摘要：随着交通工具种类的日益丰富及民众出行便捷性的提升，路面安全标准正面临更高的要求。同时考虑到中国作为全球领先的基础设施建设国家，其公路网络规模位居世界第三，高速公路总里程居世界第一，传统道路勘查手段显得捉襟见肘：不仅成本高昂、耗时长、精确度受限，还难以实现实时监测，且对勘查人员构成较大的安全风险。因此，开发一种能够实时、安全、高效监测路面状况的方法显得尤为紧迫。基于LIDAR技术和YOLOv7目标识别算法的ROS道路检测机器人系统，巧妙融合了LIDAR激光雷达技术和YOLOv7的双重优势，旨在实现路面异常的早期探测、趋势预测、主动预防及及时警报，从而为道路安全维护提供创新解决方案。

关键词：LIDAR激光雷达传感器技术，YOLOv7算法，综合性道路状况监测，基于ROS平台的机器人系统

一、引言

1.研究背景和意义

随着中国现代化步伐的加快，基础设施建设中的公路网络已达到国际先进水平。为了更深层次地挖掘公路交通在社会经济发展中的潜力，强化公路系统的维护与管理显得尤为重要。其中，及时发现并有效处理公路工程技术问题是实现精细化养护的关键所在。鉴于此，我们的研究团队设计了一款融合LIDAR技术和YOLOv7目标识别算法的综合道路监测ROS机器人系统，旨在通过集成YOLOv7的物体检测能力、LIDAR的三维扫描技术等多元技术手段，以高精度实现对公路多样损伤状况的全面诊断。

2.国内外研究现状分析

当前情况下，国际间对此领域的探究已趋于成熟阶段，多个研究团体成功地将深度学习等多样技术融入道路维护与检测系统之中，显著增强了检测的精确度与效率。相比之下，国内的研究机构与企业正积极追赶这一趋势，致力于探索人工智能技术、高速激光技术等在智能交通系统及基础设施管理上的创新应用，尽管整体技术水平仍有提升空间。

二、相关技术综述

1.LIDAR激光传感器概述

LIDAR（光探测与测距）作为一种远程感知技术，致力于测定目标物体与传感器间的间距。其运作原理涉及发射短暂的激光脉冲，这些脉冲触及目标后反射回传感器。通过捕捉这些信号的回返时间，并利用激光的已知传播速率，即可精确计算出目标位置到传感器的直线距离。LIDAR系统通过调节激光脉冲的发射频率，能够在多样化的距离范围内捕获多点的三维数据，进而在此基础上构建出目标物体的高精度三维模型。

2.YOLOv7目标检测算法介绍

YOLOv7这一实时目标识别模型，源自卡内基梅隆大学学者的智慧成果。其运作机制涉及将输入图片分割成多个网格单元，每单位负责预测一个包围框，连同其可信度及所属类别的概率。此模型的架构蕴含了多层卷积与全连接层，旨在精细抽取特征并实施预测。YOLOv7采纳了跨尺度训练策略，借由不同分辨率的特征图来灵活应对物体尺寸的多样性。另外，针对重叠预测框的问题，算法融入了非极大值抑制（NMS）技法，旨在甄选最可靠的检测输出，过滤掉多余的重复预测。

三、系统设计与实现

1.系统总体框架设计

硬件层面集成了LIDAR传感设备、高速线阵数码相机、运算组件（譬如图形处理器GPU）以及移动载体（如轮式或履带驱动的机器人平台），共同承担起数据获取与预处理的任务。

构建于ROS系统之上的数据处理层级，整合了LIDAR点云处理组件、YOLOv5对象识别模块及数据集成与分类策略，旨在实现对路面情况的精密解析。

应用层面负责呈现用户界面，展示系统检测的成果，并赋能用户进行交互操作，同时依据即时反馈信息调节机器人的行为模式。

借助于分层架构的设计理念，该综合型道路监测ROS机器人系统能够有效地执行道路破损识别及路面平顺性分析等职能，广泛应用于智能化交通监控与养护场景中。

2.LIDAR激光传感器与视觉传感器的数据融合策略

为使LIDAR与视觉传感的互补作用得到最大限度的发挥，这一研究设计了一种新的数据融合法，以

依托卡尔曼滤波算法，使 LIDAR激光传感与视觉传感数据达到最高效的相互融合，并借助两者的长处来增强路面探测的精确度，从而有效地解决LIDAR与视觉两种传感手段的相互制约问题。

数据融合原理设计分为以下步骤：

首要步骤涉及特征抽取，我们从LIDAR点云与图像中提炼路面特性。LIDAR点云在描绘路面几何形

态方面发挥作用，而图像资料则用于辨识车道线、交通标识等视觉元素。随后，我们采纳本研究独创的特征探测算法（例如 YOLOv7），对这两类传感器的原始数据实施初步对象识别。基于此初步分析，我们推进至数据整合阶段，应用卡尔曼滤波或粒子滤波等高级算法，旨在统合双源头信息。该融合策略已纳入对不同传感模态固有不确定性的考量，从而能够产出更为稳健且细致的识别结论。

四、系统测试与性能评估

1.测试方案设计

在室内环境的初步测试环节中，系统的基本功能与性能指标验证均在严格控制的条件下实施。

在封闭道路环境中开展测试，选取该场景以逼近真实的交通状况，旨在系统性地检验其探测精准度与反应速度。

（1）实地道路评估：在真实的道路环境下实施远距离测试，以评估系统在多变条件下的可靠性和灵活性。

（2）广泛气象状况评估：通过对多样化的光照及气候环境实施测试，以验证系统的强健性能。

2.道路损坏检测精度测试

在做试验的准备阶段，需选择具备明显路面损伤特征的测试路段，比如有裂缝或坑洼的地方等等。

保证在试验环境下光照充足，而且气候状况也比较稳定。从而可以得出比较可靠的试验结果。

（1）采集数据过程：在选定的测试路线上使用了LIDAR和摄像头等设备进行综合数据的获取工作，对多种路面破损状况进行了刻意的覆盖，以求数据的全面性和多样性。

（2）对比分析环节：在机器人检测的基础上进行与人工专业检测结果的对比分析，通过计算精确度为80%召回率和综合性能指标F1分数，对该系统的精确性水平进行综合评定。

（3）偏差研究：对检测输出中产生偏差的成因进行深入剖析，从而确定根本问题所在并对算法设计或传感器配置策略进行优化和校正。

（4）重复性验证试验：在可重复的时间点上再现前文所说的测试过程，目的是验证系统功能的稳定性和重现性。使试验的结果具有可重复性和可靠性。

五、结束语

融合LIDAR与YOLOv5技术的ROS机器人平台，在道路检测领域已成功达成高精准度与实时监控的双重目标。该系统通过传感器数据的精密整合及优化处理算法，不仅极大促进了道路维护作业的效率提升，也为智能交通体系的未来发展铺设了稳固基石。展望未来，随着技术的持续精进与优化迭代，我们坚信这款机器人将进一步融入社会服务体系，为公众安全提供更坚实的保障，同时加速推动交通运输行业的智能化转型进程。

参考文献

[1]郝雯，王映辉，宁小娟，等.面向点云的三维物体识别方法综述[J].计算机科学，2017，44（09）：11-16.

[2]杜娟，崔少华，晋美娟，等.改进YOLOv7的复杂道路场景目标检测算法[J].计算机工程与应用，2024，60（01）：96-103.

[3]李业谦，陈春苗.基于ROS和激光雷达的移动机器人自动导航系统设计[J].现代电子技术，2020，43（10）：176-178+183.DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2020.10.047.

资助项目：2024年国家级大学生创新创业训练计划（项目编码：202410066024）