An algorithm for automated estimation of road roughness from mobile laser scanning data

Autor: Pankaj Kumar, Conor P. McElhinney, Paul H. Lewis, Alias Abdul Rahman
Přispěvatelé: Kumar, Pankaj, Lewis, Paul, McElhinney, Conor P, Rahman, Alias Abdul
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2015
Předmět:
Popis: Road roughness is the deviation of a road surface from a designed surface grade that influences safety conditions for road users. Mobile laser scanning (MLS) systems provide a rapid, continuous and cost-effective way of collecting highly accurate and dense 3D point-cloud data along a route corridor. In this paper an algorithm for the automated estimation of road roughness from MLS data is presented, where a surface grid is fitted to the lidar points associated with the road surface. The elevation difference between the lidar points and their surface grid equivalents provides residual values in height which can be used to estimate roughness along the road surface. Tests validated the new road-roughness algorithm by successfully estimating surface conditions on multiple road sections. These findings contribute to a more comprehensive approach to surveying road networks. Resume La rugosite d'une route est la deviation de la surface de la route par rapport a la surface concue, qui influence les conditions de securite pour les usagers de la route. Le balayage laser mobile (MLS) offre un moyen rapide, continu et rentable pour recueillir des nuages de points 3D tres precis et denses le long d'une route. Cet article presente un algorithme pour l'estimation automatique de la rugosite de la route a partir de donnees MLS, ou une grille est ajustee sur les points lidar censes representer la surface de la route. La difference entre les altitudes des points lidar et de leurs equivalents dans la grille fournit des valeurs residuelles de hauteur qui peuvent etre utilisees pour estimer la rugosite a la surface de la route. Des tests ont valide ce nouvel algorithme en estimant les caracteristiques de la surface sur de multiples sections de route. Ces resultats contribuent a une approche plus globale du releve topographique des reseaux routiers. Zusammenfassung Die Rauhigkeit einer Strassenoberflache ist die qualitative Abweichung der tatsachlichen Oberflache von der geplanten Oberflache. Eine solche Abweichung beeinflust die Sicherheitsbedingungen fur Strasennutzer. Mit Mobile Laserscanning Systemen (MLS) konnen schnell, kontinuierlich und auf kostengunstige Weise hochgenaue und dichte 3D-Punktwolken entlang eines Strasenkorridors erfasst werden. Dieses Paper stellt einen Algorithmus zur automatischen Bestimmung der Oberflachenrauhigkeit in MLS Daten vor. Ein Oberflachenraster wird an die Punkte der Strasenoberflache angepasst. Die Residuen zwischen Lidarpunkten und den entsprechenden Hohen des angepasten Gitters konnen zur Schatzung der Rauhigkeit verwendet werden. In Tests mit verschiedenen Strasenabschnitten wurde der neue Algorithmus hinsichtlich der Schatzung der Oberflachenbeschaffenheit validiert. Auf Basis dieser Ergebnisse kann ein noch umfassender Ansatz zur Erfassung von ganzen Strasennetzen angegangen werden. Resumen La rugosidad de una carretera es la desviacion de la superficie disenada que afecta las condiciones de seguridad de los usuarios de la carretera. Los sistemas de laser moviles proporcionan una manera rapida, continua y barata de recolectar nubes de puntos 3-D densas y de gran precision a lo largo de un corredor. En este articulo se presenta un algoritmo para la estimacion automatica de la rugosidad de la carretera, donde una malla se ajusta a los puntos lidar asociados con la superficie de la carretera. La diferencia entre la elevacion de los puntos lidar y los equivalentes en la malla proporcionan residuos en altura usados para estimar la rugosidad de la superficie a lo largo de la carretera. Las comprobaciones validan el nuevo algoritmo de rugosidad de la carretera al estimar con exito las condiciones de la carretera en diversas secciones de carretera. Estos resultados contribuyen a un enfoque mas amplio de la medida de las caracteristicas de redes de carreteras. 摘要 路面平整度是衡量道路表面和设计表面之差的等级,对道路使用者的安全条件的度量。移动激光扫描(MLS)系统提供了一种快速获取低成本、高精确和高密度的沿着路线走廊的连续三维点云数据的方式。本文提出从MLS数据自动估计路面平整度的算法,该算法利用一个路面格网来拟合激光点云,两者之间在高程上的残差值可以被用来衡量路面平整度。试验充分验证了本文所提出的新算法针对多路段路面平整度处理的可靠性,本文的这些发现为路网测量提供了一种更全面的手段。
Databáze: OpenAIRE
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