CN103711050A - 一种激光雷达道路改扩建勘测设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种激光雷达道路改扩建勘测设计方法，其步骤：A成果坐标基准设计、基础控制测量以及路面控制点测量；B确定数据密度、采集路线等参数并沿道路主线及匝道获取车载激光雷达数据；C确定数据密度、飞行设计等参数，按设计航带获取机载激光雷达数据；D通过激光点云平面坐标、高程坐标精化以及航迹线数据精化，实现激光雷达数据融合；E利用点云强度信息获取道路车道标线特征，并采用将三维点云投影到二维平面的方法，实现道路路面、防护等特征线的提取；F恢复既有道路的平面要素与纵面要素；G生产DEM、DOM和DLG；H激光雷达测量与道路改扩建CAD协同设计，进行道路平、纵、横断面设计和方案比选，输出最终的设计图、表。

Description

一种激光雷达道路改扩建勘测设计方法

技术领域

本发明涉及公路勘察设计技术领域，具体涉及一种融合车载与机载激光雷达测量的道路改扩建勘测设计方法，该方法可以快速精确获取既有道路及其附属设施的特征信息，进行道路改扩建工程方案设计与优化，精度满足道路改扩建定测与施工图设计要求。

背景技术

道路及其附属结构等三维信息的精确获取是道路改扩建的重要前提。对于道路改扩建工程，为了最大限度地利用现有道路，首先需要精确恢复出既有道路的线形要素；此外，为了实现桥梁、路基等的精确拼接，相比于新建道路工程，其对测量精度亦有更高的要求。目前，主要采用航空摄影测量辅之以GPS RTK测量和精密水准测量的方法，但存在效率低、成本高、安全隐患大等缺陷，无法满足日益增长的道路改扩建建设需求。

车载、机载激光雷达测量技术，均是可主动、直接、快速获取高精度三维空间信息的先进技术手段。机载激光雷达测量技术，可穿透植被，实现既有道路的精确全景扫描，数据完整性好，然而受飞行速度、飞行高度限制，所采集的点云密度有限，道路的微小特征无法得到量测。而车载激光雷达测量技术，可用很低的速度运行采集数据，可实现既有道路的高精度、高密度扫描，然而易受遮挡，

数据漏洞较多。不难发现，融合车载、机载激光雷达测量技术，优势互补，将非常适用于道路改扩建勘察设计。

中国专利申请“一种高速公路改扩建勘测方法”（专利申请号：201210154490.1）涉及使用激光雷达技术扫描路面进行公路改扩建的勘测。该方法中首先以布设的地面靶标控制点三维空间坐标为参考，获取高精度车载地面点云并生成路面数字高程模型，然后以高精度车载地面点云为参考，生成1:2000比例尺地形图。其主要缺陷如下：

1）既有道路特征要素提取内容未涉及。上述专利方法主要将车载激光扫描数据用于获取路面高程模型，而道路改扩建的关键前提是既有道路特征要素精确恢复及其附属结构三维空间信息获取，如道路中线、中央分隔带、路缘石等特征的提取。

2）成图比例尺不满足道路改扩建工程要求。高速公路改扩建工程的成图比例尺应为1:1000，甚至1:500。上述专利申请中仅涉及1:2000比例尺数字高程模型、数字线划地形图的生产，且未有数字正射影像图相关内容。道路改扩建工程中，数字正射影像图常被用于经济调查等，是一项比较重要的成果资料。

3）数据处理方法存在一定缺陷。机载激光扫描数据处理以车载激光点云数据为参考，而非地面控制点三维空间坐标，机载激光扫描数据处理及精度依赖于车载激光扫描数据，缺陷明显；此外，构建三角网形成数字高程模型，效率低、精度差。

为此，本发明专利申请提出了一种融合车载机载激光雷达测量的道路改扩建勘测设计方法，更加深入系统地利用车载机载激光雷达测量技术用于道路改扩建勘测设计，具有显著的经济和社会效益。

发明内容

针对传统测设方法无法满足日益增长的道路改扩建建设需求的难题，本发明的目的在于提出了一种融合车载与机载激光雷达测量的道路改扩建勘测设计方法。该方法充分利用车载激光雷达测量数据密度高和机载激光雷达测量数据完整性好的优势，快速精确获取既有道路及其附属设施的特征信息，辅助道路改扩建工程方案设计与优化，精度能满足道路改扩建定测与施工图设计要求，实现不中断交通流完成道路改扩建勘测设计。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术措施：

一种激光雷达道路改扩建勘测设计方法，其步骤如下：

(1)控制测量：主要进行成果坐标基准设计、基础控制测量以及路面控制点测量，为后继的车载、机载激光雷达数据获取做准备；

(2)车载激光雷达数据获取：根据道路特征提取需求，确定激光点云间隔等指标，设计车辆行驶速度等参数，沿道路主线及匝道严格按照地面车辆行驶规定行进，获取车载激光雷达数据；

(3)机载激光雷达数据获取：根据道路改扩建数据精度要求，确定激光点云间隔、数码图像地面分辨率等指标，设计飞机飞行高度和速度、最大脉冲发射频率等参数，通过任务设计确定航带个数和航带长度，并严格按照飞行规定，获取机载激光雷达数据；

(4)车载与机载激光雷达数据融合处理：通过激光点云数据解算、激光雷达数据基准转换，获取成果坐标基准中的激光雷达数据，进一步利用布设的路面控制点，分别对车载与机载激光点云和航迹线数据进行精化，使点云与数码图像精确配准，并将车载与机载激光雷达数据纳入到统一坐标基准中，实现车载与机载激光雷达数据的精确融合。

(5)基于融合激光点云的道路特征提取：利用融合激光点云的强度信息获取道路车道标线特征，并采用将三维激光点云投影到二维平面的方法，实现道路路面与防护等线特征的提取。

(6)基于道路特征的既有道路线形要素恢复：利用道路特征，参照既有道路原有的设计文件，进行平面要素与纵面要素恢复。

(7)1:500或1:1000比例尺数字产品生产：不构建三角网，直接取距离格网点最近激光点的高程值，快速生成所需数字高程模型（DEM），利用相关摄影测量软件，生成对应比例尺数字正射影像图（DOM）和数字线划地形图（DLG）。

(8)激光雷达测量与道路改扩建CAD协同设计：利用融合激光点云数据以及所生成的1:500或1:1000比例尺的DEM、DOM、DLG，进行道路平、纵、横断面设计和方案比选，输出最终的设计图、表。

与现有技术相比，本发明的优点和有益效果主要表现在：

1、直接基于路面控制点，完成车载与机载激光雷达数据融合精化处理，车载与机载激光雷达数据处理过程独立，未引入中间环节误差，成果精度高；

2、充分利用车载激光雷达测量数据密度高和机载激光雷达测量数据完整性好的优势，快速精确获取满足道路改扩建定测与施工图设计精度要求的既有道路特征信息，辅助道路改扩建工程方案设计与优化；

3、大量减少人工外业测量，可替代人工上路测量，实现不中断交通流的道路改扩建勘测与设计。

4、本发明创新性地融合车载与机载激光雷达测量技术用于道路改扩建勘测设计，可缩短道路改扩建勘测设计周期、保障数据质量。本发明技术已经成功应用于河北、广西、江西、安徽等省的国家重点高速公路改扩建工程中，累积应用里程近1000km，在应用工程项目中有效代替人工上路测量，解决了不干扰正常交通流情况下快速精确获取既有道路特征信息的难题，避免了交通安全隐患。丰富精确的数据为路线、桥隧方案比选与优化提供强有力支撑，缩短测设周期1/2以上，提高工作效率3倍以上，展现出巨大的经济、社会、安全和生态效益。

附图说明

图1为本发明的一种激光雷达道路改扩建勘测设计方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述。

实施例1：

一种激光雷达道路改扩建勘测设计方法，更具体是一种融合车载与机载激光雷达测量技术进行道路改扩建勘测与设计的方法，流程示意图如图1所示，各步骤详细阐述如下：

第一步，控制测量

1、成果坐标基准设计。成果平面坐标系统为2000国家大地坐标系或1980西安坐标系或1954北京坐标系或当地坐标系，采用高斯投影，中央子午线和投影面的选择应使测区内投影长度变形值小于25mm/km，成果高程基准为1985国家高程基准或其他高程基准。

2、基础控制测量。沿道路改扩建工程路线方向每间隔5km左右布设一对四等平面和高程地面控制点。

3、路面控制点测量。沿道路改扩建工程路线方向每侧每2km布设1个一级路面平面控制点，每侧每500m布设1个四等路面高程控制点。路面平面控制点和路面高程控制点在道路左右两侧硬路肩或护栏路缘交错排列，且路面平面控制点应能从激光点云中精确识别。

第二步，车载激光雷达数据获取

车载激光雷达测量，主要用于获取既有道路的特征信息，具体实施步骤如下：

1、数据密度设计。根据道路特征提取需求，激光点间距宜小于0.05m。

2、采集路线设计。数据采集路线通常为沿道路主线及匝道，至少需要往返各一个测回。当路线长度较长时，主要考虑根据道路收费站、服务区的分布情况设计合理的数据采集路线。

3、地面GPS基准站设计。测区内布设地面GPS基准站，保证测区内任一点到最近地面GPS基准站的距离不超过10km，测区内至少布设2个地面GPS基准站，地面GPS基准站采样频率为1HZ。

4、车载激光雷达数据采集。严格遵守相关地面行驶规定，进行车载激光雷达数据的采集。在数据采集之前，应对车载激光雷达测量系统进行系统检校。所有的地面GPS基准站均开机进行同步观测，在抵达测区约10～20分钟前提前开启POS系统，供IMU动态初始化，采集过程中车速尽量均匀，尽可能在紧急停车道行驶，采集结束后宜静态观测10～20分钟，以保证定位精度。

第三步，机载激光雷达数据获取

根据设计路线起止点，进行机载激光雷达任务设计和数据采集。具体实施步骤如下：

1、数据密度与图像分辨率设计。路面激光点间距宜小于0.15m，数码图像地面分辨率宜小于0.1m。

2、飞行设计。按机载激光雷达设备的激光扫描偏角，设计飞行覆盖宽度和飞行方向，综合路线方案确定覆盖的航带个数和航带长度，激光数据至少覆盖路线方案外侧400m范围，互通立交处按工程需求确定覆盖范围。CCD相机成像时，像片航向重叠度不低于60%，旁向重叠度不低于30%。

3、地面GPS基准站设计。测区内布设地面GPS基准站，保证测区内任一点到最近地面GPS基准站的距离不超过10km，测区内至少布设2个地面GPS基准站，地面GPS基准站采样频率为1HZ。

4、机载激光雷达数据采集。严格遵守相关飞行规定，进行机载激光雷达数据的采集。在数据采集之前，应对机载激光雷达测量系统进行系统检校。在数据采集时，所有的地面GPS基准站均开机进行同步观测，在正式采集前10～20分钟完成架设和打开GPS接收机，在结束采集后10～20分钟关闭GPS接收机。

第四步，车载与机载激光雷达数据融合

1、激光点云数据解算。利用机载、车载的POS数据、地面GPS基准站测量数据、激光扫描数据以及激光扫描系统检校数据，通过解算获取WGS-84坐标基准下的激光雷达数据，如航迹线数据、激光点云数据等。

2、激光雷达数据基准转换。从第一步2中基础控制测量成果，选取覆盖整个测区均匀分布的四等平面和高程地面控制点，利用其WGS-84坐标和成果坐标基准中的坐标，计算布尔莎模型7参数，利用该参数将激光雷达数据转换到成果坐标基准中。

3、激光雷达数据精化。为了满足道路改扩建定测与施工图设计要求，需要进一步提高机载、车载激光雷达数据精度，具体采用第一步3中布设的路面控制点分别完成机载、车载激光点云平面和高程坐标的精化，以及航迹线数据的精化。具体步骤为：

A、激光点云平面坐标精化：根据路面平面控制点的分布，沿线对激光点云进行分段处理，分段长度一般为5～10km，且保证每段中至少包括3个路面平面控制点，相邻分段之间至少有1个公共点。对每个分段，首先根据路面平面控制点在激光点云中对应的平面坐标与外业实测坐标，计算仿射变换模型，然后利用仿射变换模型参数完成该分段点云的平面坐标精化。

B、激光点云高程坐标精化：a)首先利用路面高程控制点的平面坐标X、Y，定位与之距离最近的激光点，取该激光点的高程值作为该路面高程控制点处的激光测量高程，将其与路面高程控制点实测高程比较，得到路面高程控制点处对应的高程差值dZ；b)为使得建立的三角网能够覆盖所有激光点云数据，将自动生成路面激光点云数据最小包络矩形的四个顶点，对应四个虚拟路面高程控制点，这些顶点的高程差值dZ取与之距离最近的路面高程控制点的高程差值，最后以路面高程控制点和四个虚拟路面高程控制点的平面坐标X、Y和高程差值dZ构成三角网，建立高程误差改正模型；c)对测区范围的每个激光点，首先利用其平面坐标X、Y，定位其在高程误差改正模型中的三角形，假设三角形范围内高程变化位于同一个平面内，通过内插计算高程误差修正值。对每个激光点计算其对应的高程误差修正值并进行补偿，从而完成激光点云的高程坐标精化。

C、激光雷达航迹线数据精化。采用人工或者半自动的方式选取数码图像之间的同名点，并人工识别量测出路面控制点在数码图像上的图像坐标，采用区域网平差的方法，完成激光雷达航迹线数据的精化，同时实现数码图像与点云数据的精确配准。

4、激光雷达数据的融合。通过激光雷达数据精化处理，将机载、车载激光雷达数据纳入到与路面控制点统一的坐标基准中，同时实现激光点云数据与数码图像的精确配准，可对激光雷达数据进行统一管理、显示与分析，从而完成车载与机载激光雷达数据的融合。

第五步，基于融合激光点云的道路特征提取

基于融合激光点云的道路特征提取，主要分为车道标线特征提取、道路路面与防护等特征提取，主要用于后继的既有道路线形要素恢复与设计。

1、车道标线特征提取：根据车道标线强度值与路面材料强度值存在较大差异，利用融合激光点云的强度信息实现车道标线的提取。首先，分析车道标线激光点的强度值范围，确定合适强度值阈值，将强度信息大于强度值阈值的激光点作为车道标线激光点的备选点；然后，采用人机交互的方式确定出车道标线的近似平面位置，利用车道标线激光点的备选点，通过分段最小二乘方法，对车道标线位置进行精确拟合；最后，提取精确车道标线位置左右两侧0.02m范围内的激光点，并进行排序和抽稀，输出最终的车道线激光点，完成车道标线特征提取。

2、道路路面与防护等特征提取，具体步骤如下：

a)人工确定出道路特征的初略位置引导线，提取道路特征附近的融合激光点云。

b)根据道路特征的初略位置引导线，按一定步长进行断面剖分，建立剖分切片。剖分切片在O-XY平面投影线段与引导线相互垂直，设剖分切片在O-XY平面投影线段对应的直线方程为Ax+By+C=0，则激光点到该剖分切片投影在物方坐标系中的坐标可通过式（1）计算得到：

X_P＝(B*B*X_G-A*B*Y_G-A*C)/(A*A+B*B)

Y_P＝(-A*B*X_G+A*A*Y_G-B*C)/(A*A+B*B)

Z_P＝Z_G

式中，(X_G，Y_G，Z_G)表示激光点在物方坐标系中的坐标，(X_P，Y_P，Z_P)表示激光点到该剖分切片投影在物方坐标系中的坐标，A、B、C为剖分切片在O-XY平面投影线段对应直线方程的参数。

则点(X_P,Y_P,Z_P)与所对应的剖分切片坐标系中的坐标满足如下关系式：

X_P＝x_{sec_left_n}+x_sec*cos(angle)

Y_P＝x_{sec_left_n}+x_sec*sin(angle)    (2)

Z_P＝y_sec

式中，angle表示剖分切片在O-XY平面投影线段的方向角，（x_sec，y_sec）表示点(X_P,Y_P,Z_P)所对应的剖分切片坐标系中的坐标。

对于每个激光点，计算其对应的剖分切片坐标系坐标，从而完成融合激光点云的断面剖分。

c)选择激光点云信息完整的剖分切片，提取出构成所感兴趣道路特征的点云，保存点云在剖分切片坐标系中的坐标并指定模板原点，从而完成道路特征点云模板的建立。

d)道路特征点云模板与剖分切片点云在二维平面内，可近似认为只存在旋转、平移和拉伸，平面转换模型如下所示：

${\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]}_{t\arg \mathrm{et}}=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δx}\\ \mathrm{\Δy}\end{array}\right]+\mathrm{\λ}\left[\begin{array}{cc}\cos \mathrm{\α}& -\sin \mathrm{\α}\\ \sin \mathrm{\α}& \cos \mathrm{\α}\end{array}\right]{\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]}_{\mathrm{mode}l}---\left(3\right)$

式中， ${\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]}_{t\arg \mathrm{et}}$ 表示剖分切片点云在剖分切片坐标系中的坐标， ${\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]}_{\mathrm{mode}l}$ 表示道路特征点云模板在其对应的剖分切片坐标系中的坐标， $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δx}\\ \mathrm{\Δy}\end{array}\right]$ 为平移参数，λ为比例缩放系数，α为点云的相对旋转角度。基于迭代最近邻点算法实现道路特征点云模板与剖分切片点云的精确配准，获取所需的道路特征点云模板与剖分切片点云最终的平面转换模型参数。

e)利用所得到的最终的平面转换模型，通过公式（1）～（3）计算道路特征点的真实物方坐标。然后，根据道路特征自身的几何特性，如位于同一条直线上或者同一个平面上，对获取的道路特征点进行最小二乘计算和拟合，提取所需的特征线或特征面等，最终完成道路特征的量测与提取。

第六步，基于道路特征的既有道路线形要素恢复

基于道路特征的既有道路线形要素恢复，主要包括平面要素恢复与纵面要素恢复。

1、平面要素恢复：利用车道标线特征，综合考虑道路路缘石、中央分隔带、防护栏等特征，确定出既有道路设计中线的位置，并参照既有道路原有的平面设计文件，定位出平面要素变化点，如直缓点、缓直点、直圆点、圆直点、缓圆点、圆缓点等，并分别以直线、圆曲线和缓和曲线的参数进行拟合（已有相应的CAD设计系统），得出平面设计的技术要素。

2、纵面要素恢复：利用第六步1中确定的既有道路设计中线的位置，从融合激光点云中获取相应的高程值，并参照既有道路原有的纵断面设计文件，对纵坡、纵坡长度和使用竖曲线的参数进行拟合（已有相应的CAD设计系统），得出纵面设计的技术要素。

第七步，1:500或1:1000比例尺数字产品生产

1:500或1:1000比例尺数字产品生产，主要包括1:500或1:1000比例尺DEM、DOM和DLG的生产。具体步骤如下：

1、1:500或1:1000比例尺DEM的生产：根据DEM生产范围和格网大小，对每个格网点，搜索与之距离最近的激光点，格网点高程值取该激光点的高程，生成所述的1:500或1:1000比例尺DEM。

2、1:500或1:1000比例尺DOM的生产：设置对应比例尺DOM的地面分辨率，利用Terrasolid软件或其他摄影测量软件中的DOM生成模块，利用第七步1中生成的DEM和第四步3中精化后的机载激光雷达航迹线数据，生成所述的1:500或1:1000比例尺DOM。

3、1:500或1:1000比例尺DLG的生产：利用ERDAS Leica PhotogrammetricSuit模块或其他摄影测量软件，构建数码图像立体模型，在立体观测环境下对建筑物、陡坎等地物矢量要素进行采集；或利用南方测绘CASS7.0软件，参考第七步2中生成的DOM，对道路、植被、水系等地物矢量元素采集。利用Terrasolid软件的TModel模块，通过融合激光点云生成所设置等高距的等高线和高程注记点，并进行编辑处理；最后，结合外业调绘资料，对各要素进行补充与修改，完成1:500或1:1000比例尺DLG的生产。

第八步，激光雷达测量与道路改扩建CAD协同设计

1、根据第六步1中恢复的既有道路平面要素、融合激光点云、DOM以及道路改扩建设计方案与相关设计规范，可根据交点法、线元法等路线平面设计方法（已有相应的CAD设计系统），完成道路路线平面设计。

2、根据第八步1中道路路线平面设计成果，从融合激光点云中获取其对应高程值，自动生成纵断面线，采用动态无序拉坡、竖曲线交互设计等纵断面设计方法（已有相应的CAD设计系统）完成纵断面设计。

3、根据第八步1道路路线平面设计成果，从融合激光点云中自动生成横断面线，对既有道路路面组成部分的宽度、横向坡度等参数进行拟合，并对路基边坡的坡度、坡脚位置等进行拟合，得出既有道路横断面设计技术要素，根据路面、路基拼接方案，按横断面模板、路基边沟排水设计等横断面设计方法（已有相应的CAD设计系统）完成横断面设计。

4、利用第八步1～3中路线平面、纵面和横断面设计成果，结合第七步1中生成的DEM，计算工程数量与造价。

5、利用生成的DOM、DLG，对道路沿线进行调查，明确和调整道路改扩建设计方案。

6、变更路线方案，根据变更路线方案，重新执行第八步1～5进行平面设计、纵断面设计和横断面设计，并计算变更路线方案的工程数量与造价。

7、综合考虑工程数量与造价，以及其他路线设计影响因素，完成最终路线设计，并输出设计图、表。

本说明书中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (2)

1.一种激光雷达道路改扩建勘测设计方法，其步骤如下：

第一步，控制测量：进行成果坐标基准设计、基础控制测量以及路面控制点测量，为后继的车载、机载激光雷达数据获取做准备；

第二步，车载激光雷达数据获取：根据道路特征提取需求，沿道路主线及匝道按照地面车辆行驶规定行进，获取车载激光雷达数据；

第三步，机载激光雷达数据获取：根据道路改扩建数据精度要求，通过任务设计确定航带个数和航带长度，并按照飞行规定，获取机载激光雷达数据；

第四步，车载与机载激光雷达数据融合处理：通过激光点云数据解算、激光雷达数据基准转换，获取成果坐标基准中的激光雷达数据，进一步利用布设的路面控制点，分别对车载与机载激光点云和航迹线数据进行精化，使点云与数码图像精确配准，并将车载与机载激光雷达数据纳入到统一坐标基准中，实现车载与机载激光雷达数据的精确融合；

第五步，基于融合激光点云的道路特征提取：利用融合激光点云的强度信息获取道路车道标线特征，并采用将三维激光点云投影到二维平面的方法，实现道路特征的提取；

第六步，基于道路特征的既有道路线形要素恢复：利用道路特征，参照既有道路原有的设计文件，进行平面要素与纵面要素恢复；

第七步，1:500或1:1000比例尺数字产品生产：取距离格网点最近激光点的高程值，生成所需数字高程模型，利用摄影测量软件，生成对应比例尺数字正射影像图和数字线划地形图；

第八步，激光雷达测量与道路改扩建CAD协同设计：利用融合激光点云数据以及所生成的1:500或1:1000比例尺的数字高程模型、数字正射影像图、数字线划地形图，进行道路平、纵、横断面设计和方案比选，输出最终的设计图、表。

2.根据权利要求1所述的激光雷达道路改扩建勘测设计方法，其特征在于，步骤如下：

第一步，控制测量

（1）、成果坐标基准设计，成果平面坐标系统为2000国家大地坐标系或1980西安坐标系或1954北京坐标系或当地坐标系，采用高斯投影，中央子午线和投影面的选择使测区内投影长度变形值小于25mm/km，成果高程基准为1985国家高程基准或其他高程基准；

（2）、基础控制测量，沿道路改扩建工程路线方向每间隔5km布设一对四等平面和高程地面控制点；

（3）、路面控制点测量，沿道路改扩建工程路线方向每侧每2km布设1个一级路面平面控制点，每侧每500m布设1个四等路面高程控制点，路面平面控制点和路面高程控制点在道路左右两侧硬路肩或护栏路缘交错排列，且路面平面控制点能从激光点云中精确识别；

第二步，车载激光雷达数据获取，其具体实施步骤如下：

（1）、数据密度设计，根据道路特征提取需求，激光点间距小于0.05m；

（2）、采集路线设计，数据采集路线为沿道路主线及匝道，至少往返各一个测回；

（3）、地面GPS基准站设计，测区内布设地面GPS基准站，保证测区内任一点到最近地面GPS基准站的距离不超过10km，测区内至少布设2个地面GPS基准站，地面GPS基准站采样频率为1HZ；

（4）、车载激光雷达数据采集，遵守地面行驶规定，进行车载激光雷达数据的采集，在数据采集之前，对车载激光雷达测量系统进行系统检校，所有的地面GPS基准站均开机进行同步观测，在抵达测区10～20分钟前开启POS系统，供IMU动态初始化，采集过程中车速尽量均匀，尽可能在紧急停车道行驶，采集结束后静态观测10～20分钟；

第三步，机载激光雷达数据获取

根据设计路线起止点，进行机载激光雷达任务设计和数据采集，具体实施步骤如下：

（1）、数据密度与图像分辨率设计，路面激光点间距小于0.15m，数码图像地面分辨率小于0.1m；

（2）、飞行设计，按机载激光雷达设备的激光扫描偏角，设计飞行覆盖宽度和飞行方向，综合路线方案确定覆盖的航带个数和航带长度，激光数据至少覆盖路线方案外侧400m范围，互通立交处按工程需求确定覆盖范围，CCD相机成像时，像片航向重叠度不低于60%，旁向重叠度不低于30%；

（3）、地面GPS基准站设计，测区内布设地面GPS基准站，保证测区内任一点到最近地面GPS基准站的距离不超过10km，测区内至少布设2个地面GPS基准站，地面GPS基准站采样频率为1HZ；

（4）、机载激光雷达数据采集，遵守相关飞行规定，进行机载激光雷达数据的采集，在数据采集之前，对机载激光雷达测量系统进行系统检校，在数据采集时，所有的地面GPS基准站均开机进行同步观测，在正式采集前10～20分钟完成架设和打开GPS接收机，在结束采集后10～20分钟关闭GPS接收机；

第四步，车载与机载激光雷达数据融合

（1）、激光点云数据解算，利用机载、车载的POS数据、地面GPS基准站测量数据、激光扫描数据以及激光扫描系统检校数据，通过解算获取WGS-84坐标基准下的激光雷达数据；

（2）、激光雷达数据基准转换，从第一步（2）中基础控制测量成果，选取覆盖整个测区均匀分布的四等平面和高程地面控制点，利用其WGS-84坐标和成果坐标基准中的坐标，计算布尔莎模型7参数，利用该参数将激光雷达数据转换到成果坐标基准中；

（3）、激光雷达数据精化，采用第一步（3）中布设的路面控制点分别完成机载、车载激光点云平面和高程坐标的精化，以及航迹线数据的精化，具体步骤为：

A、激光点云平面坐标精化：根据路面平面控制点的分布，沿线对激光点云进行分段处理，分段长度一般为5～10km，且保证每段中至少包括3个路面平面控制点，相邻分段之间至少有1个公共点，对每个分段，首先根据路面平面控制点在激光点云中对应的平面坐标与外业实测坐标，计算仿射变换模型，然后利用仿射变换模型参数完成该分段点云的平面坐标精化；

B、激光点云高程坐标精化：a)首先利用路面高程控制点的平面坐标X、Y，定位与之距离最近的激光点，取该激光点的高程值作为该路面高程控制点处的激光测量高程，将其与路面高程控制点实测高程比较，得到路面高程控制点处对应的高程差值dZ；b)为使得建立的三角网能够覆盖所有激光点云数据，将自动生成路面激光点云数据最小包络矩形的四个顶点，对应四个虚拟路面高程控制点，这些顶点的高程差值dZ取与之距离最近的路面高程控制点的高程差值，最后以路面高程控制点和四个虚拟路面高程控制点的平面坐标X、Y和高程差值dZ构成三角网，建立高程误差改正模型；c)对测区范围的每个激光点，首先利用其平面坐标X、Y，定位其在高程误差改正模型中的三角形，假设三角形范围内高程变化位于同一个平面内，通过内插计算高程误差修正值；对每个激光点计算其对应的高程误差修正值并进行补偿，从而完成激光点云的高程坐标精化；

C、激光雷达航迹线数据精化，采用人工或者半自动的方式选取数码图像之间的同名点，并人工识别量测出路面控制点在数码图像上的图像坐标，采用区域网平差的方法，完成激光雷达航迹线数据的精化，同时实现数码图像与点云数据的精确配准；

（4）、激光雷达数据的融合，通过激光雷达数据精化处理，将机载、车载激光雷达数据纳入到与路面控制点统一的坐标基准中，同时实现激光点云数据与数码图像的精确配准，可对激光雷达数据进行统一管理、显示与分析，从而完成车载与机载激光雷达数据的融合；

第五步，基于融合激光点云的道路特征提取

（1）、车道标线特征提取：根据车道标线强度值与路面材料强度值存在较大差异，利用融合激光点云的强度信息实现车道标线的提取；首先，分析车道标线激光点的强度值范围，确定强度值阈值，将强度信息大于强度值阈值的激光点作为车道标线激光点的备选点；然后，采用人机交互的方式确定出车道标线的近似平面位置，利用车道标线激光点的备选点，通过分段最小二乘方法，对车道标线位置进行精确拟合；最后，提取精确车道标线位置左右两侧0.02m范围内的激光点，并进行排序和抽稀，输出最终的车道线激光点，完成车道标线特征提取；

（2）、道路路面与防护等特征提取，具体步骤如下：

a)人工确定出道路特征的初略位置引导线，提取道路特征附近的融合激光点云；

b)根据道路特征的初略位置引导线，按一定步长进行断面剖分，建立剖分切片，剖分切片在O-XY平面投影线段与引导线相互垂直，设剖分切片在O-XY平面投影线段对应的直线方程为Ax+By+C=0，则激光点到该剖分切片投影在物方坐标系中的坐标可通过式（1）计算得到：

X_P＝(B*B*X_G-A*B*Y_G-A*C)/(A*A+B*B)

Y_P＝(-A*B*X_G+A*A*Y_G-B*C)/(A*A+B*B)    (1)

Z_P＝Z_G

式中，(X_G，Y_G，Z_G)表示激光点在物方坐标系中的坐标，(X_P，Y_P，Z_P)表示激光点到该剖分切片投影在物方坐标系中的坐标，A、B、C为剖分切片在O-XY平面投影线段对应直线方程的参数；

则点(X_P,Y_P,Z_P)与所对应的剖分切片坐标系中的坐标满足如下关系式：

X_P＝x_{sec_left_n}+x_sec*cos(sngle)

Y_P＝x_{sec_left_n}+x_sec*sin(Qngle)    (2)

Z_P＝y_sec

式中，angle表示剖分切片在O-XY平面投影线段的方向角，（x_sec，y_sec）表示点(X_P,Y_P,Z_P)所对应的剖分切片坐标系中的坐标；

对于每个激光点，计算其对应的剖分切片坐标系坐标，从而完成融合激光点云的断面剖分；

c)选择激光点云信息完整的剖分切片，提取出构成所感兴趣道路特征的点云，保存点云在剖分切片坐标系中的坐标并指定模板原点，从而完成道路特征点云模板的建立；

d)道路特征点云模板与剖分切片点云在二维平面内，可近似认为只存在旋转、平移和拉伸，平面转换模型如下所示：

${\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]}_{t\arg \mathrm{et}}=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δx}\\ \mathrm{\Δy}\end{array}\right]+\mathrm{\λ}\left[\begin{array}{cc}\cos \mathrm{\α}& -\sin \mathrm{\α}\\ \sin \mathrm{\α}& \cos \mathrm{\α}\end{array}\right]{\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]}_{\mathrm{mode}l}---\left(3\right)$ 式中， ${\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]}_{t\arg \mathrm{et}}$ 表示剖分切片点云在剖分切片坐标系中的坐标， ${\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]}_{\mathrm{mode}l}$ 表示道路特征点云模板在其对应的剖分切片坐标系中的坐标， $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δx}\\ \mathrm{\Δy}\end{array}\right]$ 为平移参数，λ为比例缩放系数，α为点云的相对旋转角度；基于迭代最近邻点算法实现道路特征点云模板与剖分切片点云的精确配准，获取所需的道路特征点云模板与剖分切片点云最终的平面转换模型参数；

e)利用所得到的最终的平面转换模型，通过公式（1）～（3）计算道路特征点的真实物方坐标；然后，根据道路特征自身的几何特性，对获取的道路特征点进行最小二乘计算和拟合，提取所需的道路特征，最终完成道路特征的量测与提取；

第六步，基于道路特征的既有道路线形要素恢复

（1）、平面要素恢复：利用车道标线特征，确定出既有道路设计中线的位置，并参照既有道路原有的平面设计文件，定位出平面要素变化点，并分别以直线、圆曲线和缓和曲线的参数进行拟合，得出平面设计的技术要素；

（2）、纵面要素恢复：利用第六步（1）中确定的既有道路设计中线的位置，从融合激光点云中获取相应的高程值，并参照既有道路原有的纵断面设计文件，对纵坡、纵坡长度和使用竖曲线的参数进行拟合，得出纵面设计的技术要素；

第七步，1:500或1:1000比例尺数字产品生产

（1）、1:500或1:1000比例尺数字高程模型的生产：根据数字高程模型生产范围和格网大小，对每个格网点，搜索与之距离最近的激光点，格网点高程值取该激光点的高程，生成所述的1:500或1:1000比例尺数字高程模型；

（2）、1:500或1:1000比例尺数字正射影像图的生产：设置对应比例尺数字正射影像图的地面分辨率，利用摄影测量软件中的数字正射影像图生成模块，利用第七步（1）中生成的数字高程模型和第四步（3）中精化后的机载激光雷达航迹线数据，生成所述的1:500或1:1000比例尺数字正射影像图；

（3）、1:500或1:1000比例尺数字线划地形图的生产：利用摄影测量软件，构建数码图像立体模型，在立体观测环境下对建筑物、陡坎等地物矢量要素进行采集；或利用南方测绘CASS7.0软件，参考第七步（2）中生成的数字正射影像图，对地物矢量元素采集；利用Terrasolid软件的TModel模块，通过融合激光点云生成所设置等高距的等高线和高程注记点，并进行编辑处理；最后，结合外业调绘资料，对各要素进行补充与修改，完成1:500或1:1000比例尺数字线划地形图的生产；

第八步，激光雷达测量与道路改扩建CAD协同设计

（1）、根据第六步（1）中恢复的既有道路平面要素、融合激光点云、数字正射影像图以及道路改扩建设计方案与相关设计规范，根据交点法、线元法等路线平面设计方法，完成道路路线平面设计；

（2）、根据第八步（1）中道路路线平面设计成果，从融合激光点云中获取其对应高程值，自动生成纵断面线，采用动态无序拉坡、竖曲线交互设计等纵断面设计方法完成纵断面设计；

（3）、根据第八步（1）道路路线平面设计成果，从融合激光点云中自动生成横断面线，对既有道路路面组成部分的参数进行拟合，并对路基边坡的坡度、坡脚位置等进行拟合，得出既有道路横断面设计技术要素，根据路面、路基拼接方案，按横断面模板、路基边沟排水设计等横断面设计方法完成横断面设计；

（4）、利用第八步（1）～（3）中路线平面、纵面和横断面设计成果，结合第七步（1）中生成的数字高程模型，计算工程数量与造价；

（5）、利用生成的数字正射影像图、数字线划地形图，对道路沿线进行调查，明确和调整道路改扩建设计方案；

（6）、变更路线方案，根据变更路线方案，重新执行第八步（1）～（5）进行平面设计、纵断面设计和横断面设计，并计算变更路线方案的工程数量与造价；

（7）、综合考虑工程数量与造价，以及其他路线设计影响因素，完成最终路线设计，并输出设计图、表。

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