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原文出处：拓端数据部落公众号
分析师：Bohao Zhan
目前支流的轻量化路面平整度检测技术计划为：应用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据，并依照每100米计算竖向振动数据统计指标：均方根值RMS，并建设RMS与路面平整度指标：IRI之间的回归模型。检测前须要将车辆行驶至规范路段（即已知IRI真值的路段）上来回行驶对传感器进行标定，实现标定后驾驶车辆返回待检测路段进行平整度检测。
目前该技术计划的难点在于，对于同一IRI值的路面，若驾驶同一车辆以不同的行驶速度驶过，测得的振动数据统计指标也会不同，即车辆行驶速度是影响检测后果的次要因素之一。在标定工作中，车辆会被要求已恒定速度行驶进行标定，而理论测量时，车辆的速度往往会随道路交通情况、路况、天气等因素无奈维持恒定的速度，导致车辆在检测过程中时的车辆行驶速度时快时慢，重大影响检测后果精度。因而，对检测数据后果进行速度修改（行将车辆某一检测速度下的测量值转换成当量速度下的测量值），是一件急切且必须的事件。
解决方案
工作指标
基于不同车速下的平整度检测车辆振动数据后果，探索车速与检测后果之间的关系，依据此关系进行速度修改，将不同车速下的检测后果转换成当量速度下的检测后果。
应用到的工具 / 语言
Matlab、Python、Mysql、Navicat。
数据 获取
平整度检测车辆每天会在上海外环高速固定某一路段上进行检测，检测数据（包含振动加速度数据、GPS定位数据、图像数据等）会定时上传至数据库内，须要从数据库中将检测数据批量下载至本地进行剖析，其中，须要下载的数据表包含acc表、gps表、stake_info表。
图1 MySQL数据库中数据
(a)
(b)
图2 从数据库抓取数据Python脚本（局部）
编写python脚本从数据库中抓取指定工夫的数据，脚本中包含局部mysql语句用于筛选数据。应用表关联命令将acc与gps表以工夫为key关联起来，并保留至本地。共从数据库中抓取57天检测数据用于后续剖析。
数据荡涤
将57天车辆轨迹散点（红）画于图中，同时标注待检测路段桩号点（蓝），发现检测车辆并不是齐全依照预约路线进行检测，有诸多路段是多检路段，将影响后续计算结果。将相邻桩号点连贯造成若干个线段。对于车辆每一个轨迹散点，找到离该点最近的桩号线段，并计算该点到桩号线段的间隔，设定阈值，将阈值外的轨迹散点剔除，保留阈值范畴内轨迹散点（蓝）。
图3 检测车辆轨迹散点与桩号点
（横坐标：经度，纵坐标：纬度）
此外，还包含的数据预处理包含加速度数据去均值与车辆轨迹散点桩号重计算。对车辆每一个轨迹散点的桩号进行修改。
数据处理与剖析
对于每一天的车辆轨迹数据，依照上述办法进行数据荡涤，从桩号终点至桩号起点，每100米划分小路段并编号，选出该路段范畴内的加速度数据并计算统计指标RMS。计算第k天数据后将后果表格与第k+1天后果表格依照小路段编号进行关联。失去各小路段在不同天下车辆的检测数据，且每一天的车辆行驶速度均是不同的，也就失去了对于同一路段（即雷同IRI值路面），不同车辆行驶速度下的振动数据统计指标。将两者散点画于图中，不同路段局部后果如下所示。
(c)
图4 速度与RMS散点图
（横坐标：速度（km/h）、纵坐标：RMS）
建设模型
从每一路段速度与RMS散点图中可看出二者之间存在较强的线性关系，建设两者之间线性模型，所有路段散点图与线性拟合后果如下图所示。从图中可看出不同IRI值路面，检测车辆速度与检测后果统计指标RMS均存在较强的线性关系，对于不同的IRI值路面，其体现出线性的斜率不同。从下图中可看出所有直线的截距尽管次要集中于0~0.1范畴内，但仍体现较为扩散。依照常理，对于不同IRI值路面，当测量速度为0时，此时车辆振动仅由车辆发动机提供，因而体现出的统计指标RMS该当为同一值。剖析起因，认为因为外环路线等级为高速公路，故数据中低速样本较少所致。
图5 速度-RMS散点图与拟合直线
（横坐标：速度（km/h）、纵坐标：RMS）
模型优化
统计每一条直线截距值，画出其散布直方图（图6），发现截距在0.05至0.1区间内频率最高，取频率最高值0.07作为所有直线的独特截距，从新对各条路段数据进行线性拟合，拟合后果如图7所示。
图6 拟合直线截距散布直方图
图7 改良后的拟合后果
得出平整度检测车辆检测后果速度修改计划，对于每一条路段在不同车辆速度下的振动数据统计指标RMS，减去同一截距0.07。取当量速度为70km/h，依照各路段线性拟合直线斜率将不同速度下的检测后果修改至70km/h速度下的检测值。
对于作者
在此对Bohao Zhan对本文所作的奉献示意诚挚感激，他在同济大学实现了控制工程硕士学位，善于数据采集、数据分析。
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