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。     

样点邻域同构曲面约束的散乱点云曲率估计

针对现有点云曲率估计算法难以兼顾估计结果的精度与稳健性问题,提出一种样点邻域同构曲面约束的散乱点云曲率估计算法。以目标样点的邻域点集作为局部样本,采用二维Delaunay网格剖分与三维Delaunay网格过滤相结合的策略对局部样本进行曲面重建,获得插值于采样点集并与原表面拓扑同构的局部网格曲面;为稳健估计计算样点曲率所需的样点法向,通过局部网格曲面中顶点一阶邻域面的形状和尺寸确定邻域面法向的权重,以一阶邻域面法向的加权和作为法向估计结果;基于网格曲面顶点一阶邻域面初步估计样点曲率,进而根据邻域样点与目标样点间测地距离对初步估计结果进行平滑修正获得最终曲率估计结果。实验结果表明,所提算法可有效反映曲面特征并兼顾样点曲率估计的精度和稳健性,实现样点曲率的平滑过渡;相比于Meyer提出的Voronoi算法,所提算法对采样精度较高的点云数据可保证与其相当的计算精度,对存在噪声的点云数据计算精度和稳健性均可提高1～2倍。     

基于点云模型的大吨位转体桥梁高效称重

大吨位桥梁转体精度要求高,技术难度大,是其施工过程中最关键的一步,而转体桥梁的自重作为基本参数,其精度的可靠性对转体桥梁不平衡力矩计算至关重要.为精确获取转体桥梁关键参数,提出了一种基于三维激光扫描和BIM(build-ing information modeling)逆向建模技术来获取转体桥梁自重和不平衡力矩的新方法.以昆明至楚雄高速公路为项目依托,转体段大德大桥为研究对象进行实验论证.结果表明:利用该方法所得到的点云和逆向BIM模型,避免了转体桥梁因环境因素导致的其表面形变与理论设计不一致的情况,提高了获取转体桥梁自重和不平衡力矩参数的效率和可靠性,进一步保障了大吨位桥梁在转体过程的平衡与安全.     

三维点云数据在工程车辆零件曲面重构中的处理与应用

本文结合CATIA软件,通过三维点云数据的采集,点云处理,曲面重构,最终生成工程车辆车桥桥壳的三维CAD模型,本文阐述了逆向工程中高精度曲面重构的一些关键技术。文章中提出的点云精简、分割、曲面重构方法有效地提高了曲面的重构精度,为产品的后期处理、修整以及模具设计加工带来极大的便利。     

基于严密模型的多基线InSAR高程反演方法

针对常用多基线干涉合成孔径雷达(In SAR)高程反演方法基于简化模型、精度低、计算量大的问题,该文提出一种新的多基线In SAR高程反演方法。该方法引入严密几何关系的三维重建模型,并添加干涉相位的整周期数作为求解参数,迭代求解目标点的三维坐标。由于该方法采用目标点三维坐标信息连接不同干涉数据,明显降低了系统误差对整周期数求解的影响,因此较常用多基线In SAR高程反演方法更具可靠性。机载数据实验结果表明:对于定标数据,该文方法结果的精度与最大似然高程估计(MLHE)方法相同;对于未定标数据,该文方法结果的精度优于MLHE方法;MLHE方法的数据处理时间为该文方法的6~7倍。在星载数据实验中,MLHE方法耗时351 s,该文方法耗时14 s。     

回转窑点云数据的曲面重建

针对形体较大、形状较规则的回转窑,很难用传统方法对其进行测量,可以采用三维激光扫描技术获取其点云数据,用逆向工程Geomagic软件对点云数据做建模处理,方便后续应用.针对某回转窑,阐述如何用Leica三维激光扫描仪获取其点云数据,然后用逆向工程软件Geomagic实现曲面重建和精度分析的具体过程.     

基于点云数据的自由曲面加工误差评定

针对自由曲面加工误差检测困难的问题,提出了一种自由曲面加工误差评定方法。该方法以高精度蓝光扫描仪获取到的点云作为实测数据,以自由曲面的立体印刷模型作为理论模型。首先设置动态偏差阈值去除点云的远距离噪声,利用基于曲面变化度的局部离群系数方法去除点云的近距离噪声;然后采用最近点迭代算法分离点云位置误差的旋转量,以自适应粒子群算法依据最小区域原则分离位置误差的平移量;最后对点云进行基准变换后,计算点云与模型之间的偏差。实验结果表明,相对于最近点迭代算法,所提方法计算的位置误差向量均方根误差减小了66%,轮廓度减小了18%。提出方法的位置误差分离精度更高,轮廓度误差评定更准确,适用于扫描点云对自由曲面的加工误差评价,可以有效判断出超差区域。     

基于水平集的散乱数据点云曲面重构方法

提出了基于最小能量约束的水平集重构方法，用以解决由三维数据点云自动重构复杂拓扑结构物体模型的问题．其基本思想是将重构曲面看成是一个定义在三维空间的可变形封闭曲面，在曲面自身几何特征以及目标模型力的作用下，逐步逼近目标模型，其演变过程同时也是曲面能量逐步减小的过程．采用偏微分方程来表示曲面能量最小化的过程，将曲面进行三维空间网格划分，采用快速扫描法将三维数据点云转换为有符号的距离场，并给出了离散偏微分方程的数值解法．实验表明，基于水平集的三维曲面重构方法能够从初始表面自动收缩到目标模型，而且能够适应任意拓扑结构的复杂物体．     

三维激光扫描仪技术在地形测量中的应用

利用三维激光测量技术进行山区复杂地形测量的流程与方法,实验通过使用徕卡ScanStation2型号的三维激光扫描仪对西安市白鹿原北坡进行了扫描,对扫描后的各测站数据进行基于标靶的拼接,对拼接后的点云数据进行预处理。将基于扫描仪坐标系统的点云数据转换到基于施工独立坐标系统后,使用Geomagic和cass软件绘制地形图等高线。在测区内布设一定数量检核点,扫描时在检核点上安置蓝白标靶,采用全站仪测量检核点的独立坐标与扫描仪测量的坐标进行对比来验证扫描数据的精度,得到平面坐标差值绝对值最大值为0.024 m,而高程的差值绝对值最大值为0.029 m,实验结果表明,三维激光扫描仪满足地形测量精度要求。     

基于三维激光扫描与无人机倾斜摄影技术对异形建筑三维建模的融合应用

利用三维激光扫描技术以及倾斜摄影测量技术进行实景三维建模是常用的技术手段,通过2种手段获取的点云数据对空间方面的展示效果及精度存在差异,尤其在测量目标是结构复杂、材质特殊的异形建筑物时,2种技术所获取的点云数据各有优劣势,保留2种点云数据表现较好的部分,再通过多个空间同名公共点进行转换、匹配,将2种点云数据融合.以较具代表性的异形建筑物——厦门"鸟巢"建筑为例,分别利用三维激光扫描技术以及无人机倾斜摄影测量技术对其进行数据采集以及内业处理,并对2种技术的优缺性及融合后生成的三维模型精度进行分析、探讨,为应对复杂测量环境下对目标建筑物进行实景三维建模提供一种新的思路.     

基于无人机激光雷达技术的开采沉陷监测方法与参数反演

矿区开采沉陷监测与预测对于煤炭安全生产来说至关重要,目前煤矿地表沉陷监测的主流手段均有一定的局限性,存在精度与效率不能兼得的问题。利用无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle lidar, UAV LiDAR)技术可以实现矿区地表三维点云的快速获取,建立多期数字高程模型(digital elevation model, DEM),两期DEM相减即可得到沉陷盆地,具有高效高精的特点。对无人机激光雷达地表沉陷监测的原理流程和概率积分预计参数动态反演方法进行了分析讨论,以内蒙古唐家会煤矿为例,设计了无人机激光雷达飞行方案,采集了两期激光点云数据,并对实测数据进行了组合解算、融合、滤波,建立两期DEM,求取了观测时间段内的地表下沉盆地,并进行了全盆地动态反演,得到测区概率积分预计参数。结果表明：DEM精度分别为34 mm和37 mm;下沉盆地精度为50 mm,结果对于煤矿开采沉陷监测与预测来说是相对可靠的,为无人机激光雷达应用于地表监测提供了案例。     

巷道收敛监测三维动态可视化系统开发

结合传统巷道收敛仪与三维激光探测系统的优势,提出了一种巷道表面收敛变形的三维可视化方法,该方法利用激光扫描获取巷道点云数据,建立巷道三角形壳体模型.采用反距离加权插值算法,计算巷道表面的收敛量.利用收敛量与颜色索引对应的抛物线非线性增强算法,突出了关注范围内大的收敛变形.基于VS2010与HOOPS进行了系统的开发,实现了巷道表面监测收敛量三维云图的动态可视化显示.并在铁蛋山矿进行了实例应用,直观地展示了监测区域巷道收敛变形的危险区域与变形过程,系统满足工程人员对监测数据直观表达和可视化分析的需求.     

无人机与三维激光扫描融合的拱桥三维重建

针对单一无人机影像在复杂拱桥建模精度和完整度方面的不足,提出一种将三维激光扫描数据与无人机航空影像融合的拱桥精细化建模方法。首先以无人机低空区域环绕航摄及近景摄影获取拱桥主体及细部高质量纹理数据;然后通过增加连接影像将无人机主体及细部影像数据融合并生成高精度拱桥主体上部点云数据;最后将三维激光扫描仪采集所得拱桥桥体下部多站点云数据经坐标转换、配准实现与拱桥上部高精度点云融合从而生成拱桥完整的精细化实景三维模型。通过与单一无人机影像建模结果进行精度对比分析和纹理完整性评价以此验证本文建模方法的有效性。结果表明：该方法可重建几何精度高、完整性好、纹理真实的拱桥实景三维模型,并为类似底部脱空建筑的数据采集方法提供参考,具有较好的工程应用价值。     

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。     

基于三维激光扫描技术的高边坡变形监测分析

针对高速公路高边坡容易发生失稳破坏且监测难度大等问题,提出采用三维激光扫描技术对高边坡工程进行非接触式变形监测分析。为解决多期边坡对象的大体量点云数据难以配准问题,设计了一套基于边坡的永久性三棱锥作为控制点,通过各期点云数据中三棱锥特征提取相应控制点,对多期点云数据进行坐标系换算,进而实现多期点云数据的坐标配准,并对配准后的多期点云数据进行分析,运用算法程序处理并提取边坡变形信息。结果表明:利用三维激光扫描技术对高速公路高边坡进行自动化变形监测,能够获取边坡从局部到整体变形信息,提前预知边坡发展状况,对边坡的失稳破坏做出预警。可见,将三维激光扫描技术应用于高边坡的变形监测具有显著地优越性、可行性和应用价值。     

贵州省松桃大湾苗寨建筑数字化保护

为了提高苗族建筑保护的准确性和有效性,以贵州省铜仁市松桃苗族自治县大湾苗寨吊脚楼为研究对象,利用三维激光扫描技术,采集苗寨吊脚楼三维点云数据,依据点云数据提取建筑尺寸、节点样式等信息,并绘制其二维施工图纸,为吊脚楼建立完整、规范的施工图集。同时以BIM技术为支撑,以施工图纸为参照,对吊脚楼进行参数化建模。通过可视化动态施工模拟对吊脚楼的施工工艺进行分解,直观地展示其施工过程。以三维点云信息保存、施工图纸逆向设计和动态施工模拟的方式对苗族吊脚楼进行数字化保护。     

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。     

基于逐条线区域生长的点云平面提取

三维激光扫描点云中的平面特征提取是3D建模的重要组成部分,是一个重要的研究领域。在建筑物平面提取的过程中,针对传统的单点式区域生长方法在生长时会使拟合得到的平面与真实点云平面存在偏差,导致面块间的粘连的问题,提出一种逐条线区域生长方法,考虑到建筑物的平面都具有规则的形状,而平面是由一条条直线组成的,因此在生长的过程中加入了平面的形状这个先验条件。实验结果表明,该方法能够消除面块间的粘连,有效改善平面提取的精度。