CN108230442A - 一种盾构隧道三维仿真方法 - Google Patents

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郭春生
王令文
宫玮清
张幸铖
杨骁�
刘蝶
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    • G—PHYSICS
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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Abstract

一种盾构隧道三维仿真方法，包括：采用三维激光扫描仪获取隧道三维点云，每个点包含目标三维坐标数据(X,Y,Z)和目标反射强度信息I；根据点云数据的坐标数据构建隧道具有真实尺寸的三维结构模型，令三维结构模型任意一点的在UV坐标系下的坐标为(u,v)；计算三维结构模型上每个点的(X,Y,Z)与(u,v)的坐标转换关系。利用点云数据的反射强度信息插值生成隧道管片的二维灰度影像图，影像图中每个像素信息中包含对应三维坐标(X,Y,Z)；计算二维灰度影像图中像素在UV坐标系下的坐标；根据UV坐标实现三维结构模型与灰度影像的融合，最终生成三维结构模型内部渲染图，该渲染图是对盾构隧道内部影像的仿真。

Description

一种盾构隧道三维仿真方法
技术领域
本发明属于隧道施工技术领域，特别涉及一种盾构隧道三维仿真方法。
背景技术
目前，常见的隧道三维模型主要用于模拟施工和三维展示，构建方法通常是通过设计数据构建隧道的几何尺寸，利用管片材料的图片进行纹理映射。传统方法构建三维模型存在以下三个问题：
1、模型尺寸通过设计数据构建的，因此三维模型不具有量测意义，无法表达隧道的变形情况。
2、因为隧道是一种狭长形的大型建筑，因此隧道模型的表面纹理多通过隧道管片材料的材质图片进行贴图，例如采用混凝土的颗粒状图片来表达隧道管片的“纹路”，因此该方法生成的模型纹理只是一种视觉上的近似表达，无法反应隧道表面的真实现状。
3、传统的模型贴图方法中，模型与图片一般都是通过不同途径获得，两者之间的坐标系统相互独立，很难建立相互的对应关系。
申请号为201610976264.X的专利文件，公开了“一种盾构隧道结构模型生成方法，包括步骤：S1：利用一三维激光扫描仪扫描一待建模隧道获得所述待建模隧道的一三维点云数据；
S2：确定所述三维点云数据的三维轴线坐标数据和里程数据；
S3：将所述三维点云数据分割形成多个环管片，并根据所述里程数据给每一所述环管片对应一里程数值；
S4：根据所述里程数值和所述三维轴线坐标数据获得每一所述环管片的横断面点云数据；
S5：将每一所述横断面点云数据参数化，形成每一所述环管片的横断面参数模型；
S6：构建每一所述环管片的参数化族；
S7：根据所述参数化族，拼合全部的所述横断面参数模型，形成一隧道结构模型”。
上述技术方案是一种基于点云数据构建隧道结构模型的方法，该方法生成的隧道模型在结构尺寸方面与隧道真实情况一致，但该方法未考虑隧道的纹理信息，不能反应隧道表观的健康状态。
发明内容
本发明的实施例提供一种盾构隧道三维仿真方法，针对三维结构模型解决了现有模型展示时，表面纹理与真实情况差别很大的问题，提供了一种几乎真实的盾构隧道内部三维结构模型影像的展示。
本发明的盾构隧道三维仿真方法，包括以下步骤：
采用三维激光扫描仪获取隧道三维点云，每个点包含目标三维坐标数据(X,Y,Z)和目标反射强度信息I；
根据点云数据的坐标数据构建隧道具有真实尺寸的三维结构模型，令三维结构模型任意一点的在UV坐标系下的坐标为(u,v)；
计算三维结构模型上每个点的(X,Y,Z)与(u,v)的坐标转换关系，记
利用点云数据的反射强度信息插值生成隧道管片的二维灰度影像图，影像图中每个像素信息中包含对应三维坐标(X,Y,Z)；根据公式(1)，计算二维灰度影像图中像素在UV坐标系下的坐标。
根据UV坐标实现三维结构模型与灰度影像的融合，最终生成三维结构模型内部渲染图，该渲染图是对盾构隧道内部影像的仿真。
本发明由于采用三维激光扫描仪，构建的隧道三维模型具有真实尺寸、真实纹理，真实的反应隧道实际情况，通过该三维模型可对隧道进行变形分析和病害调查，实现了隧道三维真实场景的可视化。因为本发明中的模型与影像均由三维激光扫描技术获得，两者之间坐标是关联的，因而实现了通过程序进行的自动贴图，而传统贴图方法需要通过手动调整图片与模型的位置关系。
需要特别指出的是，在本发明中灰度影像图与一般贴图用的纹理照片、栅格数据有本质区别：
1、本发明中灰度影像拥有空间坐标信息，即每个像素不仅拥有像素坐标系下的坐标(x,y)，同时还拥有代表其空间位置关系的三维坐标信息(X,Y,Z)，而传统的照片、栅格数据仅仅有像素坐标信息。
2、本发明中的灰度影像具有全局，数据量大等特点，一张灰度影像图包含了整个隧道区间的内壁现状，因此单张灰度影像数据量大，一般一张灰度影像数据大小为1G。而传统的照片、栅格数据往往只能包含隧道的局部现状，数据量小。
3、用传统的照片、栅格数据进行贴图，一般通过人机交互的形式实现，而发明采用灰度影像数据进行贴图，这是通过程序自动实现的。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：
图1本发明涉及的UV坐标系示意图
图2本发明实施例中带有真实纹理的隧道三维模型示例图。
图3是本发明实施例汇总扫描仪静态扫描示意图。
图4是本发明实施例中涉及的原始的点云数据三维示意图。
具体实施方式
本发明的盾构隧道三维仿真方法，具体实现步骤如下：
(1)首先采用三维激光扫描仪获取隧道三维点云，每个点包含目标三维坐标数据(X,Y,Z)和目标反射强度信息I。扫描仪的采集方式为静态扫描模式，即每隔一定距离架设扫描仪进行三维扫描，站与站之间通过靶球拼接，扫描示意图如图3所示。经过拼接后的点云数据包含目标三维坐标数据(X,Y,Z)和目标反射强度信息I；原始的点云数据三维示意图如图4所示。
(2)根据点云数据的坐标信息构建隧道具有真实尺寸的三维结构模型，构建模型的方案在专利申请CN201610976264.X中有所涉及，令三维结构模型任意一点在UV坐标系下的坐标为(u,v)，如图1所示。
(3)令三维结构模型任意一点的在UV坐标系下的坐标为(u,v)，UV坐标系为贴图坐标系，计算三维结构模型上每个点的(X,Y,Z)与(u,v)的坐标转换关系，记，
u＝f(X,Y,Z)
v＝g(X,Y,Z) 公式(1)
(4)利用点云数据的强度信息插值生成隧道管片的二维灰度影像图，生成二维灰度影像图的方法在专利申请201410726508.X中有所披露，影像图中每个像素信息中包含对应三维坐标(X,Y,Z)。其中，
影像图中每个像素信息中包含以下信息：像素坐标(x,y)，三维坐标(X,Y,Z)以及灰度值I，其中，像素坐标(x,y)代表每个像素点在影像图中的行号和列号，三维坐标(X,Y,Z)为每个像素点在点云数据中对应点的三维坐标，像素坐标(x,y)与三维坐标(X,Y,Z)存在函数对应关系：
三维模型的UV坐标与灰度影像的像素坐标均为平面坐标系，通过求解UV坐标与像素坐标之间的转换关系，即可建立灰度影像与三维模型对应关系。
(5)通过三维可视化工具，选取2个三维模型与灰度影像的公共点(即(X,Y,Z)坐标相同点)记为A，B，
同时获取A点和B点的UV坐标和像素坐标，分别记为(UA,VA)，(UB,VB)，(xA,yA)，(xB,yB)，将这些坐标带入坐标旋转公式：
求解Δu、Δv、α参数，根据公式(3)，计算二维灰度影像图中任意像素在UV坐标系下的坐标。
(6)根据UV坐标实现三维结构模型与灰度影像的融合。最终生成的三维模型内部渲染图如图2所示。
值得说明的是，虽然前述内容已经参考若干具体实施方式描述了本发明创造的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

Claims (3)

1.一种盾构隧道三维仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采用三维激光扫描仪获取隧道三维点云，每个点包含目标三维坐标数据(X,Y,Z)和目标反射强度信息I；
(2)根据点云数据的坐标数据构建隧道具有真实尺寸的三维结构模型；
(3)令三维结构模型任意一点的在UV坐标系下的坐标为(u,v)，UV坐标系为贴图坐标系，计算三维结构模型上每个点的(X,Y,Z)与(u,v)的坐标转换关系，记，
(4)利用点云数据的反射强度信息插值生成隧道管片的二维灰度影像图；
(5)根据UV坐标实现三维结构模型与灰度影像的融合，最终生成三维结构模型内部渲染图，该渲染图是对盾构隧道内部影像的仿真。
2.如权利要求1所述盾构隧道三维仿真方法，其特征在于，隧道管片的二维灰度影像图的生成中，还包括：
影像图中每个像素信息中包含以下信息：像素坐标(x,y)，三维坐标(X,Y,Z)以及灰度值I，其中，像素坐标(x,y)代表每个像素点在影像图中的行号和列号，三维坐标(X,Y,Z)为每个像素点在点云数据中对应点的三维坐标，像素坐标(x,y)与三维坐标(X,Y,Z)存在函数对应关系：
三维模型的UV坐标与灰度影像的像素坐标均为平面坐标系，通过求解UV坐标与像素坐标之间的转换关系，即可建立灰度影像与三维模型对应关系；
选取2个三维模型与灰度影像的公共点(即(X,Y,Z)坐标相同点)记为A，B，
同时获取A点和B点的UV坐标和像素坐标，分别记为(UA,VA)，(UB,VB)，(xA,yA)，(xB,yB)，将这些坐标带入坐标旋转公式：
求解Δu、Δv、α参数，根据公式(3)，计算二维灰度影像图中任意像素在UV坐标系下的坐标。
3.如权利要求1所述的盾构隧道三维仿真方法，其特征在于，扫描仪的采集方式为静态扫描模式，即每隔某个距离架设扫描仪进行三维扫描，站与站之间通过靶球拼接，经过拼接后的点云数据包含目标三维坐标数据(X,Y,Z)和目标反射强度信息I。
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