CN109813509B - 基于无人机实现高铁桥梁竖向动扰度测量的方法 - Google Patents

Abstract

基于无人机实现高铁桥梁竖向动扰度测量的方法，在待测高铁桥梁上布置测量点。在无人机上安装一台相机，同时在无人机上设置3个以上的标志物，在设定无人机拍摄位置下方的地面上布置两台相机形成双目立体视觉系统双目立体视觉系统中的两台相机对无人机进行拍摄从而监视无人机上的所有标志点坐标在世界坐标系下的位移变化。根据双目立体视觉系统得到的无人机的位移以及姿态变化对无人机上相机拍摄得到的图像进行修正，基于修正后的测量点的图像坐标得到高铁桥梁竖向动扰度。本发明能够不受环境振动影响，可实现灵活易操作的高铁桥梁动扰度高精度测量，且测量过程简单高效。

Description

基于无人机实现高铁桥梁竖向动扰度测量的方法

技术领域

本发明涉及的是桥梁动位移视觉测量技术领域，具体涉及一种利用无人机实现高铁桥梁竖向动扰度测量的方法。

背景技术

基于视觉测量技术的高铁桥梁动位移测量需要在待测桥梁的附近架设配备长焦镜头的相机，通过相机对桥梁待测部位成像，记录待测部位不同时刻在图像上的位置，再根据桥梁待测部位在图像上的位置变化计算桥梁待测部位的实际位置变化，从而得到桥梁该部位的动位移。待测部位可以是桥梁上的自然表面，也可以粘贴或固定特殊制作的光学标志。

现有的机器视觉测量方式，需要对架设的相机进行严格的标定，以确定相机视场与待测目标的相对位姿关系，保证得到待测点在竖直方向的位置变化。这样的标定通常是在地面上选择若干绝对坐标已知的控制点，通过控制点对相机的绝对位姿进行标定。

此外，相机成像时对环境要求很高，因为测量过程容易受到环境影响，致使最终测量精度不能满足要求。例如，当相机架设在公路近旁时，过往车辆引起的路面振动会直接影响到相机的姿态稳定，难以达到亚毫米量级的测量精度要求。

因此，研究一种对测量环境条件要求低，甚至能够不受环境振动影响，可实现高铁桥梁动扰度高精度测量的方法是非常必要的。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于无人机实现高铁桥梁竖向动扰度测量的方法，该方法不受环境振动影响，可实现灵活易操作的高铁桥梁动扰度高精度测量，且测量过程简单高效。

为实现本发明的技术目的，采用以下技术方案：

基于无人机实现高铁桥梁竖向动扰度测量的方法，包括：

S1确定待测高铁桥梁，在待测高铁桥梁跨中位置布设一个测量点。在待测高铁桥梁上通过喷漆或者涂写的方式进行测量点的布设。

S2构建测量系统；

在无人机上安装一台相机，相机用于对待测高铁桥梁以及待测高铁桥梁上的测量点拍摄成像。

无人机的理想观测位置是在测量点所在水平面内且垂直于测量点的垂线上。设定无人机拍摄位置为测量点所在水平面内且垂直于测量点的垂线上的一点。

在设定无人机拍摄位置下方的地面上布置两台相机形成双目立体视觉系统。同时在无人机上设置3个以上的标志物，其中一个标志物作为中心标志点，其他标志物均匀分布在中心标志物的外围。地面两台相机在安置时需要保证同时能拍摄到无人机上的所有标志物。地面两台相机需要同时标定，保证在同一世界坐标系下。标志物类型、材质不限，可以是反光的全反射球，也可以是类似徕卡的靶标。

双目立体视觉系统中的两台相机对无人机进行拍摄从而监视无人机上的所有标志点坐标在世界坐标系下的位移变化。

S3利用无人机进行飞行测量。

控制无人机飞行到测量点所在水平面内且垂直于测量点的垂线上的设定无人机拍摄位置处。

然后，利用无人机上的相机按照设定时间间隔对待测高铁桥梁上的测量点拍摄成像。同时地面布设的两台相机与无人机上的相机同步触发，按照与无人机上的相机相同的设定时间间隔对无人机进行同步拍摄成像。

S4计算待测高铁桥梁竖向动扰度。

根据地面布设的两台相机构成的双目立体视觉系统得到的无人机的位移以及姿态变化，基于无人机的位移以及姿态变化对无人机上相机拍摄得到的图像进行修正，得到修正后测量点的图像坐标，计算测量点在竖直方向上的相对位移即高铁桥梁竖向动扰度。

S4.1对于无人机上相机初始拍摄时刻拍摄的首张拍摄图像，通过模板匹配找到首张拍摄图像中的待测高铁桥梁上标记的测量点，得到测量点在首张拍摄图像中的图像坐标；对于后续各拍摄时刻对应的拍摄图像，采用最小二乘图像匹配跟踪法对测量点进行跟踪，得到后续各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标。

S4.2利用地面上两台相机来实现双目立体视觉中空间点三维重建(详见张广军《视觉测量》136页)，得到各拍摄时刻对应的无人机上各标志点在世界坐标系下的位置坐标。

对于各拍摄时刻对应的无人机上的中心标志点在世界坐标系下的位置坐标，将其与初始拍摄时刻对应的无人机上的中心标志点在世界坐标系下的位置坐标进行对比，得到各拍摄时刻对应的无人机上的中心标志点在世界坐标系三个轴向上的位移，将其作为各拍摄时刻对应的无人机的位移。

而无人机上的其他各标志点(即所有非中心标志点)，根据各拍摄时刻对应的无人机上的其他各标志点与中心标志点位置关系的变化，分别计算其他各标志点绕世界坐标系三个轴向上的旋转角度，取平均值作为各拍摄时刻对应的无人机绕世界坐标系三个轴向的旋转角度，并将其作为各拍摄时刻对应的无人机的姿态变化。

利用各拍摄时刻对应的无人机的位移以及姿态变化对各拍摄时刻对应的无人机上相机拍摄图像上的测量点的图像坐标进行修正，得到修正后的各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标。

S4.3根据修正后的各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标，计算各拍摄时刻对应的世界坐标系下测量点在竖直方向上的相对位移d₁，d₁即各拍摄时刻对应的高铁桥梁竖向动扰度。

d₁＝x_A-x_B

其中，A点为待测高铁桥梁上测量点原来位置，x_A为A点对应的世界坐标系下的坐标，B点为待测高铁桥梁上测量点移动后的位置，x_B为B点对应的世界坐标系下的坐标，

为修正后的x_A在i时刻对应的拍摄图像中的图像坐标，

为修正后的x_B在i时刻对应的拍摄图像中的图像坐标，D为无人机上相机镜头到包含测量点移动所在直线并且垂直于相机光轴的平面的垂直距离，f为无人机上相机的焦距，θ为无人机上相机光轴与相机镜头到测量点移动所在平面的垂直线的夹角。

在S4.2中，利用各拍摄时刻对应的无人机的位移以及姿态变化对各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标进行修正的方法如下：

S4.2.1计算i时刻相机坐标系对应的位移矩阵T′；

其中：Δt_x为i时刻无人机在X轴方向上的位移，Δt_y为i时刻无人机在Y轴方向上的位移，Δt_z为i时刻无人机在Z轴方向上的位移；

S4.2.2计算i时刻相机坐标系对应的旋转矩阵R′；

其中：a为i时刻无人机绕世界坐标系X轴的旋转角度，β为i时刻无人机绕世界坐标系Y轴的旋转角度，γ为i时刻无人机绕世界坐标系Z轴的旋转角度；

S4.2.3根据位移矩阵T′和旋转矩阵R′对i时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标进行修正；

相机坐标系与图像坐标系的关系式表示如下：

其中(u,v)为S4.1中得到的i时刻对应的拍摄图像上的测量点在图像坐标系下的坐标；f_x＝f/dx,f_y＝f/dy，其分别为图像坐标系u轴、v轴的尺度因子；f为相机的焦距；(u₀,v₀)为图像坐标系的原点坐标，(X_c,Y_c,Z_c)为i时刻测量点在相机坐标系下的坐标，其中Z_c在对相机进行标定时已知，X_c和Y_c待求。相机坐标系的原点为相机的光心，相机坐标系的X轴和Y轴分别与图像坐标系的u轴和v轴平行，相机坐标系的Z轴为相机光轴，Z轴与图像坐标系所在图像平面垂直。相机光轴与图像平面的交点，即为图像坐标系的原点。

当u、v及Z_c已知时，由相机坐标系与图像坐标系的关系式可计算得i时刻测量点在相机坐标系下的坐标(X_c,Y_c,Z_c)，利用下式即可得到修正后的i时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标。

其中u′和v′为修正后的i时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标。

与现有技术相比，本发明能够产生以下技术效果：

采用本发明提供的测量方法，能够不受环境振动影响，可实现灵活易操作的高铁桥梁动扰度高精度测量，且测量过程简单高效。

附图说明

图1为基于机器视觉的桥梁扰度测量示图；

图2为相机位置姿态变化引起图像变化示图；

图3为本发明的应用示意图；

图4为无人机(相机)的正下视理想观测位置；

图5为无人机与地面固定物以安全绳连接示意图；

图6是桥梁待测点竖向动位移与其在图像上的位置变化关系图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的实施方式进行进一步的详细说明。

如图1所示，扰度是指梁在弯曲变形后，梁中横截面的位置将发生改变，横截面的形心在垂直于梁轴向的位移。所以扰度是梁中横截面相对于梁的固定端点的位置变化。

对于高铁桥梁(简支梁类型)来讲，可以认为高铁桥梁的左右两端的两个桥墩支撑点所在的桥梁两端点是静止不变的，高铁桥梁的跨中位置相对于两端点在竖向的位置变化就是高铁桥梁竖向动扰度。当在无人机等不稳定平台上采用相机对高铁桥梁进行成像时，如图2所示，测量点会在图像上因为相机的晃动而产生位置变化。

具体地，本发明采用的技术方案如下：

S1确定待测高铁桥梁，在待测高铁桥梁跨中位置布设一个测量点。在待测高铁桥梁上通过喷漆或者涂写的方式进行测量点的标记。

S2构建测量系统。

在无人机上安装一台相机，相机用于对待测高铁桥梁以及待测高铁桥梁上的测量点拍摄成像。

无人机的理想观测位置是在测量点所在水平面内且垂直于测量点的垂线上。设定无人机拍摄位置为测量点所在水平面内且垂直于测量点的垂线上的一点。

在设定无人机拍摄位置下方的地面上布置两台相机形成双目立体视觉系统。同时在无人机上设置3个以上的标志物，其中其中一个标志物作为中心标志点，其他标志物均匀分布在中心标志物的外围。地面两台相机在安置时需要保证同时能拍摄到无人机上的所有标志物。地面两台相机需要同时标定，保证在同一世界坐标系下。

双目立体视觉系统中的两台相机对无人机进行拍摄从而监视无人机上的所有标志点坐标在世界坐标系下的位移变化。

优选地，当无人机处于设定无人机拍摄位置时，地面上布置的两台相机分别对称布置在无人机的左右两侧，且两台相机与无人机的连线构成为一个直角或者近似直角，即两台相机与无人机连成的直线尽量互相垂直，这样有利于保证测量精度。且两台相机分别在无人机

S3参照图3，利用无人机进行飞行测量；

无人机的理想观测位置是在测量点所在水平面内且垂直于测量点的垂线上。参照图4，控制无人机飞行到测量点所在水平面内且垂直于测量点的垂线上的设定无人机拍摄位置处。无人机距离测量点的距离在设定测量距离范围之内。

地面布置的两台相机以及无人机上的相机均通过硬件触发或者软件触发的方式按照设定时间间隔同步拍摄，其中地面布置的两台相机对无人机拍摄成像，无人机上的相机对待测高铁桥梁拍摄成像。

参照图5，为了保证拍摄时的安全，无人机通过安全绳与地面固定物体连接，这样就可以限定无人机的运动范围，能够保证无人机远离高铁桥梁上的高铁线路，在保障测量任务的同时，不影响高铁桥梁上铁路和列车的安全。

S4计算待测高铁桥梁竖向动扰度；

S4.1对于无人机上相机初始拍摄时刻拍摄的首张拍摄图像，通过模板匹配找到首张拍摄图像中的待测高铁桥梁上标记的测量点，得到测量点在首张拍摄图像中的图像坐标；对于后续各拍摄时刻对应的拍摄图像，采用最小二乘图像匹配跟踪法对测量点进行跟踪，得到后续各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标(详见《显著性加权最小二乘图像匹配跟踪算法》，张恒，李立春，李由，于起峰)。

S4.2利用地面上两台相机来实现双目立体视觉中空间点三维重建，得到各拍摄时刻对应的无人机上各标志点在世界坐标系下的位置坐标。

对于各拍摄时刻对应的无人机上的中心标志点在世界坐标系下的位置坐标，将其与初始拍摄时刻对应的无人机上的中心标志点在世界坐标系下的位置坐标进行对比，得到各拍摄时刻对应的无人机上的中心标志点在世界坐标系三个轴向上的位移，将其作为各拍摄时刻对应的无人机的位移。

而无人机上的其他各标志点，根据各拍摄时刻对应的无人机上的其他各标志点与中心标志点位置关系的变化，分别计算其他各标志点绕世界坐标系三个轴向上的旋转角度，取平均值作为各拍摄时刻对应的无人机绕世界坐标系三个轴向的旋转角度，并将其作为各拍摄时刻对应的无人机的姿态变化。

利用各拍摄时刻对应的无人机的位移以及姿态变化对各拍摄时刻对应的无人机上相机拍摄图像上的测量点的图像坐标进行修正，得到修正后的各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标，方法如下：

S4.2.1计算i时刻相机坐标系对应的位移矩阵T′。

其中：Δt_x为i时刻无人机在X轴方向上的位移，Δt_y为i时刻无人机在Y轴方向上的位移，Δt_z为i时刻无人机在Z轴方向上的位移。

S4.2.2计算i时刻相机坐标系对应的旋转矩阵R′。

其中：a为i时刻无人机绕世界坐标系X轴的旋转角度，β为i时刻无人机绕世界坐标系Y轴的旋转角度，γ为i时刻无人机绕世界坐标系Z轴的旋转角度。

S4.2.3根据位移矩阵T′和旋转矩阵R′对i时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标进行修正。

桥梁竖向动扰度测量方法，其特征在于：S4.2.3的实现方法如下：

相机坐标系与图像坐标系的关系式表示如下：

其中(u,v)为S4.1中得到的i时刻对应的拍摄图像上的测量点在图像坐标系下的坐标；f_x＝f/dx,f_y＝f/dy，其分别为图像坐标系u轴、v轴的尺度因子；f为相机的焦距；(u₀,v₀)为图像坐标系的原点坐标，(X_c,Y_c,Z_c)为i时刻测量点在相机坐标系下的坐标，其中Z_c在对相机进行标定时已知，X_c和Y_c待求。

当u、v及Z_c已知时，由相机坐标系与图像坐标系的关系式可计算得i时刻测量点在相机坐标系下的坐标(X_c,Y_c,Z_c)，利用下式即可得到修正后的i时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标；

其中u′和v′为修正后的i时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标。

S4.3参照图6，根据S4.2中得到的修正后的各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标，计算各拍摄时刻对应的世界坐标系下测量点在竖直方向上的相对位移d₁，d₁即各拍摄时刻对应的高铁桥梁竖向动扰度；

d₁＝x_A-x_B

其中，A点为待测高铁桥梁上测量点原来位置，x_A为A点对应的世界坐标系下的坐标，B点为待测高铁桥梁上测量点移动后的位置，x_B为B点对应的世界坐标系下的坐标，

为修正后的x_A在i时刻对应的拍摄图像中的图像坐标，

为修正后的x_B在i时刻对应的拍摄图像中的图像坐标，D为无人机上相机镜头到包含测量点移动所在直线并且垂直于相机光轴的平面的垂直距离，f为无人机上相机的焦距，θ为无人机上相机光轴与相机镜头到测量点移动所在平面的垂直线的夹角。

以上所述仅为本发明的优选的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于无人机实现高铁桥梁竖向动扰度测量的方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1确定待测高铁桥梁，在待测高铁桥梁跨中位置布设一个测量点；

S2构建测量系统；

在无人机上安装一台相机，相机用于对待测高铁桥梁以及待测高铁桥梁上的测量点拍摄成像；

设定无人机拍摄位置为测量点所在水平面内且垂直于测量点的垂线上的一点；在设定无人机拍摄位置下方的地面上布置两台相机形成双目立体视觉系统；同时在无人机上设置3个以上的标志物，其中一个标志物作为中心标志点，其他标志物均匀分布在中心标志物的外围；双目立体视觉系统中的两台相机对无人机进行拍摄从而监视无人机上的所有标志点坐标在世界坐标系下的位移变化；

S3利用无人机进行飞行测量；

控制无人机飞行到测量点所在水平面内且垂直于测量点的垂线上的设定无人机拍摄位置处；然后，利用无人机上的相机按照设定时间间隔对待测高铁桥梁上的测量点拍摄成像；同时地面布设的两台相机与无人机上的相机同步触发，按照与无人机上的相机相同的设定时间间隔对无人机进行同步拍摄成像；

S4计算待测高铁桥梁竖向动扰度；

根据地面布设的两台相机构成的双目立体视觉系统得到的无人机的位移以及姿态变化，基于无人机的位移以及姿态变化对无人机上相机拍摄得到的图像进行修正，得到修正后测量点的图像坐标，计算测量点在竖直方向上的相对位移即高铁桥梁竖向动扰度，方法如下：

S4.1对于无人机上相机初始拍摄时刻拍摄的首张拍摄图像，通过模板匹配找到首张拍摄图像中的待测高铁桥梁上标记的测量点，得到测量点在首张拍摄图像中的图像坐标；对于后续各拍摄时刻对应的拍摄图像，采用最小二乘图像匹配跟踪法对测量点进行跟踪，得到后续各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标；

S4.2利用地面上两台相机来实现双目立体视觉中空间点三维重建，得到各拍摄时刻对应的无人机上各标志点在世界坐标系下的位置坐标；

对于各拍摄时刻对应的无人机上的中心标志点在世界坐标系下的位置坐标，将其与初始拍摄时刻对应的无人机上的中心标志点在世界坐标系下的位置坐标进行对比，得到各拍摄时刻对应的无人机上的中心标志点在世界坐标系三个轴向上的位移，将其作为各拍摄时刻对应的无人机的位移；

而无人机上的其他各标志点，根据各拍摄时刻对应的无人机上的其他各标志点与中心标志点位置关系的变化，分别计算其他各标志点绕世界坐标系三个轴向上的旋转角度，取平均值作为各拍摄时刻对应的无人机绕世界坐标系三个轴向的旋转角度，并将其作为各拍摄时刻对应的无人机的姿态变化；

利用各拍摄时刻对应的无人机的位移以及姿态变化对各拍摄时刻对应的无人机上相机拍摄图像上的测量点的图像坐标进行修正，得到修正后的各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标；

S4.3根据修正后的各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标，计算各拍摄时刻对应的世界坐标系下测量点在竖直方向上的相对位移d₁，d₁即各拍摄时刻对应的高铁桥梁竖向动扰度；

d₁＝x_A-x_B

其中，A点为待测高铁桥梁上测量点原来位置，x_A为A点对应的世界坐标系下的坐标，B点为待测高铁桥梁上测量点移动后的位置，x_B为B点对应的世界坐标系下的坐标，

为修正后的x_A在i时刻对应的拍摄图像中的图像坐标，

为修正后的x_B在i时刻对应的拍摄图像中的图像坐标，D为无人机上相机镜头到包含测量点移动所在直线并且垂直于相机光轴的平面的垂直距离，f为无人机上相机的焦距，θ为无人机上相机光轴与相机镜头到测量点移动所在平面的垂直线的夹角。

2.根据权利要求1所述的基于无人机实现高铁桥梁竖向动扰度测量的方法，其特征在于：S1中在待测高铁桥梁上通过喷漆或者涂写的方式进行测量点的布设。

3.根据权利要求1所述的基于无人机实现高铁桥梁竖向动扰度测量的方法，其特征在于：S4.2中，利用各拍摄时刻对应的无人机的位移以及姿态变化对各拍摄时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标进行修正的方法如下：

S4.2.1计算i时刻相机坐标系对应的位移矩阵T′；

其中：Δt_x为i时刻无人机在X轴方向上的位移，Δt_y为i时刻无人机在Y轴方向上的位移，Δt_z为i时刻无人机在Z轴方向上的位移；

S4.2.2计算i时刻相机坐标系对应的旋转矩阵R′；

其中：a为i时刻无人机绕世界坐标系X轴的旋转角度，β为i时刻无人机绕世界坐标系Y轴的旋转角度，γ为i时刻无人机绕世界坐标系Z轴的旋转角度；

S4.2.3根据位移矩阵T′和旋转矩阵R′对i时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标进行修正。

4.根据权利要求3所述的基于无人机实现高铁桥梁竖向动扰度测量的方法，其特征在于：S4.2.3的实现方法如下：

相机坐标系与图像坐标系的关系式表示如下：

其中(u,v)为S4.1中得到的i时刻对应的拍摄图像上的测量点在图像坐标系下的坐标；f_x＝f/dx,f_y＝f/dy，其分别为图像坐标系u轴、v轴的尺度因子；f为相机的焦距；(u₀,v₀)为图像坐标系的原点坐标，(X_c,Y_c,Z_c)为i时刻测量点在相机坐标系下的坐标，其中Z_c在对相机进行标定时已知，X_c和Y_c待求；

当u、v及Z_c已知时，由相机坐标系与图像坐标系的关系式可计算得i时刻测量点在相机坐标系下的坐标(X_c,Y_c,Z_c)，利用下式即可得到修正后的i时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标；

其中u′和v′为修正后的i时刻对应的拍摄图像上的测量点的图像坐标。

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