無人機攝影測量技術在鐵路橋梁巡檢中的應用

袁磊 蘇永華 張斌 潘振 竇俊鵬

1.中國鐵道科學研究院集團有限公司鐵道建筑研究所，北京 100081；2.國能朔黃鐵路發(fā)展有限責任公司，北京 100080

無人機的工程應用是近年的行業(yè)熱點之一。以大疆為代表的國產多旋翼無人機產品不斷升級，無人機的高清圖像采集能力和避障、續(xù)航能力不斷提升，采用無人機進行鐵路橋梁的常態(tài)化巡檢逐步成為可能。采用傳統(tǒng)人工檢視的方法處理無人機現(xiàn)場采集的大量圖像數據效率較低，且無法準確獲得病害圖像所處位置和尺度信息。如何高效地利用無人機采集圖像實現(xiàn)病害的自動定位與量化識別是其實際應用中的一個難題。

本文根據攝影測量原理和鐵路常用跨度梁的尺度特征，提出了采用合理規(guī)劃路徑的攝影測量技術對鐵路常用跨度簡支梁進行巡檢，以提高橋梁巡檢的作業(yè)效率和精細化、智能化水平。

1 鐵路橋梁結構特征與巡檢技術現(xiàn)狀

隨著我國鐵路建造技術的進步，鐵路大跨度復雜橋梁結構不斷涌現(xiàn)，已建成的滬蘇通長江公鐵大橋和五峰山長江大橋主橋為跨度超千米的斜拉橋與懸索橋，但混凝土簡支梁橋是我國鐵路橋梁的主要結構形式，在普速鐵路和高速鐵路中的占比均超過80%。我國普速鐵路混凝土簡支梁以T 梁為主，高速鐵路簡支梁則以箱梁為主。32 m 跨度鐵路混凝土簡支梁主要構造參數見表1。表中數據均為雙線直線上梁參數。可知，不同設計速度和截面形式的32 m跨度客貨共線鐵路與高速鐵路混凝土簡支梁的梁高均在2.50 ～3.05 m。

表1 32 m跨度鐵路混凝土簡支梁主要構造參數

運營鐵路橋梁梁體和墩柱的表觀狀態(tài)與異常變形是橋梁巡檢的重要內容，包括混凝土結構開裂、破損等。現(xiàn)階段，橋梁巡檢主要依靠人工目視、利用尺子等簡單工具進行檢查，對于重點病害的詳細檢查需通過搭設梯子或支架以抵近結構表面，效率不高；對于凈空較高，跨越河流等障礙物的橋梁，只能利用望遠鏡或長焦相機進行遠距離觀察，作業(yè)距離有限且效果差。

搭載圖像采集設備的橋梁檢測車［1］是鐵路橋梁抵近檢查的方法之一，但需要專用的軌道或便道，架設和養(yǎng)護成本高，受接觸網立柱的影響不能連續(xù)走行作業(yè)，且在鐵路運營期間作業(yè)存在安全隱患，不適用于我國鐵路橋梁的巡檢。

掛載不同可見光、紅外、激光雷達（Light Detection and Ranging，LiDAR）等圖像采集設備的輕型多旋翼無人機為鐵路橋梁的精細化高效巡檢提供了另一種可能。采用集成衛(wèi)星導航（Global Navigation Satellite System，GNSS）和慣性導航（Inertial Measurement Unit，IMU）傳感器的機載定位定向系統(tǒng)（Position and Orientation System，POS），利用載波相位差分技術（Real-time Kinematic，RTK），以及雙目視覺和紅外感知避障技術，可實現(xiàn)無人機的精準自主定位、導航和全向避障；搭載三軸增穩(wěn)云臺和全畫幅高清相機，可實現(xiàn)精度達到厘米級的免像控圖像采集。同時，采用大容量電池模組，單組電池有效續(xù)航時間達45 min，多組電池輪換可實現(xiàn)不間斷連續(xù)作業(yè)。

目前，無人機已逐步應用于公路和鐵路橋梁巡檢作業(yè)［2-3］，在適當的作業(yè)距離上能夠采集混凝土裂縫、破損和鋼結構銹蝕、螺栓缺失等病害圖像，具有廣闊的應用前景。其中，無人機采集病害圖像的量化識別是研究熱點之一。

2 無人機攝影測量技術

根據中心投影成像原理（圖1），當被攝目標物所在平面與像平面平行時，目標物平面尺寸L與其在像平面上的投影尺寸l之比與拍攝距離D和相機主距f之比相等。由于拍攝時的主距是確定的，理論上獲得了物距即可換算得到像片上像元所代表的實際目標物尺寸。然而，采用無人機進行拍攝時物距無法直接獲得，物平面與像平面也存在交角。根據成像原理直接進行無人機采集圖像的量化識別存在較多困難。

圖1 中心投影成像原理示意

攝影測量為無人機采集圖像的量化識別提供了新的技術路徑，無需直接獲取拍攝物距或對目標物進行特殊標記，采用具有定位定向功能的無人機按一定規(guī)則采集被攝物的高清影像，通過對多視影像的解析，即可實現(xiàn)對目標物尺寸特征的識別。

2.1 攝影測量基本原理

攝影測量利用攝影機攝取的像片，確定被攝物體的形狀、大小、位置和相互關系［4］。基于中心投影的像點a、攝影中心S和被攝物點A位于同一直線上（圖2），可獲得其構像方程式（又稱共線方程式），即

式中，x、y為像點a在像平面上的坐標；XS、YS、ZS和X、Y、Z分別為攝影中心S和被攝物點A的在地面坐標系的坐標；ai、bi、ci（i= 1，2，3）為與外方位角元素φ、ω、κ相關的方向余弦。

XS、YS、ZS和φ、ω、κ表示攝影中心及像片在地面坐標系中的位置與姿態(tài)，分別為外方位直線元素和角元素，合稱為外方位元素；像片主距和攝影中心在像平面上的坐標（x0，y0）被稱為內方位元素。

攝影測量的主距通常是已知的，對像片直接解析可得到像點a在像平面上的坐標x、y，在取得足夠精度的外方位元素的情況下，即可得到被攝物點A的地面坐標X、Y、Z關系式為

對于單張像片來說，即使準確獲取了像片的6個外方位元素，仍無法解得物點A的唯一地面坐標。攝影測量通過在空間多個位置對同一目標采集立體像對，輔以必要的像控點，采用基于最小二乘原理的光束法區(qū)域空中三角測量，以被攝物地面三維坐標和6個外方位元素為兩類未知數交替求解，可實現(xiàn)對被攝物空間坐標的解算［4］。

2.2 數字攝影測量

與早期模擬攝影測量和解析攝影測量不同，現(xiàn)代數字攝影測量［5］基于數字影像與攝影測量的基本原理，應用計算機視覺、數字影像處理、影像匹配、模式識別等方法，提取所攝對象的幾何與物理信息，實現(xiàn)了攝影測量的自動化。

在采用攝影測量方法對數字圖像進行處理時，面臨的首要問題是影像匹配。在兩幅或多幅影像之間識別相同物點所形成的像點（同名點），是數字攝影測量的核心問題。早期主要采用影像相關技術，以求解影像匹配目標窗口灰度函數的相關系數為度量，整像素匹配的理論精度約為1∕3 像素，用相關系數的拋物線擬合可使相關精度達到1∕5 像素。最小二乘影像匹配法通過引入輻射畸變、幾何畸變等系統(tǒng)變形參數進行平差計算，匹配精度可達 1∕10 像素甚至 1∕100 像素，因其靈活、可靠和高精度的特點應用更為廣泛。

2.3 無人機貼近攝影測量

不同于地形攝影測量，橋梁巡檢關注的是梁體側面、底面、墩柱側面等處的結構病害，需要采用無人機在結構物側面和底面貼近飛行并采集正直和交向影像（圖3），進而對圖像進行解析與處理，這是“貼近攝影測量”的典型應用場景。

圖3 鐵路簡支T梁無人機巡檢作業(yè)位姿

貼近攝影測量（Nap-of-the-object Photogrammetry）由武漢大學張祖勛院士團隊針對精細化測量需求于2019年提出［6］，被稱為區(qū)別于垂直航空攝影測量、傾斜攝影測量的第三種攝影測量方式。貼近攝影測量利用拍攝設備貼近物體表面攝影，獲取亞厘米級高清影像并進行攝影測量處理，從而獲得被攝對象的精確坐標和精細形狀結構，已應用于古建筑等文物保護、地質災害勘察、水利水電工程監(jiān)測［7-9］。

由于貼近攝影測量目標物的特殊性，往往不方便布設像控點，因而貼近攝影測量要求免像控。無人機免像控攝影測量的實現(xiàn)主要依賴于像片外方位元素的準確獲取［10-11］。具體方法是利用搭載RTK 的GNSS系統(tǒng)為無人機提供厘米級精準定位，采用系統(tǒng)時間同步工具TimeSync實現(xiàn)飛控、相機與RTK 的時鐘系統(tǒng)微秒級同步，并對RTK 天線和IMU 測量中心到相機攝影中心S的偏心進行修正，可獲得3個外方位直線元素；結合IMU 系統(tǒng)提供的無人機姿態(tài)和三軸云臺記錄的相機拍攝角度數據，可獲得3個外方位角元素；以外方位元素和鏡頭畸變、內方位元素等自檢校參數作為帶權觀測值參與空三解算，即可得到被攝物空間坐標。

3 無人機貼近攝影測量用于鐵路橋梁巡檢

無人機貼近攝影測量的基本思路是利用采集的多視影像建立空間三維模型，然后根據需要對模型數據進行處理和應用。為了建立足夠精度的空間模型，需要無人機現(xiàn)場采集大量具有足夠航向和旁向重疊率的像片，建模對象體量越大、表面結構越復雜，需要從空中不同位置以不同角度采集的像片越多，現(xiàn)場作業(yè)組織越復雜耗時越長，相應圖像建模處理消耗的計算機資源越多。如山西大同懸空寺總長約32 m，三維重建時采集了730 張像片，僅重建處理就耗時6 h；廣西花山巖畫［7］分布在距江面高8～35 m 的巖面上，三維重建規(guī)劃了與巖面相距8 m 的53 條航線、1 012個航點，用2 d 時間采集了3 000 余張像片，模型生成耗時12 h；四川樂山大佛通高71 m，三維重建采集了4 537張像片，主體結構圖像采集耗時12 h，模型生成耗時32 h；云貴鐵路南盤江特大橋主橋416 m 上承式鋼筋混凝土拱橋三維建模［12］采用三種專業(yè)級無人機同步作業(yè)5 h，采用30 臺云端服務器耗時10 h 完成；一座2 × 118 m 獨塔斜拉橋的三維建模［13］規(guī)劃了整體的區(qū)域環(huán)繞和帶狀環(huán)繞航線、局部的立面航線以及分層航線，采集像片5 599 張。上述案例均存在現(xiàn)場作業(yè)時間長、航線規(guī)劃復雜、后處理工作量大的問題，且以復雜結構的完整建模為目標，未考慮結構病害如混凝土裂縫識別的精度要求。

無人機貼近攝影的分辨率可達毫米級，而鐵路橋梁巡檢要求識別寬度小于0.2 mm 的裂縫及其他結構病害，對建模的精度要求更高。以一座長約1 km的30孔32 m 雙線簡支梁橋為例，按全橋精細化建模的要求，1孔梁體的現(xiàn)場作業(yè)時間約1.5 h，按每天作業(yè)8 h，全橋現(xiàn)場作業(yè)完成需要約6 d，后處理需要耗費的時間和計算機資源則更多。為了解決這一問題，可從兩方面著手：一方面，鐵路混凝土簡支梁病害主要出現(xiàn)在梁體側面和底面，不以結構全景三維建模為目標進行貼近攝影測量，僅針對梁體側面或底面進行圖像采集更實用高效；另一方面，需要合理規(guī)劃無人機作業(yè)路徑與作業(yè)模式，在滿足精度的前提下高效地采集最優(yōu)數量的有效圖像用于建模。

以雙線32 m 簡支T 梁為例，可選擇線路左右側梁體外立面作為常規(guī)檢查的對象（參見圖3）。采用專業(yè)級無人機DJI M300RTK 搭載具有4 500 萬像素的全畫幅P1 相機，其焦距35 mm 鏡頭的水平和豎直視場角（Field of View，F(xiàn)OV）分別為54.30°和37.85°。在水平方向距離梁體5 m 處拍攝時的視場大小為5.1 m ×3.4 m。由于視場高度大于梁高2.5 ～ 2.7 m，因此僅需布置1 條沿橋梁縱向的航線，可設置16個間距2 m的航點或8個間距4 m 的航點。顯然，航點間距4 m時，正射攝影的航向重疊率小于60%［14］，不滿足要求，需輔以交向攝影。采用4 種作業(yè)模式（表2）對一座貨運鐵路1孔32 m梁簡支T梁的單側面進行貼近攝影測量。該梁高2.5 m，縱向每隔4 m 設置1 道橫隔板，相應航點位置見圖4。可知，4種作業(yè)模式航點數量和攝影方式不同，作業(yè)時間由模式1 的16.9 min 減少為模式4的5.5 min，效率提高了3倍。

表2 32 m跨度簡支T梁貼近攝影測量作業(yè)模式

圖4 32 m簡支T梁貼近攝影測量航跡

不同作業(yè)模式下32 m 簡支T 梁立面重建結果見圖5。可知，4種作業(yè)模式下重建模型腹板立面均較為清晰、完整，僅部分模型的梁體上下緣存在局部缺失。其中，模式1 中每個航點采集了正射和俯仰、偏航共5個方向的照片，模型完整無缺失；模式2減少了偏航方向的交向攝影，梁體下緣存在2處小范圍局部缺失；模式3 中每個航點均采集了正射和俯仰、偏航共5個方向的照片，但模型上下緣仍存在局部缺失；模式4減少了俯仰方向的交向攝影，模型上下緣同樣存在局部缺失，且缺失面積比模式3 更大。重建模型局部缺失的主要原因是模式2—模式4 中梁體邊緣局部采樣信息不足。

圖5 不同作業(yè)模式下32 m跨度簡支T梁立面重建結果

選取梁體中部6個節(jié)間（j1-j6）對重建模型的尺寸進行測量，結果見表3。可見，測得梁體橫隔板高度2.310～2.320 m，與設計值2.334 m 的最大偏差為0.024 m；橫隔板間距3.980 ～ 4.010 m，與設計值4.000 m 的最大偏差為0.020 m；模型的豎向和水平向最大相對偏差分別為1.03%和0.50%，模型尺寸的豎向偏差略大于水平偏差，但均小于2%，模型精度滿足工程應用要求。

表3 32 m簡支T梁貼近攝影測量模型尺寸 m

從重建模型腹板呈現(xiàn)的效果來看，4 種模式下腹板表面紋理細節(jié)均較為明顯，腹板表面裂縫及其邊緣的水紋清晰可見。重建模型的腹板表面裂縫狀態(tài)見圖6，相應裂縫寬度為0.10～0.15 mm，可滿足混凝土橋梁裂縫的巡檢精度要求。

圖6 無人機采集的T梁腹板表面裂紋狀態(tài)

對梁體立面模型的完整性不作嚴格要求時，采用模式4 可在不到6 min 內完成一孔32 m 梁單側面圖像的采集。一座長約1 km的30孔32m簡支梁橋的兩側面巡檢作業(yè)有望在6 h內完成，即8 h作業(yè)可完成對1.3 km簡支梁橋的梁體巡檢。考慮現(xiàn)場作業(yè)均為全手動操作的結果，采用航跡規(guī)劃進行自動化采集可進一步提高作業(yè)效率。

4 結論

1）基于攝影測量原理，采用具有高精度定位定向系統(tǒng)和三軸增穩(wěn)云臺的專業(yè)級無人機，無需直接取得無人機采集圖像時的物距，即可準確獲得被攝物的空間幾何形態(tài)和尺度信息。

2）不以結構全景三維建模為目標，采用針對結構面的貼近攝影測量可實現(xiàn)鐵路混凝土簡支梁的高效巡檢作業(yè)。以32 m 簡支T 梁為例，采用合理的航線規(guī)劃和作業(yè)模式，單組無人機可每天至少完成長約1.3 km簡支梁橋的梁體檢查。

3）無人機搭載高清相機采集混凝土梁橋圖像時結構尺寸偏差小于2%，可識別寬度小于0.20 mm 的裂縫。