CN109993697A - 一种隧道三维激光数据预处理的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种隧道三维激光数据预处理的方法，包括以下步骤：S1，进行扫描，得到隧道初支、二衬区段的三维点云数据；S2，将三维点云数据转换成xyz格式文件，并获取拼接点、控制点的相对坐标；S3，利用拼接点的相对坐标将扫描的各站点云数据拼接成一个整体，将拼接后的点云数据转化至隧道绝对坐标上；S4，计算裁剪边界，删除各站扫描之间重叠数据以及远距离无效数据；S5，将步骤S4处理后的隧道三维激光数据进行抽稀处理，得到简化后的隧道初支、二衬区段的三维点云数据。本发明对隧道三维激光扫描数据进行高精度快速预处理，提升了三维激光数据处理分析的整体效率，可广泛应用于隧道三维激光技术应用领域。

Description

一种隧道三维激光数据预处理的方法

技术领域

本发明涉及隧道三维激光技术应用领域。更具体地说，本发明涉及一种隧道三维激光数据预处理的方法。

背景技术

三维激光扫描仪作为三维监测与检测领域的前端技术，集成了多种高新技术的新型测绘仪器，采用非接触式高速激光测量方式，在复杂的现场和空间可以实现对被测物体进行快速扫描测量，直接获得激光点所接触的物体表面的水平方向、天顶距、斜距等，自动存储并计算，获得点云数据，能够较好的满足三维监测与检测的需求。

但隧道为一种特殊的狭长结构，因为扫描仪自身存在精度和扫描入射角限制的要求，三维激光扫描仪仅用一站扫描往往无法获取整个所需扫描区段的点云，所以隧道扫描工作要进行多站扫描，每个站在进行扫描的时候，使用的是自己这个站的坐标系，需将各个站使用的各自的坐标系转换到同一个坐标系中。同时，由于三维激光扫描获取海量的点云数据，实物模型表面细节更加丰富，但海量的点云数据给计算机的存储、后期处理以及绘制速与和传输效率等带来了严峻问题。因此，需根据应用和要求的不同，点云数据中并不是所有的数据都是必要的，需要在模型表达精确度与对点云数据的处理效率上找到一个折中的办法，通过不同程度的从原始点云数据中简化后保留对模型表达有用的信息。

发明内容

本发明的目的是提供一种隧道三维激光点云数据预处理的方法，对隧道三维激光扫描数据进行高精度快速预处理，提升了三维激光数据处理分析的整体效率。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种隧道三维激光数据预处理的方法，包括以下步骤：

S1，采用三维激光扫描仪对隧道初支、二衬区段进行扫描，并确定各站点间的拼接点、控制点，得到隧道初支、二衬区段的三维点云数据；

S2，将步骤S1得到的三维点云数据从云点数据文件转换成xyz格式文件，并获取拼接点、控制点的相对坐标；

S3，利用拼接点的相对坐标将扫描的各站点云数据拼接成一个整体，再利用控制点的相对坐标以及控制点的绝对坐标将拼接后的点云数据整体转化至隧道绝对坐标上；

S4，根据测站和标靶的绝对坐标，计算裁剪边界，删除各站扫描之间重叠数据以及远距离无效数据；

S5，将步骤S4处理后的隧道三维激光数据进行抽稀处理，得到简化后的隧道初支、二衬区段的三维点云数据。

优选地，所述步骤S2具体包括：

将步骤S1得到的三维点云数据导入三维激光扫描仪配套的软件，并利用该软件将三维点云数据从云点数据文件转换成xyz格式文件，提取拼接点、控制点的相对坐标。

优选地，在步骤S1中，三维激光扫描仪在扫描前进行调平，则步骤S3中各站点云数据之间拼接只需两个拼接点，拼接后的点云转换到绝对坐标只需两个控制点。

优选地，步骤S3中拼接后的点云通过控制点转换到绝对坐标形成的误差，均匀计算至每个控制点，得到控制点的数据转化误差E1；

由于控制点误差造成的两测站间点云拼接的误差，同样均匀计算至两测站间的拼接点，得到拼接点的点云拼接误差E2；

判断E1、E2是否均在1-2mm以内；

是，则进行下一步骤S4；

否，则返回步骤S1重新扫描。

优选地，所述步骤S4具体为：

计算各站点云数据中测站的位置，求取测站间的中线位置，以中线为边界，各站保留中线与测站区域以内的点云，删去区域以外的点云；对于扫描区段首站的首端以及尾站的末端以标靶为分界点，求得经过标靶点的隧道轴线的垂线，保留垂线与测站区域以内的点云，删去区域以外的点云。

优选地，所述步骤S5具体为：

利用VoxelGrid滤波器对点云进行抽稀，创建三维体素栅格，将点云分割成多个三维体素栅格，用每个三维体素栅格中所有点的重心来近似显示体素中其他点，最终用一个重心点表示三维体素栅格区域以内的点云。

优选地，步骤S5中创建的三维体素栅格的尺寸可根据数据应用需要进行设置。

优选地，所述步骤S5之后，还包括步骤S6：

人工将步骤S5得到的简化后的隧道三维激光数据进行分类，具体分为监控量测数据、侵限分析数据、二衬厚度评估数据三类。

本发明至少包括以下有益效果：

本发明对隧道三维激光扫描原始数据进行拼接、坐标转换到绝对坐标、抽稀等预处理，实现了隧道三维激光扫描数据的高精度的快速处理，提升了三维激光数据处理分析的整体效率。同时，实现了数据分析应用分类，便于数据的管理及查找。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

图1为本发明实施例一的隧道三维激光点云数据坐标转换模型示意图；

图2为本发明所述的隧道三维激光点云数据重叠示意图；

图3为本发明所述的隧道三维激光点云数据裁剪示意图；

图4为本发明所述的隧道三维激光点云数据抽稀示意图。

附图标记说明：1、重心点，2、原始点。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

需要说明的是，下述实施方案中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得；在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，并不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

如图1-4所示，本发明提供一种隧道三维激光数据预处理的方法，包括以下步骤：

S1，采用三维激光扫描仪对隧道初支、二衬区段进行扫描，得到隧道初支、二衬区段的三维点云数据；

S2，将步骤S1得到的三维点云数据从云点数据文件转换成xyz格式文件，并确定各站点间的拼接点、控制点，并获取拼接点、控制点的相对坐标；

S3，利用拼接点的相对坐标将扫描的各站点云数据拼接成一个整体，再利用控制点的相对坐标以及控制点的绝对坐标将拼接后的点云数据整体转化至隧道绝对坐标上；

S4，根据测站和标靶的绝对坐标，计算裁剪边界，删除各站扫描之间重叠数据以及远距离无效数据；

S5，将步骤S4处理后的隧道三维激光数据进行抽稀处理，得到简化后的隧道初支、二衬区段的三维点云数据。

在该种技术方案中，拼接点是用于两站点云之间拼接的；控制点是将点云数据转化到实际坐标上。

步骤S3，是为了方便后期的数据分析，其主要包括隧道净空分析、二次衬砌厚度评估、超欠挖、二次衬砌方量统计等。

隧道扫描的点云数据里有测站和标靶的绝对坐标，从点云数据里提取就可以。隧道点云数据中的每一个点都是含有坐标的。

进行步骤S5的意义在于：抽稀之前数据密度比较大，抽稀之后数据，密度较小，数据量小，数据后期处理分析速度快。

在另一种技术方案中，所述步骤S2具体包括：

将步骤S1得到的三维点云数据导入三维激光扫描仪配套的软件，并利用该软件将三维点云数据从云点数据文件转换成xyz格式文件，提取拼接点、控制点的相对坐标。

在该种技术方案中，不同的三维激光扫描仪有不同的配套软件，比如cyclone软件为其中一种。

在另一种技术方案中，在步骤S1中，三维激光扫描仪在扫描前进行调平，则步骤S3中各站点云数据之间拼接只需两个拼接点，拼接后的点云转换到绝对坐标只需两个控制点。

实施例一：

如图1所示，已知点A(x₁，y₁，z₁)和B(x₂，y₂，z₂)，站点S(x，y，z)。如图1(a)所示，由于仪器已调平，所以只需一个已知点即可得到站点的Z坐标z。

z＝z₁+L cosθ (1-1)

其中：L为站点S到已知点A的距离，θ为AS与垂直方向的夹角，上述参数均为已知。

如图1(b)所示，通过正玄定理可得：

即：α＝sin^-1(L_b sinγ/L_ab) (1-3)

其中：L_a、L_b、L_ab为站点S与已知点A、站点S与已知点B、已知点A与已知点B的平距，α、β、γ为站点S、已知点A、已知点B组成的夹角，L_a、L_b、L_ab、γ均为已知。

在另一种技术方案中，步骤S3中拼接后的点云通过控制点转换到绝对坐标形成的误差，均匀计算至每个控制点，得到控制点的数据转化误差E1；

由于控制点误差造成的两测站间点云拼接的误差，同样均匀计算至两测站间的拼接点，得到拼接点的点云拼接误差E2；

判断E1、E2是否均在1-2mm以内；

是，则进行下一步骤S4；

否，则返回步骤S1重新扫描。

在该种技术方案中，若E1，E2中任一一个在1-2mm范围之外，则说明扫描过程中有错误操作，需要删除数据重新开始扫描。

在另一种技术方案中，所述步骤S4具体为：

计算各站点云数据中测站的位置，求取测站间的中线位置，以中线为边界，各站保留中线与测站区域以内的点云，删去区域以外的点云；对于扫描区段首站的首端以及尾站的末端以标靶为分界点，求得经过标靶点的隧道轴线的垂线，保留垂线与测站区域以内的点云，删去区域以外的点云。

在该种技术方案中，中线垂直于隧道轴线，中线与隧道轴线的交点为两相邻测站连线的中点。

经过标靶点的隧道轴线的垂线垂直于隧道轴线，垂线与隧道轴线的交点即为标靶点。

删除这些云点的依据是扫描区域和首站的首端和尾站的末端标靶，也就是整个需要扫描区段最前面的标靶的前面数据和最后面标靶的后面数据是不要，标靶的位置是根据现场情况和实际需求设置的。

在另一种技术方案中，所述步骤S5具体为：

利用VoxelGrid滤波器对点云进行抽稀，创建三维体素栅格，将点云分割成多个三维体素栅格，用每个三维体素栅格中所有点的重心来近似显示体素中其他点，最终用一个重心点表示三维体素栅格区域以内的点云。

在另一种技术方案中，步骤S5中创建的三维体素栅格的尺寸可根据数据应用需要进行设置。

在该种技术方案中，举例进行说明，1、如果所需要的数据要密度大，点多，可以把栅格的尺寸设置小些，可设置5mm；2、如果所需要的数据要密度小，点少，可以把栅格的尺寸设置大些，可设置3cm。

在另一种技术方案中，所述步骤S5之后，还包括步骤S6：

人工将步骤S5得到的简化后的隧道三维激光数据进行分类，具体分为监控量测数据、侵限分析数据、二衬厚度评估数据三类。

在该种技术方案中，在软件上对数据进行人工分类，分类的依据是人为的认为该数据的用途，分类是为了便于后期数据的查找查看。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (8)

1.一种隧道三维激光数据预处理的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，采用三维激光扫描仪对隧道初支、二衬区段进行扫描，并确定各站点间的拼接点、控制点，得到隧道初支、二衬区段的三维点云数据；

S2，将步骤S1得到的三维点云数据从云点数据文件转换成xyz格式文件，并获取拼接点、控制点的相对坐标；

S3，利用拼接点的相对坐标将扫描的各站点云数据拼接成一个整体，再利用控制点的相对坐标以及控制点的绝对坐标将拼接后的点云数据整体转化至隧道绝对坐标上；

S4，根据测站和标靶的绝对坐标，计算裁剪边界，删除各站扫描之间重叠数据以及远距离无效数据；

S5，将步骤S4处理后的隧道三维激光数据进行抽稀处理，得到简化后的隧道初支、二衬区段的三维点云数据。

2.如权利要求1所述的一种隧道三维激光数据预处理的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

将步骤S1得到的三维点云数据导入三维激光扫描仪配套的软件，并利用该软件将三维点云数据从云点数据文件转换成xyz格式文件，提取拼接点、控制点的相对坐标。

3.如权利要求1所述的一种隧道三维激光数据预处理的方法，其特征在于，在步骤S1中，三维激光扫描仪在扫描前进行调平，则步骤S3中各站点云数据之间拼接只需两个拼接点，拼接后的点云转换到绝对坐标只需两个控制点。

4.如权利要求1所述的一种隧道三维激光数据预处理的方法，其特征在于，步骤S3中拼接后的点云通过控制点转换到绝对坐标形成的误差，均匀计算至每个控制点，得到控制点的数据转化误差E1；

由于控制点误差造成的两测站间点云拼接的误差，同样均匀计算至两测站间的拼接点，得到拼接点的点云拼接误差E2；

判断E1、E2是否均在1-2mm以内；

是，则进行下一步骤S4；

否，则返回步骤S1重新扫描。

5.如权利要求3所述的一种隧道三维激光数据预处理的方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：

计算各站点云数据中测站的位置，求取测站间的中线位置，以中线为边界，各站保留中线与测站区域以内的点云，删去区域以外的点云；对于扫描区段首站的首端以及尾站的末端以标靶为分界点，求得经过标靶点的隧道轴线的垂线，保留垂线与测站区域以内的点云，删去区域以外的点云。

6.如权利要求1所述的一种隧道三维激光数据预处理的方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：

利用VoxelGrid滤波器对点云进行抽稀，创建三维体素栅格，将点云分割成多个三维体素栅格，用每个三维体素栅格中所有点的重心来近似显示体素中其他点，最终用一个重心点表示三维体素栅格区域以内的点云。

7.如权利要求6所述的一种隧道三维激光数据预处理的方法，其特征在于，步骤S5中创建的三维体素栅格的尺寸可根据数据应用需要进行设置。

8.如权利要求1所述的一种隧道三维激光数据预处理的方法，其特征在于，所述步骤S5之后，还包括步骤S6：

人工将步骤S5得到的简化后的隧道三维激光数据进行分类，具体分为监控量测数据、侵限分析数据、二衬厚度评估数据三类。