摘要：车辙是道路长期承受交通荷载后形成的永久性变形，是道路检测的重要指标之一。传统的车辙检测方法存在精度低、误差大等问题，无法满足高精度检测的要求。本文研究了一种基于激光测距的检测车车辙标定计算方法，利用激光位移传感器、水平倾角传感器等设备，建立精确的标定计算模型，有效提高了检测精度，减少了载荷变化对检测结果的影响。

关键词：车辙检测；激光测距；标定计算；水平倾角传感器

随着道路交通的发展，车辙的检测和管理成为道路养护工作的重要部分。传统的车辙检测方法主要依靠物理量测和手动标定，然而这种方法存在精度低、效率低的问题。特别是在高负载、大流量的交通路段，传统方法更难以测量，不能满足精度要求。近年来，基于激光测距的技术在车辙检测领域中得到了广泛应用，通过对检测车安装激光位移传感器和水平倾角传感器，能够在车辆行驶过程中实时测量路面的变形情况。

1 基于激光测距的检测原理

1.1 激光测距技术概述

激光测距技术是利用激光束与物体表面之间的距离变化来测量物体相对位置变化的技术。在车辙检测中，激光测距通过激光位移传感器发射激光束至路面，通过测量返回时间计算出车辆底盘与地面之间的距离[1]。基于激光测距的非接触式特性，该技术能够避免物理接触造成的误差，并且具有较高的测量精度。

1.2 激光位移传感器在车辙检测中的应用

激光位移传感器可以实时捕捉车辆行驶时车辙装置与路面的距离变化，结合车辆行驶速度数据，可以连续记录道路表面的变形状态。在安装过程中，激光传感器通常布置在车身前，以保证可以准确反映车辙的深度和形状[2]。为了确保传感器的稳定性，传感器需要进行严格的水平校准，传感器的测量精度要求到达0.05mm。

1.3 激光测距技术在不同工况下的表现

车辙的形成受不同工况影响，如道路材料、荷载分布等。激光测距技术具有良好的适应性，能够应对各种工况下的车辙检测需求。通过动态标定，激光测距技术能够实时修正由于车身晃动或负载变化带来的误差，确保在恶劣的环境条件下也能够维持高精度的测量。

2 车辙标定系统构建

2.1 系统组成与功能

2.1.1 水平倾角传感器的安装与作用

水平倾角传感器是车辙检测系统中的关键组件之一，其主要作用是监测车辆在行驶过程中产生的倾斜变化，避免因车辆姿态变化引起的测量误差。倾角传感器安装在车辙装置的中心位置，这样可以更加精准地反映车身整体的倾斜状态。

水平倾角传感器的测量精度为0.01°，符合高精度车辙检测的要求。在实际应用中，水平倾角传感器必须经过出厂标定，确保在水平静态条件下测量结果为零，保证数据的初始准确性。

2.1.2 激光位移传感器的布置与精度要求

激光位移传感器主要负责测量车辙装置与路面之间的垂直距离。车辙装置通常安装在车身前，以确保测量结果覆盖整个车辙的横截面。激光位移传感器的测量精度要求达到0.05mm，并能在车辆行驶过程中保持稳定。传感器的布置应尽量避免车身振动或其他机械干扰，以免影响测量数据的准确性。

2.1.3 数据采集处理单元的组成

数据采集处理单元负责实时接收并处理传感器的数据，确保数据的完整性和实时性。该单元通过高速串行总线连接所有传感器，以保证数据传输的高效和低延迟。系统设计采用了多路并行处理架构，能够同时处理来自多个传感器的数据，确保在车辆高速行驶的情况下仍能保证精确的测量。

2.2 车辆载荷状态的影响分析

2.2.1 载荷变化对水平倾角的影响

在实际检测中，车辆的载荷变化会导致车身倾角的改变，从而影响激光位移传感器的测量结果。在空车状态下，车辆保持水平，而在载人或载货状态下，车身会产生一定的倾斜。倾角传感器的作用就是通过实时监测倾斜角度，将倾角变化数据反馈给系统，从而修正激光位移传感器的测量数据。经试验证明，因载人载荷不同，引起的倾角变化在±5°之间，造成的位移误差最大可达到±0.5mm，通过倾角传感器修正后，车辙测量精度可以提升90%。

2.2.2 空载状态下的基准标定

为了确保测量数据的准确性，系统需要在空载状态下进行基准标定。空载状态下的车辙测量被认为是标准值，通过此标准值来校正载荷状态下的倾角偏差。标定过程要求在静态、水平的测试环境下进行，水平倾角传感器校准精度达到0.01°，确保基准数据的高度可靠性。

2.2.3 载荷状态下的误差修正

在载荷状态下，系统通过实时采集车辆的倾角数据，将倾角差值应用到激光位移传感器的测量数据中，从而修正由于车辆姿态变化引起的垂直距离偏差。结合倾角修正算法，系统能够在载荷状态下将测量误差从±0.5 mm降低至±0.05 mm，确保不同载荷状态下的测量一致性。

2.3 数据采集与实时处理

2.3.1 数据采集的多路并行架构

为了应对车辙检测过程中复杂的数据处理需求，系统采用了多路并行的数据采集处理架构。多个激光位移传感器和水平倾角传感器的数据通过高速串行总线传输至数据处理单元，处理单元能够同时处理来自多个传感器的实时数据，确保在高速行驶的情况下也能精确记录车辙信息。

2.3.2 采样频率与分辨率

在车辙检测过程中，为了确保数据的准确性，采样频率需要保持在10000 Hz以上。这一频率可以确保车辆在行驶过程中，即便是高速行驶，系统也能够捕捉到足够多的测量数据来反映车辙的形状和深度。采样频率与分辨率直接影响到检测的准确性，采样分辨率通常控制在0.1 mm以内，以确保检测精度。

2.3.3 数据处理与存储机制

在数据处理过程中，系统采用了实时数据滤波技术，以消除因车辆震动、道路颠簸等造成的噪声干扰。数据处理单元内置的高性能计算芯片能够对采集到的数据进行实时计算，并在检测过程中自动完成车辙的标定计算。处理后的数据通过内存和硬盘进行存储，以备后续分析和记录。

3 标定计算方法及误差修正

3.1 标定计算的数学模型

车辙标定的核心在于根据传感器提供的数据，结合车辆的行驶姿态，计算出车辙深度和形状。设车辆的水平倾角为θ，激光传感器测量距离为d，车辙深度的计算公式为：

H = d * cosθ- d0

其中，H为车辙深度，d0为空载标定时的基准距离，θ为倾角。通过该公式可以有效修正由于车辆载荷变化带来的测量误差。

3.2 误差来源分析与修正

标定过程中主要误差来源包括：水平倾角测量误差、激光位移传感器的测量误差、车辆动态偏移误差等。为降低这些误差，系统采用倾角传感器的多次校准机制，并对激光位移传感器进行周期性的校验。同时，通过动态滤波算法可以消除车辆行驶时的高频干扰信号，从而提升测量的稳定性。

3.3 误差修正的效果评估

在实地测试中，经过误差修正后的车辙检测精度显著提高。修正前系统的测量误差约为±1mm，通过倾角修正和激光测距优化后，测量误差降至±0.1mm定计算方法具有较强的适应性和鲁棒性，可适用于多种道路检测环境，并保证测量结果的准确性和一致性。

4 结论

本文提出了一种基于激光测距的车辙标定计算方法，通过结合水平倾角传感器和激光位移传感器，实现了对车辙深度的精确测量。经过误差修正，系统能够有效降低由于载荷变化带来的误差，提高了检测精度。未来将进一步优化该系统的实时处理能力，并推广应用于更多复杂的道路检测场景。

参考文献

[1]胡斯然，周博闻，惠冰.非均布13点激光路面车辙检测偏移误差分析[J].公路工程，2020，45（04）：85-91.

[2]刘斌.红外线激光车辙仪检测参数设置及工程应用研究[J].交通世界，2021，（31）：105-106.