身倾角数据,并传递给处理器进行处理;
处理器执行以下步骤:
1、接收车辆的速度信息、位置信息、竖向加速度信息和倾角信息;
2、利用速度信息、竖向加速度信息和倾角信息分析车辆的振动状态;
3、通过车辆的振动状态,获取车辆经过的路段中,路面的变形类型和变形程度。
联合使用加速度信息,角度信息,以及GPS模块测得的位置信息和计算得到的车速信息来测量车辆状态,通过加速度传感器测试道路在路面行驶过程中的振动状态,结合速度分析路面变形程度;通过平面倾角反映汽车车身角度状态,协助判断路面变形类型;通过GPS定位进行微分可以计算车速,结合加速度测试结果用于路面变形程度的分析。同时GPS可以将记录路面变形的精准位置(GPS模块的定位精度不受限制,取决于具体使用的GPS模块的型号,可以精确到约0.1m检测一次或是更高,而非传统检测方法每10/20m检测一次)。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)采集车辆的速度信息、位置信息、竖向加速度信息和倾角信息;
(2)利用速度信息、竖向加速度信息和倾角信息分析车辆的振动状态;
(3)通过车辆的振动状态,获取车辆经过的路段中,路面的变形类型和变形程度。
2.如权利要求1所述的一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测方法,其特征在于:所述步骤3中:当加速度值低于第一设定值,且加速度值的变化量不超过第二设定值时,车辆在平滑路面行驶;反之则路面出现变形。
3.如权利要求2所述的一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测方法,其特征在于:所述步骤3中:路面出现变形的情况下,当车辆X轴出现旋转角时,路面具有的变形类型为单轮凸起障碍或单轮凹陷障碍;X轴为车辆前进方向,Y轴为车辆宽度方向,Z轴为车辆高度方向。
4.如权利要求3所述的一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测方法,其特征在于:所述步骤3中,路面出现变形的情况下,当车辆Y轴旋转角先增大后恢复时,路面为单轮凸起障碍。
5.如权利要求4所述的一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测方法,其特征在于:所述步骤3中,路面出现变形的情况下,当车辆Y轴旋转角先减小后恢复时,路面为单轮凹陷障碍。
6.如权利要求5所述的一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测方法,其特征在于:所述步骤3中,通过车辆X轴旋转角变化值和车辆两轮宽度计算凸起和凹陷的高度,反映路面的变形程度。
7.如权利要求6所述的一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测方法,其特征在于:所述步骤3中:路面出现变形的情况下,当加速度值大于第三设定值,且在车辆X轴旋转角不变,同时Y轴旋转角有变化,认为路面出现减速带型式的变形类型,利用加速度值和车速计算减速带的高度,反映路面的变形程度。
8.如权利要求7所述的一种基于多传感器融合的精细路面平顺性检测方法,其特征在于:步骤3中:路面出现变形的情况下,当加速度值小于第四设定值,且车辆在三个方向均没有旋转角变化时,认为路面出现接缝型式的变形类型,利用加速度值和车速反映接缝严重程度。
9.一种如权利要求1-8任一项所述方法的***,其特征在于:包括集成传感器和处理器;集成传感器安装在车辆底盘上,集成传感器包括GPS模块、加速度传感器和倾角传感器;
或,集成传感器包括陀螺仪和GPS模块。
集成传感器采集汽车的行驶位置信息、车速信息、竖向加速度信息和车身角度信息,并传递给处理器进行处理。
10.如权利要求9所述的***,其特征在于:所述处理器执行以下步骤:
(1)接收车辆的速度信息、位置信息、竖向加速度信息和角度信息;
(2)利用速度信息、竖向加速度信息和角度信息分析车辆的振动状态;
(3)通过车辆的振动状态,获取车辆经过的路段中,路面的变形类型和变形程度。
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---|---|
CN (1) | CN113062182B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114612731A (zh) * | 2022-05-10 | 2022-06-10 | 安徽省路通公路工程检测有限公司 | 一种用于道路平整度检测的智能识别方法及*** |
CN114737455A (zh) * | 2022-04-21 | 2022-07-12 | 东软集团股份有限公司 | 一种路面检测方法、装置及设备 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102607505A (zh) * | 2012-03-23 | 2012-07-25 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 道路平整度检测方法及*** |
CN104790283A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-07-22 | 同济大学 | 一种基于车载加速度计的路面平整度快速检测*** |
CN104929024A (zh) * | 2015-06-15 | 2015-09-23 | 广西大学 | 路面平整度检测仪及路面平整度测量方法 |
WO2017208264A1 (en) * | 2016-06-03 | 2017-12-07 | Deshmukh Ranjeet | A road surface evenness and roughness measurement system |
CN109629379A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-04-16 | 上海炬宏信息技术有限公司 | 一种基于手机传感器数据的路面检测方法 |
CN111058360A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-04-24 | 北京工业大学 | 基于行车振动数据的路面平整度检测方法 |
CN111275363A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-06-12 | 山东智路信息科技有限公司 | 一种基于车辆振动数据的路网平整度评估***及方法 |
-
2021
- 2021-03-30 CN CN202110342837.4A patent/CN113062182B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102607505A (zh) * | 2012-03-23 | 2012-07-25 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 道路平整度检测方法及*** |
CN104790283A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-07-22 | 同济大学 | 一种基于车载加速度计的路面平整度快速检测*** |
CN104929024A (zh) * | 2015-06-15 | 2015-09-23 | 广西大学 | 路面平整度检测仪及路面平整度测量方法 |
WO2017208264A1 (en) * | 2016-06-03 | 2017-12-07 | Deshmukh Ranjeet | A road surface evenness and roughness measurement system |
CN109629379A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-04-16 | 上海炬宏信息技术有限公司 | 一种基于手机传感器数据的路面检测方法 |
CN111058360A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-04-24 | 北京工业大学 | 基于行车振动数据的路面平整度检测方法 |
CN111275363A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-06-12 | 山东智路信息科技有限公司 | 一种基于车辆振动数据的路网平整度评估***及方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114737455A (zh) * | 2022-04-21 | 2022-07-12 | 东软集团股份有限公司 | 一种路面检测方法、装置及设备 |
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