Осенью 2018 года в Лондоне прошла конференция «Год в инфраструктуре», которую посетили представители самых ярких производственных и строительных организаций мира. Одной из компаний, стоящих в авангарде инновационных решений, стала УралДорПроект. Директор компании — Валентина Горбулина, рассказала об опыте внедрения сложных технологий, таких как лазерное сканирование, современная обработка данных и машинное обучение в проектировании дорог, которую реализовал УралДорПроект уже сегодня, на территории Челябинской области.

Расскажите пожалуйста, в каких условиях ведется работа?

Мы работаем в Челябинской области, где чередуются очень различные грунты. Разброс от горных почв до болотистой местности. Учитывая это, подобрать единый принцип работы с грунтом в этой местности невозможно, поэтому мы проводим очень тщательные изыскания на каждом отрезке проектируемой дороги.

ООО «УралДорПроект» выполняет работы для нескольких компаний по строительству и содержанию автомобильных дорог и мостов. Данные компании обслуживают в общей сложности 9 600 км. автодорог Челябинской области, а также улично-дорожную сеть города Челябинска, Магнитогорска и несколько других городов.

Каким образом вы проводите изыскания?

Очень важно провести точную геодезическую съемку. При выполнении топосъемки классическими способами, всегда имеется погрешность в плановых привязках и высотных отметках, так как мы ведем работу без планшетов и подоснов. Высокая точность изысканий гарантирует качественное проектирование, позволяет максимально точно посчитать объемы материалов и минимизируются риски возникновения непредвиденных работ и затрат при строительстве.

Для того, чтобы обеспечить высокую точность изысканий, мы используем лазерный сканнер Riegl vmx-1ha, установленный на автомобиль. Сейчас лазерная съемка ведется в радиусе 50 метров со скоростью 60 км/час. Помимо этого, производится высокочастотная фотосьемка с привязкой к местности. В результате создается модель реальности с точной привязкой к координатам и обеспечивается максимальная плотность измерений — 16 000 точек/м2, что соответствует точности съемки в 3 мм.

Мы очень тщательно следим за точностью изысканий, так как ошибки на этом этапе могут привести к значительным потерям в деньгах в будущем.

Рис. 1 Автомобиль с установленным на него лазерным сканнером Riegl vmx-1ha

Скажите пожалуйста, что происходит дальше с полученными данными?

Все данные сохраняются на компьютере, установленном в машине вместе с лазерным сканером. На нем полученное облако точек переводится в «съедобный» для других программ формат. Далее мы столкнулись с неожиданной проблемой: оказалось, что большинство решений, представленных на рынке, не способны обрабатывать такие объемы данных без потери точности. Для работы в них приходилось уменьшать плотность облака точек, что вело за собой к понижению точности съемки, которая вела к неточностям в проектировании и ошибкам в подсчете объемов материалов. После тщательного поиска мы пришли к решениям компании Bentley Systems, которые позволили обрабатывать полученные данные без потери точности. На сегодняшний день мы работаем в программе OpenRoads.

Рис. 2 Дорога в программе OpenRoads

В программу мы загружаем облако точек, строим и сравниваем поверхности, обрисовываем объекты. Функционал программы позволяет работать в нескольких моделях одновременно, сравнивать их и параллельно анализировать растровые изображения. Для нас преимуществом OpenRoads оказалось открытое SDK, благодаря которому мы начали разрабатывать собственный модуль под рабочим названием RoadsBrain, позволяющий производить качественный и быстрый подсчет объемов материалов на складах.

Каким образом Вы производите подсчет объемов материалов?

Например, разработанная нами технология позволяет вести подсчет и контроль за объемами произведенного и вывезенного щебня.

Классический подход в подсчете материалов не дает нужной точности, а также является очень трудозатратным. В его случае приходится иметь дело с постоянными неточностями, погрешностями и человеческим фактором.

Вместо этого, с помощью установленного на машину лазерного сканера мы проводим съемку насыпи. Насыпь формируются таким образом, что машина могла заехать на нее и получить всю необходимую информацию. После данные загружается в программу, которая создает модель объекта. Вводится тип материала и благодаря простому «оконтурению», программа производит расчет и выдает результат в табличном виде, с которым уже может работать экономический отдел.

Благодаря применению нового подхода появилась возможность наладить строгий учет материалов и проводить регулярные ревизии. Еще один показатель, что производительность сотрудников, занимающихся подсчетом и контролем объемов, возросла в 12 раз, без дополнительного увеличения штата.

Рис. 3 Съемка насыпи

Как быть с постоянной проблемой – ремонтом дорог. Что Вы делаете в этом направлении?

Наша задача заключается в подсчете объема срезанного и уложенного асфальта. Срезанный асфальт в дальнейшем перерабатывается и используется при ремонте, таким образом можно экономить деньги на покупке нового асфальта, стоимость которого может доходить до нескольких десятков тысяч рублей за машину.

Для контроля всего цикла ремонта мы проводим три лазерные съемки: перед срезкой, после срезки, и после укладки нового асфальта. После обработки данных в OpenRoads результаты выводятся в удобном табличном виде и могут использоваться для контроля и учета средств. Применение нового подхода повысило точность учета и привело к сокращению затрат на 20%.

Что касается инноваций, есть ли вещи, которые реализованы в УралДорПроект уже сегодня?

Конечно, мы следим за новыми разработками и стараемся внедрять их в нашу работу. Например, технологии машинного обучения уже сегодня позволяют работать с дефектами дорожного полотна. Разработанный нами алгоритм помогает находить дефекты дорожного полотна и колейность, вносить их в базу данных и производить расчет требуемого для ремонта материала.

Сейчас вместе с Bentley Systems мы работаем над внедрением машинного обучения в процесс ускорения обработки данных. В процессе сканирования дефектов дорожного покрытия получаемые данные систематизируются и программа в дальнейшем определяет объем материалов, необходимый для устранения проблемы покрытия.

Наш опыт показывает, что использование современного подхода к проектировке и подсчету материалов значительно эффективнее классических приемов. Уже сейчас мы ведем работу над новыми алгоритмами и будем очень рады, если коллеги из дорожной отрасли присоединятся к этому процессу. Разработанный алгоритм в будущем позволит сохранить множество средств, материалов и человеческих трудозатрат.  Уже сегодня мы приглашаем коллег внедрять современные решения в работу и вместе двигаться по пути инноваций.

Валентина Горбулина, директор УралДорПроекта