1. 引言
近年来，我国高速公路里程飞速增长，总里程数已然成为世界第一，但是大量的高速公路在投入使用过程中，都出现了譬如裂缝、车辙等相关使用过程中的病害。这是由于路面在建成通车以后，在使用期间相应地承受着行车荷载以及自然环境因素包括风吹、日晒、雨淋、冻融等的作用，随着时间的推移，会造成路面使用功能和行车服务质量的下降。因此，为了有效延长路面使用寿命，使其保持完好的使用状况，同时降低其养护成本，就需要一套科学有效的路面养护管理系统。通过系统，一方面坚持日常养护，及时修复损坏部分，保持路面的完好，畅通；另一方面进行周期性的维修养护，改善公路技术状况，从而提高其抵抗灾害的能力。
一个合格的路面养护管理(图1)系统应该能够对路面使用病害进行识别，对其使用性能进行评价，在既定预算下提出合理的养护对策尽可能地使路面使用效能达到最高或者具有更好的经济效益。
Figure 1. Main steps of road maintenance
图1. 路面养护主要环节
2. 路面主要病害及其检测方法
2.1. 路面病害及其成因
根据张鹏[1]学者的研究，总结归纳出国内外高速公路沥青路面典型病害主要包括裂缝、坑槽、车辙、波浪、拥包、沉陷、松散、泛油等，其中各病害具体如下，见图2所示。
Figure 2. Types of road diseases
图2. 路面病害种类
2.1.1. 裂缝
沥青混凝土路面最主要的损害之一，裂缝普遍按其损害的致因分为横裂缝、纵裂缝和网形裂缝。
横向裂缝：其在路面上的位置垂直于车辆行驶方向，形成的原因与车辆超载、施工偷工减料与路面设计有着密切的联系。
纵向裂缝：其在路面上的位置平行于车辆行驶方向，形成的原因与路基承载力、施工质量低劣、路基压实不足和路面不均匀沉陷有关。此外伴随着纵向裂缝还会出现少量支缝。
网状裂缝：其在纵向裂缝与横向裂缝基础上形成的裂缝，形成的原因在于行车荷载的反复作用。
2.1.2. 坑槽
坑槽是指路面中骨料剥落后形成的路面点式凹状结构[2]。它的发生具有一定随机性、突然性，经常成片地出现，在发生后还会导致周围的路段出现坑槽。坑槽的形成根本原因是水和油[3]。其余的病害未及时处理，也会进一步恶化而形成坑槽。例如降雨在路面易形成积水，沥青路面出现空隙时，雨水就会渗入，水在空隙中长时间无法排出，沥青道路基层就会受到水的作用而变为浆状，进而使沥青表层与基层失去黏结性而脱离，再经过车辆荷载的反复作用，表层沥青逐渐脱落，慢慢形成坑槽[4]。
2.1.3. 车辙
车辙按形成原因分为失稳型车辙、结构性车辙、压密性车辙和磨耗性车辙。
1) 失稳性车辙
过高的温度是引起该类车辙主要因素，同时与车速以及车辆在道路上所受横向力有关。
2) 结构性车辙
结构性车辙又称永久性车辙，当道路下层的路基在受到外力的作用下出现结构性的变形时，其会反射至路面，导致路面跟随路基出现相应的变形，从而产生该类车辙。
3) 压密性和磨损性车辙
压密性车辙产生的原因在于沥青面层被交通荷载反复作用压密；磨耗型车辙产生的原因在于沥青路面结构表层材料在车轮以及自然环境的作用下，持续不断损失形成的。
2.1.4. 波浪与拥包
波浪是路面上形成的有规则的低洼和凸起变形。拥包是指路面出现的较大的竖向位移，方向大多沿交通流方向。波浪与拥包的形成原因主要是超载车辆与高温共同作用。例如在持续高温作用下，沥青路面材料中沥青材料很容易发生软化，在车辆荷载作用下，沥青混凝土很容易发生不可逆转的塑性变形，从而在公路上形成波浪与拥包。
2.1.5. 沉陷
沉陷分为均匀沉陷与不均匀沉陷，是公路路面典型的病害。其是由于路基路面产生竖向变形而导致路面下沉的现象。沉陷出现的机理在于路基的稳定性受到了影响，出现了变形。
2.1.6. 松散
松散是道路在长期使用过程中，沥青混凝土中沥青和集料之间粘结力的作用逐渐下降并丧失，在车辆荷载的作用下，道路上的材料逐渐损失抗力，呈现出集料沥青分散现象的一种病害。当交通条件过重的交通车辆频繁经过时，其轮胎破坏携带道路沥青混合料的能力会很强，并且由于长时间的辐射，沥青路面沥青已经被加速老化，集料沥青之间的粘结性能会产生巨大的削弱。上述两种原因耦合，则会造成沥青路面产生松散，因此重载交通与当地温度是可能产生松散病害的主要原因。
2.1.7. 泛油
沥青从沥青混凝土层的内部和下部向上移动，使表面有过多沥青，这种现象称作泛油。其表现形式主要包括：1) 点状的油斑，由小到大发展；2) 沿轮迹带发布的带状油斑。这一类病害的主要危害是车辆容易打滑，从而导致车辆发生危险出现事故。路面病害信息的多维度，以及病害信息之间的相互作用关系，造成了路面病害信息的冗余，因此王静，李波，李鹏，马伟中，颜鲁春[5]等人提出基于主成分分析的方法，将影响路面状况的信息进行了归纳整理，最终得到影响路面状况的3个主要因素是块裂、松散和路龄。可以根据这项结果极大简化路面养护系统中信息的处理数量。
2.2. 路面病害检测
周怀恩，赵春辉[6]二人提出目前常用的检测技术根据面临的问题不同而有不同的选择，见图3。
Figure 3. Road disease detection
图3. 路面病害检测
Figure 4. Flowchart
图4. 流程
2.2.1. 局部破损和裂缝检测
路面破损状况是路面使用性能降低的关键因素。沥青混合料路面破损原因较为复杂，使得路面破损检测难度大。常用的沥青路面破损检测方法有自动检测设备和人工检测。自动检测的技术支持方面，长安大学孙兆云、赵云伟、李敏沙[7]三位学者提出了基于Visual Studio C++ 6 (VC++ 6)开发的路面自动裂缝检测系统，采用多种图像平滑技术对道路灰度图像进行适当的预处理，用于路面缺陷的自动检测。其次，还有基于无人机的路面病害图像自动化检测与分析。其涉及到了无人机参数设计与图像采集等关键技术。具体步骤如图4所示。最后基于所建立的图像采集数据库，根据现有的图像识别模型可以获得裂缝病害的自动化标注，具体结果如图5所示[8]。
Figure 5. Crack detection
图5. 裂缝检测
2.2.2. 平整度检测
沥青路面平整度检测技术分为响应类和断面类2种。前者是利用车载式颠簸累积仪来记录行驶车辆对路面坑槽的响应竖向位移和加速度，计算出平整度指标；后者是通过断面仪或3 m直尺记录路面纵断面方向的高低起伏情况。在技术支持方面，任彦军、温光华、李秀云[9]三位提出了一种基于支持向量机原理并结合路面病害特征分析的路面病害检测信号处理算法。将车载传感器的测量结果适当组合，以生成用于路面状况监测的高质量路面粗糙度数据。
2.2.3. 车辙检测
如果沥青路面在运营期间出现车辙，其深度检测方法可选择路基横断面仪、激光车辙仪、横断面尺
Figure 6. Point cloud fitting
图6. 点云拟合
(人工检测)等仪器。其中，激光车辙仪对于路面车辙检测的准确性和效率最高。目前，更为先进的车辙检测有基于点云数据的车辙深度算法。如图6该算法首先采集路面高程的点云数据，然后基于平滑原则对数据进行处理，获得车辙深度的反算结果。
3. 路面性能评价
沥青路面通车后性能下降。由于现场测试的困难和测试结果的误差很大，路面结构的退化很难评估。因此高英，耿大伟，黄晓明[10]等学者对沥青混合料的力学性能进行了测试，以间接评估路面结构的退化。实验中(图7)，他们从试样制备到路面结构试验结果模拟，讨论了不同的试验方法。其中间接拉伸试验因其试验过程简单、应力状态清晰、试验结果稳定、制备现场取芯试样方便而被最终选用。
Figure 7. Core Sampling
图7. 钻芯取样
龚先兵、邵春华[11]学者指出，一般来说，国内外道路路面通常使用功能性能、结构性能、结构承载力和安全性能四个指标来评价其路面性能(图8)。根据张永清，贾双盈[12]学者的研究，可以得知参照公路养护技术规范，我国将高等级公路沥青路面性能评价指标具体分为路面破损指标、平整度指标、路面强度指标、路面抗滑指标、车辙指标和交通轴载指标等6项。评价标准分为优、良、中、次、差5个等级。
Figure 8. Principles and rationale
图8. 原则与原理
在获得路面性能评价的数据后，还需要对路面性能评价做数据方面的清洗。韩诚嘉学者为提高原始道路检测数据的准确性并为智能养护决策提供支持，提出了一个框架来消除数据中的异常值并进行缺失值插值处理[13]。该框架首先分析影响数据质量的因素，并通过高斯拟合计算数据异常的置信区间。接着，利用一个深度人工神经网络学习检测数据与数据异常的关系，根据异常程度剔除异常点。随后，建立第二个深度神经网络模型，预测缺失数据的值。最终，通过定义数据集的整体清洁度指数作为优化目标，重复上述步骤，直至数据清洁度达到预设阈值。如图9所示，路面性能评价数据采用的原则是时空连续性原则与关联因素原则。
4. 决策手段
路面养护管理系统最核心的部分之一即是对所应对的病害进行评价，在考虑养护资金的有效使用的前提下，如何采用合理的养护手段使路面处于最佳服务水平或产生最大经济效益，这属于数学问题中的优化问题。
4.1. 基于动态规划思想的马尔可夫决策规划问题模型
喻翔将动态规划与马尔可夫决策规划结合起来，建立了路面养护资金分配优化的马尔可夫决策规划模型(MDP模型)。其将路面使用性能的发展变化视为一个多阶段动态随机过程，用路面性能组合状态的转移概率把握其变化规律，采用线性目标函数形式描述系统优化条件，用线性规划算法求解MDP模型，实现养护资金分配优化的目标，同时提高路面的使用性能。
Figure 9. Principles and rationale
图9. 原则与原理
4.2. 近端策略优化深度强化学习算法
韩诚嘉、马涛、陈思宇[14] [15]学者在马尔可夫状态转移的基础上，应用当前较热的PPO (Proximal Policy Optimization)算法来解决养护决策问题。其在算法中将道路比作与环境相交互的智能体，道路在环境中不断地采取一系列养护措施来改变自己的道路状态，通过模型中另外一个标准分析该种养护措施是否是当前的较优养护选择。通过不断地反馈来使PPO模型收敛得解，最终得到一个养护方案决策模型。该养护决策模型的效果如图10所示。相比于ANN，PPO有更好的决策性能。
(a) ANN
(b) PPO
Figure 10. Confusion matrix
图10. 混淆矩阵
5. 小结
在病害类型与机理揭示方面，现阶段技术已经趋于成熟，但是接下来还需要设计智能化的自动化的病害原因分析模型以适应现阶段的智能化发展趋势。其次，本文章还着重梳理了路面检测的各种智能化方法，这些方法极大地提高了路面性能检测与评估的效率。然后本文章总结了检测得到的路面性能数据的处理方法。最后，本文章根据时代的发展需求，说明路面养护系统在未来的我国道路中会逐渐占据重要地位，一个完整的路面养护管理系统应该有充足的数据库，快捷灵巧的自动检测设备，以及良好的方案库，最后针对所要解决的养护问题在总养护资金与路面性能提升的制约下提出合理的长久的路面养护方案。最终实现真正的智能化养护决策。