Оценка транспортно-эксплуатационного состояния автомобильной дороги по информации, полученной с использованием беспилотного летательного аппарата

Оценка транспортно-эксплуатационного состояния автомобильной дороги по информации, полученной с использованием беспилотного

Аннотация: В статье рассматривается метод, позволяющий проводить оценку транспортно-эксплуатационного состояния автомобильной дороги с использованием беспилотного летательного аппарата. При этом влияние характера и видов дефектов дорожного покрытия на расчетную скорость движения учитывается за счет введения частного коэффициента, который рассчитывается исходя из наличия, количества и относительной площади повреждений. Предлагаемый метод может быть использован для ускоренной оценки транспортно-эксплуатационного состояния автомобильной дороги. Ключевые слова: автомобильная дорога, транспортно-эксплуатационное состояние, повреждения дорожного покрытия, беспилотный летательный аппарат.

Использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в настоящее время охватывает все больше областей народного хозяйства. Совершенствование технических характеристик БПЛА, фото и видеокамер, устанавливаемых на них в качестве полезной нагрузки, а также программного обеспечения, позволяющего с высокой точностью детализировать получаемые изображения и проводить фотограмметрические измерения, значительно расширяет области их применения. В настоящее время находят применение различные технические решения на основе БПЛА для мониторинга и диагностики автомобильных дорог, которые во многом позволяют заменить традиционные методы визуальных обследований дорог

Важнейшим показателем транспортно-эксплуатационного состояния автомобильной дороги является расчетная скорость движения, выражаемая

11 г ^ туитог

через коэффициент обеспеченности расчетной скорости Кс , который

принимают за комплексный показатель транспортно-эксплуатационного состояния дороги на данном отрезке [4]. На значение итогового

летательного аппарата

П.О. Середа

Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону

[1-3].

коэффициента расчетной скорости будут влиять различные характеристики автомобильной дороги, такие как ширина проезжей части (укрепленной поверхности); ширина и состояние обочин; величина продольных уклонов; радиусы кривых в плане и уклоны виражей; состояние и прочность дорожной одежды; ровность в продольном направлении; ровность в поперечном направлении (колейность) и др. Каждый из перечисленных показателей характеризуется величиной частного коэффициента расчетной скорости.

Итоговый коэффициент принимается равным минимальному из всей

совокупности частных коэффициентов на обследуемом участке автомобильной дороги:

туитог т>>-тт /1 \

К рс - К рс ,

Зависимость частных коэффициентов от вышерассмотренных характеристик автомобильной дороги, а также методика их определения подробно рассмотрены в источниках [4, 5]. При этом, предполагается определение характеристик дороги с заданной точностью, с использованием соответствующих приборов и технических средств диагностики автомобильных дорог [6-10]. При использовании БПЛА в целях обследования автомобильных дорог за счет применения современных технических решений и программного обеспечения с достаточной точностью возможно определять такие показатели как тип дорожного покрытия, ширина проезжей части, радиусы кривых в плане, величина продольных уклонов и т.п. В свою очередь, определение таких показателей, как продольная и поперечная ровность, глубина колеи и т.п. с точностью сопоставимой с традиционными наземными приборами с помощью БПЛА на сегодняшний день невозможна. По полученным изображениям можно судить лишь о наличии повреждений, примерной их площади и размерах, наличию колейности и других дефектах покрытия. Поэтому существующие методы

:

определения транспортно-эксплуатационного состояния автомобильной дороги не позволяют в полной мере провести необходимые расчеты из-за недостатка получаемой от БПЛА информации.

В данной статье учет влияния состояния дорожного покрытия, различных видов повреждений, их количества и площади на итоговый

Ii г ^ туитог

коэффициент обеспечения расчетной скорости Крс1 предлагается за счет

введения коэффициента снижения расчетной скорости движения в зависимости от состояния покрытия Кг<1,0, который определяется по зависимости:

К= -1—,

1 + a  r

где а эмпирический коэффициент, учитывающий тип дорожного покрытия, согласно проведенным исследованиям для капитальных покрытий а можно принимать равным 3,6 [4];

коэффициент r учитывает степень деформированности дорожного покрытия, заключающиеся в наличии, количестве и площади различных видов повреждений.

Тогда итоговый коэффициент обеспечения расчетной скорости К11™2

будет определяться как минимальный из всей совокупности частных коэффициентов с учетом Kr по зависимости:

Кт = min {кpci, Кг }.

Для определения степени деформированности дорожной одежды r предлагается метод, основанный на исследованиях профессора Ю.М. Яковлева [4].

Сущность метода состоит в том, что, фиксируя фактическое состояние дорожной одежды (трещины, сетка трещин, просадка, колея и др.), можно оценить интегрально за прошлый период службы одежды процесс накопления дефектов и соответственно ее прочностное состояние.

1

Как было отмечено выше, достаточно подробные данные о состоянии дорожного покрытия, наличия и характера дефектов возможно получить при съемке видеокамерами, установленными на БПЛА и проведении соответствующих фотограмметрических измерений с использованием специального программного обеспечения. При этом исследуемый участок дороги разбивается на микроучастки с характерными видами повреждений.

По таблице 1 в зависимости от характера и степени повреждения определяется ожидаемый коэффициент прочности дорожной одежды Кпр для каждого микроучастка.

Таблица 1

Ожидаемый коэффициент прочности дорожной одежды по характеру и степени повреждений покрытия

№ п/п Состояние покрытия и характер повреждения Значение Кпр

1. Без дефектов и отдельные трещины на расстоянии более 40 м 1,0

2. Отдельные трещины на расстоянии 20.. .40 м 0,98.1,0

3. То же на расстоянии 10.20 м 0,95.0,98

4. Редкие трещины на расстоянии 8.10 м 0,9.0,95

5. То же 6.8 м 0,88.0,9

6. То же 4.6 м 0,85.0,88

7. Частные трещины на расстоянии 3.4 м 0,8.0,85

8. То же 2.3 м 0,78.0,8

9. То же 1.2 м 0,75.0,78

10. Сетка трещин при относительной площади, занимаемой сеткой менее 30% 0,7.0,75

11. То же от 60 до 30% 0,68.0,7

12. То же 90.60% 0,65.0,68

13. Искажение продольного микропрофиля и поперечного профиля (волны, колейность) 0,68.0,7

14. Посадки при их относительной площади до 20% 0,6.0,65

15. То же от 50 до 20% 0,58.0,6

16. То же более 50% 0,55.0,58

17. Проломы дорожной одежды при относительной площади проломов менее 10% 0,6.0,65

18. То же от 30 до 10% 0,58.0,6

19. То же более 30% 0,5.0,58

При наличии на одном микро участке различных дефектов или разрушений, например, колейности и поперечных трещин коэффициент

1

прочности назначают по дефекту, дающему наименьший коэффициент прочности.

По полученным значениям коэффициентов прочности вычисляют средневзвешенный коэффициент прочности Кпр.ср. по формуле:

п

У К I

/ : прг г

К _г—1__

пр.ср. п ' V /

У

г=1

где Кпрг - значение коэффициента прочности на г-м микро участке;

1г - протяженность г-го микро участка, м;

п - количество микро участков.

По распределению коэффициентов прочности на разрушенных или деформированных микроучастках можно судить о фактической степени деформированности поверхности, вычисляемой из выражений:

г=0,5 - Ф

Ф

где Ф(х) - табулированная функция Лапласа, определяемая по справочным таблицам;

(к.пр - среднеквадратическое отклонение коэффициента прочности, определяемое по формуле:

( —

к. пр.

У \

—.

п

Подставив значение степени деформированности дорожной одежды г в формулу (1), определим коэффициент Кг, учитывающий состояние дорожного покрытия, наличие и характер повреждений. Расчеты частных коэффициентов, учитывающих другие характеристики автомобильной дороги проводятся по известным методикам [4, 5]. Итоговый коэффициент обеспечения расчетной скорости определяется по зависимости (3).

С целью сокращения затрат времени и автоматизации проведения расчетов была разработана программа для ЭВМ с использованием среды визуального программирования Delphi. На рис. 1 представлено главное окно программы, в котором вводятся протяженность обследуемого участка дороги и количество микроучастков с одинаковыми (схожими) повреждениями.

а Главная -  X

Эта программа предназначена для расчета прочности и деформированное™ дорожной одежды

Введите протяженность участка

45000

Введите количество характерных микроучастков автодороги со схожими дефектами к

Характеристики микроучастков Расчитать

Рис. 1. Главное окно программы

В окне ввода характеристик микроучастков (рис. 2) указывается

характер повреждений дорожного покрытия, присущий каждому

микроучастку.

Характеристики микроучастков —  X

Введите протяженность участка номер 1 |бООО метров Вв°д I

"Участок без дефектов или имеет незначительные повреждения-] г Да

<• Нет_|

I петров 1 ~

г-Инеются частные трещины-

Г да Нет

Введите расстояние между трещинами

Имеется сетка трещин <• Да

Г Нет

Введите отноо^ельнукэ площадь сетки (от 1 % до 90 процентов 1

-Инеются продольные волны, колейность-

Г да С Нет

-Имеются просадки---

К- Да С Нет

Введите отнооттельн^о площадь просадки I Г. % да 70 ЧЬ] процентов В°°Д |

Предыдущм.Йучасто:'.] Следующий участок

Рис. 2. Окно ввода характеристик микро участков.

Готово

;

Результаты расчетов выводятся на экран в итоговом окне программы (рис. 3).

Результаты расчета:

1) Ожидаемые коэффициенты прочности:

1 участок Кп^М2:

2 участок

3 участок .Ги/^ОЛС;

4 уч асток ,&р=йб9:

5 участокЛ."цр=0г93.

Средневзвешенный коэффициент прочности А"ргр £^=4329. Степень деформированное™ покрытия

Коэффициент, учитывающий снижение расчетной скорости движения в зависимости от состояния дорожного покрытия

Таким образом, предложенный в данной статье метод может быть использован для приближенной экспресс-оценки транспортно-эксплуатационного состояния автомобильной дороги, с учетом характера повреждений дорожного покрытия и других характеристик автомобильной дороги, данные о которых могут быть получены с использованием БПЛА.

1. Дорожное хозяйство // Сайт компании "Геоскан" URL: geoscan.aero/ru/application/road_inspection (дата обращения: 01.02.2018).

2. Наконечный В.Н., Середа П.О., Лебедева И.В., Цаль А.Ю. К вопросу использования беспилотных летательных аппаратов для мониторинга и диагностики автомобильных дорог // Международная научно-практическая

конференция «Транспорт: наука, образование, производство. Т. 2. Технические науки». Ростов-на-Дону: РГУПС, 2017. С. 305-308.

\ffl3 Результаты

X

Назад

Рис. 3. Окно вывода результатов расчетов.

Литература

3. Филиппов Д.В., Великжанина К.Ю., Грядунов Д.А Состояние автомобильных дорог изучает БПЛА // Дороги. Инновации в строительстве. 2012. №20. С. 74-78.

4. Справочная энциклопедия дорожника. Т.2. Ремонт и содержание автомобильных дорог / Под ред. Васильева А.П. М.: Росавтодор, 2004. 1129 с.

5. Справочная энциклопедия дорожника. Т.1. Строительство и реконструкция автомобильных дорог / Под ред. Васильева А.П. М.: Росавтодор, 2005. 1519 с.

6. Цаль А.Ю., Ермошин Н.А., Середа П.О. Совершенствование технических решений мониторинга автомобильных дорог и транспортных сооружений // Инженерный вестник Дона, 2018, №1 URL: URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4710

7. Цаль А.Ю. Моделирование процесса диагностики автомобильных дорог // Инженерный вестник Дона, 2018, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4709

8. Lenngren, C.A., J. Bergstrum and B. Ersson, 2000. Using Ground Penetrating Radar for Assessing Highway Pavement Thickness. Subsurface Sensing Technologies and Applications II, Editor Cam Nguyen, Texas A&M Univ. San Diego, 4129: pp.144-149.

9. McQueen, J.M. and D.H. Timm, 2005. Statistical Analysis of Automated Versus Manual Pavement Condition Surveys. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Transportation Research Board of the National Academies, Washington, D.C., 2004: pp.55-62.

10. Матуа В.П., Чирва Д.В., Матуа Р.В., Мирончук С.А., Сизонец С.В. Комплексный подход к решению проблемы колееобразования на федеральных автомобильных дорогах // Сборник научных трудов "Дорожный Конгресс". М.: МАДИ, 2010. С. 174-181.

References

1. Dorozhnoe khozyaystvo. Sayt kompanii "Geoskan" [Road construction. The Website of the company "Geoskan"]. URL: geoscan.aero/ru/application/road_inspection (accessed 01/02/12).

2. Nakonechnyy V.N., Sereda P.O., Lebedeva I.V., Tsal' A.Yu. Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya «Transport: nauka, obrazovanie, proizvodstvo. T. 2. Tekhnicheskie nauki». Rostov-na-Donu: RGUPS,

2017. pp. 305-308.

3. Filippov D.V., Velikzhanina K.Yu., Gryadunov D.A Dorogi. Innovatsii v stroitel'stve. 2012. №20. pp. 74-78.

4. Spravochnaya entsiklopediya dorozhnika. T.2. Remont i soderzhanie avtomobil'nykh dorog [Reference encyclopedia road. Vol.2. Repair and maintenance of roads]. Pod red. Vasil'eva A.P. M.: Rosavtodor, 2004. 1129 p.

5. Spravochnaya entsiklopediya dorozhnika. T.1. Stroitel'stvo i rekonstruktsiya avtomobil'nykh dorog [Reference encyclopedia road. Vol.1. Construction and reconstruction of roads.] Pod red. Vasil'eva A.P. M.: Rosavtodor, 2005. 1519 p.

6. Tsal' A.Yu, Ermoshin N.A., Sereda P.O. Inzenernyj vestnik Dona (Rus),

2018, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4710

7. Tsal' A.Yu. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2018, №1 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2018/4709

8. Lenngren, C.A., J. Bergstrum and B. Ersson, 2000. Using Ground Penetrating Radar for Assessing Highway Pavement Thickness. Subsurface Sensing Technologies and Applications II, Editor Cam Nguyen, Texas A&M Univ. San Diego, 4129: pp.144-149.

9. McQueen, J.M. and D.H. Timm, 2005. Statistical Analysis of Automated Versus Manual Pavement Condition Surveys. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Transportation Research Board of the National Academies, Washington, D.C., 2004: pp.55-62.

10. Matua V.P., Chirva D.V., Matua R.V., Mironchuk S.A., Sizonets S.V. Sbornik nauchnykh trudov "Dorozhnyy Kongress" (Collection of scientific papers "road Congress"). Moscow, 2010, pp. 174-181.