三维激光扫描技术在高速公路现役隧道变形监测上的应用

该文分析了现有隧道变形监测方法存在的问题与不足,设计了将三维激光扫描技术应用于现役高速公路隧道检测的数据采集方案,实现了隧道内测控条件下的激光扫描快速作业与多测站点云高精度拼接方法。探索出一套从三维激光扫描点云中提取横/纵断面、与隧道断面设计对比、多期点云数据全断面变形检测的数据处理与分析方法,并在此基础上实现了病害与变形的关联检查分析。     

基于同名控制点的三维激光点云配准

多站点云数据配准是三维激光扫描数据处理的重要环节.基于同名控制点的七参数配准模型是一种具有较高精度的算法模型.推导了七参数配准的过程,编程实现了多站三维激光点云的配准,并验证了配准结果的精度.     

基于轨道移动式激光扫描多期点云的隧道断面变形提取方法

针对轨道移动式激光扫描技术监测地铁隧道变形的点云数据特征和隧道断面变形信息提取与分析的问题,本文提出了一种基于轨道移动式激光扫描点云的隧道断面变形提取方法和处理流程.首先采用RANSAC圆柱检测法提取地铁结构特征部位点云,利用提取的隧道结构点云进行点云的粗配准.然后设计了一种基于权重的ICP算法的精配准方法,精配准后的隧道点云通过切片点云降维处理得到二维断面数据,利用断面的k近邻点拟合曲线提取隧道断面变形值,并采用弧线投影的方法对断面变形表达.实验验证表明,提出的基于曲线拟合隧道断面变形分析的方法和过程,能够准确高效地提取到0.7 mm以上的地铁隧道断面变形信息.     

三维激光扫描在地铁隧道变形监测中的开发应用

地铁隧道进行变形监测时多采用全站仪进行,虽然其监测精度较高,但需在被测处放置特定装置,测量工作量大、效率低。三维激光扫描仪能提供视场内、有效测程的一定采样密度的点云数据,并具有较高的测量精度和极高的数据采集效率,可以有效地避免传统变形监测数据的局部性和片面性,即以点代面的分析方法的局限性。针对运营地铁线路要长期进行隧道变形监测的需求,本文开发了三维激光扫描数据处理系统,功能主要包括点云去噪、配准、断面提取和拟合。通过导入三维激光扫描仪采集的隧道点云数据可以生成不同里程隧道断面图和变化分析图,从而实现三维激光扫描技术在地铁隧道变形监测中的应用。     

三维数字化技术在三星堆遗址中的应用

提出使用三维数字化技术,对三星堆遗址进行三维建模,其中涉及如何对遗址进行激光扫描,获取场景的点云数据以及数据的后处理.本文采用Riegl LMS-Z420i三维激光扫描仪和尼康D100数码相机获取三星堆遗址的点云数据和纹理数据,并通过PolyWorks软件实现点云数据的配准和三维建模.     

基于车载三维激光扫描结果的桥面变形分析

车载三维激光扫描技术能够直接对目标结构表面进行三维量测,并采用三维阵列点云的方式来生成结构物表面的三维形态和记录点位坐标,打破了传统的桥梁变形监测方法仅有数个独立点的局限性,扩大了桥面变形监测范围,提高了结构物的观测精度,并能快速、完整的进行量测。本文将车载三维激光扫描技术引入到桥梁变形监测中,基于全长331.2m的预应力混凝土连续-刚构桥为背景,采用三维激光扫描技术对其温度变形进行探索。在监测环境温差20℃范围内,对其进行多次桥面几何形态数据采集,并对采集的数据进行处理。对基于车载三维激光扫描点云数据的NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines)曲面提出了一种新的变形测量方法,得到整个桥面的变形测量结果,再与采用有限元分析软件MIDAS CIVIL建模得到的各温差下理论变形数据进行对比,发现基于NURBS曲面的分析处理方法获得的变形测量值具有良好的精度和可靠性,并能够获取桥梁点-线-面的整体变形监测结果,与单点变形监测相比,弥补了其缺乏线性变形及整体变形特征的不足,有较好的工程应用前景。     

三维激光扫描测量技术在变形监测中的应用

三维激光扫描设备能够做到非接触测量,对被测对象实施扫描后,能够迅速衔接云点数据,收集被测点的形变信息。与此同时,该技术能够对基坑与四周建筑的形变趋势做到跟踪记录,利于相关技术人员了解基坑与建筑的形变问题,从而及时采取管控措施。该文结合某实际基坑监测工程,采用三维激光扫描设备,提出一种基于三维激光扫描测量技术的基坑形变监测方案,并详细分析方案应用过程。希望三维激光扫描技术能够在基坑变形监测中发挥出最好的效果。     

基于TX8三维激光扫描仪的储罐形变分析

针对常规检测方法无法准确、高效地获取储罐形变的问题,利用三维激光扫描技术检测储罐不均匀变形和倾斜的方法。利用高精度的TX8三维激光扫描仪对储罐进行扫描,通过数据配准获取储罐点云数据,最后对储罐倾斜度、垂直度及不均匀形变情况分析。结果表明：该方法可以有效地评估储罐的形变情况。TX8三维激光扫描为储罐检测提供了一种有效的方法。     

地形图辅助的建筑物地面和机载点云特征配准

机载和地面激光扫描数据配准的实质是坐标转换问题.以建筑物的立面为研究对象,基于地形图的建筑物线性特征,提出建筑物线-面特征约束的地面和机载点云数据配准方法,实现机载和地面点云数据的配准及其向地形图坐标系的转换.采用拟合方法,获取地面与机载点云、地形图的建筑物线性特征参数.依据特征之间的空间关系,建立特征参数与坐标转换模型的关系,分别实现地面与机载点云向地形图坐标系的水平转换.垂直转换则通过建筑物水平屋顶边缘的高程相对配准以及控制点处的高程绝对配准计算.以上海海洋水族馆点云为例进行实验验证,结果表明该方法可以实现地面和机载点云数据配准.     

不同采集模式的泥石流沟谷点云空间配准处理技术

选择东川大白泥河沟为施测对象,分别采用基于独立站点和基于GPS站点的点云采集模式,进行多测站点云数据采集,对2种不同采集模式下获取的点云进行配准技术处理及精度比较分析.结果表明,基于GPS站点采集模式下的点云空间配准处理精度总体要好于独立站点,原因是GPS站点采集模式在每一站点扫描采集点云时,内置GPS站点定位坐标实质上已初步完成对多测站间点云数据的统一坐标体系构建,因此内业配准处理中可避免基于独立站点采集模式下点云配准中存在的同名点对点位误差的影响.基于GPS站点采集模式优势明显,可为泥石流沟点云数据的地面三维激光扫描技术采集与配准提供实用技术参考,有利于推动泥石流沟精确监测与预警技术应用发展.     

基于全息扫描的大型复杂钢结构变形监测与受力评估新技术

以重庆来福士高空连廊结构为项目依托,阐述了大型复杂钢结构变形监测的新方法和具体技术路线。针对变形监测中点云数据难以拼接的问题,通过空间特征点实现坐标系配准;针对变形监测点选取困难、数量多、工作量大的问题,提出一种基于算法提取结构的挠度变形曲线的方法,实现无监测点的变形监测;同时将有限元仿真模拟与三维激光扫描技术的变形监测相融合,根据三维扫描变形监测结果反向修正有限元计算,通过应力变化评估结构受力状态。结果表明:该方法有效解决了变形监测中的难题,保证了工作的效率和有限元计算的准确性,对于结构的健康监测具有重要意义。     

基于三维激光扫描技术的边坡表面变形监测

为克服传统边坡监测方法中监测点数少的弊端,基于三维激光扫描技术展开的张承高速某边坡表面位移监测,建立了点与面结合的监测系统;同时利用扫描点云生成的网格及等高线,可获取整个边坡的三维模型及位移云图,进而进行整体位移场的动态分析和特征点的重点监测。试验结果表明,三维激光扫描技术应用于大规模边坡位移长期、高精度监测,突破了传统方法中点对点监测的限制。相比于传统边坡监测方法,三维激光扫描技术具有大范围、高精度、高效率和高速等特点,可以获取三维空间内边坡的详细信息,尤其对区域性预警拥有独特的优势。     

点云格网化滤波方法及其在隧道变形监测中的应用

将三维激光扫描技术应用于地铁隧道变形监测,针对点云数据的预处理问题,研究基于小波分析的点云格网化滤波方法。结合南京地铁隧道扫描点云数据及其特性,分析和选择合理的插值方法对隧道点云进行格网化处理,采用小波变换对格网点数据进行异常值探测,采用小波阈值去噪对格网点数据进行整体去噪,获得滤波后的点云并进行封装对比,获得了很好的滤波效果。     

地面三维激光扫描点云配准的最佳距离

分析点云配准的原理,在此基础上推导出点云配准误差传播模型.利用该模型解算了配准后的点位误差,将该误差作为衡量点云配准好坏的指标.为评估地面三维激光扫描测距的变化给点云配准误差造成的影响,设计了一套试验方案,在地面三维激光扫描仪测距精度内对不同距离进行了严格的试验.根据提取的靶心和点云配准误差传播模型,计算得出不同距离下的点云配准精度,从而分析得出点云配准精度的扫描最佳距离.结果表明点云误差传播模型正确,试验方法良好.     

一种基于几何特征由粗到细点云配准算法

针对点云配准算法对初始位置敏感且收敛速度慢的问题,提出一种基于几何特征由粗到细点云配准算法。在粗配准阶段,通过投影法提取源点云和目标点云各4个轮廓点,然后利用曲率特征和轮廓点之间的距离寻找稳健的特征点对,计算得到初始刚性变换参数;细配准阶段,计算点云法向量及法向量夹角,以法向量为特征进行特征匹配,然后使用法向量夹角来启发搜索,使迭代最近点(iterative closest points, ICP)算法快速收敛。实验结果表明,所提出的由粗到细的配准算法鲁棒性强,具有较高的精度和速度。     

基于3D激光点云的移动机器人行驶环境描述

针对移动机器人在复杂环境中的自主导航行驶问题,提出了一种基于3D激光点云数据的行驶环境描述方法. 在对点云数据进行球、柱坐标转换的基础上,构建机器人环境感知圆柱,根据3D激光雷达的扫描序列,提取点云径、切向坡度特征,结合机器人的运动特性,分析行驶环境的可通行性,提取候选道路点云. 复杂行驶环境下的实验结果证明了此方法能够使机器人准确地对环境进行认知.     

复杂采空区多次探测的点云数据精简方法

 针对复杂采空区激光探测中存在探测盲区需要进行多次重复探测的问题,研究激光多点扫描的点云数据精简方法。通过多点探测避免了单次探测盲区,加密了数据稀疏区。通过分析激光扫描轨迹线的拓扑关系,归纳了点云数据的分布特点。在对比传统数据精简的基础上,提出了保留采空区几何特征更为有效的点云数据精简方法--边长角度综合判据法,将密集区域的点云数据进行稀释。验证结果表明,通过对比精简前后求得三维模型的体积、精简率等指标,认为该方法保证了边界三维信息的完整性,而且该方法的数据精简率可达15%~25%。为矿山复杂采空区激光扫描三维空间信息精简获取提供了一种新思路,可后续三维建模及应用奠定基础。     

基于三维虚拟vr的历史街景重现技术

传统方法采集点云数据时容易丢失信息,无法保证历史街景重现的完整性。为此,提出一种新的基于三维虚拟vr的历史街景重现技术,对采集的0像素值点进行去噪处理,防止大量空洞产生。通过取交集对由三维采样点构成的集合进行多帧融合处理,求出各三维采样点的深度可信度,根据深度可信度排序对三维采样点进行无重复融合处理,获取历史街景完整三维点云。依据ICP法,通过不停查找对应点集及运算变换关系的过程,找到目标点集与参照点集间的旋转矩阵与平移向量,将感兴趣重建部分从整个场景中分离实现点云配准。将历史街景三维重建模型添加至Google Earth平台,在Google Earth平台实现历史街景重现。实验结果表明,所提方法能够有效实现历史街景重现,重建精度高、完整性强。