Новый способ моделирования дорог

Команда исследователей в Литве показала, что БЛА (беспилотные летательные аппараты) хорошо подходят для экономичного моделирования дорожных покрытий страны методом фотограмметрии

Используя серию испытательных полетов, охватывающих 3 км участок дороги, недалеко от Вильнюса, ученые проанализировали летные характеристики и качество изображения, а также методы последующей обработки.

Дорога для съемки

Во главе с Birutẻ Ruzgienẻ в ВГТУ (Вильнюсский технический университет), команда разработала строгую последовательность полетов, вычислений и анализа для оценки эффективности беспилотных летательных аппаратов. Они выбрали дорожное моделирование в качестве тестового объекта по нескольким причинам. Дороги играют центральную роль в человеческой деятельности и должны эффективно управляться и поддерживаться. Необходима более подробная информация о характере и местонахождении повреждений, износа и деформации. Но сбор этой информации на местах может быть медленным и потребовать прекращения движения транспортных средств. Используя аэрофотоснимки для создания 3D-модели, инженеры могут визуализировать и проверить дорожные условия в безопасной, контролируемой среде.

Съемка

Аэрофотоснимки для моделирования дорожного полотна представляет две основные проблемы. Во-первых, снимки должны обеспечить достаточное разрешение для захвата объектов, таких как выбоин и небольших участков поврежденного дорожного покрытия. Выбоины всего несколько сантиметров в поперечнике могут нанести ущерб при прохождении транспортных средств и должны быть отремонтированы быстро. Вторая проблема заключается в стоимости и своевременности аэрофотосъемки в госавтоинспекции. Длительные сроки часто связанные с пилотируемыми воздушными судами может вызвать нежелательные задержки в поиске и ремонте автомобильных повреждений.

Яма

Для проведения теста, Ruzgienẻ и его команда выбрали БЛА Trimble UX5. Самолет с неподвижным крылом имеет размах крыльев 1,0 м и весит примерно 2,5 кг. Он может летать на крейсерской скорости 80 км / ч, с дальностью 60 км и максимальной высотой 750 м над уровнем земли (AGL). Фотокамера Sony NEX-5R была установлена на борт воздушного судна для захвата изображений с высоким разрешением.

Trimble UX5

С помощью программного обеспечения Trimble Access, работающее на контроллере Trimble Slate, команда запрограммировала БПЛА провести два полета. Каждый полет захватил семь полос фотографии вдоль шоссе, используя указанные продольные и боковые перекрытия для изображений. Для удовлетворения требуемой точности, они поручили самолету летать примерно в 75m над поверхностью. После запуска, автономный БЛА завершил каждый полет и вернулся в заранее определенное место посадки.

Съемка дороги

До полетов, команда определила 42 опорных точки, чтобы были видимыми на фотографиях. Позиции точек «были измерены с использованием приемника Trimble R4 GNSS. Проект такого размера традиционно требует примерно около пяти опорных точек. Дополнительный контроль был необходим, чтобы обеспечить отображение высочайшего качества. Эти точки не были включены в расчетах перестройки и будут использоваться в дальнейшем для анализа качества.

Команда использовала программное обеспечение Trimble Business Center с модулем фотограмметрии для обработки всех изображений. Программное обеспечение производства цифровых ортофотопланов и цифровой модели поверхности. Для того чтобы исследовать качество результатов, только 17 опорных точек были использованы при ректификации изображения для получения геопривязанных ортофотопланов. Оставшиеся 25 точек были сопоставлены со значениями, полученными из фотографий, с отличными результатами.

«Точность х и у координат на каждом контрольном пункте не превышала половины размера пикселя изображения — 0.036mm и 13мм по высоте,» говорит Ruzgienẻ.

Команда выявила еще 68 однозначных точек в изображениях. Точки были обследованы с помощью GNSS и результаты по сравнению с координатами, полученными из фотограмметрии. Опять же, результаты были превосходными.

Команда Ruzgienẻ также оценивала стоимость производства наземных изображений. Одним из основных факторов стоимости проекта является требуемый уровень точности, что влияет на высоту полета, количество изображений. Автоматизированная обработка изображений обрабатывает большую часть вычислений, освобождая техников для другой работы. В целом, применение БЛА дает значительную экономию над пилотируемыми летательными аппаратами.

Проект показал, что БПЛА, такие как Trimble UX5 может выдавать данные с точностью, подходящей для моделирования дорожных покрытий . «Это позволяет пользователям собирать данные, необходимые для дорожного мониторинга более быстро, эффективно и безопасно,» говорит Ruzgienẻ. «Дорожные данные сохраняются в виде цифровых изображений, поэтому повторное измерение возможно всякий раз, когда это необходимо.»