路面平整度的传统与智能化监测方法综述

ＳＵＢＪＥＣＴＳ　Ｉ圃Ｉ解读　路面平整度是评价路面质量的重要指标之一，它与行车安全、舒适度等因素密切相　关，因此各国对此都展开过深入的研究。本文从路面平整度的定义出发，简要介绍了路　面平整度的各项评价指标，在此基础上进一步探讨了路面平整度的若干传统测量方法。　并简略分析了每一种方法的实用性与局限性，最后通过介绍国内外较为先进的基于智能　设备和移动互联技术的道路平整度测量新方法，展望了在大数据时代路面平整度测量的　新方向。　路面平整度的传统与智能化　监测方法综述　离博煜，商泽进，龚立平，尹冠生，曹媾。沈长安大学理学院，陕西西安７１００６４　南　路面结构除了需要为车辆提供　足够的承载能力以保证基本的通行　的测量和监控一直是各国公路行业技术人员研　究的重要课题之一。本文将通过对路面平整度　传统测量方法的总结以及对在互联网时代相关　功能外，还必须满足驾驶的安全性　和舒适度等要求。各种路面缺陷不　仅会降低驾驶舒适度，还会损害车　辆…，加重车辆磨损。车辆沿着不　平整的路面行驶会引起车辆本身的　振动，同时将这些振动传递到交通　创新测量技术的归纳，客观地展现路面平整度　测量领域的先进性与不足之处，为该行业相关　领域的进一步研究提供参考。　负荷较大的道路附近的建筑物（通　常是居住区和商业建筑物）【２】。此　外，路面平整度是否良好，在一定　程度上直接影响燃油损耗，与节能　减排息息相关。因此，路面平整度　（１）路面平整度的定义　路面平整度是评定路面质量的三大技术指　标（厚度、平整度、压实度）之一。由于平整　度问题自身的复杂性，国内外有多种对平整度　２１　ＳＵＢＪＥＣＴＳ　ｌ圃Ｉ解读　的定义。其中，美国材料与试验协会　（ＡＳＴＭ）的定义为：道路平整度是路　本文将通过对路面平　整度传统测量方法的　总结以及对在互联网　时代相关创新测量技　术的归纳，客观地展　现路面平整度测量领　而主要的缺点是：检测速度慢，劳动力要求高，测量精　度低，测量人员主观性较大等。因此，在１９９８年的《公路　工程质量检验评定标准》（ＪＴ１　０７１—９８）标准中做出了规　定，高速公路和一级公路平整度测量必须使用自动化的测　面表面相对于理想平面的竖向偏差。　这种偏差会影响到车辆动力特性、行　驶质量、路面所受动载荷及排水等。　该定义的合理性在于它明确指出了路　量设备，严禁使用３　ｍ直尺法，并且必须同时检测公路各　个车道的平整度指标；同时提出了国际平整度指标ＩＲＩ作　面平整度测量的参考系，利于测定；　还将人、车和路三方面综合考虑，清　楚地分析了其影响。交通运输部标　准《公路工程名词术语》（ＩＴ１　００２—　８７）将路面平整度定义为：路表面纵　向的凹凸量的偏差值。此外，还有其　他路面平整度的定义，例如：路面表　面对于理想平面的偏离；路面表面诱　使行驶车辆出现振动的高程变化。鉴　于ＡＳＴＭ的定义体现出人一车一路三位　一体的系统的优化，所以大部分文献　还是倾向于使用ＡＳＴＭ　Ｅ８６７中的定义。　（２）路面平整度的评价指标　路面平整度的评价指标是用来反　映及评价路面平整情况的参数。评价　指标可以真实灵敏地反映所测路段的　相应断面信息，且能通过一定的方法　计算得到。　１９９８年原交通部对《公路工程质　量检验评定标准》（ＪＴＪ　０７１—９４）进　行了修改，颁布了新的《公路工程质　量检验评定标准》（ＩＴ１　０７１—９８），　并于１９９９年７月１日正式实施。新标准　规定了３个平整度评价指标：最大间　隙、平整度标准差、国际平整度指数　ＩＲＩ。　２０世纪８ｏ年代以来，３　ｍ直尺法　一直作为国内平整度验收的主要手　段。它将尺子与路面的最大间隙和测　量数据的合格率作为评价路面平整度　的标准。后面发展起来的自动化平整　度测量设备通常使用平整度标准差、　国际平整度指数ＩＲＩ作为评价路面平　整度的标准。３　ｍ直尺法的主要优点　有：仪器成本低，操作简单，对测　量人员的专业技术要求并不是很高；　２２　域的先进性与不足之　处，为该行业相关领　域的进一步研究提供　参考。　为评价平整度的标准，便于与国际接轨；测量过程中如遇　桥头跳车或是小范围内路面污染情况，平整度合格率只要　达到９５％以上即为满分，当合格率小于７０％时判定路面平　整度不合格，扣除全部分数；标准中还规定，为使路面达　到平整度标准，对路面结构从下到上实行依次递减的评判　标准，从而控制好施工质量，满足规定要求。　评价指标的传统测量方法　路面平整度的传统测量方法主要分为两类：断面类　平整度测定方法与反应类平整度测定方法。断面类平整度　测定方法是通过测量道路表面凹凸状况得到纵断面，依据　路面高程差得到相应的平整度评价指标，其精确度主要依　赖于测量仪器的高程测量精度。反应类平整度测定方法是　通过量测车辆的振动反应来量测路面不平整度　】，这类方　法从实用的角度出发，将道路使用者的用户体验作为试验　对象，具有一定的创新性，但由于不同车辆的振动模型不　同，因此依赖标准化的测试车系统。下面就两类方法中的　若干典型方法加以阐述。　（１）精密水准仪法　精密水准仪（图１）主要由望远镜、水准器和基座三　部分组成。其测量的基本原理是：利用水准器的气泡居中　来建立水平视线，再通过水平视线在水准标尺上的读数求　图１精密水准仪　ＳＵＢＪＥＣ　ＦＳ　ｌ　一ｌ解读　｝点ｎＩＪｌ，ｊ勺离劳．．该方法　水水准仪视准轴ｊｊ水准轴必须　ｉＴ－　该条件不满　将会引起极大误劳、该方法　熏朗传髓　法　（４）车载式激光　整度测试仪　４域　操作　求较高，儿精瞍较低　（２）连续式路晰平整发仪法Ｉ　１　连　路　祭度仪（【　２）以３　ｍ长桁架为旗准，中　耍　勺　激光路而平整艘仪测试车（Ｎ４）　ｌ、Ｊ　：≤　集成了激光传感器、ＪＪ【１速度汁、陀螺　仪以及先进的数据采　车ｌｊ处理系统。　测试过程　车辆以一定速度仵路面上　Ｌ架Ｉ　ｒＪ　’编　或折叠，前　有４个行走轮。前后两组轮　｝ｊ问州　离为３　ｍ，孑Ｆ机架ｃ…　订一个能起　的｝ｌｌ！ｌＪ定轮，　１定｝Ｃ＂－　装仃位移传感器干¨距离传感器，测定时　｝路而　一纵…他　以一定间隔｛症墩３　ｍ直线中点的　阳垂直位　Ｚ值求ｉ　求　该仪器测定　度较蕾且测试效率低，速度　难以　仃较多坑惜、瘸冉严重的路面上测试，同时　器较为笨最．他，Ｈ起米　方便。　（３）１　妓式颠簸累积仪法　Ｉ　车妓　蝴鹱累积仪（１　３）是通过计算装４　发仪器的　车　经过目标路段ｉｔ？／￣－后轴与车厢的单　眵的累积　衷　路　、卜　度状况ｌ１勺仪器，…于其测定的数据与装　：底ｆ　的怂挂系统特性　，关，敞敬　需要绎过际定校正　算，　‘町较为准确地眨映路而平整度。　口　连续式八轮路面平整度仪　车载式颠簸累积仪　行驶，在汽车底盘上嵌入的一排激光　传感器通过测试激光求反射同读数器　的角度来测试路而．该距离信写·刷测　试车上装配的加速喽汁信０进行互笠　并输　路而真实断而信号　该模拟信　号可转换为数字信‘　ｆ：敲　已求下来　进行后续的分析。陔种＿方法测试速度　快，测量精度高，ｆｆＩ成本较为昂贵、　基于智能设备和移动互联技术　的路面平整度测量新方法　随着互联网大教据时代的到来，　众包技术逐渐走进人们的视野；　时，以往高消耗、高ｒ－Ｊ撇低效率的　路　Ｔ－整嫂测量方法　经不能满　需求。冈此，【午多…内外的　队　Ｊ　“数据众等”构想．以智能手机、便　携式电脑为载体，利ｊＨ其数据采集缱　犬、精确度高的特点对路而状况进行　监测，为路面平整瞍测挝提供了更广　阔的思路。　（１）移动互联技ｌ术——众包技术　众包指的是一个公州或机构把　过　ｍ员＿Ｔ执行的一Ｔ　ｆ１　务，以门ｍ　图４车载式激光平整度测试仪　解读　自愿的形式外包给非特定的大众网络　。　据（例￣ＨＡＢＳ、牵引力控制等），只有与汽车制造商达成协　的做法　ｊ。存交通物流领域．众包技　术在数据收集任务方而取得了较大的　成功。例如，　歌以及其他地图服务　提供商能够通过收集其地图用户的匿　数据，提供实时的道路拥堵和交通　看互联网大数据盯　芑的到来·众包技术　议获得专有ＰＩＮ码才可以访问相关数据　考虑到上述局　限性，当前路面平整度测量的载体大多指向具有内置加速　：　Ａ　ｑ雾］ｎ围９，￣内２　度计、陀螺仪以及全球定位系统的智能手机或者是配有便　的圜认暴于数据　爻　构想以智能　携式传感器的手提电脑。　大量的研究都以汽车作为数据采集器，其中　流量数据ｌ９Ｉ　众包技术也被用于预测　公交车的到达时间　…、救灾…Ｊ、污染　数据的收集和报告”　等。与此同时，　随着智能手机的升级换代与普及，具　有内置的三轴加速度计、伞球定位　系统以及精确计时系统的智能手机被　大众所拥有，这为原本需要专人专时　完成的路而检测　作提供了新思路：　Ｅｒｉｋｓｓｏｎ等人　”　以及Ｍｏｈａｎ等人　将传　统的振动测试模式拓展为结合了智能　手机振动传感器干ｕＧＰＳ系统的众包测　试模式，利用车辆固有的移动性从多　来源（接收众包任务的车主的智能手　机白带的传感器）收集数据。然后处　理数据以评什路而状况。这种尝试使　得基于众包技术的“数据众筹”构想　有了实现的可能。虽然该技术在路而　检测领域的应用存在一定困难　】，　但众包技术的强大之处在于，从多个　来源收集的大型数据集一定程度上弥　补了个体数据的局限性。虽然一部分　车辆可能会提供与实际路面状况不符　的错误数据，但根据大数据分析得　的路面状况模型应无限趋近于路面的　实际状况。　（２）路面平整度（ＩＲＩ）测量新　方法　现代化车辆都具有完备的加速　度计、陀螺仪和全球定位系统，若能　直接在车辆出厂时就安装一个路面平　整度测量系统，则无需其他外置设备　就可以完成平整度测量的数据收集工　作。但是，现有车辆的电子系统没有　相关组件，也不允许外部连接访问原　始传感器数据（例如加速度计、陀螺　仪、悬架偏转等）或相关车辆系统数　２４　埂携瓦龟陋为　利　：之点ｉ　ｆ路面∥　行　，这为强爵　平墼　ｉ曩螺提供７里一旧　…　ＷＧ．Ｂｕｔｔｌａｒ等人　进行了激光车载断而仪与安装有路而平　整度测试ＡＰＰ的智能手机的对比试验。结论是：存路而状　况较为良好的路面上，不需要经过系统校准，南Ａｎｄｒｏｉｄ　设备测量的ＩＲＩ值与由激光车载断面仪收集的粗糙度数据　之间就具有了的良好相关性。征路面破损较为严承的路　而，智能手机测量的ＩＲＩ值低于统一线，这是由于目前的　分析技术并末直接考虑车辆悬架系统引起的加速阻尼，冈　此需要对较粗糙的路而进行饺准　。Ｇｏｎｚｆｉ．１ｅｚ等人　通过　分析在某一路面上测得的轮轴或车身加速度功率谱密度来　竹计道路剖面的功率谱密度，经过试验与汁算机摸拟发　现，对于高空问频率．轮轴加速度可以提供比车身加速度　更精确的功率谱密度估计值，这项试验证实了使用轮轴或　车身加速度来精确分类道路剖而情况的可行　Ｔｏｍｏｎｏｒｉ　Ｎａｇａｙａｍａ等人　将测量车辆的垂直加速度转换为测量标准　四分之一汽车模型的簧上质量的加速度，然后使用近似表　达式将其转换为ＩＲＩ来评估路面平整度，并基于此开发了　一种　为ＶＩＭＳ（车辆智能监控系统）的测试系统，如图５　所示。经过２种校准方法（一种是选择一条已知路而损伤　状况的道路进行驾驶测试，利用测量和模拟的功率谱密度　估计值对驱动速度进行插值，另一种是通过对隆起路而进　行驱动测试来识别等效的非线性四分之一汽车模型）验汪　了该方法的可行性和该系统的可靠性。作为ＶＩＭＳ系统的　补充试验，Ｖｉｅｎｇｎａｍ等人　同时在２台汽车上利用该系统　图５　ＶｆＭＳ测试系统　ＳＵＢＪＥＣ＇Ｉ’Ｓ　Ｉ　Ｉ　Ｉ解读　进行ｒｌ　ｌ试验．　是　，智能手机传感器存不川　驶　的　基于智能设备的数据　众篝路面平整度测萎　斯方法的优势在于城　项：一种址　￣：ＩＲＩ（ｅｌＲＩ）．陔数　是　Ｊ　峰　相１均，Ｊ＿ｆ　｛１Ｉ　动分忻　…　的；　一种址汁ｔ　ｔ；￣：ＩＲＩ（ｃｌＲＩ），Ｊｆｔ：数　据赴　干　分之一·／ｔ＇－Ｉ＇ｌ＇￣Ｊ　式　的　述馊Ｉ　采　刊　』Ｊ【】述度教　与道路　整度条件　仃　线　天糸Ｅｒｉｋｓｓｏｎ等人ｌ１　也升发了一个　为Ｐｏｔｈｏｌｅ　Ｐａｔｒｏｌ　（Ｐ２）的ｌｊ＿㈡　，｝ｉ找　感器的路而甲整度俭测系统，通过　少了限府开支．优化　了测鳖技术，但面临　处　干ＩＪ垤Ｉ－Ｊ　机器　的，Ｊ　汰，利用于动收　的训练教　』ｆ＝　该　队　尝试钳能干机ＡＰｐ振动测试　之前已经　过他川　Ｊ　传感器旧测试　｝Ｊ　别　川炎圳　道路蚌常（坑洼、铁路道口等）　的问题也同样严峻　逊　建他　Ｐｅｒｔｔｕｎｅｎ等人　”对ｉ轴加速度信～ｊ’进，彳ｊ，令光　分析．　…ｔ一种』｛ｊ　Ｊ　特征提取的速度依赖性上除方　法　一　川Ｊ　时数－ＪＥｂｌ训　化预测进行Ｉ　视化分析方法ｎ勺　打ｉ　架Ｍｏｈａｎ等人ｌ】　他川　能手机Ｆ１带的加述　汁、是兜　风、无线　ｆ『］ＧＰｓ　ｆ０感庀件来采集加速度、年辆颤靛、　制功以／之呜ｆ　Ｊ　．．－５　￣－数　．为路而状况　估干ｕ交通状况监洲　供　Ｊｉｋ　Ｍｅｄｎｉｓ等人　他用带有加速计的Ａｎｄｒｏｉｄ智能　平机设箭米馀测路　坑　的位置，他们川了很　简　｝１｛（Ｊ算　法术处川ｔ４１ｒ，￣动教　还　一　分｝＝【｛＝验以Ｉ＇ｔ行牟或者摩托年为数据采　器　（　６），简化ｒ系统　｛　ｆ｛，Ｊ振动模　，便于模　建立　数　分析何俊　等　对３揿振动测试ＡＰＰｆ１４Ｊ性能进行ｌｒ　测，　５　Ｊ　能］￣ｄｇＬＡＰＰ与ＧＩＳ系统结合Ｉ；ｔｇ￣ｆｆ￣－性，找　到丫与（　Ｓ系统ｌＪ　馊较　的ＡＰＰ．建　了一全较为充音午　的ｌ，　５Ｉ＇１…馊１＇１　１　振功馍　的路而数据采　７Ｊ，ｉｆ］　，Ｊ‘　法　Ｔａｉ　Ｙ　Ｃ≮　ｆｌ｜川　ｊ　托车的移动没备进　道路　榆测，坪对仃　饼　已监督学习２利　不『ｎ１的机器学ｊＪ　方汰进　ｊ　时ｉｔ＿ｉ．试验发现支持向　机方法存正确伦洲道　路异常儿‘　｝｝０　较　；Ｍｌｉ，ｆ，他们建立了路段排序系统，　并　ＪｌＩ　ｒ衡ｆＩＩ－路　质㈨　荆【糙度指数函数　瑞　一家公　发　次　为Ｒｏａｄｏｒｉｄｆｌ４ｊ路而半　度监￣！ｊＡＰＰ，该』、　川　程Ｊ　ｊ　以川ｊＪ　测ｒ１仃　道路路而状况，也　以Ｉ　／．＇　，／＇ｌｉｌｌ公　路　络¨，Ｊ路　、ｌ　发者提．ｑ＇２种粗糙度数　计　选　图６自行车振动测试　些问题都有待相关　专家进行进一步研究　与分析　序，　拟俞¨；较　ｆ　果，放　运　行手￣ＪＬＡＰＰｆｉ；－Ｊ，ｊ　！刈‘教　入　牢（　丫】．１００　Ｈｚ）４　奁低Ｉ｛＿加述　汁“勺　灵敏嫂Ｇ尺馊（＋／一２Ｇ）较低的卜　饥应』｝］的ｆＵ’仃　ｒｌ　世ｆ　Ｊ：Ｊ　、、Ｊ　论．山　终ｆ确　认陔方式可　经过对人１｝｛＝　的研判发　，　能手机　ＨＩ　Ｉ，Ｊ＝｛ｔｌｆｌ｛ＪｊｌＩ　计人多　址　适配十汁少　缝球功能，　灵敏度　数　采　ｊ缸十｛ｌ对　感器而青订较　大筹　。仙Ｉ址，　能干机用广　人，　手机ＡＰＰ卜钱他ｊｌｊ　他ｆＩ，Ｊ特性决定Ｊ　陔类方法能收　刨仪ｌ　庞火的坡　．　对数　订效　Ｐｌｔ？，Ｊ筛选肢　遁性　的　选择还彳丁待进一　｝ｆ１４ＪＩ｛｝：ＩｔＹｆ，　结语　无沦是蹄ｍ　』　传统测　’　法，还赴　ｆ　能没箭ｆｆｌ移动　ｉ：联技　术的路面　测　新厅法，　核心　邪足利川传感　测　外部激助祭ｒ　卜路而　响膨ｈ　，收　教　．过、　馍，　最终通过埘路ｆｆ６１　１的参数分　析和模态分忻，将路　、卜　化７，ｊ　一个参教（常　的　数勾　１前适川ｔ　Ｉ＇ｌ－　指数以及　际、　撕教）供路　理部门参　ｒ　能没箭的数　众　筹路而甲　瞍测Ｉｊ　Ｊ　．矧９￣＂－ｔ，ｌＪ‘法的优协　Ｊ　减少了政　ｌ７Ｆ支．　化ｒ测ｍ披水．　但而临的川题也…　峻：１　辆幔　加速度　ｊ『Ｉ５，　．指数（ＩＲＩ）三　问的换算炎系尚几柑确公式，　１　辆悬架系统　㈨Ｉ，简化馍　遁川悱ｆ　待商　，十ｆ１　ＡＰＰ埘川　通火众他川　价值不足，难以推ｒ　这些ｎ＿ＩＪ　ＳＵＢＪＥＣＴＳ　Ｉ匿圈Ｉ解读　有待相关专家进一步研究与分析。【　参考文献：　［１］ＢＩＲＬＩＫ　Ｇ，０ＮＤＦＲ　ＣＥＭ　ＳＥＺＧＩＮ．ＥＦＦＥＣＴ　ＯＦ　ＶＩＢＲＡＴＩＯＮＳ　ＯＮ　ＴＲＡＮＳＰＯＲＴＡＴＩＯＮ　ＳＹＳＴＥＭ［Ｍ］／／Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ＩＣＯＶＰ　２００５．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ　Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ，２００６：８５—９０　圈ＧＯＲＤＯＮＴ．Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ　ｎ＇ａｎｓｒｍｓｓｉｏｎｆｒｏｍｍａｄ　ｓｕｒｆａｃｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．２００７．　【３Ｊ周晓青Ｉ予Ｊ、立军，颜利．路面平整度评价发展及趋势Ｕ］．公路交通科　技，２００５，２２（１０）：１８—２２　【４Ｊ刘宛予，张磊，谢凯，等．路面平整度检测技术及其发展现状分析ｏ］工　业计量，２００７，１７（１）：９—１２．　［５］张士平．路面平整度检测技术与发展Ｕ］．山西建筑，２００９，３５（１８）：２６４—　２６５．　【６］覃木宝车栽式颠簸累积仪在路面平整度测定中的应用Ⅱ］．中国公　路，２００３，（１９）：５７—５８　于长喜．车载式公路平整度检测设备田．华东公路，２００６，（１５￣：６８—７３．　［８１　ＨＯＷＥＪ．Ｔｈｅ　Ｒｉｓｅ　ｏｆ　Ｃｍｗｄｓｏｕｒｃｍｇ田，ＷｋｅｄＤ］．２０１１，１４（１４）：１—５．　［９］Ｃｉｐｅｌｕｃｈ　Ｂ，Ｊａｃｏｂ　Ｒ，Ｗｉｎｓｔａｎｌｅｙ　Ａ，ｅｔ　ａ１．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｏｆｔｈｅ　Ａｃｃｕｒａｃｙ　ｏｆ　ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ　ｆｏｒ　Ｉｒｅｌａｎｄ　ｗｉｔｈ　Ｇｏｏｇｌｅ　Ｍａｐｓ　ａｎｄ　Ｂｉｎｇ　Ｍａｐｓ￣］．　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｎｉｎｔｈ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ　ｏｎ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ａｃｃｕｒａｃｙ　ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｎＮａｔｕｒｌａＲｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ　２０—２３ｒｄＪｕｌｙ　２（）１０．２０１０．　［１０］ＺＩＭＭＥＲＭＡＮＪ，ＧＡＲＲＯＤ　Ｃ，ＧＡＲＲＯＤ　Ｃ，ｅｔａ１．ＦｉｅｌｄＴｒｉａｌ　ｏｆ　Ｔｉｒａｍｉｓｕ：Ｃｒｏｗｄ——ＳＯＬｌｒＣｉｎｇＢｕｓＡｒｒｉｖａｌＴｉｍｅｓｔｏ　ＳｐｕｒＣｏ——ｄｅｓｉｇｎ［Ｃ］／／　Ｓｉｇｃｈｉ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｈｕｍａｎ　Ｆａｃｔｏｒｓ　ｉｎ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍｓ．ＡＣＭ，　２（）１１：１６７７—１６８６．　［１１】ＧＡＯ　Ｈ，ＢＡＲＢＩＥＲ　Ｇ，ＧＯＯＬＳＢＹ　Ｒ．Ｈａｒｎｅｓｓｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｃｍｗｄｓｏｕｒｃｉｎｇ　Ｐｏｗｅｒ　ｏｆ　Ｓｏｃｉｌａ　Ｍｅｄｉａ　ｆｏｒ　Ｄｉｓａｓｔｅｒ　ＲｅｉｌｅｆｉＪ］．．ＩＥ．—　Ｅ．—Ｆ—．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，　２０１１，２６（３）：１０—１４．　【１２］ＳＴＥＶＥＮＳＭ，ＨＯＮＤＴＥ．Ｄ．’．Ｃｍｗ＆ｏｕｒｄｎｇｏｆＰｏＵｕｔｉｏｎＤａｔａｌ啦　Ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅｓ［Ｊ］．Ｃｒｏｗｄｓｏｕｒｃｉｎｇ　ｏｆ　ＰｏＵｕｔｉｏｎ　Ｄａｔａ　Ｕｓｉｎｇ　Ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅｓ，　２０１Ｏ　［１３］ＥＰｄＫＳＳＯＮ，Ｊ．，ＧＩＲＯＤ，Ｌ．，ＨＵＬＬ，Ｂ．，Ｎｅｗｔｏｎ，Ｒ，Ｍａｄｄｅｎ，Ｓ．，　Ｂａｌａｋｒｉｓｈｎａｎ，Ｈ　Ｔｈｅ　ｐｏｔｈｏｌｅ　ｐａｔｒｏｌ：ｕ血培ａ　ｍｏｂｉｌｅ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｆｏｒ　ｍａｄ　ｓｕｒｆａｃｅｍｏｎｉｏｔｉｆｒｔｇ［Ａ］．ＰａｐｅｒＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆｔｈｅＥａｓｔｅｒｎＡｓｉａ　ＳｏｄｅＷ　ｏｆｒＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｓｔｕｄｉｓｅ，Ｖｏ１．９，２０１３　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ａｔｔｈｅ　ＳｉｘｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｍｏｂｉｌｅ　Ｓｙｓｔｅｍ，Ａｐｐｌｉｃａｉｔｏｎｓ　ｎａｄ　Ｓｅｒｖｉｃｅｓ，Ｂｒｅｃｋｅｎｒｉｄｇｅ，　Ｃｏｌｏｒａｄｏ，Ｕｎｉｔｅｄ　Ｓｔａｔｅｓ，Ｊｕｎｅ　１７—２０，２００８．　【１４］ＳＭＡＲＴ］ＰＨＯＮＥＳ　ＵＭ，ＭＯＨＡＮＰ，ＶＥＮＫＡＴＡＮ，ｅｔａ１．Ｎｅｒｉｃｅｌｌ：　ＲｉｃｈＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｏｆＲｏａｄａｎｄＴｒａｆｆｉｃＣｏｎｄｉｉｔｏｎｓ［Ｊ］．Ｍｉｃｒｏｓｏ￣Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｒｅｐｏｒｔ，２００８：３２３—３３６　［１５］ＣＨＥＮ　Ｉ（，ＬＵ　Ｍ，ＴＡＮ　Ｇ，ｅｔ　ａ１．ＣＲＳＭ：ＣｍｗｄｓｏｕｒｃｉｎｇＢａｓｅｄ　Ｒｏａｄ　Ｓｕｒｆａｃｅ　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ［ｃ】／／ＩＥＥＥ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｈｉｇｈ　ＰＥＲＦＯＲＭＡＮＣＥ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ａｎｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ＆２０１３　ＩＥＥＥ　２６　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｅｍｂｅｄｄｅｄ　ａｎｄ　Ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　１Ｅ　ＥＥ．２０１４：２１５１－－２１５８．　［１６］ＭＩＳＲＡ　Ａ，ＧＯＯＺＥ　Ａ，ＷＡＴＫＩＮＳ　Ｋ，ｅｔ　ａ１．Ｃｒｏｗｄｓｏｕｒｃｉｎｇ　ａｎｄ　Ｉｔｓ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｄａｔａ　ＣｏＵｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｒｅｃｏｒｄ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｂｏａｒｄ，２０１４，２４１４（一１）：１—８　［１＂ｑＤＥＮＮＩＳＥＰ，ＨＯＮＧＱ，ＷＡＬＬＡＣＥＲ，ｅｔａｌ　ＰａｖｅｍｅｎｔＣｏｎｄｉｉｔｏｎ　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｗｉｔｈ　Ｃｒｏｗｄｓｏｕｒｃｅｄ　Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ　Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｄａｔａ［Ｊ】．　ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｉｔｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＲｅｃｏｒｄＪｏｕｍａｌ　ｏｆｔｈｅＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈ　Ｂｏａｒｄ，２０１４．２４６Ｏ（一１）：３１—３８　［１８］ＢＵＴＴＬＡＲ　Ｗ　Ｇ，ＩＳＬＡＭ　Ｓ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｍａｒｔ—Ｐｈｏｎｅ—Ｂａｓｅｄ　Ｐａｖｅｍｅｎｔ　Ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ　Ｄａｔａ　Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ　Ｔｏｏｌ　ｗｉｄ１　ｓＡｓｅｔ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ［］］．ＤａｔａＣｏｌｌｅｃｔｉｏｎ，２０１４．　［１９］ＩＳＬＡＭ　Ｓ，ＢＵＴＩＬＡＲＷＧ，ＡＬＤＵＮＡＴＥＲＧ，ｅｔ　ａｔＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆ　Ｐａｖｅｍｅｎｔ　Ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ　Ｕｓｉｎｇ　Ａｎｄｒｏｉｄ－Ｂａｓｅｄ　Ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［１］　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｒｅｃｏｒｄ　Ｊｏｕｍａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｂｏａｒｄ，２０１４，２４５７（３）：３０－３８．　【２　ｏＪ　ＧＯＮＺＡｉＬＥＺ　Ａ，Ｏ”ＢＲＩＥＮ　Ｅ　Ｊ，ＬＩ　Ｙ　Ｙ，ｅｔ　ａ１．Ｔｈｅ　ｕｓｅ　ｏｆ　ｖｅｈｉｃｌｅ　ａｃｃｅｌｅｒａｉｔｏｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｔｏｅｓｔｉｍａｔｅ　ｒｏａｄ　ｒｏｕｇｈｎ￣Ｄ］．Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｓｙｓｔ￣：ｎ　Ｄｙｎａｍｉｓｃ，２００８，４６（６）：４８３—４９９．　［２　１］ＮＡＧＡＹＡＭＡ　Ｔ，ＭＩＹＡＩＩＭＡ　Ａ，ＫＩＭＵＲＡ　Ｓ，ｅｔ　ａ１．Ｒｏａｄ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｖｉｂｒａｔｉｏｎ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆ　ｏｒｄｉｎａｒｙ　ｖｅｈｉｃｌｅｓ　ａｎｄ　ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｌｙ　ｒｅｃｏｒｄｅｄ　ｍｏｖｉｅｓ［Ｃ］／／Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｏｆ　Ｐｈｏｔｏ—ｏｐｔｉｃａｌ　Ｉｍｔｍｍｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　Ｓｅｒｉｅｓ．Ｉｎｔｅｍａｔｉｏｎａｌ　Ｓｏｃｉｅｔｙ　ｆｏｒ　Ｏｐｔｉｃｓ　ｎａｄ　Ｐｈｏｔｏｎｉｃｓ，２０１３：８６９２３Ａ．　ｆ２２］ＤＯＵＡＮＧＰＨＡＣＨＡＮＨＶ，ＯＮＥＹＡＭＡＨ．Ａ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎｔｈｅＵｓｅ　ｏｆ　ＳｍａｒｔｐｈｏｎｅｓｆｏｒＲｏａｄＲｏｕｇｈｎｅｓｓＣｏｎｄｉｔｉｏｎＥｍｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　０ｆ出ｅ　Ｅａｓｔｅｒｎ　Ａｓｉａ　Ｓｏｄｅｔｙ　ｏｆｒ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｓｔｕｄｉｅｓ，２０１３，１０：１５５１—１５６４　『２３］ＰＥＲＴＴＵ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