多传感器信息融合的防波堤结构检测技术研究

林晓彬，杨志敏

(1.福建省港航管理局勘测中心,福建 福州 350009;2.招商局(漳州)码头有限公司 ,福建 漳州 363105)

海洋是极具战略意义的开发领域，随着港口设施的快速发展，港口涉水工程的安全性和稳定性越来越受关注。港口工程一般包括水上和水下结构，水下结构长期受海洋潮流、泥沙、波浪的冲刷和腐蚀，以及船舶的碰撞等多种复杂载荷的叠加影响，导致水下结构容易产生结构断裂、破损、变形等现象，由于水下结构的隐蔽性导致日常维护中难以发现这些细微的破损变形，进而破损情况逐级严重，影响港口的安全运营;同时水上结构的稳定性及发展趋势也对水下结构的安全带来影响，所以对港口工程水上水下结构的检测对港口的安全平稳运行至关重要[1]。

当前，因受检测条件限制，港口工程检测通常采用水上和水下工程分别进行，水上工程主要采用GNSS RTK、无人机遥感技术、三维激光扫描仪等，港口水下隐蔽工程结构检测常用的技术有无人遥控潜水器、多波束测深系统、水下三维声呐成像系统等。水下高精度三维数据的获取是水下结构检测的基础，而对涉水工程的稳定性及发展趋势监测和评估又迫切需要水上水下高精度三维数据融合并进行定量分析[2]。因此，研究一种水陆一体化，多种传感器信息融合的检测方法，建立水陆一体化高精度三维模型，对港口近海工程的检测具有重要意义。

基于此，本文系统阐述了基于无人机LiDAR系统、SeaBat T50-P多波束测深系统、Bv5000-1350三维声呐成像系统等多传感器系统集成原理和数据融合方法，并在东海某滨海电厂防波提开展联合测量研究，建立水陆一体化三维地貌模型，验证系统集成和数据融合的可行性，实现了对港口防波堤的三维可视化、定量分析，以期为防波堤建设和维护全生命周期管理体系的建设提供基础数据支撑。

1 多传感器信息融合系统

1.1 多波束测深系统

多波束测深系统具有全覆盖和高分辨率扫测的特点，系统发射换能器通过声波发射宽覆盖的脉冲条带，接收换能器以密集排列的窄波束定向接收，在与航迹垂直面上形成高分辨率数据[3];本文采用SeaBat T50-P宽带超高分辨率多波束测深系统，系统包括：PSP声呐处理器、EM7128单宽频接收/TC2181单宽频发射换能器、iXSEA OCTANS光纤罗经运动传感器、声速剖面仪、GNSS接收机;SeaBat T50-P多波束系统能够沿航迹发射512个1°的超窄波束且等角模式下扫角宽度达到165°，测深分辨率6 mm，工作频率可根据作业需要从190～420 Hz实时选择20多个工作频率，系统具有波束聚焦及多点探测能力，在防波堤检测作业中可以通过波束聚焦将512个波束聚合于防波堤处，并通过调整波束角度对防波提进行倾斜和旋转测量，确保作业船只与防波堤在一定安全距离情况下获取水下精细地形数据，SeaBat T50-P多波束测深系统示意见图1。

图1 SeaBat T50-P多波束系统构成

1.2 BV5000三维全景成像声呐系统

三维全景声呐成像系统利用美国BlueView公司研发的BV5000-1350三维声呐系统，系统集成扫描声呐头和云台，声呐采用紧凑型低重量设计，可安装于三脚架及ROV设备，系统最小分辨率1.5 cm,最优扫描距离1～20 m。BV 5000通过声呐头发射固定频率声波并经目标物反射后经声呐头接收实时生成水下目标的三维图像，系统能够在低能见度甚至零能见度区域获取三维图像并能够与传统陆地激光扫描系统数据无缝集成。全景声呐成像系统通过旋转二维面阵实现垂直方向130°、水平方向360°大范围扫测，直接获取扫测目标表面水平(X)、垂直(Y)、高度(Z)数据;声呐系统根据声波反向散射获得声波传播时间t和回波强度值，然后根据传播时间、输入的声速值计算距离L，云台控制系统实时获取波束的横向角度观测值α和纵向角度观测值θ[4]。根据波束角度观测值和距离观测值计算三维声呐波束脚印在仪器坐标系内的坐标值：

XP=Scosβcosα;YP=Scosβsinα;ZP=Scosβ

图2 三维成像声呐BV5000 测量原理

1.3 无人机激光雷达测量系统

机载激光雷达(LiDAR)具有高精度、高效率、高密度、非接触及全天候工作的优点，突破了传统测绘仪器的局限。机载激光雷达系统集成了GPS定位系统、惯导系统、激光扫描仪、数码相机等成像设备[5]，其中主动传感系统可以根据返回的脉冲式窄红外激光束获得地形地物的距离、坡度坡向、反射率等高分辨率信息，被动光电成像系统可以实时获取地形地物的高分辨率数字成像数据，经过内业数据处理生成地面采样点三维坐标信息。本文采用AS-300HL多平台激光雷达测量系统、大疆经纬M600无人机系统组成的机载激光雷达系统(图3)。AS-300HL多平台激光雷达测量系统激光发射频率100 000点/s，测量范围250 m,扫描频率10～100 Hz,IMU更新频率200 Hz;大疆经纬M600无人机系统采用六旋翼布局，集成IMU、GNSS模块，可灵活挂载多种任务载荷，具有飞行姿态平稳、抗风能力强的特点，满足港口设施检测作业全过程需要。

图3 机载激光雷达系统

2 研究区域与研究方法

2.1 研究区域

东海某新建滨海燃煤电厂，航道及港池为人工开挖形成，受水流及波浪影响，淤积严重。为防御波浪冲蚀岸线，阻拦泥沙，减少港内淤积，保证港内水深及水域平稳抛设约1 km长防波堤。该防波堤采用大型的混泥土方块、扭王字块、四脚空心块等按照固定摆放序列，加固堤岸，减小波浪对防波堤的冲击力，维持港内水域平稳;保护港区免受不良天气影响，以便船舶安全航行与靠泊，减少港池内部泥沙淤积，保护陆域及码头建筑物;减小电厂码头泊位的淤积速度，减轻波浪对电厂岸线的冲蚀力度。防波堤建设至今，多年来受到多次台风及风暴潮侵袭，防波堤周围海床，特别是堤头附近海床受涌浪、海流等冲刷，水下地形发生较大变化，防波堤扭王字块、四脚空心块等人工块体受到一定损坏。

为了更全面的掌握防波堤护体、海底地形变化情况及防波堤坝体的稳定性，为电厂安全管理部门更全面、准确地评估防波堤水下工程质量情况，本文采用多波束测深系统、三维声呐扫描系统、无人机激光雷达测量系统组成的多传感器系统进行实验性应用研究。

2.2 测量方法

2.2.1陆上边坡测量

为保证点云采样密度和设备安全，外业数据采集过程中，设置相对航高70 m，激光采样频率320 kHz，IMU更新频率200 Hz,飞行速度6 m/s，点云密度为300 pts/m2,为保证精度要求，起飞前和落地后均应静止观测5 min，且为避免IMU误差积累，起飞后在空中进行IMU激活的飞行操作，之后进入工程航线。无人机外业数据采集完成后应及时检查原始数据是否保存，若数据保存正常即可结束外业采集。

2.2.2水下边坡测量

为了降低点云噪声，多波束传感器应选择在船长1/2处舷侧安装，换能器倾斜为15°或无旋转，应尽可能避免在船尾安装多波束传感器;为精确测量多波束换能器的姿态数据，光纤罗经传感器安装于测船首尾线上，罗经北方向指向船首;在多波束数据采集开始前应先对多波束系统进行校准，在数据采集前必须进行多波束系统校准[6]。现场测线布设根据防波堤及地形情况布设，由于防波堤堤头距离岸线最远，三面均受波浪剧烈淘刷，受力情况较为复杂，所以现场测量时防波堤堤头按10 m间隔进行测线布设;多波束数据采集过程中，采用波束倾斜旋转功能混合采集，为保证防波堤坡面与坡底数据完全覆盖，数据采集时将多波束换能器物理旋转15°，测量船尽可能以匀速进行。

2.2.3三维扫描声呐数据采集

利用BlueView5000-1350声呐扫描仪对多波束扫测后发现防波堤坍塌部位进一步放大检测，通过扫描仪对防波堤坍塌部位进行定量统计分析。根据多波束扫测结果获取防波堤冲刷范围，设计声呐扫描仪测站和标靶放置的位置。为保证相邻测站数据的拼接精度，2个相邻测站间必须要有不低于10%的重叠区域，并且相邻测站应包含3个及以上且不共线的同名标靶。三维扫描声呐数据采集过程中采用三脚架固定仪器确保扫描仪不因波浪冲击而产生晃动，确保三维扫描声呐数据采集精度。扫描开始前利用海鹰HY1200声速仪测定声速值，并输入Proscan软件，设置扫描方式、声呐在水平方向上的旋转角度和旋转速度。

2.3 数据处理方法

2.3.1激光点云数据处理

采用 Inertial Explorer对飞行轨迹数据、IMU数据及系统所提供的各类参数和GNSS基站数据进行联合解算，生成高精度定位定姿数据。然后利用 Inertial Explorer软件进行GNSS、INS数据融合处理，获取高精度组合导航数据[7]。解算流程见图4。

图4 Inertial Ex-plorer数据处理流程

利用CoPre将无人机激光扫描系统采集的原始数据、飞行轨迹数据、高精度导航数据进行融合处理，还原地形地物的三维空间坐标及属性，生成LAS格式点云数据[8]。再利用Terrascan软件进行点云裁切，去噪和地面点分类，点云分类先利用软件进行自动粗分类，然后再人机交互进行精细分类。

为了检核点云数据精度，在测区利用RTK控制点采集功能采集特征点坐标，对研究区采集的点云数据进行精度验证，选取点云中对应地面特征点的点坐标，经过统计数据质量见表1。

表1 点云数据质量统计

2.3.2多波束点云数据处理

多波束测深系统在水下三维数据采集结束后，采用加拿大Caris公司研发的专业多波束数据处理软件Caris Hips 9.0编辑船型配置文件[9]、声速剖面改正、潮位数据改正、删除及噪点的粗差滤除、水底曲面生成、数据合并与平滑等编辑，生成格网化的点云数据。其中声速剖面数据改正是为了将多波束数据采集过程中以波束角度和声波传播时间格式记录的多波束原始观测数据转换为沿航迹垂直航迹及深度格式的数据。

2.3.3三维扫描声呐数据处理

由于测量目标反射特性的不均匀和三维声呐扫描仪的特性，水下三维观测数据中存在大量噪声点、粗差点、冗余点，对水下目标的真实形态带来干扰，因此需要点云滤波，然后利用QuickStitch软件自动分段处理、抽取及不规则三角网TIN模型构造，生成三维模型[10]。在数据采集过程中三维扫描声呐采用座底式测量，采集的数据为系统自身坐标系，各扫描站之间需采用同名点匹配实现数据拼接，在拼接过程中采用最近点迭代(ICP)法实现初步拼接，然后采用Rieglscan Pro软件提取同名点附近点云之间的拓扑关系，经过多次迭代获取精确的平移和旋转参数，最后采用最小二乘法对坐标转换参数进行加权分配，完成各测站点云的无缝拼接。

2.4 点云数据融合

2.4.1点云数据融合方法

测量水上水下均采用CGCS2000坐标系，高斯3°带投影，中央子午线120°，高程系统采用 1985国家高程系统。虽然水陆统一采用CGCS2000坐标系，但受定位方式及测量环境的影响，两者数据不能实现完全融合[11]，由于多波束测量过程中声速改正、姿态改正、潮位改正及设备安装参数量取存在误差，本次数据融合以机载激光为基准;因为多波束测深数据与机载激光点云数据所采用的坐标系、控制点均统一，首先将机载激光LAS点云数据与多波束点云数据导入RiScan Pro中统一转换为LAS数据，实现地形数据初步配准，根据地形初步拼接结果，分别生成水陆交界区域的polydata，用于作为数据拼接的源数据。

因受潮水影响水下多波束点云与机载激光点云数据重叠区域位于水陆交界区域，特征点稀少，且不宜放置标靶点，重叠区域约占扫测面积的12.5%;根据地形实际本次融合采用迭代最近点(ICP)点云拼接算法进行点云数据融合，ICP点云拼接算法的基本模型为[12]：给定2个点云Ps和Pt，对两点云间的变换矩阵进行求解，使得：

(1)

式中R——旋转矩阵;t——平移向量;Ps、Pt——源点云和目标点云。

水下三维扫描数据因采用自身坐标系[14]，且水下三维扫描区域为多波束扫测后存在防波堤坍塌且较明显区域，因此水下三维扫描数据与多波束、机载激光数据拼接先采用同名点进行初始拼接，然后同样采用上述迭代最近点(ICP)拼接方法，最后生成海陆地形全面精准描述、海陆基准统一的高精度三维模型。

2.4.2地形融合精度分析

为检验数据融合精度，校核点选择防波堤拐角、扭王块、礁石、沉船等水陆交界的明显地物点，采用统一坐标系和高程基准并在同一天内利用GNSS RTK系统实测特征地物点坐标，与融合结果进行对比分析;本次共采集37个特征点，并随机抽取10个作为样本点进行差值比对，精度统计分析结果见表2。

表2 融合精度统计 单位:m

根据上表可知，误差随机分布且符合正态分布规律[15]，平面和高程误差均小于0.15 m，根据《水运工程测量规范》地形测量基本精度要求为图上±0.6 mm,因此数据融合结果符合测图精度要求。

2.4.3地形融合结果

地形融合结果(图4)显示，融合数据基本实现海陆全覆盖。水下部分多波束点云覆盖宽度约400 m，平坦区域海底高程约为-8.0 m，水上部分为三维激光点云成像，两者完全拼接比例大于95%。

图4 地形融合结果

根据三维图像分析，整个防波堤堤头护面、护脚块体均存在不同程度滑落，受海浪潮水等自然因素影响，防波堤堤头附近水流最大，冲刷最为严重[16]，最远块体距边界约10 m。防波堤护面块体近水端排列无序，受海床冲刷影响块体局部滑落，坡脚受海浪水流冲刷呈现高低不均的起伏状态，地形的不连续及块体滑落改变周边的水流动力场结构，导致边坡侵蚀加剧。图5显示，防波堤西侧因沉船影响局部水流动力场变化形成明显的冲刷坑，冲刷坑呈椭圆形，长约5 m，最深约3 m。根据激光三维扫描图显示，图6出现块体滑落，排序错乱。

a)冲刷坑

b)海床冲刷

通过三维成像声呐可以获取海底结构物的位置、大小及分布范围，更加直观、清晰，从图7中可以清晰的分辨出护脚块体滑落、空洞现象，可以与多波束系统三维图像相互比对和验证，为数据分析提供更有力的数据支撑。

a)空洞

b)块体滚落

a)块体滚落、空洞

b)块体滑落

通过多传感器信息融合，最终生成高精度水上水下三维模型，通过模型直观、定量的展示水下构筑物的海底冲刷情况，通过定量分析，及时为可能出现的情况提供数据支撑。后续通过定期观测，将高精度三维地形数据进行对比分析，揭示水下构筑物附近冲刷坑的发育、变化规律，为水下构筑物的维护管理提供依据。

3 结语

详细介绍了多传感器信息融合技术的设备组成、试验原理和方法，并详细描述了系统设备集成、数据采集和处理、多源数据融合，在港口水下结构检测中取得了理想的效果。

数据采集方式采用机载激光雷达、多波束、三维扫描声呐等非接触方式，有效规避了传统测量方式的局限性，提高了测量效率和测量精度，通过数据融合获取高精度水陆一体化的三维数据模型，可以准确的分析水下结构冲刷情况及陆上地形变化情况，对港口码头结构检测、桥墩及水下结构检测均有较好的适用性。但是，多传感器集成系统尚且处于初级集成阶段，仪器的安装固定方式、定位精度及数据融合精度均会影响数据精度，因此，还需要依靠技术的进步及规范化安装设备，实现多传感器的高度集成是后续研究中需要解决的技术难题。