張亨通，王元元，秦 濤，李仁杰,3

(1.湖北文理學(xué)院 機(jī)械工程學(xué)院，湖北 襄陽(yáng) 441053；2.湖北文理學(xué)院 土木工程與建筑學(xué)院，湖北 襄陽(yáng) 441053；3.襄陽(yáng)路橋建設(shè)集團(tuán)有限公司 技術(shù)中心，湖北 襄陽(yáng) 441023)

智慧交通和自動(dòng)駕駛等現(xiàn)代交通離不開高精度數(shù)字化道路模型，路面三維形貌作為數(shù)字化道路模型的重要組成部分，同自動(dòng)駕駛、智能治理、路面抗滑和輪胎-路面噪聲等功能息息相關(guān)，直接影響著公眾的身心健康和生命財(cái)產(chǎn)安全。

自動(dòng)駕駛技術(shù)與智能治理融入車聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器視覺、智能控制等前沿技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)自主感知路面環(huán)境，緩解交通擁堵，提升駕駛體驗(yàn)的目的，為公眾提供更安全舒適的駕駛環(huán)境。路面抗滑性能直接影響著道路行車安全，抗滑力的形成直接取決于路面紋理形貌特性。Larson等[1]通過高速公路平均構(gòu)造深度(MTD)、擺值(BPN)和滑移指數(shù)(SN)等指標(biāo)的對(duì)比研究，發(fā)現(xiàn)路面抗滑性能與其宏觀紋理形貌、微觀紋理形貌緊密相關(guān)，并且在不同天氣條件下表現(xiàn)出不同的相關(guān)性。良好的抗滑性能可以為車輛駕駛提供良好的附著性。輪胎-路面噪聲是道路交通噪聲污染的主要污染源之一，長(zhǎng)期的噪聲污染，會(huì)給公眾身心健康帶來嚴(yán)重影響，造成聽力損傷，情緒焦躁，神經(jīng)系統(tǒng)功能紊亂等一系列嚴(yán)重后果。

汽車行駛過程中，路面紋理形貌特性、輪胎本體因素、界面介質(zhì)、車輛行駛速度、路面干濕狀態(tài)以及溫度和季節(jié)變化等因素共同構(gòu)成一個(gè)作用系統(tǒng)[2-4]。各個(gè)因素之間相互作用，共同決定著路面駕駛環(huán)境和駕駛性能。各因素根據(jù)性質(zhì)的不同可以分為：路面形貌、路面材料、輪胎特性、界面介質(zhì)、作用環(huán)境等[5]，其中路面形貌尤為關(guān)鍵。Fujikawa等[6]通過開展路面形貌對(duì)輪胎-路面噪聲影響的研究，發(fā)現(xiàn)路面形貌的構(gòu)造高度、構(gòu)造間距、構(gòu)造半徑會(huì)產(chǎn)生不同程度的影響。Kokkalis等[7]采用分形法來研究路面形貌特征，以分形維數(shù)表征其不規(guī)則性，通過分析幾種不同紋理構(gòu)造的路面，得出路面紋理構(gòu)造分形維數(shù)與其抗滑性能存在相關(guān)性，分形維數(shù)越大，路面抗滑能力越強(qiáng)。因此，路面形貌是影響路面抗滑性能和輪胎-路面噪聲的重要因素。

國(guó)際道路協(xié)會(huì)(PIARC)根據(jù)路面的起伏程度將路面形貌分為四類：不平整度、粗大形貌、宏觀紋理形貌和微觀紋理形貌[8]。不平整度指的是波長(zhǎng)跨度為0.5～51m，深度大于50mm的特大構(gòu)造，主要是由道路設(shè)計(jì)和施工質(zhì)量造成的，也與缺乏路面養(yǎng)護(hù)維護(hù)有關(guān)。這種形貌容易形成路面積水，降低路面抗滑性能。車輛在上面行駛，會(huì)造成車體震蕩，致使輪胎-路面噪聲增大，影響汽車行駛舒適性和安全性。粗大形貌是波長(zhǎng)50～500mm范圍內(nèi)，深度為20～50mm的構(gòu)造[9]，主要與路面鋪設(shè)質(zhì)量不合格，以及年久失修有關(guān)。在這種路面上行駛，不僅會(huì)導(dǎo)致輪胎加速磨損，更易因高頻抖動(dòng)而造成車輛減震器損壞，降低行車的安全性和舒適性。宏觀紋理形貌構(gòu)造的波長(zhǎng)跨度為0.5～50mm，深度為0.5～20mm，與路面排水、輪胎-路面噪聲和路面抗滑等方面緊密相關(guān)[10-11]。在高速情況下，宏觀紋理可為路面提供排水通道，增加輪胎與路面的真實(shí)接觸面積，抑制輪胎水霧的形成，增大宏觀紋理形貌構(gòu)造的平均高度可增加輪胎的摩擦阻滯力，從而改善抗滑性能，提高行車安全性[12-13]。微觀紋理形貌指波長(zhǎng)小于0.5mm，深度介于1μm～0.5mm的細(xì)微構(gòu)造，是對(duì)路面膠結(jié)料和骨料表面微觀構(gòu)造等特性的直接反映。微觀紋理構(gòu)造與輪胎緊密咬合，與胎面之間形成粘附力和切削力，這兩種力是輪胎與路面摩擦力的主要組成部分，基本決定路面的抗滑性能。此外，微觀紋理形貌構(gòu)造可以輕松刺破潮濕路表水膜，避免滑水現(xiàn)象的發(fā)生[14-16]。

四類形貌中，不平整度和粗大紋理的構(gòu)造尺寸較大，對(duì)測(cè)量精度和分辨率的要求相對(duì)較低，使用鋼尺、激光輪廓儀、超聲檢測(cè)儀、水準(zhǔn)儀、全站儀等常見測(cè)量?jī)x器即可滿足。宏觀和微觀紋理形貌則要求高，對(duì)路面功能影響顯著。文獻(xiàn)[17]指出路面宏觀和微觀紋理形貌是影響路面功能的重要因素，對(duì)路面抗滑性能起著決定性作用。曹平[18]等結(jié)合摩擦系數(shù)和構(gòu)造深度來分析路面抗滑性能，結(jié)果表明路面宏觀與微觀紋理形貌的構(gòu)造對(duì)路面抗滑性能具有明顯的影響。文獻(xiàn)[19]通過對(duì)平均斷面深度(MPD)、輪廓的單峰平均間距(S)、輪廓均方根斜率(Δq)、偏斜度(RSK))等路面紋理形貌表征參數(shù)與輪胎-路面低頻噪聲及高頻噪聲做相關(guān)性分析，建立路面紋理形貌與輪胎-路面噪聲的關(guān)系模型，結(jié)果表明路面紋理形貌同輪胎-路面噪聲之間緊密相關(guān)。路面紋理形貌特征對(duì)行車舒適度和交通安全具有重要影響，良好抗滑能力的路面可以提供安全的交通環(huán)境，低噪聲路面環(huán)境可以帶來更為舒適的出行體驗(yàn)。因此，獲取高精度的宏觀和微觀路面紋理形貌指標(biāo)對(duì)路面抗滑性能進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)于提升路面的安全性能和舒適性具有重要意義。

路面形貌測(cè)量方法可分為當(dāng)代路面形貌測(cè)量方法和傳統(tǒng)路面形貌測(cè)量方法。其中通過特定的技術(shù)手段或方法得到路面紋理信息從而獲取路面形貌特性的方法稱作當(dāng)代路面形貌測(cè)量方法；而傳統(tǒng)路面形貌測(cè)量方法則多是使用常規(guī)的物理方法測(cè)試路面非形貌類參數(shù)(擺值、體積參數(shù)等)來間接反映路面紋理形貌特性。后者包括擺式摩擦儀、鋪砂法、溢流時(shí)間法等，而常見的當(dāng)代路面形貌測(cè)量方法有接觸式表面輪廓儀、三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x、光度立體法、激光掃描法、結(jié)構(gòu)光測(cè)量法、飛行時(shí)間法、陰影恢復(fù)法、體式顯微法、近景攝影測(cè)量法、雙目重構(gòu)技術(shù)等[16，20]。雖然，當(dāng)代和傳統(tǒng)路面形貌測(cè)量方法都可以實(shí)現(xiàn)對(duì)路面功能的評(píng)價(jià)，但評(píng)價(jià)指標(biāo)存在差異。其中，傳統(tǒng)路面形貌測(cè)量方法多是以非形貌類指標(biāo)評(píng)價(jià)路面的粗糙程度，當(dāng)代路面形貌測(cè)量方法則通過對(duì)路面紋理形貌進(jìn)行測(cè)定，提取路面形貌的構(gòu)造特征為評(píng)價(jià)指標(biāo)，不同評(píng)價(jià)指標(biāo)給路面功能評(píng)價(jià)的技術(shù)交流帶來障礙。此外，無論哪一種測(cè)量方法，都存在技術(shù)難題，如三維形貌數(shù)字化測(cè)量難以實(shí)現(xiàn)，測(cè)量精度偏低，設(shè)備價(jià)格昂貴或自動(dòng)化程度低等。本文擬對(duì)現(xiàn)有路面形貌測(cè)量技術(shù)進(jìn)行總結(jié)，結(jié)合典型應(yīng)用對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景展開對(duì)比討論，并在此基礎(chǔ)上分析與展望未來路面三維形貌數(shù)字化測(cè)量技術(shù)的發(fā)展方向及面臨的挑戰(zhàn)。

1 傳統(tǒng)路面形貌測(cè)量技術(shù)

傳統(tǒng)路面形貌測(cè)量設(shè)備與待測(cè)路面直接接觸，通過測(cè)試體積、時(shí)間或摩擦系數(shù)等非形貌類指標(biāo)間接估計(jì)路面紋理形貌的構(gòu)造和粗糙度，常用方法有鋪砂法、溢流時(shí)間法、擺式摩擦系數(shù)法等。

鋪砂法在實(shí)際工程領(lǐng)域應(yīng)用較多，可分為手動(dòng)鋪砂法和電動(dòng)鋪砂法。手動(dòng)鋪砂法是將已知體積的標(biāo)準(zhǔn)砂平鋪在待測(cè)路面上，用攤鋪板將標(biāo)準(zhǔn)砂推平，使之均勻嵌入路面空隙形成圓形面，用游標(biāo)卡尺測(cè)量圓形面兩個(gè)垂直方向的直徑，取平均值，最終求取標(biāo)準(zhǔn)砂的體積與圓形面積的比值，即路面的平均構(gòu)造深度(MTD)。電動(dòng)鋪砂法原理與手動(dòng)鋪砂法相似，只是減少了人為因素的干擾[21]。鋪砂法原理易懂，操作方便，設(shè)備構(gòu)造簡(jiǎn)單。但是在實(shí)際操作過程中，標(biāo)準(zhǔn)砂攤鋪在紋理稀疏的路面上會(huì)出現(xiàn)露砂的情況，導(dǎo)致測(cè)得平均構(gòu)造深度偏低。同時(shí)，含水率也會(huì)影響砂的蓬松度，導(dǎo)致攤鋪面積測(cè)量不精確，進(jìn)而影響路面平均構(gòu)造深度的計(jì)算結(jié)果。因此，該方法并不適于稀松紋理路面和濕潤(rùn)路面的形貌測(cè)量。

溢流時(shí)間法測(cè)試前需要用橡膠套筒將量筒接觸面密封，測(cè)量時(shí)采用固定體積的量筒，將水注滿后放置于待測(cè)路面，水流通過路面空隙排出，測(cè)定出水流溢出時(shí)間，以水流溢出時(shí)間作為評(píng)價(jià)指標(biāo)來客觀評(píng)價(jià)路面宏觀形貌的構(gòu)造狀況。排水時(shí)間越短，則表明路面宏觀紋理形貌的平均構(gòu)造深度越深[22-23]。溢流時(shí)間法最大的優(yōu)勢(shì)在于原理簡(jiǎn)單，適用于多種場(chǎng)景。但是，在實(shí)際應(yīng)用中只能粗略判斷路面宏觀形貌的平均構(gòu)造深度，對(duì)于長(zhǎng)距離路段，只能通過分段抽樣檢測(cè)，不僅效率低下，而且抽樣誤差較大。

擺式摩擦系數(shù)法在上世紀(jì)50年代由英國(guó)道路運(yùn)輸研究所(TRRL)研發(fā)出來，是一種基于摩擦系數(shù)指標(biāo)的抗滑性能評(píng)價(jià)方法，并于1980年在我國(guó)推廣使用，逐步作為國(guó)內(nèi)測(cè)試路面抗滑性的標(biāo)準(zhǔn)方法之一。該方法是將擺錘從固定位置自由擺下，擺錘的橡膠墊片與路面摩擦后連帶指針回升到一定高度，根據(jù)能量守恒定律，兩者之間的摩擦作用會(huì)消耗部分能量，通過計(jì)算擺錘前后擺動(dòng)的高度差來表征能量損失，單位為擺值(BPN)。多用于測(cè)試低速路面的抗滑性能，操作簡(jiǎn)便，可用于實(shí)驗(yàn)室測(cè)試和現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)。但是擺錘釋放位置對(duì)測(cè)量結(jié)果影響大，實(shí)驗(yàn)重復(fù)性差，準(zhǔn)確性不高，不適用長(zhǎng)距離連續(xù)路面測(cè)量[24-26]。可見，傳統(tǒng)形式的路面形貌測(cè)量技術(shù)普遍原理易懂，操作簡(jiǎn)單，設(shè)備成本低，但測(cè)量精度差，受環(huán)境變化因素影響較大，且多為單點(diǎn)檢測(cè)，測(cè)量速率低下，代表性不強(qiáng)，測(cè)得結(jié)果不能直觀形象地反映路表紋理形貌構(gòu)造，難以滿足數(shù)字化、高精度、高自動(dòng)化的現(xiàn)代路面形貌測(cè)量要求。

2 當(dāng)代路面形貌測(cè)量技術(shù)

根據(jù)測(cè)量原理不同，當(dāng)代路面形貌測(cè)量技術(shù)可以分為接觸式測(cè)量和非接觸式測(cè)量，如圖1所示。接觸式測(cè)量是通過探測(cè)儀器前端接觸物體表面，內(nèi)置傳感器根據(jù)表面紋理起伏獲取高程數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)終端處理以獲取路面紋理形貌輪廓。具體以前端微型探針遍歷待測(cè)物體表面，以探針內(nèi)置的位移傳感器測(cè)得物體表面輪廓信息。常用測(cè)量設(shè)備包括接觸式表面輪廓儀、三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x。雖然測(cè)量精度可以滿足路面宏觀和微觀紋理形貌的測(cè)量要求，但難以在室外場(chǎng)景推廣應(yīng)用，原因主要有：該技術(shù)多用于二維線性測(cè)量，測(cè)量效率不高；在路表劃過時(shí)，容易破壞接觸面，改變?cè)械穆访婕y理形貌；無法探測(cè)到小于探頭直徑的微觀紋理，難以獲得稠密的表面三維形貌；對(duì)測(cè)試平臺(tái)要求高，多用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境有限點(diǎn)位測(cè)量[27]。三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x使用微探頭進(jìn)行接觸式測(cè)量，微探頭接觸物體表面時(shí)發(fā)出采點(diǎn)信號(hào)，控制系統(tǒng)采集三坐標(biāo)數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成表面形貌輪廓。該設(shè)備單行處理測(cè)量精度達(dá)到0.01μm，有較好的通用性，但受人為操作水平影響大且造價(jià)昂貴。此外，難以測(cè)量小于探頭直徑的凹陷面；接觸表面硬度較小物體時(shí)，易使物體發(fā)生結(jié)構(gòu)性形變，進(jìn)而影響表面形貌三維重構(gòu)的精準(zhǔn)度[28]。

與接觸式測(cè)量法相比，非接觸測(cè)量法不與待測(cè)物體表面發(fā)生直接接觸，克服了許多限制，最大程度保護(hù)物體表面原始形貌，并應(yīng)用圖像數(shù)字化處理技術(shù)、光學(xué)和微電子技術(shù)等前沿科技手段，最大化實(shí)現(xiàn)路面宏觀和微觀紋理形貌同步稠密精確測(cè)量[29-30]。根據(jù)測(cè)量原理，通?？梢苑譃橹鲃?dòng)測(cè)量法和被動(dòng)測(cè)量法，其中主動(dòng)測(cè)量領(lǐng)域具有代表性的方法有光度立體重構(gòu)法、激光掃描法、結(jié)構(gòu)光法、飛行時(shí)間法等，被動(dòng)測(cè)量領(lǐng)域常用的有陰影恢復(fù)法、體式顯微法、近景攝影測(cè)量法、雙目重構(gòu)技術(shù)等。

2.1 主動(dòng)式路面形貌測(cè)量技術(shù)

主動(dòng)式路面形貌測(cè)量技術(shù)通過光學(xué)或電子信號(hào)發(fā)射器主動(dòng)向待測(cè)物體表面投射光信號(hào)或電信號(hào)，根據(jù)反射信號(hào)的差異獲取表面深度信息，以特定的算法重建物體表面三維形貌。

2.1.1 光度立體重構(gòu)法基于雙向反射分布函數(shù)，使用不同角度的光源照射待測(cè)物體，獲取不同光照角度下的圖像，然后根據(jù)圖像像素亮度差異解出表面法向量，最終完成三維重構(gòu)[31]。技術(shù)原理如圖2所示。

圖2 光度立體模型示意圖

光度立體重構(gòu)技術(shù)由Woodham等[32]在1979年首次提出，采用一個(gè)相機(jī)和幾個(gè)照度相同的光源，測(cè)量過程中保持相機(jī)和待測(cè)物體相對(duì)位置不變，通過改變光源的方向，獲取物體在不同光源照射條件下的圖像，以計(jì)算物體的表面法向量，求解物體表面的三維形貌。但在測(cè)量紋理形貌復(fù)雜的物體時(shí)，容易產(chǎn)生光照死角和陰影區(qū)，致使測(cè)量結(jié)果的魯棒性不佳。針對(duì)這一問題，1997年Kim等[33]在此基礎(chǔ)上融合陰影迭代形狀(SFS)算法，利用SFS配合多角度光源，實(shí)現(xiàn)多組圖像的高反差合成處理。這種改進(jìn)成功將物體表面微小的凹陷、裂縫和刮痕從背景中分離，具有更高的三維重構(gòu)精度和更優(yōu)的收斂特性。2007年Gendy等[34]在傳統(tǒng)三光源光度立體測(cè)量系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)四光源光度立體測(cè)量系統(tǒng)，引入不同光照天頂角對(duì)五種級(jí)配的瀝青路面進(jìn)行對(duì)照研究，結(jié)果表明同等測(cè)量條件下獲取紋理深度信息的精度更高，魯棒性更佳。2017年Sun等[35]采用六光源光度立體重構(gòu)方法，并提出亮度矩陣低秩恢復(fù)修正算法，與傳統(tǒng)三光源光度立體算法作比較，低秩恢復(fù)修正算法可以顯著降低噪聲干擾，很好地解決了陰影區(qū)域求解和高光點(diǎn)的問題，使整個(gè)重建表面具有更好的視覺效果。光度立體重構(gòu)技術(shù)一直是國(guó)內(nèi)外研究團(tuán)隊(duì)的研究熱點(diǎn)，雖然經(jīng)過不斷的迭代和技術(shù)改進(jìn)，仍存在諸多亟待解決的問題：圖像需在相機(jī)和目標(biāo)相對(duì)靜止時(shí)獲得，動(dòng)態(tài)環(huán)境中難以實(shí)現(xiàn)；結(jié)果只有形狀相對(duì)準(zhǔn)確，沒有比例精度，高度信息不準(zhǔn)確；依賴外界光照條件，只適用于室內(nèi)光線較弱的環(huán)境，無法在復(fù)雜光照下開展作業(yè)，使用范圍受限[36]。

2.1.2 激光掃描法測(cè)量系統(tǒng)主要分為兩類：一類是基于三角測(cè)距原理的三維形貌測(cè)量方法；另一類基于激光聚焦跟蹤原理的三維形貌測(cè)量方法。激光三角法測(cè)量原理是：以線性激光束掃描待測(cè)物體，利用激光傳感器感應(yīng)光線反射位置，以獲取各測(cè)量點(diǎn)的高程數(shù)據(jù)，并通過計(jì)算機(jī)終端將不同測(cè)量點(diǎn)測(cè)得的高程數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為路面紋理形貌信息，基礎(chǔ)數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(1)

其中PS為相對(duì)高程，SF為放大系數(shù)，DP為激光裝置的位置系數(shù)[37]。

激光聚焦跟蹤原理則是將激光經(jīng)透鏡聚焦到一點(diǎn)，鏡頭在機(jī)械控制下始終保持與聚焦點(diǎn)的相對(duì)靜止，通過鏡頭的位移獲取表面紋理高程信息。

自上世紀(jì)60年代以來，激光掃描技術(shù)經(jīng)過多年的改進(jìn)與發(fā)展，逐步趨于成熟。2005年Chang等[38]基于激光三角測(cè)距原理研發(fā)出一種通用的便攜激光掃描儀，對(duì)于路面局部宏觀紋理形貌重構(gòu)效果較好。但由于成本限制，這種掃描儀分辨率不高，掃描范圍有限，只適用于小面積的路面宏觀紋理形貌測(cè)量?；诖?，Walters等[39]嘗試應(yīng)用于人行道鋪設(shè)工程，研發(fā)出一種基于激光掃描技術(shù)的新型路面紋理形貌測(cè)量系統(tǒng)，即在鋪路機(jī)的前后分別設(shè)置兩臺(tái)激光掃描儀，通過特定算法擬合獲取的路面宏觀紋理形貌數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)反饋路面形貌特征以構(gòu)建移動(dòng)成像平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)瀝青路面高質(zhì)量、低誤差的鋪設(shè)目的。隨著激光測(cè)量技術(shù)在道路形貌測(cè)量領(lǐng)域的推廣，以及數(shù)字化成像技術(shù)的快速發(fā)展，2007年Chang等[40]研發(fā)出一套車載高分辨率3D激光掃描系統(tǒng)，在50 km/h的勻速狀態(tài)下測(cè)量路面紋理深度，并結(jié)合國(guó)際粗糙度指數(shù)(IRI)做統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，計(jì)算出路面紋理深度與粗糙度的相關(guān)性系數(shù)，實(shí)現(xiàn)亞毫米級(jí)路面粗糙度評(píng)價(jià)。進(jìn)一步，Tsai研究團(tuán)隊(duì)[41]開發(fā)出一種基于激光三角測(cè)量技術(shù)的車載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)，通過CCD相機(jī)獲取激光線圖像，采用亞像素峰值檢測(cè)算法進(jìn)行分析，找出激光線的亞像素位置，將激光線畸變轉(zhuǎn)化為路面斷面構(gòu)造曲線，最后聚合成一段連續(xù)的三維形貌圖像，其水平和垂直分辨率可達(dá)到2 mm，速度可達(dá)到百萬(wàn)分之一秒。該系統(tǒng)隨車搭建可實(shí)現(xiàn)快速實(shí)時(shí)的非接觸測(cè)量。激光掃描法的優(yōu)勢(shì)在于技術(shù)成熟、數(shù)字化程度高、測(cè)試效率高、采集信息密度高。但缺陷也十分明顯，具體體現(xiàn)在：光束投射面形成的光亮分布圖容易受到環(huán)境光線分布、物體形狀以及物體表面反光狀態(tài)的影響，造成測(cè)量誤差；隨著掃描速度的提高，測(cè)量數(shù)據(jù)的稠密程度降低，點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)錯(cuò)誤率增加，易使恢復(fù)的三維圖像產(chǎn)生像素點(diǎn)跳躍；激光掃描設(shè)備的造價(jià)偏高，尤其是高精度激光掃描儀器，內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對(duì)硬件設(shè)備要求高，價(jià)格昂貴不利于大規(guī)模推廣使用。

2.1.3 結(jié)構(gòu)光法由投影設(shè)備向待測(cè)物體表面投射預(yù)設(shè)編碼結(jié)構(gòu)光，光束經(jīng)過物體表面調(diào)制產(chǎn)生不同程度的畸變，然后通過視覺傳感器采集畸變圖像，計(jì)算機(jī)終端對(duì)調(diào)制后的結(jié)構(gòu)光圖像進(jìn)行解碼，利用三角測(cè)量原理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理求解相位差，最終得到物體表面的深度信息，實(shí)現(xiàn)三維形貌的重構(gòu)。結(jié)構(gòu)光三角測(cè)量原理示意圖如圖3所示。根據(jù)三角測(cè)量原理，被測(cè)物體高度為DB，則實(shí)際高度ΔZ可表示為：

圖3 結(jié)構(gòu)光三角測(cè)量原理

(2)

目前常見的結(jié)構(gòu)光技術(shù)可以分為三種類型：?jiǎn)吸c(diǎn)結(jié)構(gòu)光、線掃描結(jié)構(gòu)光、面結(jié)構(gòu)光。點(diǎn)結(jié)構(gòu)光只能對(duì)物體表面進(jìn)行單次單點(diǎn)深度測(cè)量，掃描測(cè)量效率低。線掃描結(jié)構(gòu)光在測(cè)量紋理形貌尖銳的物體時(shí)，易丟失光條信息，導(dǎo)致三維形貌信息不完整[42]。相比之下，面結(jié)構(gòu)光投射光源是編碼處理過的結(jié)構(gòu)光圖案，獲取物體表面形貌信息的效率更高，三維重構(gòu)的精準(zhǔn)度更高，適用范圍也更廣。

近年來，編碼結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量技術(shù)成為各個(gè)研究團(tuán)隊(duì)關(guān)注的重點(diǎn)。2005年Dipanda等[43]使用結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)(SLS)進(jìn)行物體表面三維形貌重建，具體地將線結(jié)構(gòu)光矩陣投射到待測(cè)物體表面，通過圖像自動(dòng)獲取系統(tǒng)高效捕捉表面形貌信息，最終采用分裂單元算法成功重構(gòu)出物體表面三維形貌。但不足之處在于重構(gòu)出的三維形貌表面存在低頻水波紋，一定程度影響微觀紋理形貌的檢測(cè)。2008年Yang等[44]提出一種基于雙目結(jié)構(gòu)光原理的三維曲面測(cè)量方法，結(jié)構(gòu)光通過圓錐體投射到物體表面，然后采用曲線檢測(cè)器檢測(cè)光條紋的特征點(diǎn)的位置。結(jié)果表明，該方法能夠有效提高立體匹配精度，重構(gòu)的三維曲面圖像表面平滑，無明顯噪聲和波紋，魯棒性好。2016年Cai等[45]提出基于結(jié)構(gòu)光的光場(chǎng)成像方法，將調(diào)制后的結(jié)構(gòu)光圖案投影到一個(gè)場(chǎng)景中，建立結(jié)構(gòu)化光場(chǎng)模型，用光場(chǎng)記錄儀器檢測(cè)場(chǎng)景中的相位編碼調(diào)制信息。這種方法從多個(gè)方向獲取待測(cè)物體表面輪廓，通過擬合多向測(cè)量數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)重構(gòu)物體的表面形貌特征。2020年Liang等[46]為提高瀝青路面粗糙度檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，提出基于二維圖像提取單條紋中心亞像素坐標(biāo)的方法，以坐標(biāo)轉(zhuǎn)換獲取實(shí)際高程坐標(biāo)，然后運(yùn)用三角剖分算法實(shí)現(xiàn)路面三維形貌重構(gòu)。值得注意的是，這種方法在提高測(cè)量精度的同時(shí)，極大降低了測(cè)量設(shè)備制造成本。2021年Wang等[47]提出了一種基于表面結(jié)構(gòu)光投影(SSLP)的新技術(shù)，將正弦編碼的條紋結(jié)構(gòu)光通過光纖干涉投影到物體表面，采用CCD相機(jī)捕獲經(jīng)過路面調(diào)制后的變形圖案，而后對(duì)條紋圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)預(yù)處理，再采用連續(xù)小波變換的方法求解包裹相位，最終得到稠密的三維形貌點(diǎn)云數(shù)據(jù)。相較于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)光測(cè)量法，該方法三維重構(gòu)效果較好，魯棒性佳，抗干擾能力更強(qiáng)。從國(guó)內(nèi)外的研究成果來看，結(jié)構(gòu)光法測(cè)量?jī)?yōu)勢(shì)主要在于：僅利用兩個(gè)位姿的光學(xué)元件實(shí)現(xiàn)三維重建，設(shè)備成本較為低廉；主動(dòng)投射結(jié)構(gòu)光圖案至物體表面，使得各像素點(diǎn)特征性加強(qiáng)；技術(shù)成熟，深度圖像可以做到較高的分辨率。不足之處：外界強(qiáng)光對(duì)投射出的結(jié)構(gòu)光會(huì)產(chǎn)生較大干擾，在室外強(qiáng)光環(huán)境中基本不能使用；測(cè)量距離一般限制在10m范圍內(nèi)，測(cè)量距離越遠(yuǎn)，投射編碼結(jié)構(gòu)光的邊界越模糊，相應(yīng)測(cè)量精度也會(huì)降低；測(cè)量反光物體時(shí)，表面高反射率處往往會(huì)產(chǎn)生噪聲。

2.1.4 飛行時(shí)間法(TOF)通過光電信號(hào)發(fā)射儀器向待測(cè)物體表面連續(xù)發(fā)射調(diào)制光脈沖信號(hào)，采用測(cè)距傳感器測(cè)算光脈沖信號(hào)在接收器和被測(cè)物體之間的飛行時(shí)間，根據(jù)時(shí)間差計(jì)算物體表面紋理形貌的深度(技術(shù)原理如圖4所示)。計(jì)算TOF相機(jī)到物體表面測(cè)點(diǎn)的距離表達(dá)式：

圖4 TOF技術(shù)原理

(3)

其中D為從TOF攝像機(jī)到目標(biāo)測(cè)點(diǎn)的距離，c為光脈沖信號(hào)傳播速度，f為信號(hào)的調(diào)制頻率，Δφ為相位差。

TOF技術(shù)最早于1970年代由斯坦福研究所(SRI)[48]發(fā)明。但當(dāng)時(shí)信號(hào)探測(cè)技術(shù)的落后，其效果和適用范圍均受到一定限制。1997年德國(guó)西根大學(xué)的T.Spirig研究團(tuán)隊(duì)[49]提出一種固定CCD相機(jī)的TOF成像技術(shù)，將單目測(cè)量技術(shù)與TOF測(cè)量技術(shù)融合，可以同時(shí)測(cè)量光的振幅、相位和背景光強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)于脈沖信號(hào)的快速采樣，極大減少了測(cè)量耗時(shí)。2014年Lee等[50]基于TOF技術(shù)提出一種動(dòng)態(tài)深度模糊檢測(cè)和去模糊圖像的處理方法，利用TOF深度傳感器，對(duì)比不同時(shí)間差之間的相位偏移量，成功檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)物體圖像的模糊區(qū)域，并采用改進(jìn)的去模糊圖像算法有效消除部分模糊區(qū)域。該方法對(duì)于TOF技術(shù)在動(dòng)態(tài)測(cè)量領(lǐng)域的應(yīng)用，起到了一定推動(dòng)作用。一年后，Mutto等[51]創(chuàng)新性地將TOF技術(shù)與雙目立體視覺結(jié)合，提出一種新的TOF相機(jī)測(cè)量誤差模型，在融合兩種測(cè)量系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，建立雙通道誤差補(bǔ)償系統(tǒng)，處理混合像素效應(yīng)造成深度不連續(xù)偽影效果較好，獲取的表面深度圖魯棒性較好。2017年，He等[52]研究不同環(huán)境因素對(duì)ToF相機(jī)的深度誤差的影響，提出一種基于粒子濾波支持向量機(jī)(PF-SVM)的誤差修正方法，有效地將(0.5～5m)范圍內(nèi)的TOF相機(jī)測(cè)量深度誤差降低到4.6mm，進(jìn)一步提高了測(cè)量精度。TOF法能夠廣泛應(yīng)用于手機(jī)、機(jī)器人、智能汽車、AR等各個(gè)方面，優(yōu)勢(shì)在于：可測(cè)量距離較遠(yuǎn)；可以根據(jù)測(cè)量場(chǎng)景選擇光電信號(hào)種類，以適應(yīng)外部復(fù)雜的周圍環(huán)境；受濕度、氣壓和溫度的干擾小。盡管TOF技術(shù)經(jīng)過多年的迭代更新，但依然存在諸多不足：近距離測(cè)量物體表面時(shí)，容易將多余的光信號(hào)散射到圖像傳感器，造成不連續(xù)的偽影和模糊；對(duì)于傳感器性能要求高，設(shè)備造價(jià)昂貴；光電信號(hào)測(cè)量物體表面凹槽時(shí)，會(huì)出現(xiàn)多重反射的情況，導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果失真。

2.2 被動(dòng)式路面形貌測(cè)量技術(shù)

被動(dòng)測(cè)量是一種基于被動(dòng)立體視覺的技術(shù)，主要是通過圖像傳感器獲取二維圖像信息，然后通過計(jì)算機(jī)終端處理逆向重構(gòu)出物體三維形貌。該類方法的特點(diǎn)在于可用低維信號(hào)還原高維信號(hào)，與主動(dòng)測(cè)量技術(shù)形成互補(bǔ)。

2.2.1 陰影恢復(fù)法通過獲取輪廓邊緣亮度信息識(shí)別物體表面紋理，是一種基于弱結(jié)構(gòu)光技術(shù)的三維形貌重構(gòu)方法。通過移動(dòng)光源使物體表面紋理產(chǎn)生陰影區(qū)域，照相機(jī)拍攝陰影輪廓的位置移動(dòng)和形狀變化，然后根據(jù)陰影重建算法進(jìn)行差異化分析，重構(gòu)出物體表面三維形貌(原理示意如圖5所示)。

圖5 陰影恢復(fù)法原理示意圖

20世紀(jì)80年代，Shafer和Kanade[53]通過對(duì)物體表面陰面的觀察，根據(jù)陰影變化規(guī)律初步建立起陰影約束條件。Hambrick等[54]1987年開發(fā)出一種陰影邊緣標(biāo)記法，通過對(duì)陰影輪廓邊緣標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)對(duì)規(guī)則物體幾何形狀的估計(jì)。國(guó)內(nèi)外研究團(tuán)隊(duì)提出的多種用于重構(gòu)物體形貌輪廓的改進(jìn)陰影恢復(fù)法，主要分為兩類：光源已知重建法和光源未知重建法。光源已知重建法 光源的位置固定，測(cè)量對(duì)象的位置動(dòng)態(tài)變化。2005年Yu和Chang[55]在光源已知條件下提出一種集成陰影和陰影約束的方法，首先根據(jù)陰影約束構(gòu)建陰影圖，然后通過約束優(yōu)化算法獲取每個(gè)像素值高度上限。該方法獲取的陰影形狀與陰影約束的高度界限一致，并從一組稀疏陰影圖像中成功恢復(fù)出物體表面的三維形貌。光源未知重建法 測(cè)量對(duì)象靜態(tài)固定，光源的方向或位置動(dòng)態(tài)變化?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)的Yamazaki 研究團(tuán)隊(duì)[56]在光源未知的條件下提出一種共面陰影成像法，通過形狀剪影技術(shù)將目標(biāo)物體的陰影投射到單個(gè)平面上，進(jìn)而獲取多角度陰影圖像，然后通過分析陰影圖的共面特性準(zhǔn)確獲取待測(cè)物體的幾何特性。該方法中光源位置沒有預(yù)先校準(zhǔn)，而是通過目標(biāo)物在球體上投出的陰影來估計(jì)每幅圖像的光源位置，從而降低對(duì)光源的依賴性。相較于光源已知的陰影重構(gòu)法，普適性更好。這種方法的優(yōu)勢(shì)主要在于：受物體表面反光度影響小，可消除表面反射率差異帶來的影響；技術(shù)原理簡(jiǎn)單，測(cè)量效率高，設(shè)備造價(jià)低；不會(huì)受到物體表面顏色差異的影響。而缺陷在于：在光源復(fù)雜的實(shí)際場(chǎng)景中，容易出現(xiàn)陰影區(qū)域重疊模糊的情況，致使陰影邊緣識(shí)別不準(zhǔn)確；不適合測(cè)量平面物體的表面紋理形貌；外界復(fù)雜光照易使陰影失真，致使魯棒性降低。

2.2.2 體視顯微法通過模仿人眼的雙目成像系統(tǒng)，以兩個(gè)相互獨(dú)立的顯微鏡從不同視角獲取物體表面圖像，根據(jù)光學(xué)成像原理獲取待測(cè)物體表面的微觀紋理形貌信息。測(cè)量流程如圖6所示，首先選擇待測(cè)物體表面的微觀特征點(diǎn)，獲取二維高倍圖像，然后標(biāo)定相機(jī)各項(xiàng)參數(shù)，進(jìn)而通過計(jì)算機(jī)終端對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理和立體匹配，最終實(shí)現(xiàn)表面微觀紋理形貌的重構(gòu)。

圖6 體式顯微法三維重構(gòu)流程圖

近些年，國(guó)內(nèi)外研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)體式顯微法開展了深入研究。2003年河北工業(yè)大學(xué)李立宏教授帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)[57]提出一種雙CCD相機(jī)替代單目鏡的顯微立體視覺系統(tǒng)，相較于單目鏡測(cè)量系統(tǒng)，有較大的視野范圍和測(cè)量精度，獲取二維圖像清晰度更高。2009年Mehdi等[58]結(jié)合光學(xué)顯微鏡和CCD相機(jī)成像系統(tǒng)，開發(fā)出一種基于單一平面特性的相機(jī)標(biāo)定算法，可以直接計(jì)算出雙攝像頭的內(nèi)外參數(shù)，且精度高于自適應(yīng)標(biāo)定法。2016年Rodriguez等[59]提出一種雙通道結(jié)構(gòu)光顯微成像系統(tǒng)，使用數(shù)字微鏡裝置(DMD)進(jìn)行圖案照明，將二進(jìn)制編碼結(jié)構(gòu)光按順序投影到待測(cè)物體表面，同時(shí)使用兩個(gè)單像素光電傳感器進(jìn)行反射光檢測(cè)，而后通過光條幾何變換消除偽影，最終獲取到高精度微觀構(gòu)造深度信息，極大避免了物體表面三維成像不均勻的情況。體式顯微法在微觀測(cè)量領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)明顯，尤其在醫(yī)療、生物、考古等以微觀物體為操作對(duì)象的技術(shù)領(lǐng)域。但目前難以避免的幾個(gè)問題是：對(duì)環(huán)境光照、噪聲和曝光等比較敏感，目前僅適用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境內(nèi)測(cè)量；隨著測(cè)量物體表面積的增加，數(shù)據(jù)處理量陡增且耗時(shí)較長(zhǎng)；左右兩個(gè)通道圖像的顏色存在差異，需要對(duì)立體圖像對(duì)進(jìn)行顏色校正，才能進(jìn)行后續(xù)測(cè)量工作。

2.2.3 近景攝影測(cè)量法一種從攝影圖象中恢復(fù)物體幾何特性的三維重構(gòu)技術(shù)。使用相機(jī)對(duì)待測(cè)物體進(jìn)行環(huán)繞拍照，獲取多個(gè)角度二維數(shù)字圖像，經(jīng)過特征點(diǎn)提取、立體匹配、點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理等多個(gè)步驟，最終重構(gòu)出待測(cè)物表面的三維形貌[60-61]。該方法基于三角剖分原理(如圖7所示)，通過空間直線的數(shù)學(xué)相交關(guān)系，以確定特征點(diǎn)的準(zhǔn)確位置。如目標(biāo)點(diǎn)P的位置信息分別由在兩個(gè)不同成像平面的投影點(diǎn)P1和P2來定義。

隨著圖像數(shù)字化處理技術(shù)的快速發(fā)展，2008年Fraser等[62]提出一種基于近景攝影測(cè)量技術(shù)的混合測(cè)量方法，利用多特征融合網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行智能化識(shí)別，經(jīng)過特征點(diǎn)自動(dòng)化提取以及像素級(jí)圖像匹配，重構(gòu)出表面三維形貌。該方法大大提高了圖像處理的自動(dòng)化程度和測(cè)量的靈活性。2014年Chen等[63]利用近景測(cè)量技術(shù)獲取移動(dòng)焊接焊縫的輪廓數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的傅里葉函數(shù)對(duì)輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，成功重構(gòu)出焊縫的三維形貌輪廓。三年后，Kenarsari等[64]結(jié)合近景攝影測(cè)量技術(shù)建立路面車轍輪廓三維重構(gòu)系統(tǒng)，通過攝影機(jī)采集車轍圖像，使用Adobe軟件分析輪胎印跡的圖像信息，最后采用光截面攝影測(cè)量算法成功測(cè)定出車轍的體積、表面積和深度信息。2020年Mohammad等[65]將近景攝影測(cè)量技術(shù)獲取的形貌信息融入Persson摩擦模型，極大簡(jiǎn)化了模型的計(jì)算流程，建立了一套新型非接觸式的路面粗糙度評(píng)價(jià)系統(tǒng)。隨著近景攝影測(cè)量技術(shù)研究的逐步深入，其技術(shù)優(yōu)勢(shì)逐漸凸顯出來，主要體現(xiàn)在：可在短時(shí)間內(nèi)獲取稠密的形貌信息；適用于動(dòng)態(tài)物體外形和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的測(cè)定；結(jié)合數(shù)字化影像處理技術(shù)，自動(dòng)化程度高。存在的不足：技術(shù)實(shí)現(xiàn)需要昂貴的測(cè)量設(shè)備和高素質(zhì)技術(shù)人員；為獲取高質(zhì)量的影像，需要粘貼大量的標(biāo)記點(diǎn)，測(cè)量工作量較大。

2.2.4 雙目重構(gòu)技術(shù)模擬人雙眼成像系統(tǒng)，采用左右兩個(gè)相機(jī)從不同視角獲取待測(cè)物體的數(shù)字圖像，然后計(jì)算同名像素對(duì)的左右視差，分析左右圖像的差異，最后根據(jù)嚴(yán)格的幾何關(guān)系完成三維形態(tài)學(xué)的求解(成像原理如圖8)。

當(dāng)兩個(gè)攝像機(jī)平行放置時(shí)，光軸之間的距離是雙目視覺的一個(gè)重要參數(shù)，即基線距離。兩個(gè)相機(jī)同時(shí)觀察特征點(diǎn)P在不同位置的空間坐標(biāo)，通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到在左右兩個(gè)成像面的圖像坐標(biāo)，即PL(XL，YL)和PR(XR，YR)。兩個(gè)相機(jī)拍攝的圖像處于同一平面，可得YR=YL=Y，根據(jù)三角測(cè)量原理得視差X=XL-XR，再根據(jù)相似三角形原理計(jì)算出特征點(diǎn)P在圖像坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)。

雙目重構(gòu)技術(shù)主要利用對(duì)極幾何將坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到歐氏幾何條件下，然后根據(jù)三角測(cè)量原理估計(jì)深度信息，流程包括相機(jī)標(biāo)定[66]、圖像校正、立體匹配[67]和三維重建[68]。即首先采用雙目攝像機(jī)采集左右兩個(gè)不同視角的圖像，通過張氏標(biāo)定法標(biāo)定出相機(jī)內(nèi)外部參數(shù)，而后提取圖像特征點(diǎn)并對(duì)左右同名像素點(diǎn)進(jìn)行立體匹配，得到匹配后的視差圖，最后根據(jù)視差圖完成三維點(diǎn)云重構(gòu)，具體流程如圖9所示。

圖9 傳統(tǒng)雙目重構(gòu)法流程圖

最大的技術(shù)難點(diǎn)在于左右圖像同名像素點(diǎn)對(duì)之間的精確匹配，匹配精度直接影響三維重構(gòu)的精度，因此如何提高立體匹配精度一直是國(guó)內(nèi)外雙目視覺科研團(tuán)隊(duì)研究的熱點(diǎn)。20世紀(jì)80年代，Marry等[69]提出通過二維圖像恢復(fù)物體三維形貌的方法，并初步建立起一套較為完整的雙目重構(gòu)流程，極大推動(dòng)了雙目重構(gòu)技術(shù)的發(fā)展。2005年Bleyer等[70]提出一種基于圖像分割和全局性約束的分層立體匹配算法，立體匹配精度得到提高，獲取的視差圖精度較高，并且在深度不連續(xù)和遮擋區(qū)域取得較好的三維重構(gòu)效果。2015年Cui等[71]提出一種基于多線激光約束的雙目重構(gòu)技術(shù)，采用八鄰域標(biāo)記算法和重力法提取4激光條紋的中心線，實(shí)現(xiàn)多線激光強(qiáng)約束的圖像匹配，成功測(cè)算出瀝青路面的平均斷面深度值(MPD)，并根據(jù)輪廓法以平均斷面深度值(MPD)估算平均構(gòu)造深度(MTD)。該技術(shù)雖然引入激光線強(qiáng)約束目標(biāo)使特征點(diǎn)匹配精度得到提高，但其他位置的像素點(diǎn)匹配誤差難以精確控制，并且通過估算確定路面平均構(gòu)造深度(MTD)的技術(shù)手段，不適合三維形貌的稠密精確測(cè)量。2020年Wang等[72]為進(jìn)一步提高瀝青路面特征點(diǎn)的匹配精度，創(chuàng)新性地引入6條激光線約束，同時(shí)改進(jìn)雙目重構(gòu)算法，提出默認(rèn)顏色、增強(qiáng)目標(biāo)線和區(qū)域分割三種不同的匹配算法，并對(duì)比分析三種立體匹配算法重構(gòu)精度。結(jié)果表明，在區(qū)域分割匹配模式下具有良好的重構(gòu)效果，在實(shí)驗(yàn)條件下平均和最大絕對(duì)偏差僅有0.02 mm和0.14 mm，可以滿足路面紋理測(cè)量小于0.5 mm的測(cè)試要求。雙目重構(gòu)技術(shù)作為一種數(shù)字化的非接觸測(cè)量技術(shù)，優(yōu)勢(shì)在于：對(duì)相機(jī)設(shè)備要求不高，成本低；測(cè)量速度快，具有較好的實(shí)時(shí)性。存在的局限性主要是對(duì)環(huán)境光照非常敏感，外界光照角度、光照強(qiáng)度等環(huán)境因素的變化都會(huì)不同程度降低圖片的拍攝質(zhì)量，進(jìn)而影響到整個(gè)立體匹配的精度。

2.3 當(dāng)代路面三維形貌測(cè)量技術(shù)間的對(duì)比與分析

隨著路面形貌測(cè)量技術(shù)的不斷發(fā)展，大量研究人員嘗試通過各種途徑直接或間接測(cè)量路面紋理形貌，以準(zhǔn)確表征路面紋理的粗糙特性，但這些測(cè)量方法都存在各自的技術(shù)特點(diǎn)和缺陷(如表1所示)。

表1 路面三維形貌測(cè)量方法對(duì)比與分析

在接觸式測(cè)量領(lǐng)域，接觸式輪廓儀能夠提取待測(cè)物的表面形貌特征，穩(wěn)定性較好，但是測(cè)量效率低，多用于二維直線式測(cè)量，且容易破壞接觸面。三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x通過微探頭測(cè)量物體表面時(shí)會(huì)對(duì)表面紋理造成不可逆損傷，大大影響了測(cè)量精度。這兩種方法的技術(shù)局限性，限制了在實(shí)際工程場(chǎng)景中的推廣應(yīng)用。

傳統(tǒng)光度立體重構(gòu)具有快速、效率高等優(yōu)點(diǎn)，但依賴于光源照明方向的變化，且容易產(chǎn)生背光陰影區(qū)域，影響路面紋理形貌測(cè)量精度。激光掃描技術(shù)應(yīng)用范圍廣，可很好地獲取粗糙物體表面的宏觀紋理形貌信息，但不適用于弱紋理物體表面的三維形貌重構(gòu)。體式顯微法通過高倍目鏡識(shí)別獲取微觀形貌信息，識(shí)別精度較高，但獲取的圖像信息量巨大，造成信息處理耗時(shí)較長(zhǎng)。近景測(cè)量技術(shù)適用于動(dòng)態(tài)測(cè)量物體表面輪廓，但難以滿足測(cè)量路面微觀紋理形貌的精度要求。陰影恢復(fù)法對(duì)于光源的要求較高，測(cè)量過程易出現(xiàn)陰影重疊的情況，難以應(yīng)用于實(shí)際工程場(chǎng)景。飛行時(shí)間法適用于遠(yuǎn)距離測(cè)量領(lǐng)域，但測(cè)量設(shè)備造價(jià)昂貴，實(shí)際應(yīng)用易受外界光電信號(hào)影響產(chǎn)生噪聲。結(jié)構(gòu)光法具有流程簡(jiǎn)單，操作方便等優(yōu)點(diǎn)，但是傳統(tǒng)測(cè)量法對(duì)復(fù)雜光照適應(yīng)性較差，此外編碼圖像信息量較大，計(jì)算過程耗時(shí)較長(zhǎng)，難以適應(yīng)外界的復(fù)雜光照?qǐng)鼍?。相比之下，雙目重構(gòu)技術(shù)通過計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字化處理獲取物體表面三維形貌信息，以更少的圖片信息，達(dá)到良好的三維重構(gòu)效果，具有精度高、操作簡(jiǎn)單、成本低廉、非接觸測(cè)量、適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，但難點(diǎn)在于如何通過算法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)高精度立體匹配和稠密精確測(cè)量。

3 雙目重構(gòu)技術(shù)的改進(jìn)與挑戰(zhàn)

將傳統(tǒng)雙目重構(gòu)技術(shù)用于瀝青路面紋理形貌測(cè)量，對(duì)于局部單點(diǎn)和微觀形貌的測(cè)量結(jié)果都不理想，原因在于：瀝青路面表面顏色單一且特征點(diǎn)不明顯，使其立體匹配精度受限。傳統(tǒng)立體匹配算法包括BM(局部匹配算法)、SAD(灰度差匹配算法)、SGBM(半全局立體匹配算法)等，技術(shù)原理各有不同，技術(shù)指標(biāo)如表2所示。算法的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)算速度快，適用于紋理形貌特征較為明顯的區(qū)域。缺點(diǎn)也非常明顯，主要集中在：在遮擋點(diǎn)、紋理不豐富或存在重復(fù)紋理的區(qū)域，匹配效果不理想，魯棒性不佳；難以獲得稠密的視差圖，需要在后期通過插值算法來進(jìn)行修正；受圖像的仿射畸變和輻射畸變影響較大；局部算法不適應(yīng)于深度變化劇烈的場(chǎng)景；對(duì)復(fù)雜環(huán)境光照和表面顏色差異比較敏感[73]。

表2 傳統(tǒng)雙目匹配算法比較

實(shí)現(xiàn)高精度立體匹配是改進(jìn)雙目重構(gòu)技術(shù)的關(guān)鍵。2018年Wang[74]等提出基于高斯加權(quán)AD-Census變換和改進(jìn)交叉自適應(yīng)區(qū)域的立體匹配算法，極大提高了同名像素點(diǎn)立體匹配的精度。與幾種經(jīng)典的立體匹配算法相比，該算法在邊緣和不連續(xù)區(qū)域表現(xiàn)更好，應(yīng)對(duì)光線變化和噪聲影響的魯棒性更佳。傳統(tǒng)立體匹配算法在弱紋理區(qū)域匹配效果往往很差。針對(duì)這一問題，Lu等[75]提出一種基于Census變換的改進(jìn)Graph Cut立體匹配算法，極大程度減少了對(duì)像素值的依賴性，在弱紋理或重復(fù)紋理區(qū)域的立體匹配魯棒性好。2020年Wang等[76]采用多條固定激光線強(qiáng)化約束模式，提出默認(rèn)顏色、強(qiáng)化目標(biāo)線、區(qū)域分割三種算法對(duì)雙目重構(gòu)算法加以改進(jìn)，取得了良好的三維重構(gòu)效果。2021年Liu等[77]提出一種融合拉普拉斯圖像處理算法的雙目重構(gòu)技術(shù)，也獲得較好的魯棒性和重構(gòu)精度。

雖然雙目重構(gòu)技術(shù)的改進(jìn)研究取得了顯著成果，但是應(yīng)用于實(shí)際道路工程檢測(cè)時(shí)依然存在不小的挑戰(zhàn)，最大的挑戰(zhàn)在于如何實(shí)現(xiàn)復(fù)雜光照條件下同名像素點(diǎn)對(duì)之間的精確匹配。無論是基于圖像亮度的匹配算法還是基于特殊特征算子的匹配算法，都依賴于圖像的高分辨率，所以相機(jī)成像質(zhì)量直接決定了匹配的精確度。同時(shí)，瀝青路面本身屬于弱紋理構(gòu)造，其磨光面易產(chǎn)生高光點(diǎn)和噪點(diǎn)，給圖像的采集和處理帶來了困難。此外，抗復(fù)雜光照能力弱也一直是雙目重構(gòu)技術(shù)難以擺脫的一個(gè)現(xiàn)實(shí)難題，在復(fù)雜光照環(huán)境下拍攝圖像，極易造成圖像失真，進(jìn)而導(dǎo)致局部匹配錯(cuò)誤。

4 總結(jié)與展望

圍繞路面形貌數(shù)字化測(cè)量技術(shù)，從傳統(tǒng)測(cè)量和當(dāng)代測(cè)量?jī)蓚€(gè)層面分別闡述了接觸式測(cè)量與非接觸式測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)內(nèi)涵，著重介紹了各類方法的系統(tǒng)組成、優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景，通過對(duì)比分析其原理和適用性，得到以下結(jié)論：

稠密精確測(cè)量是路面三維形貌數(shù)字化測(cè)量的基本要求，對(duì)實(shí)現(xiàn)高精度駕駛車道數(shù)字化建模，推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展意義重大。但高質(zhì)量圖像的采集和特征點(diǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別是目前實(shí)現(xiàn)稠密精確測(cè)量的主要技術(shù)難點(diǎn)。其中，近景攝影測(cè)量法通過分析視頻影像獲取物體的幾何信息和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，嚴(yán)重依賴于攝影設(shè)備的質(zhì)量；體式顯微法測(cè)量精度高，為獲取高質(zhì)量圖像實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)精準(zhǔn)識(shí)別，需要特種拍照器材，且通過聚焦識(shí)別特征點(diǎn)所需內(nèi)存空間大，計(jì)算復(fù)雜且耗時(shí)；雙目重構(gòu)技術(shù)依據(jù)視覺特征進(jìn)行圖像匹配，對(duì)弱紋理特征不突出的路面對(duì)象極易出現(xiàn)錯(cuò)誤匹配。因此，需要在傳統(tǒng)視覺理論基礎(chǔ)上，探索改善畸變校正、特征識(shí)別及匹配的方法，研究測(cè)量過程中誤差源和誤差傳遞模型，以此提高路面圖像的采集質(zhì)量和特征點(diǎn)的識(shí)別精度。

實(shí)時(shí)快速測(cè)量則是路面三維形貌測(cè)量另一技術(shù)難點(diǎn)。其中，陰影恢復(fù)技術(shù)需要準(zhǔn)確的光源參數(shù)和大量的陰影圖像，流程復(fù)雜、耗時(shí)較長(zhǎng)；結(jié)構(gòu)光技術(shù)依賴于投影儀和相機(jī)設(shè)備性能，當(dāng)兩者幀率不匹配時(shí)，影響圖像采集速度，特別是多頻外差法需要多次投射多次拍照，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)快速測(cè)量。此外，路面三維形貌數(shù)字化測(cè)量包含的信息越豐富，分辨率越高，所需要內(nèi)存就越大，處理時(shí)間也就延長(zhǎng)。因此，可采用人為構(gòu)造特征標(biāo)記等方法，降低目標(biāo)識(shí)別匹配難度，以及通過優(yōu)化算法提高數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理效率，以此實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)快速測(cè)量。

復(fù)雜光照下路面數(shù)字化三維形貌測(cè)量極具挑戰(zhàn)性，尤其針對(duì)瀝青路面，表面磨光、形貌構(gòu)造復(fù)雜。傳統(tǒng)的雙目重構(gòu)技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜光照條件下瀝青路面的稠密精確測(cè)量。雖然引入約束目標(biāo)或特征檢測(cè)算子可以在一定程度上弱化復(fù)雜光照干擾，但是僅僅在局部形成強(qiáng)制匹配，其他區(qū)域的匹配精度依舊是稀疏匹配。結(jié)構(gòu)光法和激光掃描法通過投射主動(dòng)光源獲取形貌信息，但是在高強(qiáng)環(huán)境光下物體表面反射的光信號(hào)受到干擾較大，極大影響到形貌信息的采集。雖然增加投射光源的功率可以一定程度上緩解，但效果不佳。

綜合以上研究成果，關(guān)于路面三維形貌數(shù)字化測(cè)量技術(shù)未來發(fā)展給出以下展望：

針對(duì)現(xiàn)行路面三維形貌測(cè)量存在抗復(fù)雜光照能力弱的問題，可以考慮在雙目測(cè)量設(shè)備以外加裝遮光板，在攝像頭邊緣加裝補(bǔ)強(qiáng)光源，通過物理手段減少外界自然光的干擾；也可以采用移動(dòng)激光線掃描物體表面，激光線在物體表面形成強(qiáng)制約束，將待測(cè)區(qū)域分割成若干個(gè)子區(qū)域，通過區(qū)域分割實(shí)現(xiàn)不同照度下的三維形貌測(cè)量；還可以考慮采用近紅外光和可見光雙通道投射編碼圖案，利用近紅外光具有良好的抗復(fù)雜光照能力，將近紅外光和可見光組成雙光譜編碼結(jié)構(gòu)光，以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜光照下的稠密精確測(cè)量。

傳統(tǒng)雙目重構(gòu)算法處理高分辨率圖像往往計(jì)算耗時(shí)較長(zhǎng)，對(duì)圖像處理器性能要求高，難以達(dá)到路面三維形貌實(shí)時(shí)化測(cè)量的要求。因此，可以結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法、運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，在保證測(cè)量魯棒性的同時(shí)減少計(jì)算耗時(shí)。此外，還可以借助5G通信、AI智能、云計(jì)算等前沿科技，以實(shí)現(xiàn)高效、快速、智能化的路面三維形貌測(cè)量。

激光掃描類設(shè)備對(duì)激光發(fā)射器的頻率和能量參數(shù)要求較高，其硬件光電系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜且造價(jià)高昂，可以考慮結(jié)合光子計(jì)數(shù)、雙目測(cè)距、面激光編解碼等非掃描類技術(shù)獲取圖像深度信息，以此來降低對(duì)硬件光電系統(tǒng)的依賴度，實(shí)現(xiàn)三維測(cè)量設(shè)備的輕量化和低成本。