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隧道三维激光扫描点云数据拼接技术研究

2019-03-03 01:02:19

摘要:三维激光扫描技术可以实时、准确、全方位获取隧道空间变形数据,进行隧道监控量测头晕腰酸乏力怎么回事
,对施工变形分析和反分析,进行隧道施工风险预警预报,指点信息化施工,但点云数据的拼接质量直接影响到监测结果,该文对点云空间信息,几何特点信息,影象信息等进行分析,提出基于几何特点信息的拓扑拼接方法,工程实践表明,拼接质量好,误差小,速度快成都废品回收
,适应于隧道监测信息化管理的要求。

关键词:激光扫描仪 监控量测 信息化

目前我国的隧道变形监测方法一般采取手工作业模式,监测量需多名监测人员同时作业,由于监测项目多、线路长、测点多、观测频繁和数据量大,使得监测数据处理、分析和资料管理等工作滞后,不能及时快速地反馈监测信息,指导隧道信息化施工,严重的影响了隧道等地下工程的监测工作开展和技术的发展。随着隧道及地下工程修建技术不断提高,信息化施工已成为地下工程发展的必定趋势,三维激光扫描技术可以实时、准确、全方位获取隧道空间变形数据,进行隧道施工变形分析和反分析,对隧道施工进行风险预警预报,指点隧道信息化施工,也必将成为隧道监控量测的主要发展方向。

1 点云数据的获取

隧道工程为一狭长结构,施工安全步距一般为几米至几十米,三维激光扫描仪的点云扫描密度是随着扫描距离的增加而下降的,所以在隧道有限的管状空间内,为了保证有充足的点云数据用于提取隧道的形变信息,通常每一个测站所获取的点云数据中有效范围只有几十米,这是隧道特殊结构下不可避免的特殊问题。采用三维激光扫描技术进行隧道监控量测时需通过分站式扫描才能采集全部数据。为了使监测数据连续可靠,扫描数据必须有一定的重合度,即保证点云数据拼接过程中每两个测站间的公共部分,监测时需根据隧道断面尺寸大小,每隔一定距离设置一个测站,在两站间的衔接部份设置用于不同测站数据拼按的控制点,为了保障数据的拼接质量一般在每两个测站间的隧道内壁上均匀布设5~6个(不少于3个)反光靶(球),在地面上布设3~4个反光靶(球),三维扫描仪监测数据分别在以各站站点为原点的独立坐标系中,以此分析隧道变形时需要对各测点数据进行拼按感冒流鼻涕能吃什么
,在数据拼按时将第一站作为基准站,其后每一站分别与相邻的前一站作拼按,前后测站间首尾相连。

2 点云数据拼接方法与分析

隧道监测区段的数据收集进程中需对隧道进行分站式扫描,监测时既要保证扫描数据的精度,也要有足够的控制点和扫描数据的重合度才能保证点云数据的拼接精度,保证点云数据的拼接质量和拼接精度是掌握隧道等地下工程变形和施工安全的条件,所以要尽量提高点云数据的质量,减小拼接误差。

点云数据拼按是依照一定的数学法则,求取相邻测站所在独立坐标系统之间的转换参数,通过刚体变换、平移的旋转等数学方法,将所有测站点的点云数据几何信息统一到同一个三维空间坐标系下,转换进程不能对点云数据进行任何扭曲和缩放,以保证点云数据的几何信息无缝连接,不产生任何变形。

点云数据拼按主要采用以下方法:(1)基于控制点三维坐标的点云拼接,该方法采用全站仪和GPS等测量拼接区域的控制点的三维坐标,然后各控制点坐标对各测站的点云数据进行拼按,方法简单,拼接精度依赖于控制点测量精度;(2)基于测量表面贴附标记点的方法,该方法在要扫描的目标区域的内部或周围两站或多站公共扫描目标区域放置三个以上的标靶,扫描并获取扫描区域的三维点云数据,计算两组相邻区域点云数据间的拼按变换参数,拼按精度受标记点数量和位置影响;(3)基于特点点云的混合拼按,该方法要求扫描实体时要有一定的重合度,拼接精度主要依赖于拼按算法,可分为基于点信息的拼接算法、基于几何特征信息的拼按算法、动态拼接算法和基于影像的拼按算法等。

3 混合拼接方法主要如下几种

3.1 基于点信息的迭代拼接方法

基于点信息的迭代拼接方法(ICP)是提出最早也是最为经典的点云拼按方法,经过20多年的发展已成为点云配准中的主流算法,是点云配准研究的开创性工作,也是后续基于迭代的配准算法的理论基础和框架,该算法是由Besl和Chen分别提出的,Besl使用参数是点点距离,而Chen使用参数是点面距离,其原理都是基于最小二乘法算法的最优匹配方法,重复进行配准,确定最优刚体变换参数,迭代计算至误差收敛。

3.2 基于几何特征信息的预处理拼接方法

所谓基于几何特点的拼按,就是根据三维实体几何形状特征进行拼接,分为整体拼按、曲面特点拼接和点信息特点拼接等算法,整体拼接算法通常用于预拼接,通常与ICP算法一起来完成拼按整个过程,首先以点云数据中的特征点几何信息进行粗略拼按,再进行迭代处理,拼接效力较高。根据曲率特征拼接的算法最能准确反映出三维实体的表面几何特征信息,拼接过程简单,整体精度较高;利三维实体的特点点信息或特点线信息进行拼按的方法是曲面特征拼按方法的补充,一般适用于小范围的点云数据拼接,且需要有某些先验知识。

基于几何特征信息的预处理拼接算法的总体思路是相同的,根据拼按时所选择实体的几何特征拼接方法分为如下几种:①曲面法向矢量法,其主要特征是对要拼按的两组点云数据,计算出测点及其邻域点每一个点的曲面法向矢量,按法向矢量方向进行拼按。②曲面曲率法,其主要特征是根据点云数据计算出各个测点的曲率,根据测点的曲率大小将相同的点集合进行配准。③几何哈希方法,其主要特征是首先将每一个点对的法向映射为三维空间变换,把点对法向一的集按照数学法则进行拼接,再进行点云数据迭代运算进行拼按。④ICP算法迭代法,其主要特征是找出几何特点信息,采用ICP算法进行预拼接,并以算计结果为基础,把上次拼接点对集合再应用ICP算法进行二次拼按,经过屡次迭代计算,实现点云数据的精确拼接。

3.3 多条件动态拼接方法

动态拼接是指对运动和形变的采样点,在不同的帧之间根据运动学原理完成插值拼接。在该拼接模式下对三维实体的数据获得采用的是旋转式扫描法,其特征是扫描仪固定在站点,三维物体沿着中轴线旋转,对采样线的点进行光顺,其中整体的误差最小,并得到了比较好的效果。

3.4 基于影象的拼接方法

在点云数据拼按时借助于数字图像处理技术,利用计算机数字融合技术和逆向工程理论在立体像对上自动搜索同名像点,并进行同名点自动识别,根据拼按的基元分为基于灰度的拼接算法和基于几何特点的拼按算法二种,其中:基于灰度拼接算法技术较为成熟,拼接精度较高,主要特征信息为图象灰度特征,强调光强和对比度,对其他信息顾及较少,拼接结果容易出现毛病,影响成果鉴定的使用;基于几何特点的拼接算法通常利用Harris算法进行角点检测,然后利用归一化相关法进行匹配,从而得到匹配点对,可有效地提高了图像拼接的精度和速度。

4 点云数据拼接方法存在问题与改进

目前国内外点云数据拼接方法均基于ICP算法,第一步先肯定对应点集,然后根据对应点集肯定点云间对应的坐标变换矩阵,再进行迭代计算直至满足精度要求为止。该方法中肯定对应点集是决定算法的关键问题,也决定的了收敛的速度和拼接的精度,无论对应点集是点到点的距离还是点到面的距离,要计算进程中都容易产生对点毛病,影响点云拼按的质量和速度。

1998年dorai等提出了用候选对应点到点距离约束来减小对应点对的方法,2002年sharp等人又提出了利用被测物体表面的特点不变量来肯定对应点对的方法,结合点对之间的共线束缚和临近性束缚来排除错误对应点,从而提高了对应点的正确性,使点云拼接质量得到大大的提高。

5 结语

三维激光扫描测量产生误差的缘由主要有仪器本身的误差、扫描目标的误差和外界环境条件误差等,数据处理误差主要焦距在数据拼接过程中的拼接算法上,改进测量方法和测量条件,采取先进的拼接算法是提高点云数据拼按质量的关键问题。

在拼按ICP算法中,对应点对的确定方法直接影响到拼接质量和速度,附有多约束条件的表面特征不变量肯定方法是目前啼为理想的方法,可有效地提高了对应点的正确性,使点云拼按质量得到大大的提高。

隧道点云数据拼接进程中每两个测站间的公共部分十分有限,监测时采取反射片(靶)做为反射体捕野猪机器价格
,由于反射片为面状体,空间几何特点不十分明显,丈量时不容易被正射扫描,给反射体的空间几何轮廓丈量带来误差,其中心坐标很难精确肯定,是造成点云数据拼接误差的主要来源,结合隧道工程特点建议监测时采取反光标志球,由于标志球反射体的几何轮廓明确,容易被扫描仪准确完整获得打野猪机器
,计算其中心坐标精度高,可有效控制拼按误差,提高监测的效力。

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