无人机检测能够克服空间的限制，大幅度提升桥梁检测效率，节约检测成本，保障人员安全。

　　目前，我国关于无人机桥梁检测的研究尚处于分离式发展状态，即“人在回路的基于无人机的桥梁半自动检测”，无人机本身不具备自主识别结构、自动规划路线功能，只作为一个数据采集的媒介。研究的侧重点在图像后期技术(如目标分类、检测、分割、三维重构等)，本质是基于计算机视觉和深度学习的图像处理，将拍到的图片、视频转换成桥梁工程师能看懂的指标或者是能支持决策的数据。

　　全自动无人机桥梁检测，需要自主规划航线、自动采集所需数据，并自动完成数据分析，分析结果直接服务于决策。这是未来的发展趋势。

      现今，美国北卡罗来纳州走在美国桥梁检测技术实践前沿，成为桥梁检测行业的聚焦之地，他们相继完成了对大桥的激光绘图作业和无人机超视距成像作业。

　　北卡试验场

　　这是两次很有意义的实践。首先,在今年9月底完成的对巴斯奈特大桥的激光绘图，是用数万亿个激光束对大桥(Marc Basnight Bridge)全貌进行了一次彻底扫描，用以观察桥梁混凝土的应变和结构损伤。紧接着在10月初，美国联邦航空管理局(FAA)批准美国北卡罗来纳州交通厅(NCDOT)在超视距范围使用无人机进行桥梁检查，无人机检测结构安全的新时代正式开启。

　　用无人机检测桥梁结构损伤并不稀奇。美国自2013年以来就一直在州一级交通厅尝试使用无人机检测。然而，由于信号和安全性等原因，无人机在超视距范围和桥梁结构死角的处理上一直不理想。而只有将无人机的覆盖范围扩展到操作员视线之外，检查才能在人类难以到达的地方收集更多高分辨率图像，桥梁结构的分析才能完整且标准，进而有助于后期的录入、分析、对比等工作。

　　北卡罗来纳州交通厅负责人埃里克·博耶特(Eric Boyette)对这两项检测技术能够在北卡州率先应用感到非常欣慰。他表示：“车载激光检测和超视距无人机自动检测是两项重要的技术实践，两种载具的优势都在于对交通影响极小。尤其是无人机检测，当前任务是保证无人机检测流程的完整性、安全性，后续将提高其他细节的识别能力。这是一套全新的系统，将使我们能够完成对大桥的远程检查。”

　　该项目的部分应用程序由无人机制造商Skydio开发。其特点为机载的人工智能操作系统与动力系统，可令飞行器在缺乏可靠GPS信号的情况下避开障碍物(例如桥梁下部结构和下部桁架等)，从而安全、完整地完成检测任务的全过程。这也是之前自动无人机检测的难点之一。

　　技术、成本的全面突破

　　无人机检测有一些传统难点。首先是无人机的信号问题。实操中，无人机一般是通过GPS导航，但是GPS的信号容易受外在条件的干扰，出现无信号和信号不稳定的情况，导致无法完成检测。第二是人机的自动操作问题。商用无人机飞行会受到自重、风场等因素影响，即使是专业飞手，驾驶时也会出现难以把控的情况。而用于桥梁检测的无人机需具备一定特殊性，需用定制飞行器加载AI自动驾驶技术。第三是激光成像与无人机图像数据的获取和三维成像技术，对飞行样态、聚焦准确性等方面都有特殊要求。第四是关于桥梁不同种类的损伤识别，主要对于混凝土裂缝和钢结构损伤的探测。无论空中还是路面的载具，激光扫描出的成像要能够直接与预设的桥梁健康分析系统对接，分析过程可以是半人工或由电脑自动完成。

　　本次试验的无人机使用的是目前世界上最先进的AI自动飞行引擎。该技术可令无人机在360°的全障碍环境中完成自动安全导航，即使没有GPS信号的区域也可以使用。成像传输方面，一座150米的钢桁架桥，两小时可完成全部成像传输作业，并交回数据库作同步分析。

　　成本方面，超视距全自动无人机检测技术，将替代人工观察员或无人机驾驶员，这会使桥梁检测成本进一步降低。经过美国国家公路和运输官员协会(AASHTO)计算，与传统检测手段相比，无人机检测的成本可降低75%，主要体现在人工成本和时间成本的大幅降低，再算上节省下来的社会干扰成本(如封桥断路等)，无人机检测的综合成本会更低。

　　市场方面，北卡州交通厅负责人表示，这是一项“能改变游戏规则的成就”。这种技术一旦进一步成熟，其市场是州内的2万座桥梁和全美60万座桥梁，很有希望彻底告别危险的吊索和昂贵的人工成本，也为未来的桥梁和基建检查铺平了道路。