CN104313986A - 路面平整度检测系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种路面平整度检测系统和方法，其中，该系统包括至少一个基准靶标，设置于待测路面上方；至少一个线结构光传感器，用于向所述待测路面投射线结构光，并拍摄所述线结构光在所述待测路面形成的光条图像；计算装置，与所述线结构光传感器连接，将从所述线结构光传感器接收的所述光条图像转换成三维数据，根据所述基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正，再根据修正后的三维数据确定所述待测路面的平整度。采用线结构光传感器获取待测路面的光条图像，将光条图像转换成三维数据，再根据基准靶标对待测路面的三维数据进行修正后，能够方便准确的确定待测路面的平整度。

Description

路面平整度检测系统和方法

技术领域

本发明涉及公路路面检测领域，尤其涉及一种路面平整度检测系统和方法。

背景技术

路面施工过程中，影响路面平整度的因素有很多。例如，在大厚度水泥混凝土板滑的模摊铺施工过程中，由于振捣棒功率有限，容易出现混凝土面板上下层振捣不均匀，致使板的上下密度相差很大。此外，DBI(Dowel BarInserting，传力杆插入)装置在插入传力杆过程中将已经挤压成型的混凝土挤出，由于周边混凝土不能流动填充空槽，在采用搓平梁对路面进行搓平和采用超级抹平板对路面进行抹平的过程中，只有砂浆可以填充空槽，因而造成集料离析，难以达到密实、平整的要求，在混凝土终凝之后，局部细集料集中的地方混凝土收缩比大，导致路面平整度下降。由于施工原因造成的路面平整度下降，可能导致较差的行车舒适性。

因此需要能够对路面平整度进行准确检测装置需要设置在车辆上，通过发射激光测量路面距离以计算平整度，计算结果不准确且使用不方便，也不能对未硬化的路面的平整度进行检测。

发明内容

技术问题

有鉴于此，本发明要解决的技术问题是，提供一种能够准确检测路面平整度的系统和方法。

解决方案

为了解决上述技术问题，根据本发明的一实施例，提供了一种路面平整度检测系统，包括：

至少一个基准靶标，设置于待测路面上方；

至少一个线结构光传感器，用于向所述待测路面投射线结构光，并拍摄所述线结构光在所述待测路面形成的光条图像；

计算装置，与所述线结构光传感器连接，将从所述线结构光传感器接收的所述光条图像转换成三维数据，根据所述基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正，再根据修正后的三维数据确定所述待测路面的平整度。

对于上述系统，在一种可能的实现方式中，还包括用于承载所述线结构光传感器的移动测量桥；

所述线结构光传感器包括线结构光投射器和第一CCD电荷耦合器件；

所述线结构光投射器设置于所述移动测量桥的横梁，用于向所述移动测量桥下方的当前测量位置的所述待测路面投射所述线结构光；

所述第一CCD设置于所述线结构光投射器的上方，用于拍摄所述线结构光在所述待测路面形成的所述光条图像。

对于上述系统，在一种可能的实现方式中，所述线结构光传感器还包括点结构光投射器和第二CCD；

所述点结构光投射器，设置于所述基准靶标，用于发出点结构光；

所述第二CCD设置于移动测量桥且位于成像装置的后方，用于拍摄所述点结构光在所述成像装置上形成的光点图像，将所述光点图像发送给所述计算装置，以使得所述计算装置能够根据所述光点图像修正所述三维数据。

对于上述系统，在一种可能的实现方式中，所述点结构光投射器的上方设置有水平仪，所述点结构光投射器的下方设置有俯仰平移台，所述水平仪与所述俯仰平移台相互配合以调节所述点结构光投射器相对于所述待测路面的水平度。

对于上述系统，在一种可能的实现方式中，在所述移动测量桥上设置测距仪；

所述测距仪用于向所述基准靶标上的目标板投射激光，接收从所述目标板返回的激光，以测量所述移动测量桥与所述基准靶标之间的距离，将所述距离发送至所述计算装置，以使得所述计算装置能够根据所述距离修正所述三维数据。

对于上述系统，在一种可能的实现方式中，所述测量移动桥的底部设置有多个轮子，位于所述测量移动桥左右两侧的两个轮子之间的距离能够调节。

为了解决上述技术问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种路面平整度检测方法，采用本发明实施例中任意一种结构的路面平整度检测系统对待测路面的平整度进行检测，所述方法包括：

采用第一CCD拍摄线结构光传感器发出的线结构光在所述待测路面投射形成的光条图像；

将所述光条图像转换成所述待测路面的三维数据；

根据基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正；

根据修正后的三维数据确定所述待测路面的平整度。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，所述第一CCD和所述线结构光传感器设置于移动测量桥，将所述光条图像转换成所述待测路面的三维数据，包括：

采用式 $\left\{\begin{array}{c}{x}_c=\frac{(u-u_0)\·z_c}{f_x}\\ y_c=\frac{(v-v_0)\·z_c}{f_y}\\ z_c=\frac{-d}{a\·(u-u_0)/f_x+b\·(v-v_0)/f_y+c}\end{array}\right.,$ 将所述光条图像的各个像点在所述图像坐标系的二维坐标(u,v)转换为在所述摄像机坐标系的三维坐标(x_c,y_c,z_c)，两个基准靶标之间的水平连线方向为X轴，重力方向为Z轴，与所述X轴和Z轴垂直并从所述基准靶标到所述移动测量桥的方向为Y轴；

其中，(u₀,v₀)为所述摄像机坐标系标定的原点在所述图像坐标系中的坐标；a、b、c、d是选择的结构光平面方程ax_c+by_c+cz_c+d＝0的系数，f_x＝f·s_x/d_x且f_y＝f/d_y，d_x为所述第一CCD的摄像机的水平像素间距，d_y为所述第一CCD的摄像机的垂直像素间距，s_x为实际水平像素间距与所述第一CCD的摄像机的感光面尺寸的比例因子，f为拍摄所述第一CCD的摄像机的焦距。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，所述基准靶标上设置有用于发出点结构光的点结构光投射器，所述移动测量桥上设置有与所述点结构光投射器位置对应的成像装置和第二CCD，所述第二CCD设置于所述成像装置的后方，根据基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正，包括：

在所述待测路面的不同测量位置，采用所述第二CCD拍摄所述点结构光在所述成像装置上形成的光点图像；

根据在不同待测路面所拍摄的所述光点图像，计算第n个线结构光传感器在X轴方向的移动值Δx和Z轴方向的移动值Δy；

采用式 $\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Δx}}_{\mathrm{nn}}=\frac{n}{N}\·\mathrm{\Δx}\\ {\mathrm{\Δz}}_{\mathrm{nn}}=\frac{n}{N}\·\mathrm{\Δz}\end{array}\right.$ 计算第n个线结构光传感器在摄像机坐标系的X轴坐标和Z轴坐标的修正值(Δx_nn,Δz_nn)，N为所述移动测量桥所设置的所述线结构光传感器的总数；

采用式 $\left\{\begin{array}{c}{x^{\′}}_c=x_c-{\mathrm{\Δx}}_{\mathrm{nn}}\\ {z^{\′}}_c=z_c-{\mathrm{\Δz}}_{\mathrm{nn}}\end{array}\right.$ 对第n个线结构光传感器对应的像点的X轴坐标和Z轴坐标进行修正，其中x'_c为修正后的X轴坐标，z'_c为修正后的Z轴坐标。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，所述根据基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正，还包括：

测量所述移动测量桥与两个所述基准靶标之间的距离d1和d2；

采用式计算第n个线结构光传感器在摄像机坐标系的Y轴坐标的修正值Δy_nn，其中，N为所述移动测量桥所设置的所述线结构光传感器的总数；

采用式y'_c＝y_c-Δy_nn对第n个线结构光传感器对应的像点的Y轴坐标进行修正，其中y'_c为修正后的Y轴坐标。

对于上述方法，在一种可能的实现方式中，根据修正后的三维数据确定所述待测路面的平整度，包括：

将所述修正后的三维数据中的Z轴坐标代入式和式确定所述待测路面的平整度；其中，σ为用于表示平整度的标准偏差，h_k为每一步长内的第k个高程值，根据设定的步长从各个像点修正后的三维数据中的Z轴坐标中选择；m为每一步长内所选择的高程值的个数；h_av为每一步长内选择的m个高程值的算术平均值。

有益效果

本发明的路面平整度检测系统，能够采用线结构光传感器获取待测路面的光条图像，将光条图像转换成三维数据，再根据基准靶标对待测路面的三维数据进行修正后，能够方便准确的确定待测路面的平整度。

此外，本发明的路面平整度检测系统，采用非接触式测量，移动测量桥可以行走在路面上，系统能够对道路通车后例如水泥混凝土硬化后的路面进行平整度检测。并且，测量移动桥左右两侧的两个轮子之间的距离能够大于未硬化路面的宽度，因此，移动测量桥还可以行走在路面两侧，从而可以对通车之前的未硬化路面进行检测。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本发明的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本发明的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本发明的原理。

图1a和图1b为本发明实施例一的路面平整度检测系统的结构示意图；

图2为本发明实施例一的路面平整度检测系统中移动测量桥的结构示意图；

图3为本发明实施例一的路面平整度检测系统中水平度调节机构的结构示意图；

图4为本发明实施例二的路面平整度检测系统的结构示意图；

图5为本发明实施例三的路面平整度检测方法的流程图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本发明的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。

实施例1

图1a和图1b为本发明实施例一的路面平整度检测系统的结构示意图，如图1a和图1b所示，该路面平整度检测系统主要可以包括：

至少一个基准靶标11，设置于待测路面12上方；

至少一个线结构光传感器13，用于向所述待测路面12投射线结构光，并拍摄所述线结构光在所述待测路面12形成的光条图像；

计算装置(图中未示出)，与所述线结构光传感器13连接，将从所述线结构光传感器13接收的所述光条图像转换成三维数据，根据所述基准靶标11对所述待测路面的三维数据进行修正，再根据修正后的三维数据确定所述待测路面12的平整度。计算装置可以通过各种类型的计算机或其他具有计算功能的设备来实现，计算装置与线结构光传感器13可以有线连接也可以无线连接，可以根据具体的应用场景灵活选择。

在一种可能的实施方式中，该路面平整度检测系统还可以包括用于承载所述线结构光传感器的移动测量桥17。其中，线结构光传感器13可以包括线结构光投射器131和第一电荷耦合器件(charge-coupled device，CCD)133；线结构光投射器131设置于移动测量桥17的横梁，用于向所述移动测量桥17下方的当前测量位置的所述待测路面投射所述线结构光；所述第一CCD设置于所述线结构光投射器的上方，用于拍摄所述线结构光在所述待测路面形成的所述光条图像。

在一种可能的实施方式中，测量移动桥17的底部可以设置有多个轮子171，位于所述测量移动桥171左右两侧的两个轮子之间的距离能够调节，左右两侧轮子的距离可以大于待测路面的宽度，以便于行走于待测路面的两侧，即使待测路面处于未硬化状态，也能够进行平整度检测。

图2为本发明实施例一的路面平整度检测系统中移动测量桥的结构示意图，如图2所示，移动测量桥17可以为手推小车的形式，最好能够沿着待测路面的两侧移动。小车可以设置四个轮子171，其中位于前方的两个轮子171可以选择万向轮，以保证在推动小车时测量小车可以根据路面状况调整方向，本发明对轮子的数量不进行限定，具体可以根据小车的大小和具体应用场景灵活选择。为了使整个测量小车具有更好的稳定性，可以将前方两个轮子的连接轴以一定的倾斜角度与车身连接，根据三角稳固原理，此机械结构能保证整个测量小车更平稳的完成测量。在小车的横梁上可以分别悬挂多个例如4个等间距的线结构光传感器。测量小车顶端可以用铝型材连接并在两端各突出一部分作为简单的手柄用以推动小车行进。其中，在移动测量桥17的横梁并列设置的线结构光传感器13的数量可以根据精度要求、路面宽度等实际应用的需求灵活选择，优选为能够所有线结构光传感器的投射范围能够覆盖路面宽度。第一CCD可以包括线阵CCD摄像机也可以包括面阵CCD摄像机，CCD摄像机可以具有USB接口，方便数据的传输。

在一种可能的实施方式中，该路面平整度检测系统的线结构光传感器13还可以包括点结构光投射器21和第二CCD25；所述点结构光投射器21设置于所述基准靶标11，用于发出点结构光；所述第二CCD25设置于移动测量桥17且位于成像装置23的后方，用于拍摄所述点结构光在所述成像装置23上形成的光点图像，将所述光点图像发送给所述计算装置，以使得所述计算装置能够根据所述光点图像修正所述三维数据。其中，成像装置23可以选择毛玻璃等具有成像功能的组件。

在一种可能的实施方式中，图3为本发明实施例一的路面平整度检测系统中水平度调节机构的结构示意图，如图3所示，点结构光投射器21的上方可以设置有水平仪211，所述点结构光投射器21的下方设置有俯仰平移台213，所述水平仪211与所述俯仰平移台213相互配合以调节所述点结构光投射器21相对于所述待测路面12的水平度。具体而言，通过上方的水平仪211如水平游标来检测点结构光投射器21如点激光器发射的点激光的水平度，当点激光发生偏移时，利用下方的俯仰平移台213可以在二维方向对点激光器发射的点激光进行调节，以保证点激光投射水平方向的水平度，提高整体的误差检测精度。

实施例2

图4为本发明实施例二的路面平整度检测系统的结构示意图，图4所示与图1a、图1b、图2、图3标号相同的组件具有相同的含义，在此不再赘述。如图4所示，与上述实施例的区别主要在于，该路面平整度检测系统中，在移动测量桥17上设置测距仪31，并在所述基准靶标11上设置与所述测距仪31位置对应的目标板33；所述测距仪31用于向所述基准靶标11上的目标板33投射激光，接收从所述目标板33返回的激光，以测量得到所述移动测量桥17与所述基准靶标11之间的距离，将所述距离发送至所述计算装置，以使得所述计算装置能够根据所述距离修正所述三维数据。例如，点结构光可以为激光，测距仪31可以是具有蓝牙等无线传输功能的激光测距仪，能够方便地进行数据传输。

根据上述实施例，路面平整度检测系统的硬件主要由线结构光传感器、计算机、具有蓝牙传输功能的激光测距仪、基准靶标等组成。例如，线结构光传感器可以包括6台具有USB接口的面阵CCD摄像机、4个线结构光投射器和2个点结构光投射器。在路面平整度检测系统中，可以通过两个事先放置的基准靶标建立系统的世界坐标系，例如，以其中一个基准靶标上的点结构光投射器为坐标原点，其投射方向为Y轴，两个点结构光投射器之间的连线为X轴，垂直向下即重力方向为Z轴。其中，每个CCD摄像机还可以对应有摄像机坐标系，摄像机坐标系的X轴、Y轴、Z轴方向与世界坐标系类似，坐标原点不同，具体的转换关系可以参考上述的式8和式9及其相关描述。测量过程中基准靶标固定不动，为测量系统提供统一的测量基准。移动测量桥在测量过程中沿待测路面移动，在移动过程中线结构光传感器获取整个路面上的表面三维数轴的数据，该三维数据是待测路面相对于移动测量桥单个测量位置处的X轴和Z轴的坐标。

本发明实施例的路面平整度检测系统，采用线结构光传感器13获取待测路面12的光条图像，并采用计算装置将光条图像转换成三维数据，再根据基准靶标11对待测路面的三维数据进行修正，能够根据修正后的三维数据准确的确定待测路面12的平整度，从而方便确定路面的凹凸不平处并可以标记以进行后续处理。

由于路面平整度检测系统为非接触扫描方式，距地面一定距离如约10cm，移动测量桥可以行走在路面上，系统能够对道路通车后例如水泥混凝土硬化后的路面进行平整度检测。

但是，由于在道路通车后再对例如水泥混凝土硬化后的路面进行平整度检测，由于通车后的路面平整度已经定型，如果平整度不满足要求，需要对路面进行打磨甚至返工，施工成本高且影响工程进度和通车时间。本发明系统中的测量移动桥左右两侧的两个轮子之间的距离能够大于未硬化路面的宽度，因此，移动测量桥还可以行走在路面两侧，在铺筑宽度内往复运动，随着摊铺机的行进对铺筑的混凝土立即进行扫描和计算，不需要等待路面硬化，可以及时找出超出平整度参数范围的凹凸点或平面，随后采用拉麻或抹平等方式对标记处进行处理，进行施工过程中的缺陷修复，提高混凝土塑性阶段的平整度，最终提高通车后的路面平整度，与通车后检测相比，采用本发明通车前检测和修复的成本还能大幅降低。

实施例3

图5为本发明实施例三的路面平整度检测方法的流程图，如图5所示，该路面平整度检测方法可以采用上述实施例中的任意一种结构的路面平整度检测系统对待测路面的平整度进行检测，所述方法具体可以包括：

步骤101、采用第一CCD拍摄线结构光传感器发出的线结构光在所述待测路面投射形成的光条图像；

步骤102、将所述光条图像转换成所述待测路面的三维数据；

步骤103、根据基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正；

步骤104、根据修正后的三维数据确定所述待测路面的平整度。

在一种可能的实施方式中，参见图1a、图1b和图2，第一CCD和所述线结构光传感器设置于移动测量桥，其中，设以两个基准靶标之间的水平连线方向为X轴，以重力方向为Z轴，以与所述X轴、Z轴垂直并从所述基准靶标到所述移动测量桥的方向为Y轴，步骤102可以为将所述光条图像的各个像点在图像坐标系的二维坐标转换为在摄像机坐标系的三维坐标。

具体地，在采用CCD摄像机对待测路面的光条图像进行采集后，计算装置可以对采集到的光条图像进行滤波、阈值分割、光条中心提取以及椭圆拟合等图像处理，提取光条中心坐标值。其中，图像滤波可以采用中值滤波、均值滤波等滤波方法，光条中心提取可以采用阈值法、Steger法、重心法等。将提取光条中心坐标、获取的两侧颠簸误差及传感器标定获得的模型参数代入传感器数学模型，获取被光条图像中被测光条的中心点的空间坐标；然后可以接收来自测距仪的距离信息，对待测路面的表面点的三维坐标进行整合；最后，根据公路路面平整度要求适用的数据处理方法，对测量数据进行处理并给出相关评定。

例如，可以采用式 $\left\{\begin{array}{c}{x}_c=\frac{(u-u_0)\·z_c}{f_x}\\ y_c=\frac{(v-v_0)\·z_c}{f_y}\\ z_c=\frac{-d}{a\·(u-u_0)/f_x+b\·(v-v_0)/f_y+c}\end{array}\right.,$ 将所述光条图像的各个像点在所述图像坐标系的二维坐标(u,v)转换为在所述摄像机坐标系的三维坐标(x_c,y_c,z_c)，具体推导过程如下。

(1)采用式1将空间点P(x_c,y_c,z_c)转换为理想像点P_u(x_u,y_u)：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_u=f\·x_c/z_c\\ y_u=f\·y_c/z_c\end{array}\right.$   式1

在式1中，f为拍摄所述光条图像的第一CCD的摄像机焦距；

(2)理想像点P_u(x_u,y_u)与所述光条图像的像点(u,v)的图像坐标系的转换关系为式2：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_u=(u-u_0)\·{s_x}^{-1}\·d_x\\ y_u=(v-v_0)\·d_y\end{array}\right.$   式2

在式2中，(u₀,v₀)为在摄像机坐标系标定的原点在计算机的图像坐标系中的坐标，d_x为拍摄光条图像的CCD摄像机的水平像素间距，d_y为该CCD摄像机的垂直像素间距，s_x为实际水平像素间距与该CCD摄像机的感光面尺寸的比例因子；k_p为一阶径向畸变；

(3)联立上述式1和式2，可以得到P(x_c,y_c,z_c)与(u,v)的转换关系为式3：

$\left\{\begin{array}{c}u=f_x\·x_c/z_c+u_0\\ v=f_y\·y_c/z_c+v_0\end{array}\right.$   式3

在式3中，f_x＝f·s_x/d_x，f_y＝f/d_y；

(4)对式3进行变形，可以采用齐次坐标表示为如下式4；

$s\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right]=A\·\left[R\right|T]\·\left[\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ z_w\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{f}_x& 0& u_0\\ 0& f_y& v_0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\end{array}\right]$   式4

在式4中，P(x_w,y_w,z_w)为像点(u,v)在世界坐标系的三维坐标，R为世界坐标系到摄像机坐标系转换的旋转矩阵，T为世界坐标系到所述摄像机坐标系转换的平移向量，A为摄像机内部的参数矩阵。

(5)为了能够利用二维点坐标得到三维点坐标，还需要添加一个约束方程，如假设结构光平面方程在世界坐标系下的方程为式5：

ax_c+by_c+cz_c+d＝0  式5

其中，a、b、c、d为方程的系数，可以在对摄像机进行标定后得到。

(6)根据式1～式5，可以得到(u,v)与P(x_c,y_c,z_c)的转换关系为式6：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_c=\frac{(u-u_0)\·z_c}{f_x}\\ y_c=\frac{(v-v_0)\·z_c}{f_y}\\ z_c=\frac{-d}{a\·(u-u_0)/f_x+b\·(v-v_0)/f_y+c}\end{array}\right.$   式6；

其中，图像坐标系的畸变修正公式为式7，可以对图像坐标系的原始图像的二维坐标(u',v')进行修正得到(u,v)后，再代入式1～6进行计算。

$\left\{\begin{array}{c}{u}^{\′}=u_d-u_0\\ v^{\′}=v_d-v_0\\ u=u^{\′}\·(1+k_1\·r^2+k_2\·r^4)+2\·p_1\·u^{\′}\·v^{\′}+p_2\·[r^2+2u^{\′2}]+u_0\\ v=v^{\′}\·(1+k_1\·r^2+k_2\·r^4)+2\·p_2\·u^{\′}\·v^{\′}+p_1\·[r^2+2v^{\′2}]+v_0\\ r^2=u^{\′2}+v^{\′2}\end{array}\right.$   式7

其中，k₁、k₂为径向畸变系数；p₁、p₂为切向畸变系数。在上述公式中，式(3)与公式(4)组成了摄像机坐标系传感器数学模型，需要标定的参数包括：摄像机内部参数：内参矩阵A以及径向畸变系数k₁、k₂，切向畸变系数p₁、p₂；以及光平面在摄像机坐标系下的方程参数：a、b、c。获得上述的系统标定参数之后，通过图像处理，提取激光条中心点的图像坐标代入摄像机坐标系传感器数学模型，即可获得这些特征点在摄像机坐标系下的三维坐标。

此外，假设以一个基准靶标上的点结构光投射器为原点建立了世界坐标系，则摄像机坐标系坐标与世界坐标系之间的坐标转换可以采用以下方法：

经过摄像机标定后，每个靶标面的外部参数已求得，假设第i个位置的靶标面的外部参数为R_i和T_i，则靶标面上的点在摄像机坐标系下的坐标可以参照式8：

$\left(\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\end{array}\right)=R_i\left(\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{wi}}\\ y_{\mathrm{wi}}\\ z_{\mathrm{wi}}\end{array}\right)+T_i$   式8

其中，(X_c,Y_c,Z_c)为点在摄像机坐标系下的三维坐标，(x_wi,y_wi,z_wi)为第i个位置的靶标面坐标系下的坐标。

摄像机坐标系到第一个靶标面建立的世界坐标系的转换关系可以参照式9：

$\left(\begin{array}{c}{x}_w\\ y_w\\ z_w\end{array}\right)={R_1}^{-1}\left(\begin{array}{c}{x}_c\\ y_c\\ z_c\end{array}\right)-{R_1}^{-1}{T}_1$   式9

其中，以第1个位置的靶标面坐标系为世界坐标系，R₁为旋转矩阵，T₁为平移向量。除了采用式8或式9进行转换之外，也可以在世界坐标系的计算三维坐标，具体可以将式1～6的中像点P的坐标P(x_c,y_c,z_c)替换为P(x_w,y_w,z_w)。

具体而言，计算得到的摄像机坐标系的X轴、Y轴、Z轴的坐标都可以进行修正。

在一种可能的实施方式中，由于X轴、Z轴方向的坐标，可能会因路面的不平而发生变化，影响测量的精度，可以在移动测量桥的移动过程中，测量移动测量桥相对于基准靶标的高度，对X轴、Z轴的坐标进行修正以去除三维坐标的路面颠簸误差。

具体而言，参见图1a和图1b，基准靶标上设置有用于发出点结构光的点结构光投射器，所述移动测量桥上设置有与所述点结构光投射器位置对应的成像装置和第二CCD，所述第二CCD设置于所述成像装置的后方，步骤103具体可以包括：在所述待测路面的不同测量位置，采用所述第二CCD拍摄所述点结构光在所述成像装置上形成的光点图像；然后根据在不同待测路面所拍摄的所述光点图像，计算第n个线结构光传感器在X轴方向的移动值Δx和Z轴方向的移动值Δy，然后采用式 $\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Δx}}_{\mathrm{nn}}=\frac{n}{N}\·\mathrm{\Δx}\\ {\mathrm{\Δz}}_{\mathrm{nn}}=\frac{n}{N}\·\mathrm{\Δz}\end{array}\right.$ 计算第n个线结构光传感器在摄像机坐标系的X轴坐标和Z轴坐标的修正值(Δx_nn,Δz_nn)，N为所述移动测量桥所设置的所述线结构光传感器的总数。最后采用式 $\left\{\begin{array}{c}{x^{\′}}_c=x_c-{\mathrm{\Δx}}_{\mathrm{nn}}\\ {z^{\′}}_c=z_c-{\mathrm{\Δz}}_{\mathrm{nn}}\end{array}\right.$ 对第n个线结构光传感器对应的像点的X轴坐标和Z轴坐标进行修正，x'_c为修正后的X轴坐标，z'_c为修正后的Z轴坐标。

在一种可能的实现方式中，也可以采用修正值(Δx_nn,Δz_nn)对世界坐标系的X轴坐标和Z轴坐标进行修正，参照式9对(Δx_nn,Δz_nn)进行转换，即 $\left\{\begin{array}{c}{{\mathrm{\Δx}}^{\′}}_{\mathrm{nn}}=R^{-1}{\mathrm{\Δx}}_{\mathrm{nn}}-R^{-1}T\\ {{\mathrm{\Δz}}^{\′}}_{\mathrm{nn}}=R^{-1}{\mathrm{\Δz}}_{\mathrm{nn}}-R^{-1}T\end{array}\right..$ 然后，采用式 $\left\{\begin{array}{c}{x^{\′}}_w=x_w-{{\mathrm{\Δx}}^{\′}}_{\mathrm{nn}}\\ {z^{\′}}_w=z_w-{{\mathrm{\Δz}}^{\′}}_{\mathrm{nn}}\end{array}\right.$ 对第n个线结构光传感器对应的像点的X轴坐标和Z轴坐标进行修正，x'_w为修正后的X轴坐标，z'_w为修正后的Z轴坐标。

其中，Δx和Δy的推导过程可以为：在摄像机坐标系标定以得到每个像点在X轴方向的实际距离d_x和在Z轴方向的实际距离d_z。第二CCD采集了成像装置如毛玻璃上的光点图像之后，计算装置可以对光点图像进行中值滤波、二值化分割、轮廓搜索、椭圆拟合等图像处理，然后提取点结构光的圆心坐标值，假设设移动测量桥的第一个测量位置所测得的圆心图像坐标为(u_a1,v_a1)，在下一测量位置所测得的圆心图像坐标为(u_a2,v_a2)。则两个距离处移动测量桥在X、Y方向上的移动值Δx和Δy分别等于式 $\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δx}=(u_{a2}-u_{a1})\·d_x\\ \mathrm{\Δz}=(v_{a2}-v_{a1})\·d_z\end{array}\right.$

根据视觉检测原理可知使用线结构光传感器只能获取当前测量位置的待测路面表面三维坐标，为了获取整个路面的整体三维数据，需要将不同位置的测量数据进行融合。在一种可能的实施方式中，可以对移动测量桥相对于基准靶标的移动距离进行测量，根据距离对Y轴的坐标进行修正以对整个路面的三维数据进行整合。

具体而言，参见图4，在移动测量桥17上设置测距仪31，并在所述基准靶标11上设置与所述测距仪31位置对应的目标板33；所述测距仪31用于向所述基准靶标11上的所述目标板33投射激光，接收从所述目标板33返回的激光，以测量得到所述移动测量桥17与所述基准靶标11之间的距离，然后步骤103计算装置可以根据基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正还可以包括：测量所述移动测量桥与两个所述基准靶标之间的距离d₁和d₂；采用式计算第n个线结构光传感器在摄像机坐标系的Y轴坐标的修正值Δy_nn，其中，N为所述移动测量桥所设置的所述线结构光传感器的总数；采用式y'_c＝y_c-Δy_nn对摄像机坐标系中的第n个线结构光传感器的Y轴坐标进行修正，获得修正后的三维数据，其中y'_c为修正后的Y轴坐标。

此外，也可以采用修正值Δy_nn对世界坐标系中的第n个线结构光传感器的Y轴坐标进行修正，其中参照式9对Δy_nn进行转换得到Δy'_nn，然后采用转换后的Δy_nn例如，式y'_w＝y_w-Δy'_nn对第n个线结构光传感器对应的像点的X轴坐标和Z轴坐标进行修正，y'_w为修正后的Y轴坐标。

基于上述修正后的三维数据，可以采用多种方式确定路面的平整度，例如采用道路路面平整度评价指标标准偏差σ。由于在一段很短的距离内，不同的车辆所碰到的凹凸量很有可能不尽相同；但在很长的距离内，所有的车辆碰到的凹凸量几乎相等；在距高为无限长时，所有的车辆碰到的凹凸量可能认为是相等的。由理论研究可知，在无限长里程中测量，大的凹凸为少数，而中等凹凸为多数，其特点符合于正态分布规律，而标准偏差正是正态分布函数的主要特征系数，也就是说，用标准偏差指标表征路面平整度或凹凸率，即反映了正态分布特性，又符合于车辆的随机形式规律。

按公路工程质量检测评定标准JTJ001-97的规定，标准偏差的测量是以每200000mm为一个检测单元，按1000mm的间隔测量待测路面的纵断面数据，用数理统计的方法计算200000mm中所有纵断面上的数据的方差，因此，在经过上述步骤获得修正后的三维数据后，步骤104根据修正后的三维数据确定所述待测路面的平整度可以采用表示平整度的标准偏差σ确定的具体方法可以为：将所述修正后的三维数据中的Z轴坐标代入式和式确定所述待测路面的平整度；其中，σ为用于表示平整度的标准偏差，h_k为每一步长内的第k个高程值，根据设定的步长从修正后的三维数据中的Z轴坐标中选择，可以从摄像机坐标下的三维数据中选择，也可以从世界坐标系下的三维数据中选择；m为每一步长内所选择的高程值的个数；h_av为每一步长内选择的m个高程值的算术平均值。

用标准偏差σ的大小表示实际路面的平整度时，标准偏差σ越小，平整度指标越高，例如，当σ＝0时，可以表征路面平如镜，汽车平稳行驶，人体乘坐最舒适。反之，标准偏差σ越大，平整度指标越低，行驶汽车有局部调动或大跳动，人体乘坐不太舒适、较不舒适或不舒适。

因此，我们判定平整度时，假设以初始测量位置处第一个测量点Z轴方向的坐标为基准，其余测量点在Z轴坐标上依次与该点的坐标值相减，获取每个测量点与该点的绝对差值，用这些绝对差值的标准偏差值σ表征路面平整度，并做出最后判定。

综上，路面平整度检测系统的软件可以包括两部分：路面信息采集部分和颠簸误差部分。其中，路面信息采集部分主要是获取待测路面的光条图像的三维坐标，颠簸误差部分主要获取两侧路面对测量带来的误差影响。总体可以分为以下几个模块：

标定模块，完成线结构光传感器的CCD摄像机和结构光的标定，获取摄像机内部参数和外部参数值，以及结构光在摄像机坐标系下的平面方程；完成点结构光传感器的CCD摄像机标定，获取每个像点在X轴和Y轴方向上对应的实际距离值。

测量模块，利用标定获取的参数值，根据传感器数学模型，对光条中心点进行测量，获取光条中心点的三维坐标。

修正和计算模块，获取由于路面颠簸造成的前后两个测量位置处在X轴和Z轴方向上的位移误差，利用具有蓝牙传输功能的测距仪获取移动测量桥在Y轴方向的位移，通过这两部分来修正最终测量坐标值，提高测量精度，获取整段路面的三维信息，计算路面平整度，并做出相应判定。

本发明实施例的路面平整度检测方法可以采用上述实施例的路面平整度检测系统进行检测，具体采用线结构光传感器13获取待测路面12的光条图像，并采用计算装置将光条图像转换成三维数据，再根据基准靶标11对待测路面的三维数据进行修正，能够根据修正后的三维数据准确的确定待测路面12的平整度，从而方便确定路面的凹凸不平处并可以标记以进行后续处理。由于路面平整度检测系统为非接触扫描方式，距地面一定距离如约10cm，采用移动测量桥可以在铺筑宽度内往复运动，可以随着摊铺机的行进，对铺筑的混凝土立即进行扫描和计算，不需要等待路面硬化，可以及时找出超出平整度参数范围的凹凸点或平面，随后采用拉麻或抹平等方式对标记处进行处理，进行施工过程中的缺陷修复，提高混凝土塑性阶段的平整度，最终提高通车后的路面平整度，与通车后再修复相比较，修复的成本大幅降低。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种路面平整度检测系统，其特征在于，包括：

至少一个基准靶标，设置于待测路面上方；

至少一个线结构光传感器，用于向所述待测路面投射线结构光，并拍摄所述线结构光在所述待测路面形成的光条图像；

计算装置，与所述线结构光传感器连接，将从所述线结构光传感器接收的所述光条图像转换成三维数据，根据所述基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正，再根据修正后的三维数据确定所述待测路面的平整度。

2.根据权利要求1所述的路面平整度检测系统，其特征在于，还包括用于承载所述线结构光传感器的移动测量桥；

所述线结构光传感器包括线结构光投射器和第一CCD电荷耦合器件；

所述线结构光投射器设置于所述移动测量桥的横梁，用于向所述移动测量桥下方的当前测量位置的所述待测路面投射所述线结构光；

所述第一CCD设置于所述线结构光投射器的上方，用于拍摄所述线结构光在所述待测路面形成的所述光条图像。

3.根据权利要求2所述的路面平整度检测系统，其特征在于，所述线结构光传感器还包括点结构光投射器和第二CCD；

所述点结构光投射器，设置于所述基准靶标，用于发出点结构光；

所述第二CCD设置于移动测量桥且位于成像装置的后方，用于拍摄所述点结构光在所述成像装置上形成的光点图像，将所述光点图像发送给所述计算装置，以使得所述计算装置能够根据所述光点图像修正所述三维数据。

4.根据权利要求3所述的路面平整度检测系统，其特征在于，所述点结构光投射器的上方设置有水平仪，所述点结构光投射器的下方设置有俯仰平移台，所述水平仪与所述俯仰平移台相互配合以调节所述点结构光投射器相对于所述待测路面的水平度。

5.根据权利要求4所述的路面平整度检测系统，其特征在于，在所述移动测量桥上设置测距仪；

所述测距仪用于向所述基准靶标上的目标板投射激光，接收从所述目标板返回的激光，以测量所述移动测量桥与所述基准靶标之间的距离，将所述距离发送至所述计算装置，以使得所述计算装置能够根据所述距离修正所述三维数据。

6.根据权利要求1～5中任一项所述的路面平整度检测系统，其特征在于，所述测量移动桥的底部设置有多个轮子，位于所述测量移动桥左右两侧的两个轮子之间的距离能够调节。

7.一种路面平整度检测方法，其特征在于，采用权利要求1～6中任一项所述的系统对待测路面的平整度进行检测，所述方法包括：

采用第一CCD拍摄线结构光传感器发出的线结构光在所述待测路面投射形成的光条图像；

将所述光条图像转换成所述待测路面的三维数据；

根据基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正；

根据修正后的三维数据确定所述待测路面的平整度。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一CCD和所述线结构光传感器设置于移动测量桥，将所述光条图像转换成所述待测路面的三维数据，包括：

采用式 $\left\{\begin{array}{c}{x}_c=\frac{(u-u_0)\·z_c}{f_x}\\ y_c=\frac{(v-v_0)\·z_c}{f_y}\\ z_c=\frac{-d}{a\·(u-u_0)/f_x+b\·(v-v_0)/f_y+c}\end{array}\right.,$ 将所述光条图像的各个像点在所述图像坐标系的二维坐标(u,v)转换为在所述摄像机坐标系的三维坐标(x_c,y_c,z_c)，两个基准靶标之间的水平连线方向为X轴，重力方向为Z轴，与所述X轴和Z轴垂直并从所述基准靶标到所述移动测量桥的方向为Y轴；

其中，(u₀,v₀)为所述摄像机坐标系标定的原点在所述图像坐标系中的坐标；a、b、c、d是选择的结构光平面方程ax_c+by_c+cz_c+d＝0的系数，f_x＝f·s_x/d_x且f_y＝f/d_y，d_x为所述第一CCD的摄像机的水平像素间距，d_y为所述第一CCD的摄像机的垂直像素间距，s_x为实际水平像素间距与所述第一CCD的摄像机的感光面尺寸的比例因子，f为拍摄所述第一CCD的摄像机的焦距。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基准靶标上设置有用于发出点结构光的点结构光投射器，所述移动测量桥上设置有与所述点结构光投射器位置对应的成像装置和第二CCD，所述第二CCD设置于所述成像装置的后方，根据基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正，包括：

在所述待测路面的不同测量位置，采用所述第二CCD拍摄所述点结构光在所述成像装置上形成的光点图像；

根据在不同待测路面所拍摄的所述光点图像，计算第n个线结构光传感器在X轴方向的移动值Δx和Z轴方向的移动值Δy；

采用式 $\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Δx}}_{\mathrm{nn}}=\frac{n}{N}\·\mathrm{\Δx}\\ {\mathrm{\Δz}}_{\mathrm{nn}}=\frac{n}{N}\·\mathrm{\Δz}\end{array}\right.$ 计算第n个线结构光传感器在摄像机坐标系的X轴坐标和Z轴坐标的修正值(Δx_nn,Δz_nn)，N为所述移动测量桥所设置的所述线结构光传感器的总数；

采用式 $\left\{\begin{array}{c}{x^{\′}}_c=x_c-{\mathrm{\Δx}}_{\mathrm{nn}}\\ {z^{\′}}_c=z_c-{\mathrm{\Δz}}_{\mathrm{nn}}\end{array}\right.$ 对第n个线结构光传感器对应的像点的X轴坐标和Z轴坐标进行修正，其中x'_c为修正后的X轴坐标，z'_c为修正后的Z轴坐标。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据基准靶标对所述待测路面的三维数据进行修正，还包括：

测量所述移动测量桥与两个所述基准靶标之间的距离d1和d2；

采用式计算第n个线结构光传感器在摄像机坐标系的Y轴坐标的修正值Δy_nn，其中，N为所述移动测量桥所设置的所述线结构光传感器的总数；

采用式y'_c＝y_c-Δy_nn对第n个线结构光传感器对应的像点的Y轴坐标进行修正，其中y'_c为修正后的Y轴坐标。

11.根据权利要求7～10中任一项所述的方法，其特征在于，根据修正后的三维数据确定所述待测路面的平整度，包括：

将所述修正后的三维数据中的Z轴坐标代入式和式确定所述待测路面的平整度；其中，σ为用于表示平整度的标准偏差，h_k为每一步长内的第k个高程值，根据设定的步长从各个像点修正后的三维数据中的Z轴坐标中选择；m为每一步长内所选择的高程值的个数；h_av为每一步长内选择的m个高程值的算术平均值。