运用三维重建与实时定位系统精确定位装配式构件

胡 纲 何 新 叶泽浩 张 澄

1. 苏州二建建筑集团有限公司 江苏 苏州 215122；2. 西交利物浦大学 江苏 苏州 215123

装配式施工指将工厂预制构件运输到现场组装，已经是一种成熟的建筑制造工艺。它在全世界范围内被广泛地应用于建筑行业，具有缩短项目工期、降低项目成本和减少建筑垃圾等特点[1]。目前，中国每年新建建筑超过30亿 m2，占世界新建建筑总量的一半，2020年新开工装配式建筑占新建建筑总量的20.5%，较19年增长了50%。可见，随着劳动力成本的上升，尤其在新冠肺炎疫情的大背景下，装配式施工在缩短工期和减少劳动力方面加速显示出其优势。此外，建标规〔2020〕8号《住房和城乡建设部等部门关于加快新型建筑工业化发展的若干意见》中强调，建筑业需逐步加快信息技术融合发展，以促进工业建设和基于BIM的建筑工程设计、生产、运输、装配和生命周期管理。将BIM技术与装配式施工相结合，是将来建筑行业的主要发展趋势。

装配式施工过程中的人为因素（搬运、运输和装配）可能会导致预制构件弯曲和翘曲，从而降低结构稳定性和施工质量。如果施工操作误差过大，其中预制组件可能会偏离原始几何结构，导致构件间不匹配，致使项目延迟、中断、浪费和返工。为了解决装配式施工的这些问题，应该有一种方法来提高预制和装配过程中的精度，提高吊装过程中的可控性。而三维重建技术与实时定位系统的结合则有可能实现这一控制目标。

三维重建技术是通过一定技术手段，如倾斜摄影、贴近摄影、激光扫描等方式，捕获现实对象的三维几何、纹理信息，并使其在数字环境下重建模型对象。该技术已被广泛应用于游戏场景建模、员工培训、文化遗址的电子备份以及建筑行业。而实时定位系统是检测目标当前地理位置的技术之一，它可以实时跟踪、监控构件，施工机械以及工作人员[2]。因此，在装配式项目的施工过程中，可以通过定期拍摄施工现场的照片来更新三维重建模型，借助实时定位系统，将施工进度和构件的移动轨迹在最精确的数字环境模型中显示，提高装配精度及过程可控性。

1 研究方法

1.1 研究目的

本项目旨在研究装配式构件工程项目中，应用三维重建和实时定位系统技术的可行性，并进一步研究其准确性、效率和效果。为达到这一目的，指定以下目标：对本文研究领域内所涵盖的内容进行文献回顾；提出一种在BIM平台上集成三维重建和实时定位系统的方法；对一个模块化项目进行案例研究，应用所提出的方法，研究提高项目实施精度，减少施工误差；调查所提出方法的可行性，并总结本文的贡献和局限性以及未来的研究方向。

1.2 研究思路

为了验证三维重建技术与实时定位系统的联合实施是否能够有效、准确地处理装配式构件的现场施工问题，本文将进行模拟、试验、测试和分析，并在苏州的一个装配式施工项目上进行实践，以监测现场构件是否变形以及是否有人为失误。具体包括以下主要步骤：对监控区域进行三维重建；通过实时定位系统监控组件的现场移动路径；分析三维重建和实时定位在精确定位装配式构件中的可行性和准确性（图1）。

图1 研究思路

1.3 三维重建

本项目采用Reality Capture（RC）1.2作为图像处理软件创建三维重建模型，这是一款通过拍照或激光扫描创建实测对象的软件。其中，该软件执行图像三维重建的过程，主要经过数据采集、特征点计算和三维模型创建3个阶段。首先，技术人员需要扫描测量对象以获取一组数据进行建模，通常在这个过程中，会在图像捕获过程中根据需要赋予相应的真实或相对坐标系，实现虚拟与现实坐标的对应。其次，计算是运用运动中恢复结构算法（Structure from Motion，SfM）提取特征点，RC将检索所有图像并匹配图像间的特征点生成稀疏点云，随后根据需要框定重建区域，去除模型中不需要的部分。最后，执行模型重建任务，将稀疏点云通过多视角系统算法（Multi-view System，MVS）重建为密集点云，并基于密集点云构建三角网格模型，计算纹理完成最终模型。RC的输出可作为BIM设计软件的基础，用于反映施工现场的实际情况。

1.4 实时定位系统

本项目所采用的实时定位系统是超宽带技术，可用于精确监控施工现场构件的使用状态和移动路径。与其他波传导定位技术（蓝牙、射频识别、紫蜂、无线局域网）相比，超宽带具有最高的定位精度（10～30 cm）和最长的传输距离（80 m），以及相对可接受的功耗和优良的抗干扰性，更适合于施工现场等复杂环境。基于超宽带技术的实时定位系统主要由标签、基站和终端计算机组成。基站读取从各种标签发送来的信号，基于这些信号，使用多点定位算法计算标签的位置，如到达时差（TDOA）、到达时间（TOA）和到达角（AOA）[3]。一些研究致力于利用不同测距算法组合的混合方法，如TOA与AOA的结合以提升定位精度。

为了跟踪并记录现场预制构件的起吊活动，需监控其移动过程中的三维路径。因此，需至少实现对现场预制构件的临时存放处以及构件提升和移动时的轨迹记录。因其极限精度约10 cm，并不满足构件安装精度要求，所以构件安装处不考虑监控。

预先构建的场地三维模型应包含所有可能的碰撞区域，并按照实时定位系统要求的格式导入模型。最后通过软件中记录的构件三维运动轨迹图，以及相应的三维坐标随时间的变化，分析运动路径的合理性，避免碰撞的发生，并可作为后续优化吊装方案的依据。

2 案例分析

2.1 项目概况

案例应用位于苏州市，是由苏州二建建筑集团有限公司承建的一个住宅楼项目。该项目包括10栋住宅楼以及1个地下车库。采用铝模与爬架施工工艺，并采用了大量预制墙板与楼板构件。

本文对8号住宅楼建造过程中的预制楼板吊装过程进行观测并讨论。目标建筑是一个建筑面积为14 013.86 m2的26层框架剪力墙结构。当预制墙板进场安装时，楼梯主要结构已建造完成，目标的信号辐射发射需要穿透多层墙板及楼板。所以，本文主要测量预制楼板吊装过程中，面对复杂的施工现场环境，本套系统的可行性。

2.2 三维重建

三维重建的范围应覆盖预制楼板吊装过程中可能的碰撞区域以及构件安装处。8号楼位于整个住宅项目的角落，所以吊装过程中的主要碰撞来自8号楼本身，故对8号楼及周围区域进行三维重建。数据采集时，由于重建目标已建成一座9层建筑，因此需使用无人机进行摄影。本案例采用DJI Phantom 4 RTK，这是一款行业级测绘无人机，配备实时运动学（RTK）系统用以提供精确的GPS定位。机载1英寸（约2.54 cm）传感器的2 048万像素的数码相机，可支持高精度成像。飞行高度设置为75 m，采用系统自带的规划软件自动进行倾斜摄影，可从不同角度拍摄重建对象，以尽可能多地覆盖建筑物信息。数据采集完成后导入RC进行重建运算。建筑立面精度一般不会超过5 cm，顶部精度小于1 cm。案例周边情况及重建模型如图2所示。

图2 案例周边情况及三维重建模型

2.3 实时定位系统

使用基于超宽带技术的实时定位系统对预制构件进行观测，主要包括以下几个步骤：建立环境模型以及对应坐标系，安装基站并采集基站坐标，安装定位标签，监控并记录标签的坐标数据。其中，环境模型则由三维重建模型导入获得，并根据需要对齐坐标系，其建筑物外轮廓的精度基本可满足观测要求，结果如图3所示。

图3 在实时定位系统中的建筑物模型

实时定位系统的监测范围应覆盖：预制楼板的临时存放处，即8号楼远离马路的内侧空地；预制楼板安装处，即8号楼顶部；以及预制楼板提升和移动时的区域。考虑到尽可能减少遮挡以提升信号质量，所以将绝大部分的基站布置在8号楼以及隔壁楼栋不同高度的楼层，少部分基站布置在地面，构建尽可能多的信号接收三角。布置完毕后需确定基站坐标。

定位标签则布置在预制楼板的四角，即中心。为后续测试标签定位精度做准备，测量了5个标签的相对位置关系。最后，基站及标签的位置布置情况如图4所示。

图4 基于超宽带技术的实时定位系统基站及标签的位置布置情况

完成上述相关的准备工作后，便可以开始吊装预制楼板，并在吊装过程中记录相应的定位标签坐标数据及对应的时间戳。

2.4 可行性分析

最终，监控的原始实时坐标数据以及实时标签追踪动态图如图5、图6所示。

图5 监控的原始实时坐标数据

图6 定位标签实时坐标记录及动态展示

5个定位标签坐标随时间变化，间隔的记录时间在5 s左右。其中绿色标记为无效数据，其定位较上一个时间阶段无变化，即信号传输出现丢失。如图5所示，3：53—4：17为静止状态，4：17—5：17为运动状态，后续基本超过监控范围。考虑到中间的标签遮挡严重，信号损失很严重，所以不予考虑。现对连续标签数据进行插值处理，加密时间间隔，并通过评估各标签的相对位置距离与真实距离进行误差估计，结果如表1所示。

表1 标签平均误差

静态平均误差约0.16 m，由于是相对静态误差，绝对静态误差应该会更低，结果基本符合超宽带定位系统的常规精度。对于动态误差，因标签移动时具有1～3 s不等的信号延迟[3]，所以动态误差除了自身标签的误差，还叠加了各个标签因信号延迟不均等引起的相对误差，实际的绝对位置误差也应该更低。

从动态展示图中看，信号的跟踪过程相对直观，可视化效果好。可以基于超宽带定位系统，通过对标签设置半径大于1 m的垂直圆柱体，作为碰撞警报区，用于监控可能的碰撞。

2.5 提升路径分析

提升路径分为三部分，Z轴移动路径、塔式起重机起重臂旋转路径和起重臂上吊钩移动的路径。为了便于分析计算，建立以塔式起重机为中心点的极坐标系统（预制楼板初始位置为角度0），Z轴取预制楼板初始位置为0。

根据目标在Z轴上的距离变化（图7），观察到的预制楼板被高速提升到大约50 m的高度（时间为4：59），然后减慢速度继续提升至63 m。在4：41和4：59时有2个拐点。第1个时间应该是预制构件开始增加转角的时间，第2个拐点可能是预制构件接近建筑物，这时减速以小心避免可能的碰撞。

根据极坐标系中标签极角变化（图8），观察到的预制楼板在其高度达到30 m左右（时间为4：41）时，不会随着极径的变化而移动。然后，起重机将构件以一个平稳的旋转速度移动到指定位置。

图8 标签在极坐标下极角变化

根据极坐标系中标签极径变化（图9），在提升的初始阶段，观察到构件的极径没有变化，即塔式起重机的起重臂上吊钩起始位置在初期保持约为28.5 m。之后，当预制构件的高度达到约30 m时，时间为4：41，起重吊钩开始向外移动了8 m，将预制构件移动到指定位置。随后，向外移动的速度放慢，以降低事故风险，因为构件即将接近建筑物。

图9 标签在极坐标下极径变化

通过对构件移动的捕捉，可以模拟和分析相同类型构件的后续放置和移动，以寻求更合理的吊装路径。该分析可为管理者制定类似活动的时间表，并提供可靠有效的数据与经验。

3 结语

本文提出了一种将三维重建与实时定位系统相结合的方法，对装配式建设项目施工现场的预制构件进行定位和监测。该方法已在苏州的一个装配式施工项目中进行了实践，用于监控并收集预制板从地面到建筑顶部提升过程的路径坐标。

经过数据计算，当目标位于观测系统的非盲区时，平均相对误差为59 cm，静态相对误差为16.5 cm，基本符合UWB实时定位系统的精度要求，运动相对误差为75 cm。尽管施工现场的实际运动由于信号遮挡以及信号延迟不均等一系列原因，导致误差远大于静态相对误差，但当合理设置预警阈值时，这种情况是可以接受的。同时本文也讨论了一种极坐标路径分析方法，为相关管理者提供了后续优化吊装的数据准备和一定的实施可行性。