CN109447849A - 一种bim环境下的实时远程监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工程建设技术领域，具体来说是一种BIM环境下的实时远程监测方法及系统，通过采集传感器检测施工现场的形变数据，并将形变数据发送至区域中继器，再由区域中继器发送至服务器。通过服务器建立施工现场的BIM模型，并提取BIM模型的原始网格信息，而后根据施工现场的形变数据改变原始网格的梯度场，进而得到改变的散度，并通过求解泊松方程获取变形后的BIM模型。本发明同现有技术相比，其优点在于：解决了现有技术人工观测时效性差的问题；提出了一种更为直观地展示施工结构监测状况的方法；解决了常规施工监测的受自然因素、施工现场干扰的限制性大的问题。

Description

一种BIM环境下的实时远程监测方法及系统

技术领域

本发明涉及工程建设技术领域，具体来说是一种BIM环境下的实时远程监测方法及系统。

背景技术

常规施工现场的施工监测工作，主要由人工完成，每天安排固定人员在现场实测，人员要相对固定，保证数据资料的连续性。量测仪器采用专人使用、专人保养、专人检校的管理。量测设备、元器件等在使用前均应经过检校，合格后方可使用。各监测项目在监测过程中必须严格遵守相应的实施细则。量测数据均要经现场检查，室内复查两级复核后方可上报。量测数据的存储、计算、管理均采用计算机系统进行。各量测项目从设备的管理、使用及资料的整理均设专人负责。重复观测与计算的工作量大；时效性差，人工监测难以实时连续监测测点的变化情况；受自然条件的影响，人工监测在恶劣天气下无法完成监测任务；监测局限性多，施工现场的干扰情况多，架设仪器，满足通视条件，容易受到现场的运输作业施工影响；总而言之，工作繁琐且难以保障，因此，需要进一步研究BIM环境下的实时远程监测方法与系统。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种BIM环境下的实时远程监测方法及系统，实现对施工结构和场地的实时监控和可视化结果输出。

为了实现上述目的，设计一种BIM环境下的实时远程监测方法，通过采集传感器检测施工现场的形变数据，并将形变数据发送至区域中继器，再由区域中继器发送至服务器。

通过服务器建立施工现场的BIM模型，并提取BIM模型的原始网格信息，而后根据施工现场的形变数据改变原始网格的梯度场，进而得到改变的散度，并通过求解泊松方程获取变形后的BIM模型。

本发明具有如下优选的技术方案：

求解泊松方程获取变形后的BIM模型的方法具体如下：

泊松方程如下：

其中，w表示定义在网格表面的常矢量场，表示该矢量场的散度，f是方程的未知数即待求解的变形后的网格模型，△f表示网格的拉普拉斯算子，f*是该泊松方程的狄利克雷边界值，同时也是变形的位置约束；

首先，对于某一顶点，余切权拉普拉斯算子如下：

对于整个网格而言，其拉普拉斯算子能写成如式(3)所示的矩阵的乘积的形式：

其中，

式(3)中左端矩阵的第i行即是网格上第i的顶点的拉普拉斯算子，这里的△P即是方程(1)中的△f；

接下来定义在网格上的矢量场w，能使用三角网格的梯度代替，三角网格梯度的描述是基于分段线性函数的假设，即假设三角网格的任意顶点都定义了一个分段线性函数f,同时该函数满足f(px)＝fx，并且越远离px，f(px)渐进的减小直到为0；

对于三角网格上的任意三角形△pipjpk，对于其中的任一点v都可以由其所在三角形的三个顶点线性插值得到：

相应的，其梯度可以表示为：

由重心坐标的性质可知因此用表示进一步得到：

而定义在三角网格顶点的函数的梯度大小等于该点对边的高的倒数，方向从对面垂直指向该点；

三角形上任一点v可以由三个顶点pipjpk插值得到，如公式(4)所示，即v同时受到三个顶点的影响，对于而言，当v离pi越近，越大，极端情况下，v和pi重合，此时反之，当接近pi的对边时，因为这时v仅仅是pjpk线性插值的结果，因此，在pi处取得最大值1，而在对边pjpk取得最小值0，因此梯度方向为pjpk垂直指向pi，大小等于1/|bipi|；

pj点的梯度大小等于1/|bjpj|，因此上述的等式进一步可以转化为：

而这里我们将fi、fj、fk分别取为pi、pj、pk的坐标值，从而得到了三角网格上的梯度场：

接下来计算梯度的散度,三角网格矢量场的散度定义为：

其中表示定义在pi点的分段线性函数在三角形Tk上的梯度，如图3中bivi向量所示，这个梯度是一个常数，大小等于Tk中pi对边的高的倒数，方向由pi垂直指向其对边，Ak是三角形Tk的面积；

由此对泊松方程(1)细化得到等式(5)所示的形式，泊松方程求解过程中，拉普拉斯矩阵只需计算一次，此后保持不变，等式左边的列矩阵即是方程的未知数，同时也是待求解的变形后的模型。

所述的方法具体如下：

步骤a.建立施工现场内施工结构和场地的BIM模型，并提取BIM模型的原始网格信息。

步骤b.设定若干测点，通过测点处的采集传感器对测点的形变数据进行采集并发送至服务器。

步骤c.通过服务器提取BIM模型的原始网格信息，并基于形变数据对BIM模型和网格信息进行分析，以通过求解泊松方程获取变形后的BIM模型，并对比显示原始的BIM模型和变形后的BIM模型，实现可视化输出。

所述的方法设立三级网络，在施工现场划分若干区域，每一区域设置有一区域中继器，所述的服务器为第一级网络，所述的中继器为第二级网络，所述的采集传感器为第三级网络，采集传感器采集到变形数据后，发送至该区域的区域中继器，再由中继器发送至服务器。

本发明还设计一种用于所述的BIM环境下的实时远程监测方法的系统，所述的系统包括：

用于检测施工现场的形变数据，并将形变数据发送至区域中继器的采集传感器。

用于接收采集传感器发送的形变数据，并将形变数据发送至服务器的区域中继器。

用于建立施工现场的BIM模型，并提取BIM模型的原始网格信息，而后根据施工现场的形变数据改变原始网格的梯度场，进而得到改变的散度，并通过求解泊松方程获取变形后的BIM模型的服务器。

本发明同现有技术相比，其优点在于：

1、解决了现有技术人工观测时效性差的问题。

2、提出了一种更为直观地展示施工结构监测状况的方法。

3、解决了常规施工监测的受自然因素、施工现场干扰的限制性大的问题。

附图说明

图1是一实施方式中本发明的流程示意图。

图2是一实施方式中本发明余切权拉普拉斯算子的示意图。

图3是一实施方式中本发明三角网格上任意三角形的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明，这种装置的结构和原理对本专业的人来说是非常清楚的。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参见图1，本实施方式中，本发明的方法的技术路线如下：

1.模型建设：基于BIM技术建设施工结构与场地模型。

2.测点布置：涉及地面监测点、支护结构、水位监测点等相关监测点，测点布设的位置一般是按照设计施工图纸的要求布设即可，例如对于深基坑工程，一般相邻测点的间隔为20M，在基坑的两侧，分别对应布设两排测点。地面沉降点、倾斜观测点、地下水位观测点。各测点以激光靶、棱镜、光学觇标等对应的不同类型进行表示，其中激光靶配合垂准仪使用，广泛用于高层建筑、高塔、烟囱、电梯、大型机构设备的施工安装，垂准仪能提供一条精度极高的铅垂基垂线，利用这条基垂线可进行各种施工测量或特殊工程测量及变形测量，而棱镜与光学觇标主要是辅助自动测量全站仪使用，反射光学信息，获取被测量点的三维坐标数据。

3.仪器架设：在施工现场，架设自动测量的徕卡全站仪、水位观测计(含传感器)、轴力计，对各个监测点的数据进行采集。

4.无线网络：设计三级网络体系的整体系统，一级网络是现场工作站内的服务器，所述的服务器包含有用于数据处理的处理器、用于显示的显示器、用于存储数据的存储器、及用于收发数据的收发器，在施工现场与工作站间分布有若干中继器，三级网络是分布施工现场各个监测点的采集器；通过中继器与无线电台向服务器发送数据，服务器通过显示器显示数据与处理结果，或者通过收发器将数据和处理结构再发送至其他设备。

5.数据库与服务器：所述的服务器还包括一数据库，数据库用于对数据进行接收、存储并发出有关读取的相关指令。数据库建立有数据通讯接口，以监控服务器的接收数据，通过现场仪器监测获得相关三维坐标数据，现场仪器通过中继器将监测的三维数据实时上传至数据库中，形成了数据的存储，进一步进行数据的读取应用。然后服务器读取数据库中的三维数据形成网格模型，实时读取服务器的监测数据。

6.监测数据的网格模型与BIM模型分析：采集传感器自动采集的形变监测数据并发送至服务器，由服务器形成三维网格模型，与施工模型进行融合，以BIM技术为基础建立的模型进行有限元分析，对形变监测数据进行可视化显示，将形变监测数据与设计数据相对比，直观化显示监测情况。

7.成果输出：在BIM模型中进行可视化显示，输出对应的成果。

实施例

提取BIM模型的原始网格信息，再根据监测数据的形变数据计算，形成形变后的网格模型。在此我们使用的算法是将泊松图像处理的方法扩展到三维的几何处理。

按照泊松方程：

其中，w表示定义在网格表面的常矢量场，表示该矢量场的散度，f是方程的未知数即待求解的变形后的网格模型，△f表示网格的拉普拉斯算子，f*是该泊松方程的狄利克雷边界值，同时也是变形的位置约束，Ω是图像的支撑域，代表了区域的边界。

求解网格模型变形结果的过程为：

首先，对于单个的网格顶点而言，其拉普拉斯算子定义为其与1-邻域顶点的质心偏差，如图1所示，这里我们采用余切权拉普拉斯算子的形式，如图2所示。

图2所示的拉普拉斯算子仅仅是针对Pi点，对于整个网格而言，其拉普拉斯算子可以写成3所示的矩阵的乘积的形式：

其中，

实际上式(3)中左端矩阵的第i行即是网格上第i的顶点的拉普拉斯算子，通过自动测量技术，获取场地内的三维坐标数据，这些三维坐标数据就形成了表达场地空间姿态的三角网格模型，在此三角网格模型基础上，建立拉普拉斯场模型，则此拉普拉斯场网格模型有n个顶点构成，第i的顶点，即为拉普拉斯场网格模型中某个顶点，用参数i来表示；这里的△P即是方程(1)中的△f，ω是网格模型中行列的权重，ωij定义为节点i到节点j的权值，如果两个节点不是相连的，权值为零；cotαij,cotβij为边ij相邻三角形的两个对角的余切.如果邻域三角形中包含有钝角三角形,则会出现负系数。

接下来定义在网格上的矢量场w，一般使用三角网格的梯度代替。三角网格梯度的描述基于分段线性函数的假设，即假设三角网格的任意顶点都定义了一个分段线性函数f,同时该函数满足f(px)＝fx，并且越远离px，f(px)渐进的减小直到为0。

对于图3所示的三角网格上的任意三角形△pipjpk，我们知道对于其中的任一点v都可以由其所在三角形的三个顶点线性插值得到，式中为三角网格的顶点：

相应的，其梯度可以表示为：

由重心坐标的性质可知因此用表示进一步得到：

而定义在三角网格顶点的函数的梯度大小等于该点对边的高的倒数，方向从对面垂直指向该点。

如图2所示，三角形上任一点v可以由三个顶点pipjpk插值得到，如公式(4)所示，即v同时受到三个顶点的影响，对于而言，我们知道，当v离pi越近，越大，极端情况下，v和pi重合，此时反之，当接近pi的对边时，因为这时v仅仅是pjpk线性插值的结果。因此，在pi处取得最大值1，而在对边pjpk取得最小值0，因此梯度方向为pjpk垂直指向pi，大小等于1/|bipi|。

如图3所示，pj点的梯度方向即为线段bjpj的指向，大小等于1/|bjpj|。因此上述的等式进一步可以转化为：

而这里我们将fi、fj、fk分别取为pi、pj、pk的坐标值，于是:

从而得到了三角网格上的梯度场。

接下来计算梯度的散度,三角网格矢量场的散度定义为：

其中表示定义在pi点的分段线性函数在三角形Tk上的梯度，如图3中bivi向量所示，这个梯度是一个常数，大小等于Tk中pi对边的高的倒数，方向由pi垂直指向其对边，Ak是三角形Tk的面积，N(i)代表中为三角网格中的三角形，式中是指三角形数量的汇总。

泊松方程的求解：

由此对泊松方程(1)进一步细化得到等式(5)所示的形式，泊松方程求解过程中，拉普拉斯矩阵只需计算一次，此后保持不变。等式左边的列矩阵即是方程的未知数，同时也是待求解的变形后的模型。变形的实际就是通过传感器监测到的形变数据改变网格的梯度场，进而得到改变的散度，通过求解泊松方程获取变形后的模型。通过读取BIM模型的监测点处的形变数据，通过线性或热辐射扩散的方法将控制点的变换扩散到模型的兴趣区域，进而使得BIM模型表面的矢量场和散度相应的发生改变，即泊松方程的右侧部分发生改变，每次变换后，求解该方程得到最终的变形结果。

通过本实施方式中，通过采集传感器自动测量施工场地的三维坐标后，得到场地地表姿态的初始值，利用泊松图像处理的方法扩展到三维的几何处理，表达出场地较为合理的三维网格模型。对于三维网格模型在施工阶段的变形情况，同样通过采集传感器获取测量数据后，通过泊松图像处理的方法获得网格模型。这样可以对不同的网格模型进行对比区分，直接将网格模型在BIM模型上形成对比表达，直观展示三维可视化的效果。

本发明建立一种BIM环境下实时远程监测方法与系统，BIM环境下的监测模式具备视觉交互优势，直观反映了工程的监测状况，实现了监测数据自动化的采集与传输，具备实时监控能力，按照工作的实际需要，可以对地面、地下作业面的相关情况进行实时查看；具备空间量测能力：可以提供面积、长度、空间长度等数据，获取坐标和输出标高，将具有关联性的监测数据进行三维分析，产生监测数据的网格模型，通过网格模型与轻量化模型的叠加分析，提供各监测值的统计等功能；具备分析报警能力：对监测的变形数据进行全面分析，如果工作人员所监测的数据可以达到某一警戒值，服务器能在第一时间发出相关警报；具备历史数据的查询能力：将结构变形、管线变形、周边地面沉降形态以及周边重要建筑物的沉降倾斜等监测数据沿着时间轴全面展现出来，这时人们就可以非常便捷地查看任意时间和地点的信息数据。本发明一方面形成了施工监测数据的可视化，另一方面，实现了施工监测数据自动化，相比较于常规的测量方式，节省人力资源，不受制于自然因素，数据实时上传，有效保证工程的监测质量与精度。

Claims (5)

1.一种BIM环境下的实时远程监测方法，其特征在于：

通过采集传感器检测施工现场的形变数据，并将形变数据发送至区域中继器，再由区域中继器发送至服务器；

通过服务器建立施工现场的BIM模型，并提取BIM模型的原始网格信息，而后根据施工现场的形变数据改变原始网格的梯度场，进而得到改变的散度，并通过求解泊松方程获取变形后的BIM模型。

2.如权利要求1所述的一种BIM环境下的实时远程监测方法，其特征在于求解泊松方程获取变形后的BIM模型的方法具体如下：

泊松方程如下：

其中，w表示定义在网格表面的常矢量场，▽w表示该矢量场的散度，f是方程的未知数即待求解的变形后的网格模型，△f表示网格的拉普拉斯算子，

f*是该泊松方程的狄利克雷边界值，同时也是变形的位置约束；

首先，对于某一顶点，余切权拉普拉斯算子如下：

对于整个网格而言，其拉普拉斯算子能写成如式(3)所示的矩阵的乘积的形式：

其中，

式(3)中左端矩阵的第i行即是网格上第i的顶点的拉普拉斯算子，这里的△P即是方程(1)中的△f；

接下来定义在网格上的矢量场w，能使用三角网格的梯度代替，三角网格梯度的描述是基于分段线性函数的假设，即假设三角网格的任意顶点都定义了一个分段线性函数f,同时该函数满足f(px)＝fx，并且越远离px，f(px)渐进的减小直到为0；

对于三角网格上的任意三角形△pipjpk，对于其中的任一点v都可以由其所在三角形的三个顶点线性插值得到：

相应的，其梯度可以表示为：

由重心坐标的性质可知因此用表示进一步得到：

而定义在三角网格顶点的函数的梯度大小等于该点对边的高的倒数，方向从对面垂直指向该点；

三角形上任一点v可以由三个顶点pipjpk插值得到，如公式(4)所示，即v同时受到三个顶点的影响，对于而言，当v离pi越近，越大，极端情况下，v和pi重合，此时反之，当接近pi的对边时，因为这时v仅仅是pjpk线性插值的结果，因此，在pi处取得最大值1，而在对边pjpk取得最小值0，因此梯度方向为pjpk垂直指向pi，大小等于1/|bipi|；

pj点的梯度大小等于1/|bjpj|，因此上述的等式进一步可以转化为：

而这里我们将fi、fj、fk分别取为pi、pj、pk的坐标值，从而得到了三角网格上的梯度场：

接下来计算梯度的散度,三角网格矢量场的散度定义为：

其中▽Bik表示定义在pi点的分段线性函数在三角形Tk上的梯度，如图3中bivi向量所示，这个梯度是一个常数，大小等于Tk中pi对边的高的倒数，方向由pi垂直指向其对边，Ak是三角形Tk的面积；

由此对泊松方程(1)细化得到等式(5)所示的形式，泊松方程求解过程中，拉普拉斯矩阵只需计算一次，此后保持不变，等式左边的列矩阵即是方程的未知数，同时也是待求解的变形后的模型。

3.如权利要求1或2所述的一种BIM环境下的实时远程监测方法，其特征在于所述的方法具体如下：

步骤a.建立施工现场内施工结构和场地的BIM模型，并提取BIM模型的原始网格信息；

步骤b.设定若干测点，通过测点处的采集传感器对测点的形变数据进行采集并发送至服务器；

步骤c.通过服务器提取BIM模型的原始网格信息，并基于形变数据对BIM模型和网格信息进行分析，以通过求解泊松方程获取变形后的BIM模型，并对比显示原始的BIM模型和变形后的BIM模型，实现可视化输出。

4.如权利要求3所述的一种BIM环境下的实时远程监测方法，其特征在于设立三级网络，在施工现场划分若干区域，每一区域设置有一区域中继器，所述的服务器为第一级网络，所述的中继器为第二级网络，所述的采集传感器为第三级网络，采集传感器采集到变形数据后，发送至该区域的区域中继器，再由中继器发送至服务器。

5.一种用于如权利要求1所述的BIM环境下的实时远程监测方法的系统，其特征在于所述的系统包括：

用于检测施工现场的形变数据，并将形变数据发送至区域中继器的采集传感器；

用于接收采集传感器发送的形变数据，并将形变数据发送至服务器的区域中继器；

用于建立施工现场的BIM模型，并提取BIM模型的原始网格信息，而后根据施工现场的形变数据改变原始网格的梯度场，进而得到改变的散度，并通过求解泊松方程获取变形后的BIM模型的服务器。