CC BY
204
УДК 528.48
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНДЕКСА РОВНОСТИ ДОРОЖНОГО ПОКРЫТИЯ ПО ДАННЫМ МОБИЛЬНОГО ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ
Владимир Адольфович Середович
Новосибирский государственный архитектурно-строительный университет, 630008, Россия, г. Новосибирск, ул. Ленинградская, 38, профессор, начальник управления научно-исследовательских работ, тел. (383)266-25-27, e-mail: v.seredovich@list.ru
Максим Александрович Алтынцев
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры инженерной геодезии и маркшейдерского дела, тел. (952)915-29-80, e-mail: mnbcv@mail.ru
Александр Константинович Егоров
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, аспирант кафедры инженерной геодезии и маркшейдерского дела, тел. (913)946-36-22, e-mail: biganot81@mail.ru
В данной статье рассматривается способ определения ровности дорожного покрытия, основанный на патенте RU 2509978 - Способ определения неровности поверхности дорожного полотна. С учетом мирового и отечественного опыта определения ровности дорожного покрытия можно выделить следующие научные центры и их представителей, занимающихся данным направлением: Россия, г. Новосибирск (В. А. Середович, М. А. Алтынцев, А. В. Комиссаров, А. В. Иванов и др.), Россия, г. Томск (В. О. Мотуз, Д. С. Сарычев), Россия, г. Санкт-Петербург (Н. Н. Бочкарев), Украина, г. Харьков (А. А. Горб, А. И. Горб), Канада (Dave Hugelschaffer, I. Puente, Daina_Morgan), Тайвань (Jia-Ruey Chang, Yung-Shuen Su, Tsun-Cheng Huang, Shih-Chung Kang), США, штат Орегон (Michael J. Olson, Abby Chin) и др. Новизной в рассмотренном материале является алгоритм получения данных. По облаку точек, полученному путем мобильного лазерного сканирования, путем уравнивания сканов, фильтрации шумов облака точек производились измерения просветов дорожного покрытия под виртуальной рейкой. Результаты измерений применялись для выполнения исследований по расчету международного индекса ровности IRI. В итоге были выявлено, что мобильное лазерное сканирование является достоверным и корректным источником данных, применяемых для оценки ровности дорожного покрытия. В дальнейшем планируется выполнить расчет индекса ровности дорожного покрытия IRI по цифровой модели местности, построенной по данным лазерного сканирования, для выбора наиболее достоверных данных с целью расчета индекса ровности.
Ключевые слова: мобильное лазерное сканирование, облако точек, ровность, дорожное покрытие, международный индекс ровности IRI, рейка, определение ровности дорожного покрытия, оценка точности.
Активное развитие государства невозможно представить без качественных, безопасных и оснащенных дорог. Дорожные условия оказывают значительное влияние на режим и безопасность движения как отдельных автомобилей, так и потока транспортных средств в целом [1]. Качество автомобильных дорог определяется многими параметрами. Большая роль в обеспечении безопасности
движения принадлежит основным технико-эксплуатационным показателям автомобильных дорог. К числу таких показателей, в частности, относится ровность дорожного покрытия. Движение на высоких скоростях на идеально ровной поверхности сопровождается минимальными затратами мощности на сопротивление качения автомобиля. Плавность хода автомобиля также зависит от ровности дороги [2].
При ухудшении состояния дорожного покрытия водителю приходится бороться с вибрацией. Существенно усложняются условия его работы, так как ему приходится более детально отслеживать состояние проезжей части [3].
Сила удара колес о неровности дороги возрастает пропорционально квадрату скорости. Поэтому, например, при движении со скоростью 50 км/ч отдельные неровности высотой до 10 мм практически не сказываются на плавности хода автомобиля, при скорости в 90 км/ч они вызывают ощутимое подбрасывание колес [4].
Ровность дорожного покрытия является одним из основных показателей, характеризующих удобство движения по дороге и оказывающих решающее влияние на скорость движения автомобилей и транспортную работу дороги в целом.
В мировой практике контроля ровности автомобильных дорог за последние 10-15 лет для оценки их ровности достаточно широкое распространение получил международный показатель (индекс) ровности IRI (International Roughness Index) [5, 6].
Следует отметить, что до настоящего времени не принят международный стандарт, который классифицировал бы автомобильные дороги по ровности в соответствии со значениями международного показателя ровности IRI. В России показатель ровности IRI на данный момент не включен в нормативные документы. Вместо этого встречается лишь упоминание о допустимом просвете в дорожном покрытии. В табл. 1 приведена выдержка из СП 78.13330.2012 «Автомобильные дороги. Актуализированная редакция СНиП 3.06.03-85» [4].
Таблица 1
Выдержка из СП 78.13330.2012 «Автомобильные дороги. Актуализированная редакция СНиП 3.06.03-85»
2.5 Ровность (просвет под рейкой длиной 3 м):
2.5.1 Основания и покрытия асфальтобетонные, монолитные цементобетон-ные и из каменных материалов и грунтов 2.5.2 Все остальные виды покрытий и оснований Не более 5 % результатов определений могут иметь значения просветов до 6 мм, остальные - до 3 мм Не более 5 % результатов определений могут иметь значения просветов до 15 мм, остальные - до 7 мм
Современные системы контроля эксплуатации инженерных сооружений все менее требовательны к участию в этих работах человека. В постоянной мо-
нотонной и высокоточной работе автоматизированные средства незаменимы, так как любой дефект имеет большое значение для выявления первостепенной причины его образования. Безопасность работ в оживленных местах строительства или эксплуатации инженерных объектов значительно повышается с применением специального оборудования. Лазерное сканирование является одной из таких технологий, объединяющей в себе высокую точность, производительность, большой объем информации об объекте, которая может быть использована для разных нужд при строительстве и эксплуатации, а также безопасность рабочего персонала при выполнении различного рода работ. Исходя из вышеперечисленных преимуществ лазерного сканирования, применение в сфере дорожного строительства и эксплуатации делает его одной из приоритетных технологий в настоящем и ближайшем времени [7-10].
В России технология лазерного сканирования для определения ровности дорожного полотна еще не получила такого широкого распространения. В нашей стране в основном применяются недорогие средства измерения ровности, такие как толчкомеры. Простота конструкции, высокая производительность при минимальных затратах делает актуальным их применение при строительстве, эксплуатации и диагностике покрытия дорог и ВПП [5].
Но методу измерения ровности с помощью толчкомера присущи и некоторые существенные недостатки, связанные с повторяемостью и сопоставимостью результатов измерений. Эти недостатки обусловлены главным образом техническим состоянием транспортного средства, динамикой изменения параметров его подвески и шин, а также факторами методического характера.
Данного недостатка лишен метод короткошагового геометрического нивелирования. Несмотря на свою трудоемкость и высокую стоимость, метод ко-роткошагового геометрического нивелирования является самым точным в определении ровности покрытия ВПП. Данный метод может быть реализован с помощью следующих технологий:
- тахеометрическая съемка;
- нивелирная съемка;
- лазерное сканирование.
Таким образом, лазерное сканирование является одной из технологий короткошагового геометрического нивелирования. В данной статье раскрываются преимущества применения именно данной технологии для определения ровности дорожного полотна, описанные в патенте «ЯИ 2509978 - Способ определения неровности поверхности дорожного полотна» (авторы патента: А. В. Сере-дович, А. В. Иванов, В. А. Середович) [8].
В патенте описывается разработка способа определения неровности поверхности покрытия дорожного полотна с применением наземного лазерного сканера. Техническим результатом изобретения является определение достоверных и точных значений геометрических параметров поверхности покрытия дорожного полотна с применением наземного лазерного сканера. В данном патенте поставленная задача достигается тем, что в способе определения неровности
поверхности покрытия дорожного полотна измеряют просветы под трехметровой рейкой и согласно изобретению устанавливают наземный лазерный сканер на станции на контролируемом участке дорожного полотна. Выполняют сканирование участка дорожного полотна со станции, в результате чего определяют координаты точек отражения лазерного луча от поверхности дорожного полотна. Получают скан, выполняют вышеупомянутые действия на станциях, расположенных через 20-50 м вдоль оси дороги, передают результаты сканирования (сканы) в ПЭВМ и с помощью специальной компьютерной программы регистрируют в ней сканы со всех станций и получают цифровую точечную трехмерную (3Б) модель поверхности дорожного полотна. Передают цифровую точечную трехмерную модель поверхности дорожного полотна в специальную компьютерную программу и получают цифровую векторную трехмерную модель поверхности дорожного полотна. В этой же программе виртуально моделируют вышеупомянутую трехметровую рейку и прикладывают ее к полученной цифровой векторной трехмерной модели поверхности дорожного полотна поочередно и непрерывно вдоль запланированного направления, причем эта рейка должна соприкасаться с поверхностью дорожного полотна в двух крайних точках. Каждый раз определяют просветы между виртуальной трехметровой рейкой и цифровой, векторной трехмерной моделью поверхности дорожного полотна через заданные интервалы вдоль рейки, вычисляют неровность поверхности покрытия дорожного полотна по формуле
где п - номер контролируемой точки; 5/ - значение просвета под виртуальной рейкой; Н1 -Н - отметки контролируемых точек; / = 0... п - количество секций рейки (по умолчанию 6 секций по 0,5 м).
По данным мобильного лазерного сканирования, а именно по облаку точек лазерных отражений, на выбранном участке трассы протяженностью 51 м была определена ровность дорожного покрытия. Использовался международный индекс ровности 1Ш, определяемый по формуле
где Еш - оценка ровности участка по 1Ш, м/км;
Р - количество просветов под трехметровой рейкой, превышающих величину 3 мм. Эта величина выражается в процентах от общего количества просветов, полученных при измерении трехметровой рейкой на выбранном участке [11-14].
По облаку точек были сделаны измерения с помощью виртуальной трехметровой рейки, которая прикладывалась в 50 см от обочины. Рейка размещалась в местах основных проходов колес автомобиля. На рис. 1 показан пример такого размещения рейки, где по интенсивности отраженного сигнала хорошо распо-
(1)
Еш = 1,65 + 0,08Р + 0 / 0005Р,
(2)
знается колея. Для большей наглядности, была построена цифровая модель рельефа (рис. 2), на которой отчетливо видны колеи - места прохода колеса автомобиля, в которую укладывалась виртуальная рейка и где производились измерения.
Рис. 1. Расположение виртуальной рейки в колее (облако точек)
Рейка прикладывалась так, что в двух местах она соприкасалась с облаком точек. На рис. 3 показан пример, как рейка касается двух точек измеряемой поверхности, т. е. как бы лежит на этой поверхности.
Рис. 3. Размещение виртуальной рейки над облаком точек
С помощью виртуальной линейки определялось расстояние от рейки до облака точек отсканированного участка дороги в 6 интервалах шкалы рейки (через 50 см) подобно способу, который производят в реальных измерениях на местности в соответствии с ГОСТ. На рис. 4 представлена схема измерений с помощью виртуальной рейки.
м 0.5 м 0.5 к #.514 0.5 л
- 3 к! Ги
Рис. 4. Схема измерений с помощью виртуальной рейки
Пример результатов измерений значений отклонений от трехметровой рейки представлен в табл. 2. По данным табл. 2 был произведен расчет ровности дорожного покрытия по международному индексу ровности Ш1. Значение индекса Ш1 составило 3,5. Стоит заметить, что измерения проводились именно по облаку точек, а не по цифровой модели рельефа. Делалось это для того, чтобы по не усредненным данным произвести замеры просветов дорожного покрытия под рейкой.
По результатам измерений ровности дорожного покрытия автодороги с помощью трехметровой рейки была составлена соответствующая ведомость (табл. 3) и построен наглядный график профиля (рис. 5), по которому укладывалась рейка, где по горизонтальной оси указано число измерений по рейке, а по вертикальной оси - величина просветов под трехметровой рейкой (мм). Например, из данной таблицы видно, что на первой колее количество просветов более 3 мм составило 18.
Таблица 2
Значения отклонений от трехметровой рейки
1-я колея, мм 2-я колея, мм 3-я колея, мм 4-я колея, мм
2 2 2 3
3 2 0 3
1 3 3 2
1 4 1 3
0 3 3 4
2 2 2 1
4 4 3 2
3 0 2 1
5 1 4 1
2 1 3 1
Таблица 3
Ведомость обработки результатов измерений ровности покрытия автодороги
с помощью трехметровой рейки
Число просветов под рейкой Кол-во отклонений, %
№ колеи до 3 мм от 3 до 6 мм >10 мм максимальный просвет, мм до 3 мм от 3 до 6 мм
1 73 18 0 4
2 71 23 0 5 71,5 20,5
3 70 25 0 5
4 75 17 0 4
Величина просветов под трехметровой рейкой (мм)
Рис. 5. Величина просветов под трехметровой рейкой (мм)
Стоит также отметить, что данные лазерного сканирования достаточно плотные, поэтому по облаку точек можно распознать дефекты дорожного покрытия (рис. 6).
Рис. 6. Трещины дорожного покрытия, идентифицируемые по облаку точек
Оценка точности измерений
Любое измерение сопровождается погрешностями, которые разделяют на грубые, систематические и случайные.
Грубые погрешности (ошибки, промахи, просчеты) выявляют и устраняют контрольными измерениями.
Систематические погрешности искажают результат измерений всегда в какую-либо сторону. Например, мерная лента на величину короче эталона; известна ее длина при одной температуре, а измерения производят при другой, и тогда появится систематическая погрешность за счет теплового линейного расширения материала ленты. Систематические погрешности стараются исключить введением поправок.
Случайные погрешности принципиально неустранимы, так как они изменяются случайным образом при повторных измерениях одной и той же величины. Борьба за уменьшение их влияния сводится к совершенствованию приборов и методов измерений, в частности, к увеличению числа повторных измерений, к выбору наиболее благоприятных условий работы [15,16].
Все ошибки измерений можно разделить на две группы: инструментальные и методологические. Величины ошибок первой группы фактически отражаются в техническом паспорте сканера и первоначально определяются на этапе сборки и юстировки прибора. Инструментальные ошибки, как правило,
можно исключить только заменой частей и/или технологии изготовления прибора. Методические ошибки обычно можно учесть при обработке результатов измерений. Например, можно выполнить операцию удаления шумов, классификации, сглаживания местоположения точек сканирования [17].
Установлены следующие статистические свойства случайных погрешностей: погрешности по модулю не превышают некоторого предела
Н
< А
- г^пред.
(3)
- равные по модулю положительные и отрицательные погрешности одинаково возможны;
- малые погрешности встречаются чаще, чем большие;
- среднее арифметическое погрешностей равноточных измерений стремится к нулю при неограниченном возрастании количества измерений
г (Ах + А2 +... + Ап) _ [А] (4)
lim„ -_ lim„ —. (4)
n n
На этих свойствах основаны оценка погрешностей и установление наиболее достоверных результатов измерений. Надежную оценку точности измерений - среднюю квадратическую погрешность отдельного измерения - предложил К. Ф. Гаусс:
m _±
i
А 2
n
(5)
По результатам измерений ровности покрытия автодороги с помощью трехметровой рейки по данным мобильного лазерного сканирования была выполнена оценка их точности. Средняя квадратическая погрешность составила 1,7 мм.
По результатам полученных значений ровности по данным лазерного сканирования можно сделать выводы:
- определение ровности дорожного покрытия по данным лазерного сканирования является корректным методом;
- участок дороги, который участвовал в измерениях, находится в неудовлетворительном состоянии;
- по требованию расчета других параметров покрытия можно использовать существующее облако точек, так как оно является достоверным отображением ситуации на местности;
- определение ровности дорожного покрытия можно делать по двум, трем и т. д. осям дороги.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Guidelines for the Use of mobile LIDAR in Transportation Applications / M. J. Olsen, G. V. Roe, C. Glennie, M. Reedy, D. Hurwitz, K. Williams, H. Tuss, A. Squellati, M. Knodler. -2013 [Электронный ресурс]. - Режим доступа : www.TRB.org.
2. Руководство по оценке ровности дорожных покрытий толчкомером. Министерство транспорта Российской Федерации, государственная служба дорожного хозяйства. -М., 2002. - C. 2-4.
3. Pavement Interactive International Roughness Index (IRI). - 2007 [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.pavementinteractive.org/article/roughness.
4. Справочная энциклопедия дорожника. II том. Ремонт и содержание автомобильных дорог: в 6-и т. Т. 2 / В. К. Апестин, В. И. Баловнев, В. Д. Белов, Н. В. Борисюк, С. Н. Жилин, М. Г. Горячев и др.; под общ. ред. А. П. Васильева. - М., 2004. - 1129 с.
5. Горб А. А., Горб А. И. Определение индекса ровности методом наземного лазерного сканирования // !нженерна геодез!я. - 2009. - Вып. 1 (36). - С. 145-149.
6. Measurement of the International Roughness Index (IRI) Using an Autonomous Robot (P3-AT) / J. R. Chang, Y. S. Su, T. C. Huang, S. Ch. Kang, Sh. H. Hsieh // 26th International Symposium on Automation and Robotics in Construction. - 2009. - 325 p.
7. Мотуз В. О., Сарычев Д. С. Применение лазерного сканирования и 3D-моделей в жизненном цикле автомобильных дорог // САПР и ГИС автомобильных дорог. - 2014. -Вып. 1 (2). - С. 12-15.
8. Способ определения неровности поверхности дорожного полотна: пат. 2509978 Рос. Федерация № 2012136545/28; заявл. 24.08.12 ; опубл. 20.03.2014, Бюл. № 8. - 3 с.
9. ГОСТ Р 52398-2005. Классификация автомобильных дорог. Основные параметры и требования. - М., 2006. - С. 2.
10. ГОСТ Р 52399-2005. Геометрические элементы автомобильных дорог. - М., 2006. -С. 3-5.
11. ГОСТ 30412-96. Дороги автомобильные и аэродромы. Методы измерений неровностей оснований и покрытий. - М., 1996. - С. 6-9.
12. Метод проектирования ремонтов автомобильных дорог на основе мобильного лазерного сканирования / А. Н. Байгулов., М. А. Романескул, Б. М. Шумилов, М. М. Губская // САПР и ГИС автомобильных дорог. - 2013. - Вып. 1 (1). - С. 29-32.
13. Ворошилов А. П., Караченцов Ю. А. Съемка трещин при наземном лазерном сканировании зданий и сооружений // Вестник ЮУрГУ. - 2011. - Вып. 16 (233). - С. 11-14.
14. Применение наземного лазерного сканирования для контроля строительства и капитального ремонта автомобильных дорог / В. А. Середович, А. В. Иванов, А. В. Середович, Е. И. Горохова, И. В. Бородулина, Е. В. Романович // ГЕО-Сибирь-2010. VI Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 19-29 апреля 2010 г.). - Новосибирск : СГГА, 2010. Т. 1, ч. 3. - С. 69-72.
15. Середович В. А., Алтынцев М. А., Попов Р. А. Выбор методики уравнивания данных мобильного лазерного сканирования в зависимости от качества полученных данных и снимаемой территории // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2014. Х Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 8-18 апреля 2014 г.). - Новосибирск : СГГА, 2014. Т. 1. - С. 142-149.
16. Середович В. А., Алтынцев М. А. Применение данных мобильного лазерного сканирования для создания топографических планов // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. К Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 3. - С. 96-100.
17. Комиссаров А. В. Теория и технология лазерного сканирования для пространственного моделирования территорий: дис. ... д-ра техн. наук. - Новосибирск, 2015. - 278 с.
Получено 18.04.2017
© В. А. Середович, М. А. Алтынцев, А. К. Егоров, 2017
DETERMINATION OF ROAD SURFACE EVENNESS INDEX BASED ON MOBILE LASER SCANNING
Vladimir A. Seredovich
Novosibirsk State University of Architecture and Civil Engineering, 630008, Russia, Novosibirsk, 113 Leningradskaya St., Professor, Head of Scientifically-Research Works Department, phone: (383)266-25-27, e-mail: v.seredovich@li st.ru
Maxim A. Altyntsev
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotonogo St., Ph. D., Associate Professor, Department of Engineering Geodesy and Mine Surveying, phone: (952)915-29-80, e-mail: mnbcv@mail.ru
Alexander K. Egorov
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Ph. D. Student, Department of Engineering Geodesy and Mine Surveying, phone: (913)946-36-22, e-mail:biganot81@mail.ru
The article examines method of determining evenness of the road surface based on the patent RU 2509978 - the method of determining the road surface irregularities.
We have considered global and national experience of determining evenness of the road surface, so we can match the following research (scientific) centers and their members who practice this concept (area of focus) : Novosibirsk (Russia: Seredovich V.A., Altynsev M.A., Komissarov A.V., Ivanov A.V.), Tomsk (Russia, Motuz V.O., Sarychev D.S.), Saint-Petersburg (Russia, Bochkarev N.N.), Kharkov (Ukraine, Gorb A.A., Gorb A.I.), Canada (Dave Hugelschaffer, I. Puente, Daina_Morgan), Taiwan (Jia-Ruey Chang, Yung-Shuen Su, Tsun-Cheng Huang, Shih-Chung Kang), Oregon (USA: Michael J. Olson, Abby Chin) etc. The novelty in the considered method is new algorithm of obtaining the data. By means of point cloud, which we have discovered by using mobile laser scanning, making balancing of scans and filtering the noise of point clouds, were performed measurements of gleams of a road surface under a virtual leveling rod. These measurements were used to researching on calculation of the international index of evenness IRI. As a result, we found that mobile laser scanning is a reliable and valid data source, which are used to determine evenness of the road surface.
Further it is planned to make the calculation of the index of evenness IRI, using the digital surface model from the mobile laser scanning data, to select the most valid data of determining index of evenness.
Key words: mobile laser scanning, point cloud, evenness, road surface, International Roughness Index (IRI), rail, determining the evenness of the pavement, accuracy assessment.
REFERENCES
1. Olsen, M. J., Roe, G. V., Glennie, C., Reedy, M., Hurwitz, D., Williams, K., Tuss, H., Squellati, A., & Knodler, M. (2013). Guidelines for the Use of mobile LIDAR in Transportation Applications. Retrieved from www.TRB.org.
2. Rukovodstvo po otsenke rovnosti dorozhnykh pokrytiy tolchkomerom [Guidance on the assessment of evenness of road surfaces by talamera]. (2002). Moscow: the Russian Federation state service of road economy [in Russian].
3. Pavement Interactive International Roughness Index (IRI). (2007). Retrieved from http://www.pavementinteractive.org/article/roughness.
Вестник CTyTuT, Tom 22, № 3, 2017
4. Apestin, V. K., Balovnev, V. I., Belov, V. D., Borisyuk, N. V., Zhilin, S. N., & Goryachev, M. G. (2004). Spravochnaya entsiklopediya dorozhnika: T. 2, Remont i soderzhanie avtomobil'nykh dorog [Reference encyclopedia road maintenance: Vol. 2, Repair and maintenance of roads]. Vasil'ev A. P. (Ed.). Moskow [in Russian].
5. Gorb, А. А., & Gorb, А. I. (2009). Defention of evenness index by method of ground-based laser scanning. Inzhenerna geodeziya [Engendering Geodesy], 1(36), 145-149 [in Ukrain].
6. Chang, J. R., Su, Y. Sh., Huang, Ts. Ch., Kang, Sh. Ch., & Hsieh, Sh. H. (2009). Measurement of the International Roughness Index (IRI) Using an Autonomous Robot (P3-AT). 26th International Symposium on Automation and Robotics in Construction, 325 p.
7. Motuz, V. O., & Sarychev, D. S. (2014). Applications of lidar mapping and 3D models in road lifecycle. SAPR i GISavtomobilnykh dorog[CAD and GISRoads], 1(2), 12-15 [in Russian].
8. Seredovich V. A., Seredovich A. V., & Ivanov A. V. Patent RF No. 2509978. Novosibirsk: IP Russian Federation.
9. Standarts Russian Federation. (2005). Klassifikatsiya avtomobil'nykh dorog. Osnovnye parametry i trebovaniya (GOST 52398-2005) [Classification of automobile roads. Basic parameters and requirements]. Moscow: Author [in Russian].
10. Standarts Russian Federation. (2005). Geometricheskie element avtomobil'nykh dorog. (GOST 52399-2005) [Geometric elements of highways]. Moscow: Author [in Russian].
11. Standarts Russian Federation. (2000). Dorogi avtomobil'nye i aerodromy. Metody izmereniy nerovnostey osnovaniy i pokrytiy (GOST 30412-96) [Roads and aerodromes. Methods for measuring the unevenness of bases and coatings]. Moscow: Author [in Russian].
12. Baygulov, A. N., Romaneskul, M. A., Shumilov, B. M., & Gubskaya, M. M. (2013). The method of road repair designing based on mobile lidar mapping. SAPR i GIS avtomobilnykh dorog [CAD and GIS Roads], 1(1), 29-32 [in Russian].
13. Voroshilov, A. P., & Karachentsev, Y. A. (2011). Surveying the cracks at surface laser scanning of buildings and constructions. Bulletin of the South Ural State University [Bulletin of the South Ural State University], 16(233), 11-14 [in Russian].
14. Seredovich, V. A., Seredovich, A. V., & Ivanov, A. V. (2010). Terrestrial laser scanning application for the control over the highways construction and major repair. In Sbornik materialov GEO-Sibir'-2010: T. 1, ch. 3 [Proceedings of GEO-Siberia-2010: Vol. 1, Part 3] (pp. 69-72). Novosibirsk: SSGA [in Russian].
15. Seredovich, V. A., Altyntsev, M. A., & Popov, R. A. (2014). The choice of mobile laser scanning data adjustment technique subject to obtained data quantity of surveyed area. In Sbornik materialov Interekspo GEO-Sibir'-2015: Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii: T. 2. Geodeziya, geoinformatika, kartografiya, marksheyderiya [Proceedings of Interexpo GEO-Siberia-2014: International Scientific Conference: Vol. 2. Geodesy, Geoinformation, Mapping, Main Survey] (pp. 142149). Novosibirsk: SSGA [in Russian].
16. Seredovich, V. A., & Altyntsev, M. A. Application of mobile laser scanning data for creation of topographic plans. In Sbornik materialov Interekspo GEO-Sibir'-2013: Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii: T. 3. Geodeziya, geoinformatika, kartografiya, marksheyderiya. [Proceedings of Interexpo GEO-Siberia-2013: International Scientific Conference: Vol. 3. Geodesy, Geoinformation, Mapping, Main Survey] (pp. 96-100). Novosibirsk: SSGA [in Russian].
17. Komissarov, A. V. (2015). Teoriya i tekhnologiya lazernogo skanirovaniya dlya prostranstvennogo modelirovaniya territoriy [Theory and technology of laser scanning for spatial modeling territories]. Extended abstract of Doctor's thesis. Novosibirsk [in Russian].
Received 18.04.2017
© V. A Seredovich, M. A. Altyntsev, A. K. Egorov, 2017
