CC BY
43
УДК 528.48
Сравнительная оценка мобильного лазерного сканирования, аэрофотосъемки с беспилотной авиационной системы и съемки с комплексной дорожной лаборатории при выполнении диагностики автомобильных дорог
М. Я. Брынь 1, Д. Р Баширова 1, А. Г. Багишян 2
1 Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, Российская Федерация, 190031, Санкт-Петербург, Московский пр., 9
2 ООО «Мосты и инженерные проекты», Российская Федерация, 197101, Санкт-Петербург, Монетная ул., 16, лит. В
Для цитирования: Брынь М. Я., Баширова Д. Р., Багишян А. Г. Сравнительная оценка мобильного лазерного сканирования, аэрофотосъемки с беспилотной авиационной системы и съемки с комплексной дорожной лаборатории при выполнении диагностики автомобильных дорог // Известия Петербургского университета путей сообщения. - СПб.: ПГУПС, 2021. - Т. 18. - Вып. 2. - С. 211221. Б01: 10.20295/1815-588Х-2021-2-211-221
Аннотация
Цель: Сравнить возможности применения мобильного лазерного сканирования (МЛС), аэрофотосъемки (АФС) с беспилотной авиационной системы (БАС) и съемки с комплексной дорожной лаборатории при выполнении диагностики автомобильных дорог. Методы: Для анализа был выбран участок региональной автомобильной дороги Курской области, на котором проводилась съемка с использованием рассмотренных методов. Для решения поставленной цели были выделены основные характеристики, определяемые при выполнении диагностики, получены их значения на основе данных комплексной дорожной лаборатории, аэрофотосъемки с БАС, а также МЛС и оценена точность полученных результатов, соответствие данных требованиям нормативных документов. Результаты: На основании выполненных работ сделаны следующие выводы: определение выделенных параметров диагностики по методам МЛС и АФС с БАС является корректным, аэрофотосъемка с БАС по цене оборудования, стоимости съемки наиболее выгодна при составлении топографических планов автодорог. Отмечено, что по точности метод АФС соответствуют требованиям, предъявляемым к планам масштаба 1:500, МЛС - 1:1000. Практическая значимость: Не все показатели, требуемые при проведении диагностики, могут быть получены при АФС с БАС и МЛС, так как требуют специализированного оборудования и непосредственного взаимодействия с дорожным покрытием, однако спектр применения выделенных методов может быть существенно расширен. Такой показатель как коэффициент сцепления измеряется с помощью комплексной передвижной дорожной лаборатории, поэтому отказаться от нее нецелесообразно. Отмечено, что комплектация лаборатории в зависимости от стоимости может быть разной.
Ключевые слова: Диагностика автомобильных дорог, комплексная передвижная дорожная лаборатория, аэрофотосъемка, беспилотная авиационная система, ортофотоплан, топографический план, мобильное лазерное сканирование, мобильный лазерный сканер, экспериментальный участок автомобильной дороги.
Введение
В Российской Федерации на 2019 г. протяженность автомобильных дорог общего пользования
составляла 1542,2 тыс. км [1] и с каждым годом она растет. Отметим, что безопасная эксплуатация автомобильных дорог предполагает проведение контроля и разного вида ремонтов [2-7].
В связи с этим важно своевременно осуществлять работы по диагностике автомобильных дорог, которые являются неотъемлемой частью контроля их состояния. Цель проведения диагностики - получение полной и актуальной информации о транспортно-эксплуатационном состоянии дорог, на основе которой принимаются решения о планировании ремонтов. Подчеркнем, что диагностика автомобильных дорог проводится на основании отраслевого методического документа (ОДМ) [8], согласно которому выделяются следующие виды диагностики:
• полная (проводится с целью определения фактического технического уровня и эксплуатационного состояния);
• приемочная (выполняется при сдаче автомобильной дороги);
• плановая (осуществляется при определении показателей эксплуатационного состояния с заданной периодичностью);
• специализированная (проводится при планировании реконструкции и капитального ремонта).
Отметим, что материалами специализированной диагностики являются: видеоряд с метрической калибровкой, ортофотопланы автомобильной дороги и придорожной полосы, цифровые модели рельефа (ЦМР), цифровые модели местности (ЦММ) придорожной полосы.
Информация, собираемая в ходе проведения работ по диагностике автомобильных дорог, может быть получена как из внешних источников, например, технических паспортов, баз дорожных данных, так и при выполнении полевых работ. Основными получаемыми данными являются: общие данные по дороге, геометрические параметры и характеристики, характеристики дорожной одежды и покрытия, информация об искусственных дорожных сооружениях, обустройстве автомобильных дорог, защитных сооружениях, объектах придорожного сервиса, объектах дорожной службы, данные о дорожно-транспортных происшествиях.
Выделим основные параметры, получаемые при диагностике автомобильной дороги, и соотнесем их с требуемой точностью определения (табл. 1) [8].
В настоящее время в автодорожной отрасли для решения различных задач, в том числе проведения диагностики, все чаще используются высокопроизводительные системы, например мобильные лазерные сканеры, комплексные дорожные лаборатории, беспилотные авиационные системы, позволяющие не только значительно уменьшить влияние человеческого фактора в процессе сбора данных, но и существенно повысить безопасность проведения съемочных работ [2-7].
ТАБЛИЦА 1. Оцениваемые параметры и точность их определения
Оцениваемый параметр Требования к точности
Ширина проезжей части 0,1 м [9]
Ось дороги Точность измерений должна соответствовать точности, предъявляемой к топографическим планам масштаба 1:2000 [9]
Координаты километровых столбов 1 м в плане [8]
Угол поворота трассы 0,4° [9]
Продольный и поперечный уклоны 2 % [9]
проезжей части
Пройденный путь 0,05 %о [8]
Расстояние видимости 5 %% [10]
Глубина колеи 1 мм [11]
Координаты инженерного обустройства 1 м [8]
Цель статьи - проведение сравнительной оценки систем мобильного лазерного сканирования (МЛС), аэрофотосъемки (АФС) с беспилотной авиационной системы (БАС) [12] и съемки с помощью комплексной дорожной лаборатории для получения основных характеристик автомобильных дорог, а также оценка степени пригодности и соответствия данных требованиям нормативных документов. Для решения поставленной цели предлагается выделить основные характеристики, определяемые при выполнении диагностики, получить их значения на основе данных комплексной дорожной лаборатории, аэрофотосъемки с БАС, а также МЛС и оценить точность результатов.
Участок работ
Для анализа был отобран участок региональной автомобильной дороги Курской области Фатеж-Дмитриев 41+500-45+100 км, который относился к 5-й категории автомобильных дорог [13]. Отметим, что этот участок был обеспечен контрольными точками, координаты которых были определены с помощью ГНСС-приемников в кинематическом режиме.
Съемка с передвижной дорожной лаборатории
На исследуемом участке выполнялась съемка с помощью комплексной передвижной дорожной лаборатории на основе измерительного комплекса КП-514 РДТ «RDT line» на базе автомобиля Renault Duster (рис. 1).
В состав комплекса входили следующие измерительные системы:
1) система измерения геометрических параметров (компактная инерциально-спутниковая навигационная система);
2) система определения продольной ровности по международному показателю IRI (International Roughness Index);
Рис. 1. Передвижная дорожная лаборатория на базе Renault Duster
3) система измерения коэффициента сцепления покрытий (ПКРС-2 РДТ);
4) система видеосъемки.
Система определения геометрических параметров дает возможность установить параметры плана (радиусы горизонтальных кривых, углы поворота), параметры продольного и поперечного профилей, расстояние видимости до встречного автомобиля и препятствия. Отметим, что интервал записи данных составлял 1 м, а скорость движения дорожной лаборатории не превышала 50 км/ч.
Система измерения продольной ровности обладала следующими техническими характеристиками: шаг измерения неровностей - 0,125 и 0,25 м, диапазон измерения продольной ровности - 1-10 мм/м, погрешность измерения продольной ровности - 5 %.
Система видеосъемки позволяла получать кадры с геодезическими координатами, также осуществлялась привязка к объектам и дате проведения съемки. Купольная видеокамера располагалась в передней части автомобиля. Отметим, что используемая камера была откалибрована, поэтому по данным видеосъемки было возможно выполнять ряд линейных измерений.
Приведем основные погрешности систем измерений комплекса КП-514 РДТ [14]: Относительная погрешность пройденного расстояния ............ 0,08 %
Средняя квадратическая ошибка (СКО) определения
продольного уклона.................1,5 %%
СКО определения
поперечного уклона.................2,1 %%
Относительная погрешность определения ровности...............4,6 %
Траектория движения дорожной лаборатории вычислялась в автономном режиме с помощью ГНСС-оборудования, базовые станции не требовались.
Аэрофотосъемка с БАС
Для проведения аэрофотосъемочных работ был задействован БАС Геоскан-201 Геодезия (рис. 2). В комплектацию входили: фотокамера Sony RXIR, двухчастотный бортовой ГНСС-приемник Topcon, аккумуляторная батарея, раскладная подставка для сборки, транспортировочный кейс.
Представим основные технические харак-
теристики Геоскан 201: Максимальная протяженность
маршрута......................... 210 км
Максимальная масса полезной
нагрузки..........................1,5 кг
Продолжительность полета..........До 3 ч
Скорость полета.............. 64-130 км/ч
Минимальная безопасная
высота полета......................100 м
Максимальная высота полета........4000 м
Перечислим характеристики установленной на БАС фотокамеры Sony RXIR:
Фокусное расстояние, f..............35 мм
Продольный размер, l,
светочувствительной матрицы..... 4000 пкс
Поперечный размер, l,
светочувствительной матрицы..... 6000 пкс
Физический размер пикселя...... 0,0060 мм
Тип затвора.................Центральный
Объектив..........CarlZeiss Vario Sonnar T
Отметим, что в настоящее время стоимость комплекса Геоскан 201 Геодезия составляет свыше 2 млн руб. [15].
Обратим внимание на то, что параметры аэрофотосъемки считались с учетом выполнения полёта при условии захвата всей протяженности дороги и полосы отвода, а в процесс обработки результатов был включен только предложенный участок.
Авторами были рассчитаны параметры АФС (табл. 2), при этом значение GSD (Ground sample distance - размер пиксела на местности) принималось равным 2,6 см/пкс, что не превышало значение предельной графической точности (0,1 мм) для создания топографического плана масштаба 1:500. Длина маршрута L составляла 34,2 км (1 пролёт), крейсерская скорость БАС - V = 80 км/ч. Фокусное расстояние, продольный и поперечный размеры матрицы указаны в табл. 2.
Отметим, что все рассчитанные параметры АФС соответствуют вычисленным в ПО Geo-scan Planner, в котором также было составлено
ТАБЛИЦА 2. Расчет параметров аэрофотосъемки
Параметры Формула Значение
Высота фотографирования Н ( / = 5833 пкс) H = f ■ GSD 152 м
Время подъема и спуска ТПС (скорость подъема и спуска - ¥П = ¥С = 4 м/с) H H ТПС =— + — Vn Vc 1,22 мин
Заданное продольное перекрытие Р аэрофотоснимков P = 70 % 70 %
Заданное поперечное перекрытие Q аэрофотоснимков Q = 50 % 50 %
Расстояние В между маршрутами на местности, м D = 100 - Q ■ ,, ■ GSD 100 ' 78
Количество N пролетов N = 2 2
Базис В фотографирования 5 = 100 - P ■ x GSD 100 x 31 м
Количество снимков п в маршруте L „ n = — + 3 В 1107
Общее количество 2 снимков Z = N ■ n 2214
Продолжительность Т съемки участка Т II V L 0,86 ч
Интервал ? между экспозициями В t = — V 1,40 с
Предельно допустимая выдержка т при фотографировании (величина допустимого смаза изображения 8 = 0,5 пкс) 5 ■GSD т =- V 1/1780 с-1
полётное задание и выполнялся контроль за выполнением полёта.
На первом этапе камеральной обработки было проведено уравнивание спутниковых измерений для получения высокоточных координат центров проектирования в программном обеспечении (ПО) Topcon Magnet Tools: выполнено уравнивание полётной базы относительно сети референцных станций EFT-CORS, затем уравнивались данные с мобильного ГНСС-приемника и выполнялась замена координат навигационного журнала на уравненные координаты, полученные в ПО Topcon Magnet Tools.
Далее выполнялась обработка в программном продукте Agisoft Metashape: определялись положение и ориентация камеры для каждого кадра, в результате чего построено разреженное облако точек, далее подгружено планово-высотное обоснование, затем выполнялось построение плотного облака точек, ЦМР, ортофотоплана. Подчеркнем, что пространственное разрешение
ортофотоплана составило 2,7 см/пкс, результат построения карты высот - 9 см/пкс. СКО определения планового положения объекта местности, посчитанного на основе контрольных точек, не превышали 5 см, СКО определения геодезических высот также были не более 5 см. Плотность полученного облака точек составила 0,136 точек/см 2.
Мобильное лазерное сканирование
При выполнении сканирования участка автомобильной дороги использовалась система МЛС Topcon IP-S2 Compact, закрепленная на автомобиле Renault Duster. Основными элементами системы МЛС являлись: ГНСС-приемник, блок инерциальных измерений, панорамная цифровая камера, блок лазерных сканеров, одометры, блок управления. Блок инерциальных измерений позволял во время приостановки сигнала
спутниковых приемников вычислять координаты транспортного средства. Панорамная камера Ladybug 3 способствовала получению цветных изображений высокого разрешения, а также применялась для выполнения RGB окрашивания облаков точек лазерных отражений, полученных в ходе сканирования. Блок лазерных сканеров включал в себя два сканера с углом обзора 180°, с помощью которых проводилась съемка по обе стороны относительно траектории движения системы, и один с углом обзора 90°. Установленные одометры служили для определения длины пути и скорости движения. Вся полученная информация объединялась в блоке управления. Приведем основные технические характеристики системы МЛС Topcon IP-S2:
Тип сканера......Два SICK™ LMS 291-S05,
один SICK™ LMS 291-S14
Дальность .......................... 30 м
Точность определения
положения точки ...................45 мм
Каналы....................... 40 каналов
Частота передачи данных...........100 Гц
Дополнительные функции.........МиШраШ
Mitigation, Co-Op Tracking Отметим, что примененная на контрольном участке модель МЛС в настоящее время снята с производства, сейчас стоимость оборудования оценивается в 9 млн руб.
При выполнении МЛС использовались две базовые станции ГНСС, которые располагались в начале и конце участка съемки, для этого был применен технологичный приемник Top-con Hipper V, имеющий при выполнении статических наблюдений точность 3,0 мм+O^ppm (в плане) и 5,0 мм+O^ppm (по высоте) [16]. Станции были подключены к федеральной сети референцных станций EFT-CORS [17].
Для обработки данных МЛС было применено ПО Geoclean Workstation 4.1.8, а также Spatial Factory. В результате обработки было получено плотное облако точек лазерных отражений в системе координат (СК) WGS-84, затем был выполнен пересчет в СК UTM Zone 37N. Оценка точности измерений на контрольных точках проводилась в ПО КРЕДО 3D СКАН. Плотность
облака составила 120 точек/м2 на дорожном покрытии. С помощью ПО также удалялись выпадающие точки ниже рельефа, использовались фильтр изолированных точек и адаптивное прореживание.
Определение ширины проезжей части по результатам съемки с различной аппаратуры
Проведем сравнение данных, полученных с помощью комплексной дорожной лаборатории, аэрофотосъемки с БАС и выполнении МЛС.
Отметим, что при применении автоматизированной дорожной лаборатории определение ширины проезжей части (ПЧ) производится по данным фото-, видеофиксации в ПО RDT-Line. Обратим внимание, что линейные измерения выполнялись на небольшом отдалении от камеры, для того чтобы минимизировать искажения.
Затем определялась ширина ПЧ по данным аэрофотосъемки в программном продукте Агс-GIS 10.2.2. Отметим, что при использовании ортофотоплана определение ширины ПЧ на диагностируемом участке автомобильной дороги происходит быстрее, так как пользователь может оперативно перемещаться по маршруту, а не только с заданной скоростью просмотра видеоданных, что, несомненно, является преимуществом применения данных АФС.
Для измерения ширины проезжей части по МЛС было решено использовать растр, построенный по данным сканирования. В ПО ArcGIS 10.2.2 на растровое изображение был наложен маршрут из-за необходимости указания абсолютного местоположения по оси дороги.
Значения ширины ПЧ по данным съемки с различной аппаратуры на 10 контрольных участках, округленные до 0,1 м, были одинаковыми.
Таким образом, определение ширины ПЧ возможно выбранными методами с требуемой точностью, однако отметим, что если принимать во внимание скорость выполнения работ, то эффективнее измерять ширину по данным АФС и МЛС. Обратим внимание, что при наличии
сложных развязок и переходно-скоростных полос целесообразнее использовать результаты АФС и МЛС, а при наличии тоннелей и путепроводов только данные сканирования и съемки с комплексной дорожной лаборатории дадут информацию о ширине ПЧ, тогда как при выполнении АФС с БАС не будет осуществляться видимость дорожного полотна.
Определение продольных и поперечных уклонов ПЧ по результатам съемки различной аппаратурой
Отметим, что процесс получения значений продольных и поперечных уклонов ПЧ с помощью съемки с передвижной дорожной лаборатории полностью автоматизирован. Продольные уклоны проезжей части измерялись через 50 м.
Для определения продольных и поперечных уклонов по данным АФС были построены плотное облако точек и карта высот. Необходимо учесть, что эти уклоны привязывались к местоположению относительно маршрута автомобильной дороги. Для выполнения измерений была смоделирована трехметровая виртуальная рейка с привязкой к местоположению. Виртуальная рейка «прикладывалась» в продольном и поперечном направлениях. Измерения проводились по краям проезжей части на расстоянии не менее 0,5 м от кромки и по середине каждой из полос движения, что соответствует требованиям [9]. Схема измерения предусматривала, что на каждом участке рейки, разбитой на 6 интервалов через 50 см, находились высоты точек. Таким образом, смоделированная рейка каждый раз смещалась на величину заданного интервала.
Для оценки точности измерений было рассчитано значение СКО определения высот по формуле Бесселя. Оно составило 2,1 мм. Результатом измерения параметров продольного и поперечного уклонов на каждом участке являлось среднее арифметическое значение из измерений. Аналогично проводились измерения по данным МЛС.
Далее сравнивались величины продольных и поперечных уклонов на участке 44882-44932 м, полученных с помощью данных комплексной дорожной лаборатории, аэрофотосъемки с БАС, МЛС. Результаты представлены в табл. 3.
Таким образом, можно сделать вывод, что данные аэрофотосъемки с БПЛА, МЛС и собранные с помощью комплексной дорожной лаборатории согласуются друг с другом. На основе полученных результатов показано, что значения уклонов можно определять по данным АФС и МЛС, при этом вычисленные значения не противоречат данным дорожной лаборатории, применение которой регламентировано в [9].
Сравнение материалов, полученных в рамках специализированной диагностики
При занесении результатов съемки в геоинформационные автоматизированные базы дорожных данных, как правило, необходим растр, поэтому рассмотрим задачу получения его по данным МЛС и сравнения с ортофотопланом, построенным при АФС. Отметим, что по данным примененной комплексной дорожной лаборатории создание ортофотоплана не предполагалось.
ТАБЛИЦА 3. Сравнение значений продольных и поперечных уклонов
Наименование показателя Съемка с комплексной дорожной лаборатории АФС с БАС МЛС
Продольный уклон, %% -2,5 -2,7 -1,9
Поперечный уклон по прямому ходу, % 25,6 25,8 26,0
По данным МЛС в программном продукте КРЕДО 3Б СКАН был построен ортофотоплан. Отметим, что одним из важных критериев создания ортофотоплана по данным сканирования являлся выбор необходимого пространственного разрешения, так как важно было избежать как потери данных, так и неправильного заполнения пустот. Подчеркнем, что заданное пространственное разрешение изображения составило 5 см/пкс.
Таким образом, пространственное разрешение ортофотоплана, построенного по данным АФС с БАС, в 1,8 раз выше, чем при МЛС. Отметим, что такой результат прежде всего связан с плотностью облака точек сканирования, так как улучшение пространственного разрешения ортофотоплана привело бы к неправильному заполнению пустот. При использовании обоих растров возможна измерительная информация о ширине ПЧ, но отметим, что по растру, полученному при выполнении МЛС, дешифрировались только проезжая часть и укрепленные обочины в связи с тем, что детальность и достоверность изображения во многом зависят от дальности действия сканирующей системы, а в тех областях, где плотность точек была низкой, выполнялось автоматическое заполнение пустот.
Заключение
По результатам исследований можно сделать следующие выводы:
1. Определение выделенных параметров диагностики по методам МЛС и АФС с БАС является корректным.
2. По данным АФС, МЛС возможен расчет следующих показателей: ширины ПЧ, координат километровых столбов, углов поворота трассы, расстояния видимости, геодезических координат положения инженерного обустройства с требуемой точностью. Также отметим, что по точности метод АФС соответствует требованиям, предъявляемым к планам масштаба 1:500, МЛС -1:1000.
3. Аэрофотосъемка с БАС по цене оборудования, стоимости съемки наиболее выгодна при составлении топографических планов автодорог. Спектр задач, решаемых при выполнении АФС с БАС, может быть расширен.
4. Обратим внимание на то, что не все показатели, требуемые при проведении диагностики, могут быть получены при АФС с БАС и МЛС, так как требуют специализированного оборудования и непосредственного взаимодействия с дорожным покрытием. Такой показатель как коэффициент сцепления измеряется с помощью комплексной передвижной дорожной лаборатории, поэтому отказаться от ее использования нецелесообразно, однако отметим, что комплектация лаборатории в зависимости от стоимости может быть разной.
Библиографический список
1. Федеральная служба государственной статистики. - URL : https://rosstat.gov.ru (дата обращения : 18.10.2020 г.).
2. Алтынцев М. Н. Применение беспилотных летательных аппаратов для исполнительной съемки железных дорог / М. Н. Алтынцев, И. В. Щербаков, С. А. Третьяков // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XV Меж-дунар. науч. конгресс : Междунар. науч. конференция «Недропользование. Горное дело. Направления и технологии поиска, разведки и разработки месторождений полезных ископаемых. Экономика. Геоэкология» : сб. материалов : в 9 т. (Новосибирск 2426 апреля 2019 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2019. -Т. 1. - № 1. - С. 111-118.
3. Вальков В. А. Методика автоматического моделирования дефектов покрытия автодорог по данным мобильного лазерного сканирования / В. А. Вальков, К. П. Виноградов // Материалы III Всерос. науч.-практич. конференции (Санкт-Петербург, 6-8 ноября 2019 г.). - СПб. : РГПУ им. А. И. Герцена, 2019. -С. 209-214.
4. Кузнецов А. О. Современные системы мобильного лазерного сканирования и особенности их применения на автомобильных дорогах / А. О. Кузнецов // Дороги и мосты. - 2020. - № 42. - С. 56-76.
5. Середа П. О. Оценка транспортно-эксплуата-ционного состояния автомобильной дороги по информации, полученной с использованием беспилотного летательного аппарата / П. О. Середа. - URL : http:// www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_15_Sereda_N. pdf_29e677c575.pdf (дата обращения : 11.10.2020 г.).
6. Середович В. А. Обоснование возможности использования лазерного сканирования для решения проблем в транспортной сфере / В. А. Середович, А. К. Егоров // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2015. XI Междунар. науч. конгресс : Междунар. науч. конференция «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов : в 2 т. (Новосибирск, 13-25 апреля 2015 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2015. -Т. 2. - С. 144-148.
7. Сарычев Д. С. Мобильное лазерное сканирование / Д. С. Сарычев // САПР и ГИС автомобильных дорог. - 2013. - № 1. - C. 36-41.
8. Отраслевой дорожный методический документ ОДМ 218.4.039-2018. Рекомендации по диагностике и оценке технического состояния автомобильных дорог. - М. : Росавтодор, 2018. - 55 с.
9. ГОСТ 33383-2015. Дороги автомобильные общего пользования. Геометрические элементы. Методы определения параметров. - М. : Стандартинформ, 2016. - 11 с.
10. ГОСТ 32963-2014. Дороги автомобильные общего пользования. Расстояние видимости. Методы измерений (переиздание). - М. : Стандартинформ, 2019. - 18 с.
11. ГОСТ 32825-2014. Дороги автомобильные общего пользования. Дорожные покрытия. Методы
измерения геометрических параметров повреждений (переиздание). - М. : Стандартинформ, 2019. - 19 с.
12. ГОСТ Р 57258-2016. Системы беспилотные авиационные. Термины и определения. - М. : Стандартинформ, 2018. - 12 с.
13. ГОСТ Р 52398-2005. Классификация автомобильных дорог. Основные параметры и требования. -М. : Стандартинформ, 2006. - 5 с.
14. Росдортех. - URL : https://rosdorteh.ru/catalog/ 25/ (дата обращения : 28.12.2020 г.).
15. Официальный сайт ГК «Геоскан». - URL : https://www.geoscan.aero/ru/products/geoscan201/geo (дата обращения : 10.01.2021 г.).
16. Versatile GNSS receiver for everyday field-work. - URL : https://www.topconpositioning.com/ gnss/integratedgnss-receivers/hiper-v (дата обращения : 14.01.2021 г.).
17. EFT-CORS. Федеральная сеть базовых станций. - URL : https://eft-cors.ru (дата обращения : 21.12.2021 г.).
Дата поступления: 29.03.2021 Решение о публикации15.04.2021
Контактная информация:
БРЫНЬ Михаил Ярославович - д-р техн. наук, проф.; [email protected]
БАШИРОВА Динара Ринатовна - аспирант;
БАГИШЯН Артур Гегамонович - начальник
отдела геоинформационного моделирования;
Comparative evaluation of mobile laser scanning, aerial photography from an unmanned aircraft system and surveying from an integrated road laboratory when performing diagnostics of highways
M. Ya. Bryn 1, D. R. Bashirova 1, A. G. Bagishyan 2
1 Emperor Alexander I Petersburg State Transport University, 9, Moskovsky pr., Saint Petersburg, 190031, Russian Federation
2 LLC "Bridges and Engineering Projects", 16, lit. B, Monetnaya ul., Saint Petersburg, 197101, Russian Federation
For citation: Bryn M. Yar., Bashirova D. R., Bagishyan A. G. Comparative evaluation of mobile laser scanning, aerial photography from an unmanned aircraft system and surveying from an integrated road laboratory when performing diagnostics of highways. Proceedings of Petersburg Transport University. Saint Petersburg, Petersburg State Transport University, 2021, vol. 18, iss. 2, pp. 211-221. (In Russian) DOI: 10.20295/1815-588X-2021-2-211-221
Summary
Objective: To compare the possibilities of using mobile laser scanning (MLS) and aerial photography (AFS) from an unmanned aircraft system (UAS) and to make a survey from an integrated road laboratory when performing diagnostics of highways. Methods: For the analysis, a section of the regional road in the Kursk region was selected, on which the survey was carried out using considered methods. The main characteristics were identified when performing the diagnostics, their values were obtained on the basis of data from the integrated road laboratory, aerial photography with UAS, as well as ILS, and the accuracy of the results obtained, the compliance of the data with the requirements of regulatory documents were assessed. Results: Based on the work performed, the following conclusions were made: the determination of identified diagnostic parameters by the methods of ILS and APS with UAS is correct and aerial photography with UAS at the cost of equipment, the cost of shooting is the most profitable when drawing up topographic road plans. It is noted that in terms of accuracy, the APS method meets the requirements for plans at a scale of 1:500, MLS - 1:1000. Practical importance: Not all indicators required for diagnostics can be obtained with APS with ALS and MLS, since they require specialized equipment and direct interaction with the road surface, however, the range of application of the selected methods can be significantly expanded. Adhesion coefficient is measured using an integrated mobile road laboratory, so it is not advisable to abandon it. It was noted that the equipment of the laboratory, depending on the cost, may be different.
Keywords: Diagnostics of highways, complex mobile road laboratory, aerial photography, unmanned aerial system, orthophotomap, topographic plan, mobile laser scanning, mobile laser scanner, experimental section of the road.
References
1. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki [FederalState Statistics Service]. Available at: https://ross-tat.gov.ru (accessed: October 18, 2020) (In Russian)
2. Altyntsev M. N., Shcherbakov I. V. & Tretya-kov S.A. Primeneniye bespilotnykh letatel'nykh ap-paratov dlya ispolnitel'noy s"yemki zheleznykh do-rog [The use of unmanned aerial vehicles for executive shooting of railways]. Interekspo GEO-Sibir'. XVMe-zhdunar. nauch. kongress: Mezhdunar. nauch. konferen-tsiya "Nedropol'zovaniye. Gornoye delo. Napravleniya i tekhnologiipoiska, razvedki i razrabotki mestorozhdeniy poleznykh iskopayemykh. Ekonomika. Geoekologiya". Sb. materialov. V 9 t. (Novosibirsk 24-26 aprelya 2019 g.) [Interexpo GEO-Siberia. XVIntern. scientific congress: Intern. scientific. conference "Subsoil Use. Mining. Directions and technologies of prospecting, exploration and
development of mineral deposits. Economy. Geoecology". Sat. materials. In 9 vol. (Novosibirsk, April 24-26, 2019)]. Novosibirsk, Siberian State University of Geosystems and Technologies Publ., 2019, vol. 1, no. 1, pp. 111-118. (In Russian)
3. Valkov V.A. & Vinogradov K. P. Metodika avtoma-ticheskogo modelirovaniya defektov pokrytiya avtodo-rog po dannym mobil'nogo lazernogo skanirovaniya [A technique for automatic modeling of road surface defects based on mobile laser scanning data]. Materia-ly III Vseros. nauch.-praktich. konferentsii (Sankt-Peter-burg, 6-8 noyabrya 2019 g. [Materials of the III All-Russia scientific and practical conferences (St. Petersburg, November 6-8, 2019)]. Saint Petersburg, Herzen State Pedagogical University Publ., 2019, pp. 209-214. (In Russian)
4. Kuznetsov A. O. Sovremennyye sistemy mobil'nogo lazernogo skanirovaniya i osobennosti ikh primeneniya na avtomobil'nykh dorogakh [Modern systems of mo-
bile laser scanning and features of their application on highways]. Dorogi i mosty [Roads and bridges], 2020, no. 42, pp. 56-76. (In Russian)
5. Sereda P. O. Otsenka transportno-ekspluatat-sionnogo sostoyaniya avtomobil'noy dorogi po infor-matsii, poluchennoy s ispol'zovaniyem bespilotnogo letatel'nogo apparata [Assessment of the transport and operational state of the road according to information obtained using an unmanned aerial vehicle]. Available at: http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_15_ Sereda_N.pdf_29e677c575.pdf (accessed: October 11, 2020). (In Russian)
6. Seredovich V.A. & Egorov A. K. Obosnovaniye voz-mozhnosti ispol'zovaniya lazernogo skanirovaniya dlya resheniya problem v transportnoy sfere [Substantiation of the possibility of using laser scanning to solve problems in the transport sector]. Interexpo GEO-Siberia-2015.XIIntern. scientific. congress: Intern. scientific. conference "Geodesy, Geoinformatics, Cartography, Mine Surveying". Sat. materials. In 2 vol. (Novosibirsk, April 13-25, 2015). Novosibirsk, Siberian State University of Geosystems and Technologies Publ., 2015, vol. 2, pp. 144-148. (In Russian)
7. Sarychev D. S. Mobilnoye lazernoye skanirovaniye [Mobile laser scanning]. CAD and GIS of roads, 2013, no. 1, pp. 36-41. (In Russian)
8. Otraslevoy dorozhnyy metodicheskiy dokument ODM218.4.039-2018. Rekomendatsiipo diagnostike i otsenke tekhnicheskogo sostoyaniya avtomobil'nykh dorog [Industry road methodological document ODM 218.4.039-2018. Recommendations for the diagnosis and assessment of the technical condition of highways]. Moscow, Rosavtodor Publ., 2018, 55 p. (In Russian)
9. GOST33383-2015. Dorogi avtomobil'nyye obsh-chego pol'zovaniya. Geometricheskiye elementy. Metody opredeleniyaparametrov [GOST33383-2015. Automobile roads for general use. Geometric elements. Methods for determining parameters]. Moscow, Standartinform Publ., 2016, 11 p. (In Russian)
10. GOST32963-2014. Dorogi avtomobil'nyye ob-shchego pol'zovaniya. Rasstoyaniye vidimosti. Meto-
dy izmereniy (pereizdaniye) [GOST32963-2014. Automobile roads for general use. Visibility distance. Measurement Methods (reprint)]. Moscow, Standartinform Publ., 2019, 18 p. (In Russian)
11. GOST32825-2014. Dorogi avtomobil'nyye obsh-chegopol'zovaniya. Dorozhnyyepokrytiya. Metody izme-reniya geometricheskikh parametrov povrezhdeniy (pereizdaniye) [GOST32825-2014. Automobile roads for general use. Road surfaces. Methods for measuring the geometric parameters of damage (reprint)]. Moscow, Standartinform Publ., 2019, 19 p. (In Russian)
12. GOST R 57258-2016. Sistemy bespilotnyye aviat-sionnyye. Terminy i opredeleniya. [GOST R 57258-2016. Unmanned aerial systems. Terms and Definitions]. Moscow, Standartinform Publ., 2018, 12 p. (In Russian)
13. GOSTR 52398-2005. Klassifikatsiya avtomobil'nykh dorog. Osnovnyye parametry i trebovaniya [GOST R 52398-2005. Classification of highways. Basic parameters and requirements]. Moscow, Standartinform Publ., 2006, 5 p. (In Russian)
14. Rosdortech. Available at: https://rosdorteh.ru/ catalog/25 (accessed: December 28, 2020). (In Russian)
15. The official site of the GC "Geoscan". Available at: https://www.geoscan.aero/ru/products/geoscan201/geo (accessed: January 10, 2021). (In Russian)
16. Versatile GNSS receiver for everyday fieldwork. Available at: https://www.topconpositioning.com/gnss/in-tegratedgnss-receivers/hiper-v (accessed: January 14, 2021).
17. EFT-CORS. Federal network of base stations. Available at: https://eft-cors.ru/(accessed: Deecember, 21, 2021).
Received: March 23, 2021 Accepted: April 15, 2021
Authors' information:
Mikhail Ya. BRYN - D. Sci. in Engineering, Professor; [email protected]
Dinara R. BASHIROVA - Postgraduate Student;
Artur G. BAGISHYAN - Head of Geoinformation
Modeling Department; [email protected]
