CN109341671B - 基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法 - Google Patents

Abstract

基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法，属于隧道工程测量技术领域。该方法通过点云法向量与隧道断面法向量垂直的关系提取不同环数的横断面点云，利用隧道每环对应横断面点云是否有突变来判断环内错台的有无，由断面点云突变量的大小确定环内错台量的大小；通过提取相邻两环管片对应角度纵断面上的点云数据，检验纵断面点云数据是否有突变处，根据点云数据的突变量来判断隧道相邻两环管片的环间错台量，最终获得每环管片的环内错台量和两环间的环间错台量。本发明的优点是，利用三维激光点云数据提取隧道断面的效率高、精度高、智能化，并且可以得到任意角度的环间错台量和所有的环内错台量。

Description

基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法

技术领域

本发明属于隧道工程测量技术领域，具体涉及一种基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法。

背景技术

随着现代化的建设，各省市都加快以地铁、轻轨为主的快速、大运量、公共快捷的交通体系的建设和规划。地铁工程作为大城市一种重要的交通工具，具有投资巨大，建设工期长的特点，属于百年工程。盾构隧道作为地铁工程的重要组成部分，在盾构地铁管片安装、竣工、以及运营维护过程中，必须进行盾构隧道衬砌错台量的测量，使能够符合规范规定，让施工顺利进行、竣工顺利验收。

传统的盾构隧道衬砌错台测量主要使用卷尺、三角板来进行，这种方式存在效率较低、每环管片只能测量有限点的个数，在2017年发布的《盾构法隧道施工及验收规范》中规定：管片拼装过程中，需要逐环测量隧道衬砌的环内错台和环间错台；在成型隧道验收过程中，需要每10环测量隧道衬砌的环内错台和环间错台，每环需要测量4个点。盾构隧道施工和竣工过程中衬砌错台测量的工作量大以及传统测量方法观测劳动强度高，观测精度受到观测条件的影响较多，自动化较差，因此需要一种高精度、高效率、智能化的测量方式。三维激光扫描技术精度高、测量速度快、并且对光线条件没有要求，即使在漆黑的隧道里依旧能正常工作，并且可以一次性快速、完整、全方位地采集隧道内部的数据，经处理后可以得到隧道任意环数的环内错台量和环间错台量。

目前诸多学者对三维激光扫描在隧道中的应用进行了大量的研究，但主要是对隧道施工及运维过程中隧道的变形以及对衬砌环间错台量的提取做了研究，针对隧道施工及竣工过程中衬砌环内错台量的研究较少，并没有提出详细系统的提取方法。本文提出一种适应于盾构隧道施工及竣工过程中提取衬砌环间错台量和环内错台量的方法：提出基于每环对应的横断面提取环内错台量的方法、基于相邻两环纵断面上的点云提取环间错台量的方法，来指导施工和完成竣工验收。

发明内容

本发明旨在提供一种快速准确的提取盾构隧道衬砌环内错台量和环间错台量的方法，即一种基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法，用于指导盾构隧道施工和竣工验收。

为了达到上述目的，本发明提出一种基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法，该方法包括以下步骤：

第一步：点云数据的获取

对于站式三维激光扫描仪，为获取较为精确的点云数据，可合理的选取测站间距和扫描分辨率。在测站间距和扫描分辨率确定后，进行现场扫描；在扫描的同时，用全站仪对扫描仪和标靶的位置进行测量，确定测站和标靶的绝对坐标。

三维激光扫描仪每次获取的点云数据都是以三维激光扫描仪中心建立的独立内部坐标系，对于多站点云数据通过坐标系之间的精密转换，才能得到整个隧道统一点云坐标信息；隧道点云拼接基于标靶拼接，优选在扫描仪自带软件中进行，在相邻两站重叠区域布设多个标靶，并保证有三个以上非同一直线上的标靶位于两站之间的重叠区域；通过这些公共的标靶点参数转化完成整体点云的坐标系统一；在整体点云坐标系统一后，需要给标靶和测站点赋予用全站仪测量的绝对坐标，使整体点云数据处于绝对坐标系下。

第二步：每环衬砌对应断面的提取

在隧道的整体点云数据处于绝对坐标系下后，为了能够提取不同里程、不同环数的横断面，需要提取隧道在该环断面处的空间姿态信息。本发明通过该环断面附近点云的法向量来提取该断面处的空间姿态信息，由于隧道管片壁不光滑或受附属设备的影响，将会导致点云数据中存在很多噪声，故采用抗噪效果较好的随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘法对点云法向量进行提取。

利用该环断面附近点云的点云法向量与断面法向量互相垂直的关系，提取断面法向量。

根据隧道的设计文件，可以得到不同里程或环数的断面的设计坐标,利用断面的法向量和设计坐标可得到该断面平面的方程；

优选利用点到平面的距离进行断面的截取，合理设置点到平面的距离。

第三步：环内错台量的提取

将第二步获取的横断面点云数据进行坐标变换，经过旋转、平移，然后投影到二维平面中进行断面的二维分析；计算所有二维平面中断面点到断面中心点O的距离D，然后计算D与断面设计半径之差Δ，根据每个断面点对应的极坐标角度α和Δ值建立纵轴为Δ、横轴为α的散点图，从0-360°内显示Δ与α之间的关系，根据Δ否有突变判断环内错台的有无，根据突变量判断错台量大小；

第四步：环间错台量的提取

截取至少相邻两环对应附近的点云数据；然后提取极坐标角度为α的纵断面的点云数据(纵断面与第三步中的横断面是相互垂直的，并且都过断面的中心点)，将选取的点云数据通过旋转、投影到平面上进行二维分析；若在两环管片连接处发生了环间管片错台，最重要的特征是在前一环的尾部点和后一环的始部点到某一直线的距离发生了突变，突变量的大小为管片环间错台量。

有益效果

本发明旨在提供一种快速准确的提取盾构隧道衬砌环内错台量和环间错台量的方法，用于指导盾构隧道施工和竣工验收。

1)算法的适用性。针对于盾构隧道，将点云法向量应用于断面的提取，将衬砌环内错台量与环间错台量分别计算分析，并结合实际工程，验证了这些算法对于盾构隧道的适用性。

2)方法的优点。用站式扫描仪扫描隧道时间短、精度有保障，效率较高，后期数据处理通过程序实现，而且可以得到任意环数的环间错台量和环内错台量，较为简单方便，相比传统方法每环管片测量4个点，本发明有高效率、高精度、智能化的优点。

附图说明：

图1：技术路线图；

图2：点云法向量提取过程图；

(a)某环附近点云的选取、(b)临近点云的搜索、

(c)点云法向量的拟合、(d)该环点云法向量的示意图；

图3：断面法向量示意图；

图4：坐标变换过程图；

(a)提取断面图、(b)旋转、平移后的断面图、(c)投影后的断面图；

图5：环内错台示意图；

(a)环内错台原理图、(b)极坐标示意图；

图6：环内错台示例；

(a)环内错台示例图、(b)断面拼装方式图

图7：环间错台示意图；

(a)纵向点云提取图、(b)旋转、投影后的纵向点云图、(c)环间错台量原理图

图8：环间错台示例；

(a)提取某环对应附近的点云数据、(b)提取角度为60°的纵向的点云数据、(c)旋转、投影到平面、(d)环间错台量显示；

具体实施方式：

为了便于同行业技术人员的理解，特以北京某盾构地铁隧道为实例并配合附图对本发明的特征和过程作进一步的详细说明，但本发明并不限于以下实施例。

实施例1

第一步：点云数据的获取

为获取较为精确的点云数据，需合理的选取测站间距和扫描分辨率。

在测站间距和扫描分辨率确定后，进行现场扫描；在扫描的同时，用全站仪对扫描仪和标靶的位置进行测量，确定测站和标靶的绝对坐标。

三维激光扫描仪每次获取的点云数据都是以仪器中心为依据建立的独立内部坐标系，对于多站点云数据只有通过各坐标系之间的精密转换，才能得到整个隧道统一点云坐标信息。隧道点云拼接一般基于标靶拼接，在相邻两站重叠区域布设多个标靶，并保证有三个以上非同一直线上的标靶位于两站之间的重叠区域。通过公共的标靶点参数转化完成整体点云的坐标系统一。在整体点云坐标系统一后，需要给标靶和测站点赋予用高精度全站仪测量的绝对坐标，使整体点云数据处于绝对坐标系下。

实施例盾构隧道，半径2.7m，管片宽度1.2m，试验段长约为60m。测站间距约为12m，分辨率采用中等分辨率，共扫描5站，通过相邻两站布设的三个标靶进行拼接。拼接后通过标靶和测站点的绝对坐标将整体点云数据处于绝对坐标系下。

第二步：每环衬砌对应断面的提取

在隧道的整体点云数据处于绝对坐标系下后，为了能够提取不同里程、不同环数的断面，需要提取隧道在该环断面处的空间姿态信息。通过该环断面附近点云的法向量来提取该断面处的空间姿态信息，由于隧道管片壁不光滑或受附属设备的影响，将会导致点云数据中存在很多噪声，故采用抗噪效果较好的随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘法对点云法向量进行提取。图2为点云法向量的提取过程图。

提取横断面的具体步骤为：

1)得到每个节点对应的法向量

由几何关系可知：每个节点对应的点云法向量与断面法向量是互相垂直的，设断面所在平面的法向量

图3为断面法向量的示意图：

由

则有：

写成矩阵形式可表示为：

根据最小二乘法求解得到横断面所在平面的法向量为(1,a,b)。

2)根据隧道的设计文件，可以得到不同里程(环数)断面的设计坐标(X,Y,Z),利用平面的法向量和设计坐标可得到该平面的方程；

3)利用点到平面的距离进行断面的提取，合理设置点到平面的距离k(单站点云数据中k取扫描仪的角分辨率；多站拼接后的点云数据k取点云之间的平均距离)，根据公式(4)进行隧道横断面的提取：

第三步：环内错台量的提取

将第二步获取的横断面点云数据进行坐标变换，经过旋转、平移，然后投影到二维平面中进行断面的二维分析，图4为坐标变换示意图，断面点云数据的坐标[x_i y_i z_i]^T和变化后的坐标[x′_i y′_i z′_i]^T有式(5)中的转换关系,θ₁和θ₂分别为该断面的点云绕Y轴和Z轴旋转的角度值，由断面法向量计算得到，[X Y Z]^T为点云平移向量：

利用隧道断面点云的连续性来判断错台的有无，由断面点云突变量的大小确定错台量的大小，具体原理如下：

图5(a)为环内错台示意图，图中外圆可以看成由点云构成断面图，在A型管片和B1型管片之间发生了环内错台情况，此时最明显的特征是A型管片的末端A点和B1型管片的末端B点与断面中点O的距离不同，并且此位置处的环内错台量就为A、B点与O点的距离之差，即d＝OA-OB，制作断面点云到断面中心的距离沿断面一周的散点图，根据散点变化是否连续判断错台的有无，首先计算所有断面点到断面中心点O的距离D，然后计算D与断面设计半径之差Δ，根据每个点对应的角度α(如图5(b)所示)和Δ值建立纵轴为Δ、横轴为α的散点图，从0-360°内显示Δ与α之间的关系，根据Δ是否有突变判断环内错台的有无，根据突变量判断错台量大小。判断衬砌环内错台现象的具体步骤如下：

1)提取任意里程y1对应的断面点云数据,即某环对应的横断面点云数据；

2)分别计算所有断面点到断面中心点O的距离D，计算D与断面设计半径之差Δ，计算每个断面点对应的角度值α；

3)根据每个点对应的角度α和Δ值建立纵轴为Δ、横轴为α的散点图，从0-360°内显示Δ与α之间的关系；

4)根据Δ在0-360°内有无突变判断环内错台的有无，计算突变大小即为错台量大小。

下面结合一个具体环数的断面点云数据处理结果进行说明，在图6(a)中：Δ在0-360°范围内总共有四处突变处，可以判断：该环断面发生了四处环内错台现象，位置大约分别为55°、80°、145°、280°附近，根据错台发生的位置可以判断该环为图6(b)的拼装方式：位置1处(55°附近)为B1型管片与C型管片拼接处、位置2处(80°附近)为C型管片与B2型管片拼接处、位置3处(145°附近)为B2型管片和A型管片拼接处、位置4处(280°附近)为A(中)型管片和A(右)型管片拼接处，错台发生的位置和断面的拼装方式能够验证该方法的准确性。在4个明显的突变位置处，位置3的突变量最大，为0.72cm。因此，通过纵轴为Δ、横轴为α的散点图，可以判断该环的拼装方式,可以确定该环共有四处管片环内错台现象发生，管片最大错台量为7.2mm，发生在B2型管片和A型管片拼接处。

第四步：环间错台量的提取

通过提取相邻两环管片对应角度纵向的点云数据，检验断面点云数据是否有突变处，根据点云数据的突变量来判断隧道相邻两环管片的错台量，具体原理如下所示：通过提取隧道某环对应角度为α的纵断面上的点云数据(根据点到纵断面abcd的距离进行提取；纵断面与第三步中的横断面是相互垂直的，并且都过断面的中心点)，将选取的点云数据通过旋转、投影到平面上进行二维分析，如图7(a)和(b)所示，(此时得到了对应角度为α和α+180°两个方向上的纵向点云数据)。若在两环管片连接处发生了环间管片错台，如图7(c)中1环和2环发生了环间错台，最重要的特征是在1环的尾部B点和2环的始部C点到某一直线的距离发生了突变，突变量的大小为管片环间错台量，即Δ＝CF-BE。计算环间错台量的具体步骤如下：

1)截取任意里程y1附近的点云数据,即某环对应附近的点云数据(要包括相邻两环的点云数据)；

2)提取极坐标角度为α的纵向点云数据，将选取的点云数据通过旋转、投影到平面上；

3)分别计算纵向点云数据中每个点与某一直线(通过拟合纵向点云数据确定直线方程)的距离Δ；

4)建立纵轴为Δ、横轴为里程的散点图，根据Δ有无突变(是否连续)判断环内错台的有无，计算突变大小即为错台量大小；

5)根据以上过程计算其他角度对应的环间错台情况。

下面结合一个具体环数的断面点云数据处理过程进行说明，如图8所示；提取的为极坐标对应为60°的相邻三环的错台情况，从图8(d)中我们可以看出：1环和2环、2环和3环之间都发生了环间错台现象，1环和2环之间的错台量约为5mm,2环与3环之间的错台量较小，约为2.5mm，两个错台发生的位置相距1.2m，与管片的宽度为1.2m一致。本发明可以针对极坐标为0-360°范围内的任意角度的环间错台量进行提取，为便于计算，分别截取极坐标为0°、30°、60°、90°、120°、150°、180°、210°、240°、270°、300°、330°对应的点云进行分析，得出该环对应12个点的环间错台量，比较这12个错台量的大小，最大值确定为该环的最大环间错台量。

综上所述，本发明旨在提供一种快速准确的提取盾构隧道衬砌环内错台量和环间错台量的方法，即一种基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法，用于指导盾构隧道施工和竣工验收。

Claims (4)

1.一种基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步：点云数据的获取

对于站式三维激光扫描仪，为获取较为精确的点云数据，合理的选取测站间距和扫描分辨率；

在测站间距和扫描分辨率确定后，进行现场扫描；在扫描的同时，用全站仪对扫描仪和标靶的位置进行测量，确定测站和标靶的绝对坐标；

第二步：每环衬砌对应断面的提取

在隧道的整体点云数据处于绝对坐标系下后，为了能够提取不同里程、不同环数的横断面，需要提取隧道在该环断面处的空间姿态信息；通过该环断面附近点云的法向量来提取该断面处的空间姿态信息，采用随机采样一致性RANSAC算法和最小二乘法对点云法向量进行提取；

利用该环断面附近点云的点云法向量与断面法向量互相垂直的关系，提取断面法向量；

根据隧道的设计文件，得到不同里程或环数断面的设计坐标,利用断面的法向量和设计坐标得到该断面的方程；

利用点到断面的距离进行断面的提取；

第三步：环内错台量的提取

将第二步获取的横断面点云数据进行坐标变换，经过旋转、平移，然后投影到二维平面中进行断面的二维分析；计算所有断面点到断面中心点O的距离D，然后计算D与断面设计半径之差Δ，根据每个断面点对应的角度α和Δ值建立纵轴为Δ、横轴为α的散点图，从0-360°内显示Δ与α之间的关系，根据Δ否有突变判断环内错台的有无，根据突变量判断错台量大小；

第四步：环间错台量的提取

截取至少相邻两环对应附近的点云数据；然后提取极坐标角度为α的纵断面的点云数据，纵断面与第三步中的横断面是相互垂直的，并且都过断面的中心点，将选取的点云数据通过旋转、投影到平面上进行二维分析；若在两环管片连接处发生了环间管片错台，最重要的特征是在前一环的尾部点和后一环的始部点到某一直线的距离发生了突变，突变量的大小为管片环间错台量。

2.按照权利要求1所述的一种基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法，其特征在于，所述第二步中利用点云法向量提取隧道横断面，具体步骤包括如下：

1)得到每个节点对应的法向量

由几何关系可知：每个节点对应的点云法向量与断面法向量是互相垂直的，设断面所在平面的法向量

由

则有：

写成矩阵形式可表示为：

根据最小二乘法求解得到断面所在平面的法向量为(1,a,b)；

2)根据隧道的设计文件，可以得到不同里程或环数断面的设计坐标(X,Y,Z),利用平面的法向量和设计坐标可得到该平面的方程；

3)利用点到平面的距离进行断面的截取，合理设置点到平面的距离k，单站点云数据中k取扫描仪的角分辨率；多站拼接后的点云数据k取点云之间的平均距离，根据公式(4)进行隧道的断面截取：

3.按照权利要求1所述的一种基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法，其特征在于，所述第三步，具体步骤为：

1)提取任意里程y1对应的断面点云数据,即某环对应的横断面点云数据；

2)分别计算所有断面点到断面中心点O的距离D，计算D与断面设计半径之差Δ，计算每个断面点对应的角度值α；

3)根据每个点对应的角度α和Δ值建立纵轴为Δ、横轴为α的散点图，从0-360°内显示Δ与α之间的关系；

4)根据Δ在0-360°内有无突变判断环内错台的有无，计算突变大小即为错台量大小。

4.按照权利要求1所述的一种基于点云数据提取盾构隧道衬砌错台量的方法，其特征在于，所述第四步，具体步骤为：

1)截取任意里程y1附近的点云数据,即某环对应附近的点云数据，要包括相邻两环的点云数据；

2)提取极坐标角度为α的纵向点云数据，将选取的点云数据通过旋转、投影到平面上；

3)分别计算纵向点云数据中每个点与某一直线的距离Δ，其中通过拟合纵向点云数据确定直线方程；

4)建立纵轴为Δ、横轴为里程的散点图，根据Δ有无突变即是否连续判断环内错台的有无，计算突变大小即为错台量大小；

5)根据以上步骤计算其他角度对应的环间错台情况。

Images