近日，课题组研究成果“Extraction of rutting features in asphalt pavements using airborne laser scanning”（基于ALS视角的沥青路面车辙特征提取技术研究）被国际期刊Automation in Construction接收发表。
鉴于当前无人机路面检测中保守的飞行参数配置与机载激光雷达路面特征提取算法精度不足的双重制约，本研究提出一种基于机载激光雷达点云的路面车辙形态特征提取的方法，在自动飞行作业中实现点云处理与多维车辙指标的提取及验证。研究主要贡献如下：(1) 制定包含明确飞行参数与自动化采集流程的飞行规划策略，实现实际公路环境中数据采集的一致性与高效性；(2) 引入专用的点云处理方法，针对机载激光雷达数据的多回波噪声与密度不均特性进行优化，实现车辙剖面的自动重建；(3) 建立表征路面车辙几何特征的多维指标体系，并通过高精度设备验证本文方法的适应性，为基于机载激光雷达的车辙评估提供可靠依据。研究成果为机载激光雷达道路病害检测提供了技术支持，对推动无人机在基础设施监测领域的工程化应用具有参考意义。
论文研究总体框架
蒋玮教授为论文通讯作者，课题组博士研究生刘瑶涵为论文第一作者。论文链接：https://doi.org/10.1016/j.autcon.2025.106646。
（撰稿：刘瑶涵 审核：张硕 复审：姚腾坤 终审：肖晶晶）
