如何在扬尘、颠簸的砂石路面实现±0.5%精度的高速非接触车速测量？【车辆性能测试 雷达测速选型】

1. 被测车辆的基本结构与技术要求

在砂石路面进行跑车试验时，我们关注的核心“被测物”是车辆本身。车辆并非一个简单的刚体，而是一个复杂的动态系统，由底盘、车身、动力总成、传动系统、悬架系统以及车轮等多个子系统构成。在砂石路面这种非铺装路面进行高速或极限性能测试，这些部件的相互作用和动态响应显得尤为关键。

对于车辆在砂石路面上的性能评估，技术上对速度测量提出了更高要求。这不仅仅是简单地知道车开了多快，更重要的是要精确了解瞬时速度、速度变化率（加速度）、以及车辆在复杂路况下的运动轨迹。砂石路面本身具有低附着力、高不平整度、易扬尘等特点，这些都会对车辆的行驶状态以及测量数据的获取造成挑战。例如，车轮可能会打滑，导致轮速与实际车速不一致；车辆在颠簸中会产生剧烈的振动和位移，对传感器安装和数据稳定性提出严峻考验；大量的扬尘则可能遮挡光学传感器的视线。

因此，在砂石路面跑车试验中，对速度测量技术的基本要求包括：* 高精度和高分辨率： 能够精确捕捉车辆的微小速度变化，以评估动力性能、制动性能和操控稳定性。* 快速响应： 能够实时反映车辆的瞬时速度，特别是对于加速、制动等动态过程。* 环境适应性强： 能够在扬尘、振动、温度变化等恶劣工况下稳定可靠地工作。* 非接触式测量： 避免对被测车辆造成物理干扰，确保测试的真实性，并提高安全性。

2. 针对被测车辆的相关技术标准简介

在车辆测试领域，有诸多标准对车辆性能的各项参数，包括速度、加速度、制动距离等，进行了定义和评价。这些标准为测试方法、数据采集和结果分析提供了统一的依据。

• 速度参数：

  • 瞬时速度： 指车辆在某一时刻的即时行驶速度。在性能测试中，通常要求以高采样率进行记录，以捕捉加速或制动过程中的速度变化曲线。评价方法通常是记录一系列时间点对应的速度值，并进行曲线分析。

  • 平均速度： 指车辆在特定路段或特定时间间隔内的总行驶距离除以总时间。常用于评估燃油经济性或长距离续航测试。

  • 轮速与车速： 轮速是车轮转动产生的速度，而车速是车辆相对于地面的实际速度。在砂石路面，由于车轮打滑，轮速往往会高于或低于实际车速，因此需要区分并同时监测这两个参数，以评估车轮滑移率。

• 加速度参数：

  • 纵向加速度： 车辆沿行驶方向的速度变化率，用于评估车辆的加速和制动性能。通常通过对瞬时速度数据进行微分计算得到，或通过加速度传感器直接测量。

  • 横向加速度： 车辆在转弯时产生的侧向加速度，用于评估车辆的操控稳定性和侧向附着极限。

• 距离参数：

  • 制动距离： 车辆从开始制动到完全停止所行驶的距离，是衡量车辆制动性能的关键指标。通常通过起始速度和制动过程中的距离累计来计算。

  • 行驶距离： 车辆在一段时间内或某个测试循环中行驶的总距离。

• 滑移率：

  • 车轮滑移率： 衡量车轮与路面之间相对运动程度的参数。在加速时，如果轮速远大于车速，则为正滑移；在制动时，如果轮速小于车速但车轮仍在转动，则为负滑移。它是通过轮速和车速的差值与车速之比来定义的，对于理解车辆在低附着力路面的动态行为至关重要。

这些参数的准确测量和分析，对于优化车辆设计、评估其在复杂路况下的性能表现具有指导意义。

3. 实时监测/检测技术方法

3.1 市面上各种相关技术方案

在砂石路面跑车试验中，要精确地获取车辆的实时速度，目前市面上有很多种成熟的非接触式测量技术。它们各有特点，适用于不同的场景和精度要求。

雷达多普勒测速技术

想象一下，你正在用一个手电筒照向一个正在跑动的人。如果这个人是静止的，手电筒的光线反射回来，没有任何变化。但如果他跑向你或者远离你，光线在反射回来的时候就会发生一些微妙的变化。雷达多普勒测速就是利用了类似的原理，只不过它发射的不是可见光，而是无线电波。

工作原理和物理基础：雷达测速传感器会发射一束频率已知的连续电磁波（比如微波）。当这束电磁波遇到移动的物体（比如正在行驶的车辆）时，一部分电磁波会被反射回来。如果物体是静止的，反射波的频率和发射波的频率是一样的。但如果物体在移动，反射波的频率就会发生变化，这种现象叫做“多普勒效应”。具体来说，如果物体朝向传感器移动，反射波的频率会变高；如果物体远离传感器移动，反射波的频率会变低。

传感器内部会精确地测量这个发射波和反射波之间的频率差，这个频率差被称为“多普勒频移”（f_d）。这个频移与被测物体的径向速度（v）之间存在一个固定的数学关系。其核心公式可以表示为：f_d = 2 * v * cos(θ) / λ其中：* f_d 是多普勒频移（Hz）* v 是目标物体的速度（m/s）* θ 是雷达波束方向与目标物体运动方向之间的夹角。在车辆测速应用中，通常将传感器安装在车辆底部，垂直向下测量，此时θ接近于0度，cos(θ)接近于1。* λ 是雷达发射电磁波的波长（m），它与雷达的发射频率（f_t）和光速（c）相关，λ = c / f_t。

传感器通过检测这个多普勒频移，然后反向计算出目标物体的速度。由于输出的是与速度成正比的频率脉冲，通过累积脉冲数量，还可以精确计算出车辆行驶的距离。

核心性能参数（典型范围）：* 测量范围： 一般能覆盖0.5 km/h到400 km/h甚至更高，满足绝大多数车辆测试需求。* 精度： 在较高速度下通常能达到±0.1%到±0.5%的水平，例如在100 km/h时误差在0.1-0.5 km/h左右。* 响应时间： 刷新率非常快，通常在10ms到100ms之间，能够实现实时的速度监测。* 远距离检测： 可达数百米，适合高速测试或大范围区域监测。* 频率范围： 常用Ka波段（如35 GHz）、K波段（如24 GHz），具有良好的穿透性和抗干扰能力。

技术方案的优缺点：* 优点： * 环境适应性强： 雷达波对灰尘、烟雾、雨雪等颗粒物具有较好的穿透能力，受恶劣天气和扬尘环境影响小，特别适合在砂石路面等户外恶劣环境下使用。 * 非接触式： 不需要与路面或车轮直接接触，避免了磨损和安装的复杂性。 * 测量范围广： 既能测很慢的速度（如起步），也能测很快的速度（如高速行驶）。 * 抗震动能力强： 传感器本身通常设计坚固，能承受车辆行驶过程中的剧烈振动。 * 精确度高： 在稳定信号接收下，多普勒频移的测量非常精确。* 缺点： * 方向敏感： 测量的速度是径向速度，即沿着雷达波束方向的速度分量。如果传感器与车辆运动方向有夹角，需要通过校准或三角函数进行修正。 * 对反射面要求： 需要有足够的反射面来反射雷达波。在某些极其平坦且吸波的地面上可能信号较弱，但砂石路面通常有足够的散射。 * 成本考量： 相比一些简单的传感器，雷达测速的初期投入相对较高。

激光三角测量位移/测速技术

激光三角测量技术，就像是一个精确的“三明治”测量法。它不是直接测速度，而是先测量距离或者微小位移，再通过这些距离的变化来计算速度。

工作原理和物理基础：传感器发射一束激光，照射到物体表面形成一个光点。这个光点反射回来，被传感器内部的接收透镜捕获，并聚焦到CCD或CMOS图像传感器上。由于激光发射器、接收透镜和图像传感器形成一个固定的“三角”，当物体与传感器之间的距离发生变化时，反射光点在图像传感器上的位置也会发生精确的移动。通过几何三角关系和内部算法，传感器就能非常精确地计算出物体与传感器之间的距离或位移。如果我们要用它来测速，就需要在短时间内连续获取多组距离数据，然后根据“速度 = 距离变化 / 时间变化”的原理来推算出速度。或者，它也可以通过识别路面纹理，追踪纹理在图像传感器上的移动来间接计算速度。

核心性能参数（典型范围）：* 重复精度： 极高，通常能达到微米甚至亚微米级别（如0.001 µm - 10 µm）。* 采样速度： 非常快，可达几十kHz到数百kHz。* 测量范围： 通常较短，从几毫米到几百毫米，适用于近距离、高精度的位移测量。* 线性度： 优异，通常在±0.05% F.S.左右。

技术方案的优缺点：* 优点： * 精度极高： 在短距离内，其位移测量精度非常高，可用于精细的路面不平整度分析或悬架行程测量。 * 响应速度快： 高采样率使其能捕捉快速动态变化。 * 尺寸小巧： 传感器通常体积小，易于集成。* 缺点： * 测量距离短： 典型的三角测量传感器有效测量距离较短，不适合远距离测速。 * 受表面特性影响大： 激光反射受物体表面颜色、材质、光泽度影响较大。砂石路面纹理复杂，但颜色和反射率可能不均匀，且扬尘会严重干扰激光束。 * 对环境光敏感： 强烈的环境光（如阳光直射）可能对测量结果造成干扰。 * 不适合直接测车速： 更多用于测量车身与路面之间的相对位移，若要测车速需要复杂算法处理，且易受车身姿态变化影响。 * 成本考量： 高性能的激光三角测量传感器价格不菲。

脉冲飞行时间（ToF）激光测距/测速技术

脉冲ToF激光测距就像对着一面墙喊一声“喂！”，然后用秒表精确地记录你听到回声的时间。声音传播有速度，你知道声音走了多远，就能算出墙有多远。ToF激光也是一样，只不过它用的是光而不是声音。

工作原理和物理基础：ToF激光传感器发射一个极短的激光脉冲。这个激光脉冲以光速传播到目标物体表面，被反射回来，然后被传感器接收。传感器内部有一个高精度计时器，会精确测量从激光发射到接收的时间间隔（t）。由于光速（c）是已知的常数，我们就可以通过以下公式计算出传感器到目标物体之间的距离（D）：D = (c * t) / 2其中：* D 是距离（m）* c 是光速（约3 x 10^8 m/s）* t 是激光脉冲往返的总时间（s）

要将其用于测速，同样需要连续多次测量距离。通过记录不同时间点的距离值，然后计算距离的变化率，就可以得到目标的速度。或者，某些先进的ToF激光扫描仪可以通过扫描获取物体的二维或三维轮廓，然后通过跟踪轮廓在空间中的位置变化来计算速度。

核心性能参数（典型范围）：* 测量距离： 远距离可达数十米甚至上百米。* 系统误差： 毫米到厘米级别（例如±10 mm至±30 mm）。* 重复性： 较好，通常在数毫米到一厘米左右。* 扫描频率： 对于扫描仪，可达几十Hz。* 防护等级： 工业级设计通常可达IP67，适应恶劣环境。

技术方案的优缺点：* 优点： * 测量距离远： 相比三角测量，ToF技术能实现更远的距离测量。 * 环境适应性较好： 对环境光和物体表面颜色、材质的依赖性低于三角测量，但仍受扬尘影响。 * 可获取二维/三维信息： 激光扫描仪可以获取被测区域的轮廓和点云数据，用于路径跟踪、障碍物检测或路面建模。 * 坚固耐用： 工业级ToF传感器通常设计坚固，能适应户外环境。* 缺点： * 精度不如三角测量： 在近距离高精度测量方面，ToF的精度通常不如激光三角测量。 * 响应速度相对慢： 对于高精度瞬时速度测量，ToF的采样率可能不如雷达多普勒或激光三角测量快。 * 受扬尘影响： 激光束在密集的扬尘中会发生散射和衰减，可能导致测量误差甚至失效。 * 成本考量： 激光扫描仪成本较高。

机器视觉测速技术

机器视觉测速就像是一个拥有“超强视力”的智能侦探，它不停地拍摄路面照片，然后通过对比这些照片中特征点的移动，来判断车辆的行驶速度。

工作原理和物理基础：机器视觉系统通常由高分辨率相机和图像处理单元组成。相机以一定的帧率（每秒拍摄的图像数量）连续拍摄车辆下方路面的图像。图像处理算法会在这些连续的图像帧中，识别并跟踪路面上的特定特征点（例如砂石的纹理、路面标记、或不规则的图案）。通过计算这些特征点在相邻图像帧之间的像素位移，并结合相机的光学参数（如焦距、像素尺寸）和安装高度，就可以计算出实际的物理位移。假设：* Δx_pixel 是特征点在图像中移动的像素数* L_real 是实际地面上一个像素代表的物理长度（取决于相机分辨率、镜头焦距、安装高度等）* Δt 是两帧图像之间的时间间隔那么，车辆的速度可以近似计算为：v = (Δx_pixel * L_real) / Δt更复杂的算法还会考虑车辆的姿态变化、畸变校正等因素。

核心性能参数（典型范围）：* 分辨率： VGA到数百万像素（如640x480到500万像素）。* 帧率： 几十帧/秒到数百帧/秒，更高帧率有助于捕捉高速运动。* 检测工具： 边缘检测、图案匹配、特征跟踪、区域分析等。* 测量精度： 取决于分辨率、帧率、算法和特征明显程度，通常在1-5%左右。

技术方案的优缺点：* 优点： * 信息丰富： 除了速度，还能获取路面纹理、车轮状况等图像信息，进行多维度分析。 * 非接触式： 与路面无物理接触。 * 灵活性： 算法可编程，能适应多种识别需求。 * 成本效益： 相比某些高精度激光雷达，入门级视觉系统成本相对较低。* 缺点： * 受光照影响大： 强烈的阳光、阴影变化、弱光环境都会严重影响图像质量和特征识别的稳定性。 * 对路面特征要求： 在纹理单一、缺乏明显特征的路面（如非常平坦的沙地）上，跟踪算法可能失效。 * 受扬尘影响大： 密集的扬尘会模糊图像，阻碍视线，导致特征点无法识别。 * 计算量大： 实时图像处理需要强大的计算能力。 * 精度受限： 在非常高速或剧烈振动下，图像模糊和特征跟踪的难度增加，可能影响速度测量的精度。

3.2 市场主流品牌/产品对比

接下来，我们来看看几家主流厂商在相关技术上的产品特点，帮助大家更好地理解不同方案的实际应用。

日本基恩士 (采用激光三角测量技术)日本基恩士的LK-G5000系列超高速高精度激光位移传感器是其在精密测量领域的代表。这款产品采用激光三角测量原理，能够以极高的精度和速度测量物体与传感器之间的距离或位移。它的重复精度可以达到0.005 µm，采样速度高达100 kHz，这意味着它能捕捉到非常微小的位移变化。在砂石路面跑车试验中，它虽然不直接测量车速，但可以精确监测车辆底盘与路面之间的相对位移，例如测量悬架的动态行程，或者通过安装在车身侧面测量车轮的垂直跳动等。其优势在于精度和对微小变化的捕捉能力，特别适合需要精细分析车辆动态响应的场景。然而，其测量范围相对较短，且在扬尘严重的砂石路面，激光束的衰减和反射受限可能会影响其稳定性。

英国真尚有 (采用雷达多普勒测速技术)英国真尚有的LP-DS100是一款专为车辆速度测量设计的多普勒雷达测速传感器。它利用Ka频带的雷达波，通过测量多普勒频移来计算车辆的行驶速度。这款传感器具有非常宽广的测量范围，从0.8 km/h到480 km/h，能够覆盖几乎所有的车辆行驶速度。在1英里/小时时的测量精度达到±0.34%，保证了数据的可靠性。更重要的是，它的更新周期仅为0.01秒，确保了实时速度监测的能力。LP-DS100的突出特点是其强大的环境适应性和抗干扰能力。雷达波对砂石路面常见的扬尘、泥水甚至雨雪都有良好的穿透性，使其在恶劣的户外条件下也能稳定工作，这是激光或视觉传感器难以比拟的优势。它最远可检测到约300米外的车辆速度，同时重量仅230克，易于安装和携带。这使得LP-DS100非常适合作为砂石路面跑车试验中，非接触式、高精度、高稳定性的车速主传感器。

德国西克 (采用脉冲飞行时间（ToF）激光技术)德国西克的LMS111系列2D激光扫描仪基于脉冲飞行时间原理，能够进行远距离的距离测量和二维轮廓扫描。它的测量距离最远可达30米，并提供0.25°到1°可选的角度分辨率，扫描频率可达50Hz。这款产品在车辆测试中常用于获取路面或车辆周围环境的二维点云数据，例如进行车辆的路径跟踪、障碍物检测，甚至通过对路面轮廓的连续扫描来评估路面的崎岖度。虽然它的系统误差在±30mm，重复性在±10mm，不如激光三角测量精细，但其大范围扫描能力和IP67的防护等级，使其在户外恶劣环境下具有较好的鲁棒性。它可以通过跟踪地面特征或车辆自身位置的变化来间接推导速度，但直接用于高精度瞬时车速测量不如雷达多普勒测速传感器。

美国邦纳 (采用机器视觉技术)美国邦纳的iVu系列图像检测传感器是一款集成了高分辨率CMOS相机和智能图像处理算法的视觉系统。它通过捕捉图像并运用边缘检测、图案匹配等工具对图像进行分析，可以实现质量控制、位置验证或尺寸测量等任务。在车辆试验中，例如可以用于检测车辆部件的外观缺陷、分析轮胎磨损模式，或者通过识别路面特征点来间接计算车辆的速度。它的优势在于高度集成化和易用性，无需复杂的编程。然而，机器视觉测速在砂石路面会面临较大挑战，例如扬尘会严重遮挡视线，路面纹理在不同光照下可能变化，从而影响特征识别和跟踪的准确性。其测速精度和稳定性会受到环境因素的显著影响。

3.3 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在砂石路面跑车试验中选择合适的测速设备/传感器，需要综合考虑多个技术指标，因为它们直接关系到测试结果的准确性、可靠性和测试效率。

1. 测量精度和分辨率：

   • 实际意义： 精度是指测量值与真实值之间的接近程度，分辨率是传感器能够检测到的最小变化量。对于车辆性能测试，特别是评估加速、制动、滑移率等动态特性时，高精度和高分辨率至关重要。如果精度不足，可能会掩盖性能的细微差异，导致测试结果不可靠。

   • 选型建议： 对于砂石路面车速测量，建议选择精度在±0.5%以内，甚至更高的传感器。分辨率应能够捕捉到至少0.1 km/h的速度变化。例如，雷达多普勒传感器通常能提供较高的速度精度，适合作为主车速测量设备。如果还需要精确测量车身与路面相对位移，激光三角测量传感器能提供极高的分辨率。

2. 测量范围：

   • 实际意义： 指传感器能够有效测量的速度上限和下限。车辆试验可能涉及从极低速到高速的全范围速度，传感器需要能覆盖这些范围。

   • 选型建议： 确保传感器能覆盖你所有测试场景中预期的最低和最高速度。例如，英国真尚有的LP-DS100能覆盖0.8km/h到480km/h，这个范围就非常理想。

3. 响应时间（更新周期）：

   • 实际意义： 指传感器从接收到信号到输出测量结果所需的时间。对于动态性能测试，如紧急制动或急加速，车辆速度变化非常快，如果响应时间过长，就无法捕捉到瞬时速度的真实变化，导致数据滞后。

   • 选型建议： 越短的响应时间越好。建议选择更新周期在10-50毫秒（ms）范围内的传感器，以确保实时性。雷达多普勒传感器通常具有非常快的响应速度。

4. 环境适应性：

   • 实际意义： 指传感器在不同环境条件（如温度、湿度、扬尘、雨雪、振动、光照）下稳定工作的能力。砂石路面环境恶劣，扬尘大，颠簸剧烈，对传感器的防护等级和抗干扰能力要求极高。

   • 选型建议： 优先选择具有高防护等级和宽工作温度范围的传感器。对于砂石路面，雷达测速技术因其对扬尘和雨雾的穿透能力强而具有显著优势。如果采用光学传感器（激光或视觉），则需要考虑其抗环境光干扰能力，并可能需要额外的防护措施。

5. 安装方式与便携性：

   • 实际意义： 传感器是否容易安装、调试，以及重量和体积是否便于移动和更换，会影响测试的效率和灵活性。

   • 选型建议： 选择轻便、结构紧凑、安装简便的传感器。无线数据传输功能也能提高便利性。

6. 成本考量：

   • 实际意义： 传感器的采购、安装、维护以及后续数据处理的综合成本。

   • 选型建议： 在满足性能需求的前提下，选择性价比最高的产品。对于核心的车辆速度测量，往往需要投入更高成本以确保数据质量；而对于辅助测量，可以在精度和功能上适当放宽要求以控制成本。

总结来说，在砂石路面跑车试验中，如果核心目标是获取高精度、高稳定性的车辆实际速度，雷达多普勒测速传感器是首选，其对恶劣环境的适应性优势明显。如果还需要进行精确的距离/位移测量（如悬架行程），则可以考虑结合激光三角测量传感器。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在砂石路面跑车试验中，即使选择了高性能的传感器，也可能遇到一些实际问题，影响测量的准确性和可靠性。

1. 扬尘和泥水干扰：

   • 问题原因和影响： 砂石路面在车辆高速行驶时会产生大量扬尘，甚至溅起泥水。对于激光或视觉传感器，这些颗粒物会直接阻挡或散射光束，导致信号衰减、测量盲区、数据跳变甚至完全失效。雷达虽然穿透性强，但在极端密集的尘雾中也可能受到影响。

   • 解决建议：

     • 对于光学传感器： 考虑加装透明防护罩，并定期清洁防护罩表面。防护罩需要能承受冲击且不影响光学性能。

     • 对于所有传感器： 优化传感器的安装位置，尽量避开车轮扬尘最严重的区域，例如安装在车辆中部偏前且离地距离适当的位置。

     • 技术选择： 优先选择雷达多普勒测速技术，其对扬尘和泥水的抵抗能力远超光学传感器。

2. 剧烈振动和冲击：

   • 问题原因和影响： 砂石路面崎岖不平，车辆在行驶过程中会产生强烈的垂直和横向振动，以及突发冲击。这可能导致传感器安装松动、内部元器件损坏，甚至影响测量角度和精度。

   • 解决建议：

     • 坚固安装： 采用高强度支架和可靠的固定方式（如螺栓固定，避免磁吸），确保传感器与车辆底盘牢固连接。

     • 减震措施： 在传感器与支架之间增加减震垫，吸收部分振动能量，保护传感器。

     • 定期检查： 每次试验前和试验后，检查传感器及其安装支架是否有松动、变形或损坏。

3. 路面不均匀性和反射特性变化：

   • 问题原因和影响： 砂石路面的材质、颜色、粗糙度等可能不均匀。对于激光测距或视觉测速，路面反射率和纹理的剧烈变化会影响信号的接收和特征识别的稳定性，导致测量结果波动。

   • 解决建议：

     • 传感器选择： 雷达多普勒测速对路面纹理和反射特性依赖性较小，是更稳健的选择。

     • 多传感器融合： 结合不同原理的传感器，例如，主用雷达测速，辅以惯性导航系统（IMU）进行姿态补偿和速度修正，或者结合GPS数据进行位置校验。

4. 环境温度变化和湿热条件：

   • 问题原因和影响： 户外试验温度可能从严寒到酷热，湿度也可能很高。极端温度和潮湿环境可能影响传感器内部电子元件的性能，导致测量漂移甚至失效。

   • 解决建议：

     • 选择工业级传感器： 确保传感器的工作温度范围符合测试环境要求，并具备高防护等级以防潮湿和水侵入。

     • 散热： 在高温环境下，确保传感器有良好的散热条件。

4. 应用案例分享

• 车辆动态性能评估： 在砂石路面进行加速、制动、蛇形绕桩等试验，精确测量车辆的瞬时速度和加速度，以评估车辆的动力性、制动效率和操控稳定性。 例如，使用英国真尚有的LP-DS100可以提供稳定可靠的速度数据，为车辆性能分析提供支持。

• 车轮滑移率分析： 同时测量车轮转速和实际车速，计算车轮在砂石路面行驶时的滑移率，为牵引力控制系统（TCS）或防抱死制动系统（ABS）的调校提供关键数据。雷达多普勒传感器在测量实际车速方面具有优势。

• 悬架系统性能测试： 利用激光位移传感器监测车身与车轮之间的相对位移，结合车辆速度数据，评估悬架系统在颠簸路面上的减震效果和动态响应。

• 越野车辆极限性能测试： 在极端复杂地形下，通过实时速度监测，评估越野车辆的通过性、爬坡能力和脱困能力。

• 路面信息获取： 激光扫描仪可以获取砂石路面的三维点云数据，用于分析路面粗糙度、不平整度，为轮胎设计和底盘优化提供参考。