[发明专利]一种路面排水渗水水滑风险检测装置及其实现方法

说明书

本发明涉及一种路面排水渗水水滑风险检测装置及其实现方法，该检测装置包括用以检测雨天路面情况的路面检测仪以及与其通信相连的智能终端；所述路面检测仪包括eTape水深传感器、STM32‑mini单片机、蓝牙通信模块，均设置于防水壳体中；所述STM32‑mini单片机与所述Tape水深传感器、蓝牙通信模块相连；所述eTape水深传感器的底部从所述防水外壳的开口处伸出浸入液体中，用以检测路面的水深情况；所述STM32‑mini单片机通过测量所述eTape水深传感器的电阻变化值得出水膜厚度，并通过所述蓝牙通信模块将采集到的数据传输至所述智能终端的APP客户端中进行数据存储，在APP客户端中输入降雨强度、路面综合属性以及限制车速，APP客户端将进行自动化的数据分析，完成对路面的排水渗水水滑风险检测。

技术领域

本发明涉及路面交通领域，特别是涉及一种路面排水渗水水滑风险检测装置及其实现方法。

背景技术

目前，国内外对于直接检测道路排水性能、渗水性能、以及水滑风险预测的设备研究仍处于空白。这主要是因为路面数据采集技术的限制，以及国内外现行的对于行车水滑发生机理的研究的不足。

国内外对行车水滑发生机理的研究起始于上个世纪六七十年代。与行车水滑的发生密切相关的影响因素可以归纳为三个方面：分别是轮胎的相关特性、道路路面的相关特性、以及道路路基的相关特性。针对于汽车轮胎对于行车水滑的影响分析的相关研究已经发展较为成熟，而从道路本身属性的角度考虑，检测其排水渗水性能，并对其发生水滑风险可能性大小判定的研究相对落后。这主要是由于影响路面水膜厚度的因素复杂，各种路面参数的测量技术相对落后，国内的水深传感器的量程和精度又不能满足研究的需要。同时，现有的国内外用于研究路面各种属性与路面水滑风险的相关关系的模型具有一定的局限性。NASA水滑风险预测模型，是1962年由美国NASA航空航天总局研究开发的模型，该模型只考虑了轮胎的气压与行车水滑速度之间的关系，路面影响因素被完全忽略了。RRL模型是1968年由美国公路研究中心所开发的用于计算路面水膜深度的计算模型模，然而该模型只考虑了路面横纵坡度对排水的影响，路面纹理以及路面材料的渗水性对水膜厚度的影响并没有在模型中得到体现。Gallway模型是目前国内外使用最为广泛的水滑风险预测模型，该模型所涉及到的水滑风险影响因素也于当前其他模型相比更为全面，该模型不但计算了在一定降雨强度下的水膜厚度，同时也对路段的最小水滑速度进行了预测，但是该模型假设路面的积水量直接是当地的降雨量减去路面的排水量，而路面本身的渗水能力在该模型中被忽略了。

综上所述，完全依靠目前现有的研究背景及技术，开发路面排水、渗水、水滑性能检测仪器存在一定的难度。因此本项目以现有的研究为基础，针对现有研究中的不足与局限性，解决路面相关属性数据采集的技术难点，并建立影响因素涵盖更广更全面的水滑风险评价模型，以此开发路面排水、渗水、及水滑风险检测仪器，从而对道路路面的排水性、渗水性、以及行车水滑风险给予综合全面的评价。

在现有技术中，在路面情况的检测中存在如下需要解决的问题：

(1)路面综合属性参数的测量

与行车水滑相关的路面属性较为复杂，包括路面纹理构造深度、路面横坡度、路面纵坡度、路面材料类型等。目前的研究中，对这些路面参数的测量方法不够系统，参数的计算方法没有统一的标准，已有的计算方法所得出的参数不能准确描述路面属性特征。因此亟待根据路面水滑形成过程的需要，制定一套完整的，能够准确测量路面各种属性的方法体系。

(2)路面水膜厚度的信息采集

在一定降雨强度下，除去路面的排水能力与渗水能力，停留在路面形成路表的水膜，是行车水滑的关键。目前国内用于测量水深信息的各种水深电子尺，测量精度在1厘米左右，不能满足研究的需要。

(3)路面排水量、渗水量的计算