基于EPS2008的地面三维激光扫描技术在隧道测量中应用研究
2015-07-04朱清海重庆市勘测院重庆400020
朱清海(重庆市勘测院,重庆 400020)
基于EPS2008的地面三维激光扫描技术在隧道测量中应用研究
朱清海∗
(重庆市勘测院,重庆 400020)
摘 要:基于地面三维激光扫描新技术研究与运用,以科技促进发展为目的,通过对隧道测量内容、隧道地物要素分布特征的研究,结合三维激光扫描技术特点,提出了地面三维激光扫描技术在隧道测量中的作业方法及流程;基于EPS2008二次开发技术研究隧道点云特征数据提取方法,实现了基于隧道底面模型的激光点云特征数据提取。
关键词:三维地面激光扫描;点云;数据处理;隧道测量;EPS2008
1 引 言
地面三维激光扫描技术主要是利用激光测距原理来获取目标数据,其激光扫描的点云数据包含三维坐标、颜色、反射率等信息,本文基于地面三维激光扫描技术进行研究。地面三维激光扫描仪是一种非接触式主动测量系统,可进行大面积高密度空间三维数据的采集,具有测量点位精度高、采集空间点的密度大、速度快等特点,且融合了激光反射强度和物体色彩等信息[1]。地面三维激光扫描仪以高密度、连续、自动获取的优势改变了传统测绘的单点采集模式,信息量得到了很大程度的增加,工作效率也得到了提高,拓展了测绘领域新技术的应用。可以说地面三维激光影像扫描技术是继GPS空间定位技术后的又一项测绘技术革新[2],使得测绘数据的应用领域、使用方法的研究进入了新的发展阶段。
隧道测量作为工程测量的一个重要组成部分,在公路、铁路、轨道交通、水利枢纽等工程项目中都有所涉及,均需要进行相关测量。目前应用较多的是采用全站仪极坐标法逐点进行采集测量,其测量密度、精度和效益始终不能很好地控制,密度高则精度高、速度慢,密度低则精度差。对于一些高精度、高密度、危险地段的测量显得无能为力。本文以轨道交通隧道测量为例,采用Riegl VZ-1000三维激光扫描仪进行数据采集,从点云数据的获取、处理进行了论述,并基于EPS2008软件平台二次开发技术研究提取隧道特征数据的处理流程、方法,开发特征数据提取功能模块,为隧道工程测量服务。
2 隧道测量内容及特征分析
2.1测量内容介绍
轨道交通隧道测量主要包括横断面测量、纵断面测量及隧道平面图测量。横断面测量成果是分析轨道交通横向限界安全的主要依据之一;纵断面测量成果是分析轨道纵向平整度及纵向限界的主要依据;平面图直观反映洞内要素的平面分布,也最为复杂,它不但需要反映隧道腰线平面位置、断面特征高程位置,同时还需要反映隧道内其他建构筑物位置。作为轨道交通通行的隧道,其轨道平整性、轨道限界条件是轨道交通能否安全通行的基本要求,供水、供电、通讯、通风等设施是轨道交通运行的重要基础保障设施,它们的位置分布合理性直接关系轨道交通的安全有效运行。
2.2洞内要素分布特征分析
隧道内要素受功能和空间限制,其分布均具有一定的规律,总体均为线状分布,在空间上呈现相对洞底等高分布的特性,在横向上距离洞体中线位置基本相同等特性。另外,同一设计单位对同一隧道的设计也会保持相同的布设方案,从而降低施工难度,节约建设成本,提高工程建设效率。比如,重庆某轨道交通隧道中轨道面距离洞底最低面的高度均在0.2 m~0.4 m之间,这为后续基于点云数据的特征地物提取创造了条件。
3 数据采集方案
3.1控制方法的确定
Riegl VZ-1000三维激光扫描仪采集点云数据可分别采用基于“测站点+后视点”的数据采集方法、基于标靶的数据采集方法和基于点云数据自动拼接的数据采集方法[9]。由于隧道测量区域特征地物较多,随机点云处理软件具有根据扫描公共特征点进行拼接的功能,所以控制点主要以控制隧道整体精度为前提,主要将控制点布设在隧道的两端和支洞洞口,采用基于点云数据自动拼接的数据采集方法进行数据采集,这样可以很大程度的减少控制点的布设。
若隧道施工控制网保存较好,也可以采用隧道施工控制网作为扫描测量的控制依据,采用基于“测站点+后视点”的数据采集方法进行数据采集,这样可以完全节约控制点布设的成本。当施工控制网部分受到破坏时,则可综合使用以上两种方法进行数据采集。
3.2扫描分辨率的确定
三维激光扫描单点定位内符合精度具有很好的可靠性,其外符合精度随扫描距离的增大而降低[10],同时扫描分辨率直接决定点云的密度,扫描分辨率越高,点云密度越大,扫描时间越长。反之,扫描分辨率越低,点云密度越小,扫描时间越短,但点云密度太稀时会很大程度上影响地物提取的精度,为了既能满足生产需要,又能提高工作效率,在数据采集扫描分辨率设置时我们应综合考虑以上因素。
在隧道测量时我们主要考虑需要提取地物的最小分辨率,如:在轨道交通隧道中的轨道相比其他的地物来说其分辨率要求是最高的,首先由它的重要性决定,其次由它的形状大小所决定,其横截面是最小,在横断面提取时其轨道面又是非常重要的要素之一。那么我们在设置扫描分辨率时必须保证能准确提取轨道面为原则,保证在数据提取单元内轨道面边沿应有较多的点云用于拟合计算。以此确定测站点间距离,首先应保证相邻测站扫描点云具有一定比例的重叠度,其次测站间距不能超过扫描分辨率决定的扫描距离的2倍。
3.3数据处理及特征提取流程研究
数据处理和提取分为随机软件预处理和EPS2008二次开发提取数据,随机软件预处理主要包含数据采集、拼接、转换、去噪和滤波等,这属于所有点云工程项目均会涉及的内容,在此不再叙述,主要对基于EPS2008平台二次开发隧道特征数据提取进行介绍。根据隧道地物特征分析知道,隧道内地物基本上都具有分布在相对洞底一定高度的特征,我们以此为程序开发的突破口进行研究,所以数据的提取分为以下几方面,提取洞底表面、提取洞体外部轮廓、基于洞底表面和外部轮廓提取一定高度范围内的特征地物(如:轨道,供水管)、基于洞体断面提取洞顶高程。其详细流程如图1所示:
图1 点云数据采集与处理流程
4 软件功能开发
以随机软件预处理后的数据为基础,在EPS2008软件平台中进行功能设计、代码编写实现隧道数据的提取、编辑与输出。
4.1需求分析与设计
(1)隧道底面模型提取
隧道属于线路工程,其纵向根据设计存在一定的竖向变化,横向也有一定平面曲线参数,为了使软件能很好地提取与隧道竖曲线基本一致的隧道底面模型,软件应该具备根据线路中线位置及里程间距提取隧道底面模型。
(2)隧道特征线的提取
根据隧道地物分布特征,软件应该具备根据隧道底面模型按照相对高差过滤点云,并提取过滤后的呈线状分布的点云的功能。
(3)隧道特征点的提取
为了图形的美观。满足矢量图的要求,特征点只能按照一定的间距进行提取。另外为了满足图形符号化的需要,提取对象还需要与EPS2008软件编码符号进行对照。
根据以上需求设计软件功能界面如图2所示:
图2 隧道数据提取功能界面
4.2功能介绍及核心代码
点云外边线提取:根据隧道设计中线,按照设置的断面间距等参数进行隧道最宽位置线提取,并用设定的编码表示,实现洞身边线提取。
点云最高点线:按照设置的里程间距,提取隧道断面位置的最高点,用线连接相邻断面最高点,结合纵断面分析功能进行分析,确定提取的断面最高点没有问题即可替换为洞顶高程,实现洞顶高程的提取。
生成最低参考线:为了建立最低参考面,首先需要提取最低参考线,然后以此建立最低参考面模型。同样采用横断面提取功能提取等间距断面数据分别比较左右两侧的高程数据,找出最低点高程,将其高程值赋给对应位置的外边线节点,作为最低参考线。
变高截面点云动态显示与提取:以最低参考线为基础建立底面三角网,以此进行变高截面点云过滤显示,这样在一定高度处点云在绘图空间中直接显示为线状分布,再将显示出的点云进行中心拟合、偏移检查即可得到需要的线要素。
其核心代码如下:
SearchCloudPoints(rect,POINT3DLIST triPoints );/ /获得矩形范围内的点云
CreateTriNet(TriangleList,triPoints,2,1000,NULL,NULL,1, NULL,NULL);/ /建立TIN
/ /获得所有可见点云块
CDataSourceList∗pDatalist = GetScaleMap( ) ->GetData-SourceList();
CEpsPointCloud∗pCloud;
CSSPtrArray<CPointCloudBlock>blocklist;
for (int ii = 0;ii<pDatalist->GetSize();ii++ )
{
CDataSource∗pData = pDatalist->GetAt(ii );
if (pData->m_DataInfo.eDataType ! = e_Theme_CLD )
continue;
pCloud = pData->GetEpsPointCloud();
if (! pCloud )
continue;
CSSPtrArray<CPointCloudBlock>list;
pCloud->SearchBlock(rect,list );
blocklist.Append(list );
}
/ /查找指定高度范围内的点云过滤显示
int nBlockCount = blocklist.GetSize();
if (nBlockCount )
{
double maxHeight = xyHeight + cldHeight;
pCloud->SetFilterDisplay(FALSE);
for (int j = 0;j<nBlockCount;j ++ )
{
CUIntArray IntArray;
CPointCloudBlock∗pBlock = blocklist[j];
pBlock->CloseDisplayFilter();
int nPtCount = pBlock->GetPtCount();
IntArray.SetSize(0,nPtCount);
m_ PointListBorderline.Add ( m _ PointListBorderline.GetAt (0));
for (int iPt = 0;iPt<nPtCount;iPt ++ )
{
Point3D pt=pBlock->GetPoint(iPt);
if (PtInRect(rect,pt))
{
double mPlistz;
m_pCurTriNet->GetHeight(pt.x ,pt.y ,mPlistz);
double xyHeight0=0.0,maxHeight0=0.0;
xyHeight0=xyHeight+mPlistz;/ /转换高差为高程
maxHeight0=maxHeight+mPlistz;
if (pt.z>xyHeight0 && pt.z<maxHeight0)
{
CPoint3D pt1;
pt1.x=pt.x;
pt1.y=pt.y;
if (PtInPoly(m_PointListBorderline,pt1))
{
IntArray.Add(iPt);
}}}}
pBlock->SetDisplayFilter(IntArray); }
pCloud->SetFilterDisplay(TRUE); }
m_pGLDC->Invalidate();
5 工程实例
在重庆某轨道交通隧道竣工测量工程中,作者采用Riegl VZ-1000三维激光扫描仪进行隧道全长约6.3 km的区域进行数据采集,内业采用随机软件RiSCAN PRO 1.64进行点云拼接、坐标转换后输出中间数据格式,然后采用以上开发的模块进行隧道底部模型、外部轮廓、最低边线、轨道、供水管道及洞顶高程的提取与输出,同时以点云数据为基础提取隧道纵、横断面数据,一个作业小组内外业分别用时1天。若采用常规测量方式进行隧道平面图测量一个作业组需要6天,横断面测量按每10 m测量一条一个作业组需要约10天,由此可见,该项技术的采用提高了工作效率,同时也较好地弥补了常规隧道测量以点带面、点位密度不足的问题。通过精度对比分析,其点云数据提取成果精度完全满足隧道工程测量需要,研究成果为三维激光扫描技术运用于工程测量奠定了良好的基础。其部分数据成果如图3~图5所示:
图3 采集的隧道原始数据 图4 提取的隧道底面模型
图5 提取的隧道轮廓线、轨道及洞顶高程
6 结 语
地面三维激光扫描技术能够快速地获取高密度、高精度的目标空间信息,在三维表面重建和测量方面具有显著的优势。地面三维激光扫描技术在测绘领域的应用研究才刚起步,要想其取代现有作业模式还需要投入大量的研究和开发,我相信在各位同行的共同努力下,地面三维激光扫描技术一定会给测绘生产带来一次全新的技术变革。
参考文献
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The Research on Application Based on EPS2008 Terrestrial 3D Laser Scanning Technology in Tunnel Measurement
Zhu Qinghai
(Chongqing Survey Intitute,Chongqing 400020,China)
Abstract:Study and application of terrestrial 3D laser scanning based on new technology,to promote scientific and technological development as the goal,through the tunnel,tunnel survey study on the distribution characteristics of objects,combined with the characteristics of 3D laser scanning technology,operation method is proposed for terrestrial 3D laser scanning technology in Tunnel Survey and process;EPS2008 extraction method in secondary development research tunnel point cloud feature extraction was realized based on the data,the laser point cloud data surface model based on the tunnel bottom.
Key words:3D laser scanning;point cloud;data processing;tunnel survey;EPS2008
文章编号:1672-8262(2015)01-133-04中图分类号:P234.4 1672-8262(2015)01-137-03中图分类号:P258
文献标识码:A B
收稿日期:∗2014—05—05
作者简介:朱清海(1982—),男,高级工程师,主要从事工程测量,三维激光扫描方面的研究。