路面状况识别与传感器应用研究

高畅 金珊珊

摘要：天气往往直接影响着路面状况，关系着人们出行安全，路面上的积水将直接导致路面湿滑，低温時路面上的积水还可能结冰，严重降低路表抗滑系数，因此实时了解道路路面状况显得尤为必要。现收集研究了目前常用的几种路面状况传感器，描述了其工作原理，对比分析了其优缺点，梳理了其在国内外的应用现状，并对路面状况传感器存在的问题和发展趋势进行了探讨。研究表明，一个可靠的路面状况识别系统可以帮助人们提前准确了解天气对路面造成的影响，从而使道路管理者和使用者提前采取有效措施，确保行车安全，提高出行效率。

关键词：自动驾驶;路面状况识别;传感器;工作原理;应用现状

0    引言

无论是传统驾驶方式还是新兴的自动驾驶技术，行驶过程中的安全始终是一个关键性问题，因此，如何实现“实时掌握车量周围信息、感知道路状况从而提前预警”成为当前道路安全领域的一大热点。感知信息必然离不开传感器，虽然目前的车载传感器已经形成一个较为完善的技术体系，但是仍受感知盲区、感知距离有限、成本较高等因素限制[1]。路侧感知设备的出现弥补了车载传感器的不足，在缓解交通拥堵压力、降低道路交通事故的发生率、降低获取信息的成本方面也具有一定优势[2]。路侧感知设备是指将传感器安装到道路上，通过传感器获取当前道路信息。当前使用的道路传感器包括交通数据采集、路面状况识别、周边环境采集等多种类型，其中路面状况识别类传感器作为天气信息采集传感器，可采集路面温度、道路湿滑状况[3]、道路雨雪厚度、抓地力[4]等环境数据，对提高道路安全性有十分重要的帮助。根据测量方式不同，路面状况识别类传感器大致可以分为接触式与非接触式两类[5]，本文简单梳理了当前路面状况传感器的主要工作原理、优缺点和应用现状。

1    工作原理

1.1    接触式路面状况传感器

接触式路面状况传感器采用的技术原理包括电容测量技术、光纤测量技术和红外光谱分析技术等，根据不同技术原理可制造出不同形式的接触式传感器。下面根据技术原理的不同，对各式接触式传感器原理进行介绍。

1.1.1    电容式

电容式路面状况识别传感器是通过测量电容的大小判断路面状况，空气、水、冰作为两电极间介质时介电常数不同，使得电容大小存在差异，因此可以根据相对电容值的测量结果判断介质属性。国内外都基于电容测量原理生产了路面状况传感器，例如德国的IRS31Pro型传感器可在定性区别干燥、积水、结冰的基础上，测定4 mm以内的水膜厚度，其外形如图1所示;我国也基于电容原理生产了BLRS31型传感器。

1.1.2    光纤式

光纤式路面状况识别传感器是利用光可在光纤、水、冰中传输，而不能在路面材料中传输的原理制作的，当路面干燥时光纤束接收不到光，而当路面积水或结冰时就会接收到一定的光，由此可以定量判断路面积水和结冰的厚度。虽然光纤传感器可以定量测量厚度，但无法区别是积水还是结冰，并且受环境影响较大，因此在应用中并未得到推广。

1.1.3    红外光谱式

红外光谱式路面状况识别传感器利用了相关光学原理：传感器通过激光二极管向路面发射红外光，红外光在干燥路面、水、冰、雪路面上照射后会不同程度地发生反射、折射、散射等现象，再利用光电二极管接收作用后的红外光信号，通过光谱分析接收到的红外光信号，便可区分路面干、潮、湿三种状态，并进一步计算出道路上水、冰或雪的覆盖厚度。此种传感器有较强的环境适应能力，但是在准确度上有待提高。

1.2    非接触式路面状况识别传感器

根据技术原理不同，非接触式路面状况识别传感器可分为反射光强式和光学偏振式，两种传感器原理及特点介绍如下：

1.2.1    反射光强式

反射光强式路面状况识别传感器使用的测量方法包括多波段反射光强检测法和多角度反射光强检测法，其原理是当路表状况不同时，其吸收和反射的光不同，通过对接收的反射光强进行分析，可以对路面干湿、雨雪状况进行定性判断，但是却无法对水膜厚度和积雪情况进行定量测量。芬兰Vaisala公司的DSC111传感器就是基于反射光强测量技术生产的，如图2所示。

1.2.2    光学偏振式

由于水和冰分子排列取向是不严格一致的、具有各向异性，因此入射光束照射后，水和冰会使其分解为传播速度不同的两种偏振光，测量的偏振强度也会发生变化，根据偏振态分析便可以获取当前路表信息。但由于此类传感器价格贵且安装不方便等原因，基于该原理的传感器目前尚处于理论研究阶段，还未得到实际应用。

2    路面状况传感器国内外发展现状

2.1    国外发展现状

恶劣天气客观上加大了交通出行的危险系数，因此路面状况识别一直是各个国家强调的技术工作重点。欧美国家对于路面状况传感器研究较早，迄今已有几十年的研究历史，技术也较为成熟，许多企业已研发出了具备较强功能性和较高可靠性的路面状况传感器[6]。当前市面上的路面状况识别传感器也以欧美国家的产品为主，如德国Lufft公司的IRS21、IRS31、NIRS31，芬兰Vaisala公司的DRS511、DSC111、FP2000，美国QTT公司的Sensit等[7]，这些都是在市场上应用比较广泛、较为主流的路面传感器，可以较为准确地监测路表状况[8]，为行人出行和交通管控提供更便捷的信息来源。

2.2    国内发展现状

虽然我国在路面状况识别传感器方面的研究起步较晚，但国家对此高度重视，并给予了大力支持，因此相关技术得以高速发展，取得了多项具有自主知识产权的成果，改变了我国此类传感器完全依靠进口的状况。当然，目前我国较国外先进技术仍存在一定差距，在精度、稳定性、成本等方面还有待提升。

在应用方面，由于我国公路里程长、发展迅速，加上传感器价格较高，所以目前大多仍采用交通监控、交警巡查等传统方式进行路面状况识别管控。近年来，我国对于路面状况传感器也逐渐从理论研究、数据分析阶段过渡到了产品开发与应用阶段[9]。例如，北京市就在2019年2月份应用路面状况识别传感器监控了高速公路的表面状态，并且在出现降雪时，根据收集到的数据进行分析，及时发布预警信息，有针对性地展开了除雪、融冰、封路等工作。

3    路面状况传感器发展趋势

3.1    打造低成本的国产传感器

我国针对路面状况监测技术的研究起步较晚，相关传感器很长一段时间内都依靠国外进口，近些年虽取得了一定技术突破，但在精度和稳定性上仍有待提高;进口的路面状况识别传感器虽然在精度与稳定性上满足要求，但在生产制作和销售运输上成本较高。因此，打破国外市场垄断，制造精度高、稳定性强、成本低的国产传感器是当前的重要任务。

3.2    多传感器融合识别

由于天气引起的道路路面状况十分复杂，仅仅用干燥或潮湿并不能够全面描述路面的实际状况，因此需要多传感器融合识别，才能有效提高路面状况识别的准确性。在区分路面干燥、潮湿的同时，可利用温度、湿度、风速、大气压力、噪声等多种传感器对路面温度、水分的盐度（即凝固点）等进行判断，结合以上多种传感器的测量数据得到一个较为准确的路面湿滑、积水和结冰状况，为道路管理者提供更为精准的数据，为道路使用者提供更为便利的出行信息[10]。

4    结语

路面状况识别不仅关系着当前驾驶者的行驶安全、行驶效率，而且也制约着无人驾驶技术的发展。对于无人驾驶技术来说，如何保障恶劣天气状况下的驾驶安全，提前知晓道路状况，合理决策通行方式，规避道路行驶风险成为其从研发阶段走向商业化阶段的重大障碍之一。因此，全方位发展路面状况识别传感器技术，对保障道路安全、推动智能道路建设、助力无人驾驶技术推广等具有十分重要的意义。

[参考文献]

[1] 沈谞雅.基于多传感器信息融合的结构化道路水深预测报警装置研发[J].内江科技，2019，40（7）：38-39.

[2] 徐志刚，李金龙，赵祥模，等.智能公路发展现状与关键技术[J].中国公路学报，2019，32（8）：1-24.

[3] 须民健，习燕，廖强，等.多数据源融合的高速公路气象识别方法[J].重庆理工大学学报（自然科学版），2015（3）：78-82.

[4] HAAVASOJA T，NYLANDER J，NYLANDER P.Experiences of Mobile Road Condition Monitoring[J].SIRWEC，2012（5）：23-25.

[5] HAUG A，GROSANIC S.Usage of Road Weather Sensors for automatic traffic control on motorways[J].Transpor-tation Research Procedia，2016（6）：537-547.

[6] 徐海军，刘林海.电子水尺在城市道路积水监测系统中的应用[J].水利信息化，2010（3）：45-47.

[7] 王艳.水膜厚度传感器的可靠性分析与应用[D].南京：东南大学，2016.

[8] 桂康.路面气象状态识别关键技术研究[D].武汉：华中科技大学，2019.

[9] 曲晓黎，马翠平，刘建文，等.高速公路路面气象监测数据质量检查方法[J].气象科技，2012，40（2）：203-206.

[10] 王贵槐，李青，姜攀.基于路侧多传感器的低成本不利天气路况识别系统构架设计[J].公路与汽运，2009（4）：47-51.

收稿日期：2020-05-14

作者简介：高畅（1997—），女，河北衡水人，研究方向：电子信息科學与技术。