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      道路是世界各地的重要基础设施。商品和服务的交付以及简单地使人们能够旅行和进行物理联系对于他们提供的服务至关重要。为了跟上人口增长、城市扩张和车辆使用的步伐，道路网络继续快速扩张。已建成和正在建设的数百万公里的铺装道路从长远来看通常很脆弱，需要定期维护和修理以确保其安全使用。

      我们都知道糟糕的道路和诅咒，因为车轮和悬架因道路维护不善而再次受到打击。那些负责道路的人也知道这一点。问题仍然是如何管理如此庞大的道路、路缘、标志、信号、车道标记等网络，以及如何将有限的预算和资源分配到巨大的沥青路段上。依靠眼睛和投诉的传统技术可以挑选某些区域，派道路工作人员和设备去解决个别问题。这不仅昂贵，而且速度非常慢且碳含量高。

      其结果不仅是驾车者感到沮丧和车辆受损，而且道路施工大量积压，资金数额惊人。道路主要由纳税人资助，这使得情况变得更糟。管理检查和维护积压的解决方案是使用智能技术组合，使数据捕获和处理快速、经济高效且可扩展。这正是 EyeVi Technologies 发挥作用的地方。

      挑战：提供负担得起的路网 LiDAR 调查

      EyeVi Technologies 几年前就看到了道路基础设施维护问题的严重性，并开发了一种解决方案，利用激光雷达、GNSS/INS 和人工智能帮助改变当前低效和浪费的现状。他们称之为“路网智能”的解决方案可以简单部署，不需要客户直接购买或资本支出。实际上，它是一种“道路调查即服务”模型，其成本基于所调查的道路数量。该系统几乎可以安装在任何类型的车辆上，然后部署这些车辆以行驶所需的路线。很像标准的陆地测绘。

      然后使用人工智能处理收集的激光雷达测量图像，以自动识别感兴趣的特征，并向客户提供易于参考的数据集。激光雷达路测数据既需要精确的导航，又需要精确的授时，以保证点云和绝对位置的准确。这些数据采用 3D 地图形式，为各种指标提供视觉、颜色编码的识别，例如裂缝和裂缝、坑洼、车道标记、标牌、障碍物等。对受影响区域的测量有助于衡量严重程度、确定修复的优先顺序以及估计所需的材料、设备和劳动力。有大量可供选择的功能，使解决方案具有高度可定制性。 

      EyeVi Technologies 在开发该系统时面临的主要挑战是如何在高度变化且通常非常困难的环境中保持导航精度和计时精度。 GNSS 提供了获取位置数据和计时的初始方法，这在拥有大量开阔天空的农村环境中非常有效。另一方面，城市和城市地区对 GNSS 可用性提出了相当大的挑战。例如，阻挡、反射和反射卫星信号的建筑物以及可能在相当长的距离内完全干扰 GNSS 的隧道。

      为了保证为客户提供可靠、有用的结果，他们的 LiDAR 道路测量系统需要一个 INS 来应对车载、经常穿越崎岖道路、高速行驶，同时使用惯性导航和精确时间戳提供一致的精度。激光雷达数据。

      解决方案：Spatial 到 Certus Evo MEMS GNSS/INS

      在解决方案设计的初始阶段，该团队和 EyeVi Technologies 开始寻找合适的INS。他们很高兴能够轻松访问高级导航产品的信息，包括技术数据和协议集成信息。这为持久的合作伙伴关系奠定了基础，从使用Spatial GNSS/INS 的原型设计发展到使用 Spatial Dual（双 GNSS 天线）的系统就绪，以及现在的Certus Evo（也是双天线）。高级导航平台可以通过不同的硬件和/或技术选项来改变精度等级，而无需额外的工程。

      INS 和 EyeVi Technologies 地图解决方案之间的这种演变在硬件的每次迭代中提供了更高的准确性和精度。通过为客户提供更高的准确性来扩大使用范围，从而进一步提高解决方案的可扩展性。尽管该系统与传感器无关，但在提供硬件时，EyeVi Technologies 提供了他们所知道的可在已调查的数万公里道路上工作的内容。这就是他们使用 Certus Evo 和 Kinematica 后处理软件的原因。      从 Spatial 到 Certus Evo INS 的演变受到了对日益精确的航向的需求的启发，这导致了向双天线技术的转变，以及对更高 INS 精度的持续探索。 Certus Evo 接近 FOG 的精度使 EyeVi Technologies 能够改进其产品，而无需引入与 FOG 技术相关的大量额外成本。这主要是为了使模型保持可扩展性，以便客户保持成本效益，同时提供出色的结果。土地测量领域的许多老牌企业都配备了非常昂贵的基于光纤陀螺的系统。这通常使小型机构、议会和市政当局无法承担此类调查工作。

      为了保持可扩展性，基础硬件和后处理的选择必须与系统设计和计划的特性和功能扩展同时进行。

      由于测量环境的典型性质以及经常遭受 GNSS 中断的趋势，EyeVi 使用 Advanced Navigation Kinematica 软件对 INS 数据进行后处理，以提高准确性。 Kinematica API 使 EyeVi 能够自动上传和下载数据，从而进一步提高便利性并缩短向客户交付的时间。

      Kinematica 将本地 GNSS 基站校正信息应用于数据，以实现接近测量等级的位置、横滚、俯仰和航向精度。一般来说，位置精度在 ~5cm (2”) 以内是可以接受的。需要注意的是，由于硬件是车载的，因此能够识别并去除错误数据非常重要。例如，需要过滤由颠簸、坑洼或突然改变方向引起的车辆突然移动。高级导航独特的人工智能增强过滤由于其自动学习和自衰减功能而在这方面非常有效。

      “挑战在于客户在繁忙的环境中记录数据，例如拥有大型建筑物和障碍物的城市。这对任何 INS 来说都是一个挑战。不仅是原始性能，还有后期处理——它能如何很好地应对这些困难的环境。这使得高级导航成为我们目前的关键硬件选择之一。”评论 Lehtmets。

      结果：简化道路基础设施管理

      EyeVi LiDAR 道路测量解决方案因其有效性和经济性而受到世界许多地区的热烈欢迎。这一成功归功于其高性能人工智能数据处理平台，该平台与高级导航系统捕获的数据紧密耦合。先进导航 MEMS GNSS/INS 产品的使用使 EyeVi Technologies 能够以实惠的价格获得最佳数据。

      EyeVi 需要 INS 在都市环境中保持可靠，因为都市环境存在多种可能对 GNSS 接收产生不利影响的条件。该公司已经使用了多种先进导航 MEMS INS 产品，发现它们非常适合所需的条件以及处理道路车辆部署的冲击、振动和不可预测性。

      高级导航的集成协议层使 INS 的精度从 Spatial 升级到 Certus Evo 变得非常容易，无需重新设计。选择 Certus Evo 尤为重要，因为它提供接近 FOG 的精度，但仍保持在 MEMS INS 的价格范围内。这使得该公司能够提高准确性和客户满意度，同时保持解决方案在 EyeVi Technologies 及其客户的成本方面的可扩展性。

      “我们的业务模式建立在可扩展性、准确性和效率的基础上。这就是我们的目标。这也是选择我们 INS 等级的原因。”莱特梅茨评论道。

      EyeVi Technologies 在这个极其重要但很少被谈论的市场中取得了成功。他们计划将业务扩展到包括美国在内的其他地区，据估计，仅美国目前积压的补救工程就超过 4000 亿美元。通过智能数字化帮助解决这一困境，道路资产管理者、驾车者、企业和纳税人所获得的好处不可低估。

      显示所测道路缺陷的示例图像

      EyeVi Technologies MMS 有效负载由 360° 摄像头、LiDAR 和 INS 组成

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