机载摄像头与激光雷达（LiDAR）的部署优化：基于多传感器融合技术应用于路面损伤检测

《Journal of Industrial and Engineering Chemistry》：Onboard camera-LiDAR deployment optimization: Towards applications for pavement distress detection with multi-sensor fusion

多传感器融合优化框架及算法改进用于道路 distress 检测，提出相机-LiDAR 部署优化模型，通过数学建模量化传感器扫描区域，改进差分进化算法实现最大重叠区域与点云密度优化，仿真与实地测试验证了方法有效性，相对误差低于7%。

　　
该研究聚焦于智能网联车辆车载多传感器协同优化部署，重点解决路面病害检测中存在的传感器互补性利用不足、探测区域重叠度低等问题。传统人工检测依赖工程师携带专业设备进行目视检查，存在效率低（单公里检测需4-6小时）、精度不稳定（光照变化影响相机识别准确率）、成本高（设备采购和维护费用年均增长12%）等痛点。现有自动化检测方案主要存在两大缺陷：单传感器检测易受环境因素制约（如LiDAR在雨雾天气有效射程降低40%以上），固定式检测设备难以适应复杂路况（弯道处检测盲区率达65%）。

研究团队创新性地构建了"三维立体扫描+动态补偿"的协同检测体系。在硬件配置方面，选用具备高动态范围（HDR）成像能力的工业相机（MV-CH100-60UC）与扫描频率达10Hz的固态LiDAR（RS-LiDAR-M1）组合，通过机械云台实现±15°俯仰角调节和±30°横滚角调节。这种设备组合在实验室模拟中展现出显著的性能优势：在均匀分布的裂缝检测场景下，相机单次扫描有效覆盖半径达3.2米，LiDAR点云密度达到580点/㎡，两者的时空重叠率经优化后提升至92.7%。

算法创新体现在双阶段优化策略：首先采用拉丁超立方采样（LHS）构建初始部署方案库，通过特征空间映射将物理部署参数（安装高度、俯仰角、纵向偏移量）转化为算法可处理的连续变量空间。改进的差分进化算法引入自适应变异系数（μ=0.01~0.05动态调节）和交叉概率阈值（P_c≥0.85），有效避免了算法陷入局部最优。在Shengtai街道路面检测中，优化后的部署方案使重叠区域面积标准差从3.2㎡降至0.87㎡，显著提升多传感器数据融合的一致性。

实验验证部分采用双环境测试策略：在Matlab/Simulink虚拟环境中复现了-20℃至60℃的极端温湿度条件，模拟不同路面材质（沥青、混凝土）的反射特性变化；同时选取典型路段进行实地测试，该路段包含3类主要病害（龟裂、网裂、坑槽）和5种复杂路况（急弯、陡坡、修补带、潮湿路面、夜间照明不足）。测试数据显示，在潮湿路面条件下（相对湿度>85%），传统单传感器方案识别准确率下降至72.3%，而融合优化后的系统仍保持89.6%的稳定识别率。

研究特别针对车载移动平台的特点进行优化设计：部署模型考虑了车辆运动轨迹（最大横向摆动±1.2米，纵向偏移±0.5米）、轮胎变形（平动刚度系数0.83N/m2）和车身振动（频率范围1-15Hz）等动态因素。通过建立动态扫描区域模型，实现了在车辆以40km/h速度行驶时，传感器阵列对前后200米范围内的连续覆盖，扫描频率与车辆行进速度的匹配误差控制在±0.3秒内。

在工程应用层面，研究提出了"三级校准"机制：一级校准基于车载IMU（惯性测量单元）实时补偿传感器位姿，二级校准通过激光跟踪仪（精度±0.05mm）进行周期性标定，三级校准利用车载5G通信模块实现多车协同标定。实测数据显示，该机制可将标定周期从传统方案中的72小时缩短至8小时，标定精度提升至微米级。

成果亮点体现在三个方面：一是构建了首个面向移动平台的多传感器时空耦合模型，将光学相机与LiDAR的扫描轨迹纳入统一的时空坐标系；二是开发了具有环境自适应能力的优化算法，当遭遇障碍物（如路侧护栏）时，系统可在0.2秒内完成传感器姿态的动态调整；三是建立了涵盖6类典型病害（裂缝、车辙、脱皮、修补料老化、接缝错位、坑洞）的联合检测标准，检测效率较单一传感器提升3.8倍。

实际应用测试表明，在日均车流量3万次的主干道，该部署方案可使设备寿命延长至4.2年（传统方案2.1年），单公里检测成本降低至传统人工检测的18%。特别在夜间检测场景中，LiDAR与相机的协同工作使病害识别率从单传感器的57%提升至92%，误报率控制在0.3%以下。系统已成功部署于长春市智能网联测试示范区，累计检测里程超过1200公里，累计识别病害点位超过1.2万个。

该研究对自动驾驶车辆的环境感知系统具有重要参考价值。在硬件层面，建议采用多轴云台（支持三轴独立调节）和热成像辅助模块，以应对极端天气条件；在算法层面，可引入强化学习机制实现动态环境下的自适应优化；在工程实施方面，需建立包含传感器健康度评估、数据融合质量监控、部署参数自校正的完整闭环系统。未来研究可进一步探索多模态传感器的异构数据对齐算法，以及基于联邦学习的分布式检测系统架构。