移动测量系统应用于轨道交通研究与实现

王俊 侯岳 邓学锋 扶彦

（河南省测绘工程院，河南郑州 450003）

移动测量系统应用于轨道交通研究与实现

王俊 侯岳 邓学锋 扶彦

（河南省测绘工程院，河南郑州 450003）

针对轨道交通带状图测量，使用SSW移动测量系统，在测量郑州市地铁线带状图时，以扫描的激光点云为主要数据源，通过对点云数据与影像匹配技术、背景信息分离技术、数据简化技术及面向对象方法的研究，实现点云数据中特征地物的快速提取，大大提高了轨道交通带状图测量的效率，节省了投入的成本，缩短了测量工期数。

轨道交通；激光点云；聚类归纳；杆状地物

轨道交通是显著提高交通运力、供给能力的方式，为缓解交通拥堵提供根本保障。随着城市交通拥堵的日益严重，国内城市轨道交通发展将进一步提速，未来发展空间较大。在这些轨道交通建设过程中，前期勘察和测量必不可缺，旨在获取大比例尺地形图数据。如何高效、精确、快速、安全地绘制条带地物的地理信息，是摆在测量工作者面前一个十分重要的技术课题。

传统的道路带状图测量方法主要利用水准仪、全站仪或GPS等仪器采集数据，外业工作量大且信息化程度不高。随着科技的进步，航空摄影测量技术逐渐被用在道路改建项目中，但道路呈带状分布，航线需沿路分布，不但工程量大，而且由于DEM精度低，道路横断面线必须辅以人工测量，耗时耗力［1-3］。

1 研究内容

SSW移动测量系统是由中国测绘科学研究院刘先林院士主持研发的新一代快速数据获取及处理的高新技术测量设备，具有测量距离远、数据精度高、自动化程度高等特点。可以直接、快速并精确地获取道路地表及周边的三维坐标和影像数据，数据采集方便快捷，信息量丰富，适宜道路等条带状地物信息的采集［4-6］。综合考虑安全性、测量精度、勘测效率等需求，将SSW移动测量系统应用于轨道交通带状图数据获取无疑是较为理想测量方法。

本研究面对未来测量数据快速获取的需要，以SSW移动测量系统为硬件平台，采用高精度、高密度的郑州地铁轨道交通带状图激光点云为主要数据源，重新思考点云数据中特征地物快速获取的构建思想［7］。通过对点云数据与影像匹配技术、背景信息分离技术、数据简化技术及面向对象方法的研究，实现点云数据中特征地物的快速提取。

2 技术创新

使用SSW移动测量系统扫描的激光点云数据，对点云数据预处理后得到三类数据：道路信息点云、建筑物里面点云和道路附属地物（电杆、路灯、行树等）。针对不同地物的特点，通过组合法则以及构建对象间的拓扑关系，编写具体算法，组合完成完整的典型地物信息提取［8］。

2.1 基于局部点云距离的聚类归纳提取道路面标志

利用移动窗口法，找出路面边界，缩小运算范围；通过对点云高差、相邻点云灰度差值、动态网格点云密度、激光扫描强度值和强度差值的一系列层层筛选［9］，完成对目标点云的提取；最后，根据局部点云之间的距离实行聚类归纳，剔除杂点，得到较为清晰准确的路面标志线点云。

2.2 基于聚类的杆状地物提取

根据车载LiDAR点云中各类地物的表达形态的分析，采取逐步排除的方法，将不同地物分步骤分离出去，从而实现杆状地物的有效保留并逐个提取出来，分离方法包括高差、形态、投影、面积4个方面［10］。

2.2.1 高差。车辆、行人、花坛、灌木等地物在高度上都相对较低，与树、路灯、建筑物等地物相比，在高度上有较大差距，分别计算每个聚类单元内点云的最大高差值，根据高差排除低矮地物。

2.2.2 形态。树木在XOY平面上的投影形状近似圆形，建筑物由于只有墙面进行投影，投影形状多为长条形，可计算每个聚类单元的投影跨度，根据投影跨度来初步区别树和疑似建筑物。

2.2.3 投影。杆状地物在XOY平面上有一定的投影面积，但自地面向上一段距离（如1.5～2.0m）为杆状，在XOY平面上的投影为点状，与整体点云投影面积差异较大；建筑物由于墙面有整体一致性，自地面向上一段距离点云在XOY平面上的投影面与整体点云投影积差异不大。

2.2.4 面积。一般树木在XOY平面上的投影都在数平方米以上，路灯在XOY平面上的投影不大于1m2，投影面积是树木和路灯最主要的区别，利用投影面积达到树木和路灯的最终分离。

2.3 基于空间几何关系的建筑物立面和脚点提取

点云数据中建筑物立面信息主要分布在沿行车方向和垂直于行车方向，定义与行车方向平行的面为X面，与车行方向垂直的面为Y面，Z面与X、Y面互相垂直。找出离样本点最近的8个点，利用3×3点阵的坐标差之和来进行粗提取，在此基础上按距离聚类，每一组点云按最小二乘拟合求取平面方程，剔除残差过大的点云，得到位于X面的点云数据。同理探取Y面，Z面主要是路边箱体、汽车的顶面，或者是建筑物阳台的底面，探取方法和X、Y面一致。建筑物立面提取出来后，X面与Y面的交线即为建筑物的竖直轮廓线，竖直轮廓线在地面上的投影即为建筑物脚点。

［1］张卡，盛业华，叶春.针对车载移动测量系统的交通标志自动检测［J］.武汉大学学报（信息科学版），2009（12）：1448-1453.

［2］张智勇.全景移动测量系统及其应用前景展望［J］.测绘通报，2014（3）：79-81.

［3］麦照秋，陈雨，郑祎，等.IP-S2移动测量系统在高速公路测量中的应用［J］.测绘通报，2010（12）：23-26.

［4］丁安民，陈芳，张合兵，等.车载移动测量系统在大比例尺测图中的应用［J］.河南理工大学学报（自然科学版），2011（2）：160-163.

［5］张卡，盛业华，叶春，等.基于中心投影形状特征的车载移动测量系统交通标志自动识别［J］.仪器仪表学报，2010（9）：2101-2108.

［6］徐工，程效军.移动测量系统点云精度评定及应用分析［J］.工程勘察，2013（9）：42-46.

［7］陈滟涛，万钧力，田桂平.移动测量系统的三维数据采集与建模［J］.航空制造技术，2005（4）：101-103.

［8］盛业华，张卡，叶春.基于车载移动测量系统的空间数据采集与处理［A］//测绘通报测绘科学前沿技术论坛，2009：1-12.

［9］陈芳.移动测量系统在城镇大比例尺地图快速测量和更新中的应用［J］.焦作：河南理工大学，2011.

［10］李琴.车载移动测量系统的数据处理及应用［J］.测绘通报，2014（S2）：129-132.

Research and Implementation of the Application of Mobile Measurement System in Rail Transit

Wang JunHou YueDeng XuefengFu Yan

（Surveying&Mapping Engineering Institute of Henan Province，Zhengzhou Henan 450003）

In view of the zonal map of rail transit,we use the SSW mobile measurement system,which is used to mea⁃sure the strip map of Zhengzhou subway,the scanning laser point cloud is the main data source,based on the re⁃search of point cloud data and image matching technology,background information separation technology,data reduc⁃tion technology and object oriented method,fast extraction of feature points in point cloud data was achieved.It great⁃ly improves the efficiency of the measurement of the rail traffic,reduces the cost of the investment,and reduces the number of the project.

rail transit；laser point cloud；clustering induction；bar shaped object

U212.2

A

1003-5168（2017）02-0111-02

2017-01-18

王俊（1981-），男，本科，工程师，研究方向：工程测量，数字城市建设及相关系统研发。