基于機(jī)器人技術(shù)的道路病害自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用研究

侯海濤，邱 雄，范洪祥，程棋鋒，劉 斐，吳晚霞，鐘新然

（1.廈門市公路事業(yè)發(fā)展中心，福建 廈門 361000；2.合誠工程咨詢集團(tuán)股份有限公司，福建 廈門 361009；3.上海圭目機(jī)器人有限公司，上海 200082）

我國公路建設(shè)發(fā)展迅猛，截止到2021 年，全國公路總里程約為520 萬km，穩(wěn)居世界第一。隨著公路運(yùn)行時(shí)間的增長，公路病害逐漸增多并日趨嚴(yán)重，影響到了公路使用性能及駕駛安全。因此，維持良好的公路結(jié)構(gòu)狀況是安全駕駛的重要保障。為了全面評(píng)估公路結(jié)構(gòu)的受損情況，在針對(duì)性地養(yǎng)護(hù)或維修計(jì)劃之前，公路病害檢測(cè)是評(píng)估當(dāng)前公路結(jié)構(gòu)狀況的一項(xiàng)重要工作。

目前公路病害檢測(cè)報(bào)告主要是通過人工實(shí)地抽樣檢測(cè)的方式來統(tǒng)計(jì)的，越來越難以滿足當(dāng)前龐大的公路檢測(cè)需求。同時(shí)，人工檢測(cè)手段主要依賴檢測(cè)人員的經(jīng)驗(yàn)及專業(yè)知識(shí)水平，存在主觀性強(qiáng)、精度差、易漏檢和效率低等諸多問題[1]。因此，國內(nèi)外學(xué)者及工程師對(duì)公路自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了大量研究及探索。黃建斌[2]以線陣相機(jī)為路面數(shù)據(jù)采集模塊的核心，設(shè)計(jì)了高速公路系統(tǒng)路面破損數(shù)據(jù)自動(dòng)檢測(cè)裝置，并研究了剔除油污等干擾信息的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。黃娟[3]根據(jù)高速公路路面檢測(cè)相關(guān)指標(biāo)，研究了路面破損、路面平整度、路面車轍、路面結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、路面抗滑性5 個(gè)方面的自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)。BICICI 等[4]在研究中利用無人機(jī)自動(dòng)采集了路面三維點(diǎn)云圖像，并從三維點(diǎn)云中提取路面紋理信息，用于路面病害快速調(diào)查和檢測(cè)。

近年來，隨著自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展，各種道路綜合檢測(cè)車開始逐步應(yīng)用于公路檢測(cè)作業(yè)[1，5-7]，如日本Komatsu 系統(tǒng)[8]、美國DHDV 系統(tǒng)[9]、中國的CiCs 檢測(cè)車[10]等。相較于人工檢測(cè)，道路綜合檢測(cè)車的檢測(cè)效率顯著提升。同時(shí)，由于道路綜合檢測(cè)車集成了自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備（如工業(yè)面陣相機(jī)、探地雷達(dá)等無損檢測(cè)傳感器），其檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性均優(yōu)于人工檢測(cè)。在公路病害定位方面，目前道路綜合檢測(cè)車主要依賴于里程計(jì)及公路樁號(hào)，病害的定位精度大約在米級(jí)，可以為后續(xù)維修養(yǎng)護(hù)施工提供公路病害的大致位置。另外，由于傳感器的檢測(cè)寬度有限，道路綜合檢測(cè)車單次作業(yè)一般無法覆蓋整個(gè)車道范圍，對(duì)于工作人員的駕駛技術(shù)也有較高要求。

為了進(jìn)一步提升道路病害檢測(cè)的自動(dòng)化及智能化水平，同時(shí)提供更精準(zhǔn)的道面病害定位信息，本研究設(shè)計(jì)研制了面向道路病害檢測(cè)任務(wù)的檢測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)。該道路檢測(cè)機(jī)器人搭載了工業(yè)相機(jī)及三維探地雷達(dá)，可在指定的道路檢測(cè)區(qū)域開展全覆蓋的自主檢測(cè)作業(yè)，全面獲取道路表觀病害及結(jié)構(gòu)病害信息，并在福建省某公路主干道開展了實(shí)際的工程應(yīng)用。

1 道路檢測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 機(jī)器人系統(tǒng)總體概覽

道路檢測(cè)機(jī)器人的總體系統(tǒng)架構(gòu)如圖1（a）所示。系統(tǒng)由多功能運(yùn)輸車及檢測(cè)機(jī)器人本體組成。多功能運(yùn)輸車除了將檢測(cè)機(jī)器人運(yùn)輸?shù)綑z測(cè)場(chǎng)地外，其內(nèi)部還設(shè)置了遠(yuǎn)程控制臺(tái)，集成了機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)和檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。多功能運(yùn)輸車和道路檢測(cè)機(jī)器人通過WIFI 無線網(wǎng)絡(luò)或4G 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信。

圖1 道路檢測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)總覽

道路檢測(cè)機(jī)器人的檢測(cè)設(shè)備及傳感器配置如圖1 所示。機(jī)器人配置了一臺(tái)工業(yè)面陣相機(jī)來采集道路表觀圖像。為了采集道路內(nèi)部結(jié)構(gòu)層信息，在機(jī)器人后方設(shè)置了八通道的三維探地雷達(dá)?？紤]到道路檢測(cè)過程中可能會(huì)有不可預(yù)知的車輛及人員進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域，機(jī)器人機(jī)身的前部安裝了2 臺(tái)用于及時(shí)避障的激光雷達(dá)。無線網(wǎng)關(guān)（AP）天線和GPS 天線分別設(shè)置在機(jī)器人頂部周圍。

在道路檢測(cè)任務(wù)中，檢測(cè)機(jī)器人以自主檢測(cè)作業(yè)的方式，利用搭載的工業(yè)面陣相機(jī)及探地雷達(dá)設(shè)備分別采集檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的道路表觀和結(jié)構(gòu)層數(shù)據(jù)，并結(jié)合高精度的位置信息生成檢測(cè)區(qū)域道路表觀和內(nèi)部結(jié)構(gòu)的三維模型。最后，通過檢測(cè)工程師并結(jié)合基于深度學(xué)習(xí)的病害識(shí)別算法進(jìn)行檢測(cè)數(shù)據(jù)分析，可直觀、快速地獲取道路表觀及內(nèi)部結(jié)構(gòu)病害。

1.2 機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

基于模塊化的機(jī)器人設(shè)計(jì)思路，道路檢測(cè)機(jī)器人本體結(jié)構(gòu)由輪式運(yùn)動(dòng)底盤、主體機(jī)身以及外圍傳感器系統(tǒng)組成，如圖2 所示。

圖2 機(jī)器人本體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

輪式運(yùn)動(dòng)底盤采用了四轉(zhuǎn)四驅(qū)的輪式設(shè)計(jì)，4 個(gè)驅(qū)動(dòng)輪均配置了獨(dú)立的轉(zhuǎn)向和行走電機(jī)，可以實(shí)現(xiàn)獨(dú)立轉(zhuǎn)向和前后運(yùn)動(dòng)控制。機(jī)器人移動(dòng)時(shí)，4 個(gè)獨(dú)立懸掛裝置保證了路面不平整時(shí)車身的穩(wěn)定性。

主體機(jī)身通過模塊化機(jī)械接口安裝在運(yùn)動(dòng)底盤上，功能區(qū)域包括下沉式的鋰電池艙、通信模塊、定位和導(dǎo)航模塊以及工控機(jī)及控制系統(tǒng)艙。外圍傳感器模塊由不同的環(huán)境感知模塊和數(shù)據(jù)采集模塊組成，環(huán)境感知模塊包括全景監(jiān)控相機(jī)和激光雷達(dá)，檢測(cè)模塊則包括面陣相機(jī)、三維探地雷達(dá)及相應(yīng)的機(jī)械支架。

1.3 機(jī)器人控制系統(tǒng)

控制系統(tǒng)主要包括電氣系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、通信系統(tǒng)以及定位導(dǎo)航系統(tǒng)4 個(gè)部分，所有硬件設(shè)備均集成在機(jī)器人主體機(jī)身中。

運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)硬件主要由工控機(jī)主板、交換機(jī)及電機(jī)驅(qū)動(dòng)器組成，主要負(fù)責(zé)機(jī)器人在檢測(cè)過程中的運(yùn)動(dòng)、行為控制。總體控制流程如圖3 所示。在檢查任務(wù)開始時(shí)，工控機(jī)系統(tǒng)通過WIFI 或4G/5G 信號(hào)從機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)接收檢測(cè)作業(yè)任務(wù)信息。為了實(shí)現(xiàn)高精度的定位和導(dǎo)航，獲取差分GPS 模塊、慣性傳感器單元和車輪上的編碼器等多傳感器數(shù)據(jù)，通過擴(kuò)展卡爾曼濾波器（EKF）進(jìn)行融合，計(jì)算得到機(jī)器人當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和位置信息。定位導(dǎo)航系統(tǒng)通過RS232 串口與工控機(jī)進(jìn)行通信。機(jī)器人導(dǎo)航算法通過計(jì)算目標(biāo)軌跡的位置偏差和方向偏差解算出運(yùn)動(dòng)底盤速度及角速度的控制指令，并通過以太網(wǎng)將控制指令發(fā)送到4 個(gè)車輪的底層控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)底層運(yùn)動(dòng)控制。路徑規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制算法已實(shí)現(xiàn)并集成在工控機(jī)上。環(huán)境傳感器（激光雷達(dá)、監(jiān)控相機(jī)）和檢測(cè)傳感器（面陣相機(jī)、探地雷達(dá)）通過以太網(wǎng)將采集數(shù)據(jù)傳輸至工控機(jī)。檢測(cè)過程中機(jī)器人即時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及檢測(cè)采集信息會(huì)通過以太網(wǎng)傳輸至遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。

圖3 機(jī)器人控制系統(tǒng)框架

2 檢測(cè)作業(yè)流程及病害評(píng)價(jià)方法

2.1 道路檢測(cè)機(jī)器人作業(yè)流程

為了保證相機(jī)和雷達(dá)采集數(shù)據(jù)可靠，檢測(cè)工程師需要根據(jù)作業(yè)時(shí)的天氣、光照和路面情況對(duì)相機(jī)和雷達(dá)進(jìn)行初始參數(shù)設(shè)置（如增益調(diào)節(jié)等）。在明確道路檢測(cè)區(qū)段后，工程師還需根據(jù)當(dāng)前車輛流量及道路復(fù)雜情況分段劃分檢測(cè)區(qū)域，并在遠(yuǎn)程檢控系統(tǒng)上創(chuàng)建檢測(cè)作業(yè)任務(wù)。詳細(xì)的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)流程如圖4 所示。

圖4 現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)流程圖

2.2 道路損壞評(píng)價(jià)方法

道路檢測(cè)作業(yè)結(jié)束后開展檢測(cè)數(shù)據(jù)分析及道路損壞評(píng)估工作。道路損壞評(píng)估包括表觀和結(jié)構(gòu)層兩方面：一是參照現(xiàn)行的公路評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，利用相機(jī)采集到的表觀圖像判別道路表觀病害；二是結(jié)合隱性病害的波形特征，利用探地雷達(dá)采集到電磁波的反射波圖譜判別道路內(nèi)部隱性病害。

2.2.1 表觀病害評(píng)價(jià)

現(xiàn)行的《公路技術(shù)狀況評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》（JTG 5210-2018）對(duì)道路表觀病害做出了明確的分類和評(píng)定[11]。水泥混凝土路面的病害主要包括裂縫、破碎板、板角斷裂、錯(cuò)臺(tái)、拱起、邊角剝落、接縫料損壞、坑洞、唧泥、露骨和修補(bǔ)11 個(gè)類別。瀝青路面的病害包括龜裂、塊狀裂縫、縱向裂縫、橫向裂縫、沉陷、車轍、波浪擁包、坑槽、松散、泛油和修補(bǔ)11 類病害。

表觀圖像數(shù)據(jù)處理時(shí)，工程師參照《公路技術(shù)狀況評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》，在檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)上對(duì)道路各類表觀病害進(jìn)行判定和標(biāo)注。此外，還開發(fā)了基于U-Net 模型的道路多類型病害語義分割算法[12]并集成在檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，可對(duì)道路病害進(jìn)行初步的快速篩查。基于深度學(xué)習(xí)模型的自動(dòng)識(shí)別算法與人工標(biāo)注相結(jié)合，進(jìn)一步提升了道路表觀病害的評(píng)估效率和準(zhǔn)確性。

2.2.2 結(jié)構(gòu)層隱性病害評(píng)價(jià)

探地雷達(dá)廣泛應(yīng)用于地質(zhì)勘探行業(yè)中，其原理是利用高頻電磁波的反射波形來探測(cè)地下目標(biāo)體[13-14]。近年來，隨著高頻微電子技術(shù)及計(jì)算機(jī)信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，探地雷達(dá)開始逐步應(yīng)用于道路層厚檢測(cè)等公路檢測(cè)中[15]。

基于探地雷達(dá)波特征的地下病害識(shí)別方法一般是根據(jù)正演規(guī)律推斷某些病害特征的波形、振幅、相位與頻率的變化等，然后根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)探測(cè)得到的反射波信號(hào)來反演道路內(nèi)部形態(tài)，以此評(píng)估和判斷隱性病害的位置和類型。常見隱性病害探地雷達(dá)波波形見表1。

表1 典型隱性病害波形特征

3 工程應(yīng)用案例

3.1 作業(yè)場(chǎng)景及檢測(cè)結(jié)果

為了驗(yàn)證道路檢測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)在公路病害自動(dòng)化檢測(cè)業(yè)務(wù)中的實(shí)際使用效果，在福建省廈門市某公路主干道開展了工程檢測(cè)作業(yè)。檢測(cè)區(qū)域地圖及作業(yè)場(chǎng)景如圖5 所示。兩段檢測(cè)區(qū)域長度約1 500 m，寬度約20 m，檢測(cè)面積共30 000 m2。本次檢測(cè)任務(wù)主要是檢測(cè)道路內(nèi)部隱性病害情況，并根據(jù)病害識(shí)別的類型及定位結(jié)果進(jìn)行道路開挖驗(yàn)證。

圖5 機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)作業(yè)

道路作業(yè)區(qū)域內(nèi)共檢測(cè)出結(jié)構(gòu)層隱性病害4 處，包括富水、疏松、脫空和內(nèi)部裂縫各1 處。病害統(tǒng)計(jì)情況見表2。表2 中：G 為脫空，L 為疏松，C 為裂縫，J 為基層，D為底基層，T 為土基層。

表2 隱性病害檢出結(jié)果

3.2 探地雷達(dá)波形圖譜及開挖驗(yàn)證結(jié)果

3.2.1 富水病害

富水病害在雷達(dá)圖譜上剖面表現(xiàn)為多處波組反射，頻率較低，能量變?nèi)?，在切片圖上表現(xiàn)為一處能量比周圍背景明顯強(qiáng)的區(qū)域，如圖6（a）所示。依據(jù)探地雷達(dá)數(shù)據(jù)的位置信息，經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)定位開挖，挖至土基層時(shí)開始出現(xiàn)水，挖到1 m 時(shí)積水已經(jīng)有近10 cm 深，圖6（b）為開挖時(shí)的現(xiàn)場(chǎng)照片。

圖6 富水病害的探地雷達(dá)波形圖及開挖驗(yàn)證結(jié)果

3.2.2 疏松病害

疏松體是土體或結(jié)構(gòu)體不密實(shí)的狀態(tài)，里面含有大量的空氣或水，在雷達(dá)剖面圖上表現(xiàn)為多次波，繞射明顯、雜亂，在切片圖上表現(xiàn)為能量比周圍背景場(chǎng)明顯強(qiáng)烈，出現(xiàn)黑白相間的區(qū)域。圖7（a）為檢測(cè)出的一處疏松體病害，病害起始深度約1.2 m。經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)定位后開挖，在開挖區(qū)域發(fā)現(xiàn)一處疏松體區(qū)域，土質(zhì)明顯松動(dòng)，密實(shí)度很差，開挖時(shí)發(fā)生塌陷，見圖7（b）。

圖7 疏松病害的探地雷達(dá)波形圖及開挖驗(yàn)證結(jié)果

3.2.3 脫空病害

道路中的脫空病害主要表現(xiàn)為硬質(zhì)結(jié)構(gòu)之間或硬質(zhì)結(jié)構(gòu)與土體之間的縫隙，一般在探地雷達(dá)圖中表現(xiàn)為平板狀多次波組，因脫空處含水或空氣，所以多次波能量較強(qiáng)，出現(xiàn)明顯的黑白相間波形，在切片圖上出現(xiàn)或全黑或全白的整個(gè)區(qū)域。本次作業(yè)檢出的脫空病害雷達(dá)圖見圖8（a）。開挖后發(fā)現(xiàn)該處脫空為電纜井，電纜井在開挖時(shí)被破壞，導(dǎo)致脫空區(qū)域發(fā)生坍塌，見圖8（b）。

圖8 脫空病害的探地雷達(dá)波形圖及開挖驗(yàn)證結(jié)果

3.2.4 內(nèi)部裂縫病害

裂縫病害在雷達(dá)剖面圖上呈現(xiàn)正向或斜向脫空的狀態(tài)，在切片圖上呈現(xiàn)裂縫到實(shí)際走向特征。在理論上是一種脫空病害的表現(xiàn)，但是因?yàn)榱芽p有其自身的特點(diǎn)，比如貫通性、條帶狀發(fā)育等，故專門列出。本次作業(yè)檢出的裂縫病害雷達(dá)圖見圖9（a）?，F(xiàn)場(chǎng)挖掉面層后，在定位區(qū)域的基層發(fā)現(xiàn)一條明顯的橫向裂縫，現(xiàn)場(chǎng)照片見圖9（b）。

圖9 內(nèi)部裂縫病害的探地雷達(dá)波形圖及開挖驗(yàn)證結(jié)果

4 結(jié)論

針對(duì)公路病害狀況的自動(dòng)化檢測(cè)需求，基于機(jī)器人技術(shù)并結(jié)合探地雷達(dá)應(yīng)用技術(shù)，研制了道路病害檢測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)。道路病害檢測(cè)機(jī)器人通過自主定位導(dǎo)航及任務(wù)規(guī)劃，可以實(shí)現(xiàn)在指定檢測(cè)作業(yè)區(qū)域內(nèi)的全覆蓋檢測(cè)，自動(dòng)采集道路表觀圖像數(shù)據(jù)及結(jié)構(gòu)層數(shù)據(jù)，為后續(xù)病害分析提供高質(zhì)量、高精度的檢測(cè)數(shù)據(jù)支撐。將道路檢測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用于實(shí)際的道路檢測(cè)作業(yè)中，并將病害檢測(cè)結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)開挖結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)一步證實(shí)了檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性。

在實(shí)際使用中也發(fā)現(xiàn)了道路檢測(cè)機(jī)器人系統(tǒng)的一些改進(jìn)方向，比如:（1）現(xiàn)有任務(wù)規(guī)劃算法對(duì)復(fù)雜彎曲道路的適應(yīng)性還有待提升；（2）現(xiàn)有的基于面陣相機(jī)的表觀檢測(cè)模塊難以識(shí)別錯(cuò)臺(tái)、車轍等空間類型的表觀病害。因此，未來的研究目標(biāo)將繼續(xù)提升檢測(cè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃和導(dǎo)航算法，并擴(kuò)展激光點(diǎn)云、3D 相機(jī)等檢測(cè)模塊，進(jìn)一步提升系統(tǒng)在公路病害自動(dòng)化檢測(cè)業(yè)務(wù)中的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。