بررسی کاربرد سامانه های لیزری در مدیریت روسازی (PMS)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

2 دانش آموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی عمران، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران

10.22034/road.2021.103507

چکیده

لایه سطحی روسازی مسیر از اهمیت ویژه ای جهت برآورده نمودن نیازهای بنیادین حمل و نقل همچون ایمنی، راحتی و سازگاری با محیط زیست برخوردار است. به منظور کاهش هزینه های نگهداری و بهسازی جاده ها و بهبود سطح سرویس شبکه راه ها، سامانه های مدیریت روسازی نیازمند داده های جزئی و قابل اعتماد در مورد وضعیت شبکه راه ها است. پویش گر (اسکنر) های لیزری می توانند به گونه ای نوآورانه برای جمع آوری اطلاعات لایه سطحی یک مسیر با داده هایی همگن و دقیق در فقط یک بار سنجش، مورد استفاده قرار گیرند. با گسترش حس گرهای 3 بعدی و فناوری اطلاعات، دستگاه های تصویربرداری خطی سه بعدی لیزری با سرعت و دقت بالا جهت جمع آوری داده های سطح روسازی مسیر در دسترس قرار گرفته اند. در این مقاله مروری بر کلیدی ترین پیشرفت های سال های اخیر در زمینه استفاده از سامانه های خودکار مبتنی بر لیزر برای اندازه گیری و ارزیابی خرابی های روسازی جاده ها خواهیم داشت. فناوری به کار رفته در این سامانه ها توضیح داده می شود و سامانه های سنجش خرابی مبتنی بر لیزر با روش های سنتی مقایسه می گردد. همچنین کاربردها و قابلیت های این سامانه ها به طور جامع مورد بحث و بررسی قرار خواهد گرفت.

کلیدواژه‌ها


-Akgul, M., H. Yurtseven, S. Akburak, M. Demir, H. K. Cigizoglu, T. Ozturk, M. Eksi and A. O. Akay (2017). "Short term monitoring of forest road pavement degradation using terrestrial laser scanning." Measurement 103, pp.283-293.
-Bitelli, G., A. Simone, F. Girardi and C. Lantieri (2012), "Laser scanning on road pavements: a new approach for characterizing surface texture." Sensors NO.12(7), pp.9110-9128.
-Chang, K.-T., J. Chang and J.-K. Liu (2005), "Detection of Pavement Distresses Using 3D Laser Scanning Technology".
-Chen, D., C. Ling, T. Wang, Q. Su and A. Ye., (2018), "Prediction of tire-pavement noise of porous asphalt mixture based on mixture surface texture level and distributions." Construction and Building Materials, No.173, pp.801-810.
-Chen, J., X. Huang, B. Zheng, R. Zhao, X. Liu, Q. Cao and S. Zhu., (2019), "Real-time identification system of asphalt pavement texture based on the close-range photogrammetry,
"­Construction and Building Materials, 226, pp.910-919.
-Di Mascio, P. and L. Moretti, (2019),  "Implementation of a pavement management system for maintenance and rehabilitation of airport surfaces." Case Studies in Construction Materials,   e.20015.
-Fukuhara, T., K. Terada, M. Nagao, A. Kasahara and S. Ichihashi, (1990), "Automatic pavement-distress-survey system." Journal of Transportation Engineering, pp.280-286.
-Gong, H., Y. Sun, Z. Mei and B. Huang, (2018), "Improving accuracy of rutting prediction for mechanistic-empirical pavement design guide with deep neural networks." Construction and Building Materials, 190, pp.710-718.
-Hoang, N.-D., (2019), "Automatic detection of asphalt pavement raveling using image texture based feature extraction and stochastic gradient descent logistic regression." Automation in Construction, 
105,102843.
-Inzerillo, L., G. Di Mino and R. Roberts, (2018),  "Image-based 3D reconstruction using traditional and UAV datasets for analysis of road pavement distress." Automation in Construction, pp.457-469.
-Jiang, C. and Y. Tsai (2015), "Enhanced Crack Segmentation Algorithm Using 3D Pavement Data." Journal of Computing in Civil Engineering 30, 04015050.
-Kertész, I., T. Lovas and A. Barsi (2008), "Photogrammetric pavement detection system", ISPRS, Citeseer.
-Laurent, J., J. F. Hébert, D. Lefebvre and Y. Savard (2012), "High-speed network level road texture evaluation using 1mm resolution transverse 3D profiling sensors using a digital sand patch model. International Conference on Maintenance and Rehabilitation of Pavements and Technological Control, 7th, (2012), Auckland, New Zealand.
-Laurent, J., D. Lefebvre and E. Samson (2008), "Development of a New 3D Transverse Laser Profiling System for the Automatic Measurement of Road Cracks."
-Li, W., J. Huyan, S. Tighe, Q.-q. Ren and Z.-y. Sun (2017), "Three-Dimensional Pavement Crack Detection Algorithm Based on Two-Dimensional Empirical Mode Decomposition." Journal of Transportation Engineering, Part B: Pavements 143004017005.
-Lin, J.-D. and M.-C. Ho, (2016), "A comprehensive analysis on the pavement condition indices of freeways and the establishment of a pavement management system." Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition) 3(5), pp.456-466.
-Meegoda, J. N., S. Gao, S. Liu and N. C. Gephart (2013), "Pavement texture from high-speed laser for pavement management system." International Journal of Pavement Engineering, 14(7), pp.697-705.
-Slob, S. and H. Hack (2004), 3D Terrestrial Laser Scanning as a New Field Measurement and Monitoring Technique, 104, 179-189.
-Tsai, Y.-C. J. and F. Li, (2012), "Critical assessment of detecting asphalt pavement cracks under different lighting and low intensity contrast conditions using emerging 3D laser technology." Journal of Transportation Engineering 138, pp.649-656.
-Tsai, Y. J., C. Jiang and Z. Wang, (2012),
"­Pavement Crack Detection Using High-Resolution 3D Line Laser Imaging Technology, 7th RILEM International Conference on Cracking in Pavements, Springer.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
-Wang, W., X. Yan, H. Huang, X. Chu and M. Abdel-Aty, (2011), "Design and verification of a laser based device for pavement macrotexture measurement." Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 19, pp.682-694.
-Yousaf, M. H., K. Azhar, F. Murtaza and F. Hussain (2018), "Visual analysis of asphalt pavement for detection and localization of potholes", Advanced Engineering Informatics 38, pp.527-537.
-Zhang, A., K. C. P. Wang, B. Li, E. Yang, X. Dai, Y. Peng, Y. Fei, Y. Liu, J. Q. Li and C. Chen, (2017), "Automated Pixel-Level Pavement Crack Detection on 3D Asphalt Surfaces Using a Deep-Learning Network", Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 10(32), pp.805-819.
-Zhang, D., Q. Li, Y. Chen, M. Cao, L. He and B. Zhang (2017), "An efficient and reliable coarse-to-fine approach for asphalt pavement crack detection." Image and Vision Computing, 57, pp.130-147.
-Zhang, D., Q. Zou, H. Lin, X. Xu, L. He, R. Gui and Q. Li, (2018), "Automatic pavement defect detection using 3D laser profiling technology." Automation in Construction, 96, pp.350-365.