摘要：无人机属于多旋翼的飞行器，将其运用在桥梁检测工作中，可以收集许多肉眼或者是望远镜无法发现的问题，进而便于工作人员掌握桥梁的情况，进而有效克服常规方法的检测过程中所出现的局限性。本文基于此，将对应用无人机技术进行桥梁检测进行探讨，以供参考。
关键词：无人机；桥梁检测；桥梁病害
1分析无人机系统组合和具体的工作原理
在桥梁检测工作中，无人机可以快速完成检测工作，该检测系统具体的结构包含的内容如下：任务荷载系统、无人机、地面站系统以及数据传输系统。在实践运用方面，比较常用的是多旋翼的无人机，此种类型的无人机在实践中起降十分平稳，因此，在数据采集以及观测过程中所取得的效果非常良好，除此之外，地面站系统则可以及时接收无人机在飞行拍摄中的所得到的资料，进而便于工作人员及时掌握飞行轨迹，从而更好地获取桥梁病害位置。在桥梁实施检测领域工作中，常规的航拍任务就可以通过无人机完成，但是桥梁中的任务荷载情况和实际掌握的信息会存在一定的差异，此时工作人员就需要提前设计悬停点，然后通过高像素的专业拍照设备采集信息，后期工作中就可以重点分析病害，进而找到解决病害的方式。
2无人机进行桥梁检测的方法
（1）首先，运用多部件模型和病害检测的数据进行无人机影像数据的生成，多部件形变模型由覆盖整目标的根滤波器和高分辨率的部件滤波器组成，总体描述被测绘对象的特征。例如进行裂缝的测绘，可以根据弯曲的程度和走向，进行多个方向的子模型的构建，结合不同子模型进行空间关系的描述。为了提高模型的泛化能力，采用改进的多尺度HOG特征金字塔计算出局部图像的一阶微分图像梯度，将像素特征聚合以获得特征映射、特征向量等因子，采用归一化的方法进行从上到下的分辨率的提升，金字塔上层可以获取大范围的梯度直方图和特征。底层捕捉到主要的精细尺度特征和局部特征。病害数据由无人机上搭载的的高清相机采集，相机利用增稳云台进行固定和支撑，保持稳定的拍摄，仰俯角均由增稳云台进行控制，多旋翼无人机一般还会增加安装光线传感器，根据检测到的光线强度进行启动调整，必要的时候对于视频、图像的拍摄采用补光光源进行补光。相机采集到的高质量编码图像通过超视距视频传输系统传输到地面站。
（2）对于病害区域进行预测和扫描。多部件形变模型对于复杂环境具有普适性，在病害区域上检出率显著，对于非路桥地物排除效果很好，但也肯可能存在误检和漏检，总体说来，多部件形变模型在坑洞病害的模型测绘上效果最好，对于网状裂缝的测绘效果较差，桥梁表面浮浆等均可能被误判为缺陷，需检测员人工甄别。
（3）当无人机发现障碍的正面轮廓，激光雷达就会立即进行有效距离的测算，运算原理是通过扩展卡尔曼滤波进行数据的筛选，为了提高准确率，无人机的激光雷达能够降低数据量，将极坐标数据转换到世界坐标数据。
激光雷达的数据为了减少运算量，采用的是圆锥碰撞的避障技术。在飞行的构成中，无人机的视觉中，每个障碍物的相对速度向量被定位在碰撞圆锥内，形成二维圆锥。在这个圆锥中，无人机可能会与障碍物撞机。考虑到这一情况，将每个障碍物设定为最小间隔距，一旦超过障碍物最小间隔距离的中心球面空间，无人机就会设定避障航迹，确定出障碍物碰撞的安全线。碰撞的安全线在绝对值时间内快速机动相应，做出规避机动的无人家采用紧急制动或者专项的方式，防止出现障碍物过多导致的碰撞事故。系统运用PMW控制距离的大小，降低或者提高飞行的速度，确定最有利路线，如果前方有多个障碍物，可以设定障碍物的空间位置的关系，判断是否能够穿行。
针对路桥梁检测测中的障碍物的检测，需要耗费大量的能量，因此为了降低功耗和负载，采用升降方向的主动避障，此技术是将激光雷达的两书光线发射到反射棱镜中。升降的数据与误差数据连接，估算出距离的平均值。无人机载飞行高度的测量范围内能够通过激光雷达测算出飞行高度。
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3无人机桥梁检测技术应用
3.1做好准备工作，保障安全距离
工作人员在桥梁检测过程中采用无人机进行辅助，具体运用过程中，第一，需要两名技术进行操作，即控制机身的运动以及摄像部分；第二，无人机在飞行中可以收集对应的数据，但是工作人员需要注意的是，在起飞前，需要将无人机置于平稳的地面，然后检测无人机中的各个系统情况，准确无误之后就可以开机、运行，当无人机达到一定稳定的状态后，工作人员就可以统一发布起飞指令，然后无人机在飞行过程中就可以实时监测对象，但是需要保障和桥梁之前处于安全距离范围中。一般情况下，桥墩以及塔柱之间需要保持大约5m，然后桥梁中的钢构件以及缆索则需要结合地形情况而控制好对应的距离，大约为10m。
3.2桥梁病害情况收集
无人机组成系统中的地面站，主要作用是实施监控，即可以将无人机所拍摄的画面而反馈至工作人员，此时在该系统中就需要通过屏幕监控的方式而有效显示出无人机具体的空间位置以及相关的摄录画面信息，工作人员则可以结合桥梁情况而掌握病害情况，详细信息如下。
（1）桥面系的检查
桥梁桥面系主要为沥青混凝土材料，沥青桥面主要病害有纵、横向裂缝、坑槽、车辙、拥抱、沉陷等。微型无人机通过三轴电子陀螺、三轴加速度计、高精度数字气压计、精密电子罗盘、GPS 天线及模块等各种传感器。定位在距桥面高度 10m 上空，飞行速度控制在每秒 5 米，通过双摄像头延桥梁中线对桥面系进行图像采集。巡检能力可见光成像质量在距离不小于 10m 处清晰分辨销钉级目标，而且具备遥控手动/自动对焦功能；并在一次巡检完成后自动记录轨迹，实现自主飞行自主采集。
（2）桥梁上部结构的检查
桥梁上部结构是桥梁的主要承重构件，它由梁、板等组成。其病害主要表现为表面裂缝、蜂窝、麻面、空洞、露筋、剥落、游离石灰、缝隙夹层等。微型无人机巡检主要是利用激光测距仪控制梁底板与图像采集设备的距离等距等比采集图像，对问题区域进行喷涂标识。其识别精度能达到亚毫米级。如果结合桥梁 GIS 系统的支持可以对实现无人操作自动采集数据，自动回传图像，自动识别缺陷区域。这就可以为工作人员提供良好的信息，同时也可以防止在传输过程中出现数据衰减的问题。
3.3无人机实施检测因素控制策略
当无人机在逐渐上升中，其速度十分缓慢，然而其在下降时，速度非常之快，此时，工作人员就需要做好控制，即在上升中实施检测，需要控制器速度范围大约为5～20m /min，随着无人机逐渐上升的过程中，其速度和被检测桥梁中病害具体分布、环境以及周围的风速因素等都有密切关系，为了能够提升检测的效果，无人机在实施检测过程中就需要工作人员加以控制，较为典型的影响因素有：日照方向、风速、GPS信号、钢结构电磁干扰以及天气条件，此时工作人员可以选择桥梁中的迎光面实施检测，并避开钢结构或信号塔，因为在迎光面所获得的图片十分清晰，也可以极大提升数据采集准确性以及成功率。如果在无风的环境中进行桥梁检测，无人机在实施检测工作中受到周围因素的影响就比较小，进而可以提升检测的安全性。
无人机技术的高速发展为桥梁养护检测提供了一种全新的解决方案，可以预见，无人机技术同计算机技术、传感器技术等联系紧密，将是未来桥梁检测的重要手段。
参考文献：
[1]商广明.应用无人机技术进行桥梁检测的探讨分析[J].上海公路，2018年1期.
[2]王啸林.试论无人机在桥梁检测中的应用与发展[J].中国水运（下半月），2018年4期.
论文作者:朱方杰
论文发表刊物:《基层建设》2018年第35期
论文发表时间:2019/2/28
标签：无人机论文; 桥梁论文; 病害论文; 障碍物论文; 工作人员论文; 数据论文; 系统论文; 《基层建设》2018年第35期论文;