随着我国公路建设的发展,公路养护维修的多种任务也伴随而来,尤其是我国修建的一些高等级公路已进入中修或大修期。当前的三维检测技术已基本满足路面管理系统、智能交通系统(ITS)和日益完善的路面评价技术的需要,但落后的路面重构技术却无法将大量的检测数据应用到道路的养护维修中。目前,路面重构技术正向多传感器信息融合的方向发展。研究最新的数字路面重构技术不但可以满足我国日益繁重的路面养护维修的需要,而且对于提高我国的路面评价水平和ITS技术的发展也有着重要的意义。路面是一个三维实体,通过将路面三维实体映射到由路面里程、横断面和路面相对高程组成的三维路面坐标系中,可以将路面的三维重构简化为横断面重构、纵断面重构和高程重构。依据路面重构技术提出了路面的三层重构模型：纹理层,断面层和GPS层。由于每个层次具有不同的精度,反映不同的道路信息,因此为了还原真实路型,需要融合GPS信息(经纬度信息和高程信息)；为了获取路面信息(车辙、平整度等),需要融合断面信息；为了得到路面细节(纹理,裂缝等),需要融合纹理信息。本文通过多信息融合实现了路面的可视化全频重构。通过对数字路面重构的准确性和完整性的研究,提出了GPS与惯导融合的连续定位和精密定位技术。通过对GPS误差的分析,得出引起误差最严重的因素是信号中断。本文利用惯性导航系统的特性,实现了在GPS信号中断时对道路的定位,保证了数据采集的完整性以及重构路面的完整性、连续性。传统的里程定位是通过光电编码器测距仪实现的,此方法在直道上精度很高。然而实际道路中弯道也占了很大一部分,由于内外道里程的差距,使得光电编码器测距仪在长距离定位中累积误差,定位精度越来越低。本文利用GPS和陀螺仪的辅助,解决了误差累积的问题,提高了里程定位的精度。传统的路面三维重构大多数仅反映了路面的部分信息,很难建立出立体直观的三维路面模型。真正的路面包括纹理、平整度、车辙、路型、高程、里程等信息。本文基于OpenGL生成了可视化的三维数字路面,为道路的养护维修提供了有效的参考。