基于多传感器路面结构测量的数据驱动型网络补丁管理工具

自动化路面养护建议具有挑战性，尤其是针对诸如补丁位置、深度和优先级等可操作建议。各州机构通常手动检查感兴趣的道路路段，并基于路面状况指数（PCI）决定养护需求。然而，独立的 PCI 仅评估路面表面状况，且结合人工对路面损坏感知的变异性，限制了当前路面养护实践的准确性和质量。此处需要多传感器数据与标准化路面损坏状况评级相集成。本研究探索了通过集成路面结构与表面状况评估以及路面特定损坏评级来估计适当路面补丁策略（即补丁位置、深度和数量）的可能性。特别地，它结合了路面结构状况评估参数——落锤弯沉仪弯沉，以及表面状况评估参数——国际平整度指数和裂缝密度，以更好地表征整体路面损坏状况。然后，实施一种基于路面特定阈值的补丁建议算法，将路面整体损坏状况评估为基于优先级的补丁建议。使用路面特定阈值的新颖性在于其数据驱动能力，可利用由理论路面状况评级、路面结构数验证的可靠性概念，从当前道路状况测量中确定阈值。实现了一种基于网络的补丁管理工具（PMT）以自动化补丁建议流程并可视化结果。经三维激光传感器获取的道路表面图像验证，PMT 能成功捕捉既有路面中的局部损坏。