无人机桥梁边坡检测研究

无人机桥梁边坡检测研究

唐天缘,黄福伟,张朋,庞荣

（重庆交通大学 土木工程学院 重庆 400041）

摘要：随着经济迅速发展和全国范围内的经济联系愈发紧密，公路网交通流量明显增加，并伴随自然因素的影响，桥梁与边坡损坏愈加严重，急需维护。然而传统方法多采用人工检测法，工作量大，效率低，费时费力费钱，急需新的桥梁边坡检测方法。本文探讨了无人机检测作为一种新型检测方法，较之传统检测方法的优势，但也指出了无人机检测方法目前的技术难点。并介绍了一个工程案例--重庆綦江大桥的无人机摄影三维建模。

关键词：无人机 桥梁边坡检测 优势 技术难点 工程案例 三维建模

Research on slope detection of UAV bridges

Tang Tianyuan, Huang Fuwei, Zhang Peng, Pang Rong

(School of Civil Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400041)

Abstract: With the rapid economic development and the closer economic ties nationwide, the traffic flow of the highway network has increased significantly, and with the influence of natural factors, the damage to bridges and slopes has become more and more serious, and maintenance is in urgent need. However, the traditional method mostly adopts manual detection method, which has a large workload, low efficiency, time-consuming, laborious and costly, and urgently needs new bridge slope detection methods. This paper discusses the advantages of UAV detection as a new detection method compared with traditional detection methods, but also points out the current technical difficulties of UAV detection methods. And introduced an engineering case - UAV photography 3D modeling of Chongqing Qijiang Bridge.

Keywords: UAV, bridge slope detection, advantages, technical difficulties, engineering cases, 3D modeling

引言

随着经济的迅速发展和全国范围内的经济联系愈发紧密。公路网交通流量显著增加，同时超载现象频发，这必然对桥梁造成不同程度的损坏，加之因四时四季的气候变化，桥梁长期遭受日照、雨淋、风化等多变自然因素的交替影响，桥梁损坏情况更是愈发严重；边坡由于受到地震、地质变迁以及雨水冲刷等方面的因素，也在逐日发生变化，并可能存在巨大的潜在威胁。然而，由于桥梁与边坡设施维护人员的力量不能适应公路网建设的快速发展，管理和养护方面专业技术人员缺乏，养护经费投入不足等诸多原因造成桥梁及边坡出现问题无法得到及时发现并养护处置。导致问题程度加剧、养护费用进一步增加，甚至造交通事故和人员伤亡。因此对于桥梁与边坡的检测和养护寻找新的检测方法显得特别重要。无人机因其自身的优点，被广泛应用于各行各业，同样可以被应用于桥梁与边坡检测中。

1传统桥梁与边坡检测工程中的应用现状及弊端

对于检测桥梁、桥墩、桥墩基台、塔架、桥网、其他零件以及落地螺栓的钢缆和边坡，传统检测方法存在很多弊端。

1)传统桥梁检测需要其他辅助措施配合人工进入检查现场，成本较高且不便捷；

2)探测桥梁墩台、桥台、腹桥等危险场所，需架设框架，配合人员进行探测，存在安全隐患；

3)对于腹部和电缆等难以触及的部位，人工无法进行准确的检测，导致不能采取最为正确的维护方案；

4)在城市桥梁的日常检查中，还需与相关部门沟通进行交通管制，阻碍交通的正常运行；

5)边坡检测时因为草木植被的茂盛，遮挡了检测人员视野，导致无法进行准确检测。

2 无人机桥梁边坡检测技术优势

相较于传统的检测方式，无人机检测具有如下优势

[1][2][3][4]：

1)花费的经济成本更低，且检测技术较之人工经验更加科学，整套检测设备小巧方便易携带，并无须多人配合便能进行检测作业，无须产生额外的费用；

2)高精度的检测效果，无人机搭载高精度GPS定位设备，且采用多轴飞行器保持设备平衡，以及与高分辨率的摄像设备结合对桥梁和边坡病害结构进行高精度的拍摄；

3)维修保养简单，无人机的整体结构简单且便于携带，设备的升级维护也都非常的方便快捷；

4)数据处理更加高效，后期只需使用相关的病害处理软件对病害照片进行分析，能够快速地出具各种病害卡、病害信息汇总表、明细表以及对比表等详细的报告，快速简便。

3工程实用

3.1工程背景

重庆綦江大桥，位于重庆市綦江区，主跨为空腹式悬链线等截面石拱桥，总长320米，其中正桥长181米，两端引桥139米，桥高19.84米；桥宽11米，其中车行道7米，两侧人行道各宽2米。桥身负荷量为20吨。因为堵塞问题，1988年进行拓宽，拓宽后的綦江大桥，由原来的11米宽，变为 15.5 米。其中，车行道9米，两侧人行道各 3.25米，一直保持到现在。

图1綦江大桥

3.2无人机选型

图2 DJI PHAN TOM4-RTK

图2为大疆PHAN TOM4-RTK无人机，集成全新RTK模块，拥有强大的抗磁干扰能力与精准定位能力，可提供实时厘米级定位数据，能显著提升图像元数据的绝对精度。可支持PPK后处理。飞行器持续记录卫星原始观测值、相机曝光文件等数据，在作业完成后，用户可直接通过DJI云PPK服务解算出高精度位置信息。定位系统支持连接D-RTK2高精度GNSS移动站，并可通过4G无线网卡或WIFI热点与NTRIP连接。

图3 DJI M300-RTK

图3为大疆 M300-RTK，属于大疆的一款工业级无人机，可在20～50°的温度下工作，最大图传距离为15KM，最大可承受风速为15m/s,空载飞行时间高达55min，最多可同时支持三个负载，六向定位避障，最大探测范围可达40m，即使在桥底水面等复杂作业环境下，也可保证稳定飞行和避障。除此之外，大疆M300可搭载五镜头使用，同时五个不同的角度采集桥梁边坡影像，也可通过搭载单镜头并规划平行航线折返拍摄来模拟五镜头拍摄效果。

3.3实际应用

本案例采用两种机型无人机，采用单镜头并规划平行航线折返拍摄桥梁影像[5]。

首先在无人机中设置航向，旁向重叠率；飞行速度5m/s；任务完成后自动返航；相机倾斜叫40°～45°。实际航线如图4所示。

图4实际五航线

航拍完成后，将无人机采集的图片数据进行预处理后导入大疆制图进行建模处理。大疆制图是大疆创新公司开发的一款提供自主航线规划、飞行航拍、二维正射影像与三位模型重建的PC应用软件[6][7]。大疆制图提供了一站式解决方案，从无人机航线规划，到三维模型重建，操作界面简洁直观，不走清晰。大疆制图首先在软件中新建拍摄任务，然后进行空三加密，再添加无人机所采集的数据照片，选择建图场景及清晰度，选择需要输出的模型格式，有osgb、b3dm、ply三种格式可选择。点击空三进行空三处理，像素点管控设置并导入像控点文件，点击像控点坐标系统设置坐标系。点击重建，即可建立三维模型[8][9][10][11]。

图5大疆制图

4目前无人机检测技术存在难点

虽然无人机检测较之传统检测方式有很多优势，但仍存在以下难点[12][13][14][15]：

1. 许多桥梁与边坡周围多会出现高压线缆、树木、灌木丛等障碍物，需要紧急避让；
2. 无人机在桥下检测时，会因为遮挡和磁场的影响干扰无人机信号，导致定位不准确；
3. 无人机作业时有时会遇到强气流，在拍照时难以保持稳定或悬停状态；
4. 检测精度不够，照片画面抖动；
5. 后期数据处理量较大且杂，病害信息不准确；
6. 无人机使用锂电池，不能长时间工作，如若遇到雨雪天气时，还会大大缩短无人机的巡航时间。

5结语

无人机桥梁边坡检测可以有效解决目前检测中存在的难题，对桥梁以及边坡的管养有重要实用价值[16][17][18][19][20]。本文简要介绍了传统检测方法的弊端以及无人机检测较之的技术优势，但也提出了无人机检测仍存在的问题，最后结合无人机检测系统在重庆綦江大桥的成功应用，为无人机桥梁检测提供宝贵经验。

参考文献

[1]王鹏.基于无人机视频的桥梁裂缝识别方法研究[D].华南理工大学.

[2]彭玲丽,黄少旭,张申申,李乾.浅谈无人机在桥梁检测中的应用与发展[J].交通科技,2015(06):42-44.

[3]邵宏,陈妙初,戴晓栋.关于无人机在桥梁检测中的应用研究[J].公路交通科技(应用技术版)，2017,13(11);222-224.

[4]陈金桥，李佳颖，李慧乐，等.无人机在桥梁检测中的应用[J].交通世界，2018,482(32):105-108.

[5]LI Chunchuan,YANG Sichang,LI Yun. Discussion on UAV aerial navigation and positioning method[J].Electronic World, 2019(03):61-62.)

[6]王小雄,邵永军,任晓辉,杨超,刘波,张鑫.一种智能无人机桥检系统研究[J.公路交通科技（应用技术版)，2019,15(11):180-182.

[7]李丹，王威.无人机检测系统在桥梁检测中的应用[J].交通世界，2020(17):35-36

[8]吴波涛,张煜,李凌霄,等.基于多旋翼单镜头无人机的三维建模技术[J.长江科学院院报.2016(11)

[9]方留杨,陈华斌,吴晓南,等.基于无人机三维建模技术的桥梁检测方法研究[J].中外公路,2019(01).

[10]LI Aiwei. Application of UAV image in highway detection[J].Jushe,2020(31); 165-166.

[11]CHEN S Y，LAEFER D F， MANGINAE，et al. UAl bridge inspection through evaluated 3D reconstructions].J]. Journal of bridge engineering ， 2019，24(4):05019001.

[12]朱志超,王勇,顾传焱.无人机在桥梁养护检测中的应用[A].中国公路学会养护与管理分会、中交基础设施养护集团有限公司.中国公路学会养护与管理分会第八届学术年会论文集[C].中国公路学会养护与管理分会、中交基础设施养护集团有限公司：中国公路学会养护与管理分会，2018.

[13]邹露鹏，范钟倩.微型无人机在公路桥梁养护检测工程中的应用[J].公路，2017(07):172-175

[14]徐海强.微型无人机在公路桥梁养护检测工程中的应用[J].建筑工程技术与设计，2018(002):78-79

[15] Kim I,Jeon H,Baek S,et al.Appication of Crack ldentification Techmicues for an Aging Concrete Bridge Ilnspection Using an Unmanned Aeial Vehicle[J].Sensors,2018,18(6):1881.

[16]ZHU Zewen, DAI Li, WU Weiwei, et al. Application of UAV in highway bridge detection[J].Construction Machinery,2023(1):20-23.)

[17]FENG Wenzhao,HAN Liqin. Application of quality control and detection technology for highway bridge inspection[J].Transportation Manager World,2022(24):120-122.)

[18]LI Ju. Design and implementation of highway bridge detection and analysis system under Internet technology[J.Heilongjiang Transportation Science and Technology,2020,43(6):153-154.)

[19]ZHANG Wen. Application analysis of safety management in highway bridge inspection[J.Jushe,2019(27):124.)

[20]ZHU Yunfei. Application analysis of UAV image in highway bridge detection[J].Building Technology Development,2019,46(1):129-130.)