Page 219 - 山区高速公路边坡勘察设计研究

第十章 智能 AI 在山区公路巡检中的具体应用研究

通过全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）的结合，实现无人机的高精
度自主飞行，减少人工干预；智能巡检机器人的多传感器融合技术，将激光雷达、
摄像头、超声波传感器等多种传感器的数据进行融合处理，提高机器人对复杂环

境的感知能力和检测精度。
流程建模是将设计好的自动化巡检流程以可视化的方式呈现出来，便于理解
和验证。可以使用流程图、Petri 网等工具进行建模。流程图以简单直观的图形符
号和线条，展示流程中的各个环节、数据流向以及设备之间的交互关系。例如，

在流程图中，用矩形表示数据采集、分析等操作步骤，用箭头表示数据的传输方
向和流程的走向，使整个巡检流程一目了然。Petri 网则是一种更形式化的建模
工具，它能够对系统的并发、同步等特性进行精确描述，通过对 Petri 网的分析，
可以发现设计中的潜在问题，如死锁、资源冲突等。通过流程建模，能够对设计

方案进行全面的评估和验证，及时发现并解决设计中的问题，确保自动化巡检流
程的科学性和实用性。

三、自动化巡检流程的关键环节与技术

自动化巡检流程涵盖多个紧密相连的关键环节，每个环节都依赖特定技术的
支持，共同确保山区公路巡检工作的高效与精准。
数据采集是自动化巡检的起始关键环节。在山区公路场景下，需要全方位收
集公路设施及周边环境的各类信息。传感器技术在此发挥核心作用，多种类型传

感器协同作业。例如，激光雷达传感器用于精确测量路面平整度和车辙深度，其
原理是通过发射激光束并接收反射光，计算出目标物体的距离，从而获取高精度
的路面轮廓数据，精度可达毫米级，能有效检测出路面细微的变形。高清摄像头
传感器则用于采集公路路面、桥梁、隧道等设施的图像信息，结合图像识别技术，

可快速识别路面裂缝、坑槽、剥落等病害。此外，还有用于监测桥梁结构健康的
应变传感器、位移传感器，以及用于检测环境参数的气象传感器、地质传感器等，
它们从不同维度收集数据，为后续分析提供丰富原始资料。
数据传输环节负责将采集到的数据快速、准确地传输到数据处理中心。物联

网技术成为实现这一目标的重要支撑。通过物联网，分布在山区公路沿线的各类
传感器、智能巡检设备能够互联互通。无线传输技术，如 4G、5G 网络，保障数
据的高速传输。对于一些信号较弱的偏远山区，可采用LoRa等低功耗广域网技术，

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