CN111412851A - 一种基于激光测量形变的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于激光测量形变的方法，包括以下步骤：一：采集待测对象的初始全轮廓数据，求出初始全轮廓曲线，然后解析求出初始参考基准；二：求出待测对象的初始测量结果；三：在待测对象中设定多个扫描区域；四：对扫描区域进行扫描，得到各个扫描区域的局部轮廓数据，进行解算拟合，得出本次扫描的当前全轮廓曲线，用初始全轮廓曲线对当前全轮廓曲线进行校准，得出校准参数；五：根据校准参数和当前全轮廓曲线求出本次扫描的当前参考基准，根据当前参考基准和局部轮廓数据求出当前测量结果，根据当前测量结果与初始测量判定待测对象是否发生变形。本发明能实现对监测对象的连续监测与精确测量，且在量程、精度以及综合成本上具有优势。

Description

一种基于激光测量形变的方法
技术领域
本发明涉及变形监测技术领域，尤其涉及一种基于激光测量形变的方法，主要用于测量物体的水平位移、沉降、收敛或面积。
背景技术
随着国家基础设备建设的推进，地铁、铁路、公路隧道、城市过江隧道、输油管线、水利管线等工程安全监测的需求增多，监测的要求也逐渐提高。在建设工程的施工和运营过程中，尤其是地下工程、大型建筑物，都需要进行有效的变形监测。特别是在施工早期即有可能发生变形，因此需要建立变形监测数据分析机制。
目前，在变形监测领域能实现同时完成水平位移、沉降、收敛、面积高精度测量的测量技术有人工全站仪、测量机器人、GPS或北斗(精度较差)、三维激光扫描技术、合成孔径雷达技术、光线传感器技术等。这些技术对于一些较大的变形监测对象选择余地较大，但对于一些短期、高频测量的监测目标而言，受限于成本要素，这些设备就欠缺性价比了，往往只能采用人工全站仪来完成。但人工测量很难保证数据的可靠性、频率和真实性，其安全控制能力相对较弱。因此，在变形监测领域迫切需要一种低成本、高精度的新技术。
公开号为CN108007378A的现有文献在2018年5月8日公开了一种变形监测综合系统及其使用方法，其使用方法包括：通过中央处理器设置数据采集的初始时刻和采样时间间隔、采样角度间隔，中央处理器的指令被数据采集与控制器接收，数据采集与控制器控制电机驱动激光测距仪的旋转。某时刻，激光测距仪旋转到某角度后，激光出射，返回距离信息，此时，角度传感器获取激光测距仪的实际角度信息，数据采集与控制器获得上述信息(时刻信息，角度信息，距离信息)，并通过无线信号收发器传输到中央处理器。多个位置的监测装置，分别获得多个时刻的监测数据，所述数据均传输给中央处理器。中央处理器对数据进行整理，通过拟合，获取测量断面的轮廓数据；将多期轮廓数据进行比对分析，获取变形结果；将中央处理器的分析结果输出。该技术改变了传统的点对点的测量方式，更加注重整体性计算工程的变形情况，更加科学、合理。但其仍然存在如下缺陷：
1、测量精度不足的问题；以隧道为例，其隧道喷射混凝土形成的初支轮廓其表面粗糙度在4-10mm；混凝土二衬表面粗糙度3mm左右，若有蜂窝麻面，则粗糙度更大。而各种变形监测规范对测量精度的要求至少为1mm，该技术未对被测对象的表面进行处理，导致其实测精度较差，难以满足测量要求。
2、激光扫描设备所在的基础平台需要进行调平控制，这个调平工作会导致自动化程度降低；若采用自动调平，受限于设备成本，调平状态很难达到高精度，其会伴生两个问题，激光前后扫描的不是同一个断面，以及激光不可能每次扫描到同一个测点，导致不是对同一个对象进行前后对比，那么其轮廓变形计算的逻辑不够严谨。
3、在变形监测领域，采用的主要评价指标有水平位移、垂直位移、扰度和倾斜等，而轮廓的整体变形量缺乏规范支撑，其数据成果只能用来陈述变形后的现状，而不能用来直接指导施工或预警等工作。
综上所述，该技术很难达到变形监测领域的实操要求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述问题，公开了一种基于激光测量形变的方法，本发明能实现对监测对象的连续监测与精确测量，且在量程、精度以及综合成本上具有明显优势。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于激光测量形变的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：控制旋转式激光装置在转动状态下向待测对象发射扫描激光，采集待测对象的初始全轮廓数据，根据初始全轮廓数据求出待测对象的初始全轮廓曲线，同时对初始全轮廓数据进行解析，求出初始参考基准；
步骤二：确定测量参数，并根据测量参数和初始参考基准求出待测对象的初始测量结果；
步骤三：在待测对象中设定多个扫描区域；
步骤四：根据测量参数控制旋转式激光装置自动对扫描区域进行扫描，扫描完成后得到各个扫描区域的局部轮廓数据，然后进行解算拟合，得出本次扫描的当前全轮廓曲线，再用初始全轮廓曲线对当前全轮廓曲线进行校准，得出校准参数；
步骤五：根据校准参数和当前全轮廓曲线求出本次扫描的当前参考基准，并根据当前参考基准和局部轮廓数据求出当前测量结果，将当前测量结果与初始测量结果比较，若比较结果未超出设定标准，则判定本次扫描的待测对象未变形，重复步骤四—步骤五；若比较结果超出设定标准，则判定本次扫描的待测对象发生变形。
所述步骤一中，在采集数据前需要对待测对象上被扫描激光照射的表面区域进行表面平滑处理。
所述步骤一中，初始参考基准的求出方法如下：
(1)、基于待测对象的变形规律，以及待测对象中结构稳定性强的特征区域的轮廓曲线，结合初始全轮廓数据提取出轮廓拟合的参考数据；
(2)、依托参考数据拟合得出初始参考基准。
所述步骤一中，初始参考基准为直线、曲线或者特征区域，且初始参考基准的数量至少为一个。
所述步骤一中，若待测对象表面无显著的轮廓特征，则可在待测对象表面人为设置轮廓特征。
所述步骤三中，多个扫描区域包括结构稳定性强的特征区域，且每个扫描区域中至少包含五个有效扫描点。
所述步骤四中，旋转式激光装置在每次扫描前均需要先复位。
所述步骤五中，将当前测量结果与初始测量结果比较包括将单次扫描的当前测量结果与初始测量结果比较和将多次扫描的当前测量结果的平均值与初始测量结果比较。
所述步骤五中，定期或周期测量结果异常时，自动或手动重新采集待测对象的全轮廓数据，并将重新采集的全轮廓数据与初始全轮廓数据比较，判定待测对象的轮廓是否存在整体异常，若没有异常，继续采用最初的初始全轮廓数据，并重复步骤三、四、五；如有异常，则一方面将重新采集的全轮廓数据作为初始全轮廓数据，并重复步骤三、四、五；另一方面通知专业人员到现场复核。
所述的测量变形的方法中，由主机控制旋转式激光装置转动、发射扫描激光和采集数据，并对采集到的数据进行处理；其中，旋转式激光装置包括旋转平台和固定在旋转平台上用于发射扫描激光的激光测距仪，主机包括单片机处理器、电机驱动器、无线模块和驱动模块，单片机处理器分别通过驱动模块和电机驱动器与激光测距仪和旋转平台连接，单片机处理器通过无线模块和无线网关与客户端或云端连接。
所述的测量变形的方法中，测量参数主要包括待测区域、采样间隔、采样点数等，具体需要结合实际工作人为设定。
所述的待测对象中结构稳定性强的特征区域根据现场实际情况确定，具体为待测对象中不容易变形的区域，例如，测量房屋是否变形时可选择结构特征明显的两面墙体或者强度高的钢筋混凝土结构的夹角处作为结构稳定性强的特征区域。
采用本发明的优点在于：
1、本发明的测量方法中，最开始对被测对象进行全轮廓数据采集，其优点在于能够在设备允许的最高精度下采集基础数据，确保轮廓初始状态值准确性，并以此形成评价基础。根据初始参考基准和初始测量结果能够形成判定基准，保证每次比较的对象是一致的，从而使得测量结果更为准确。而在待测对象中设定多个扫描区域，其优点在于：一是符合规范需求的参数，二是保证每次扫描都是符合标准的数据参与运算，三是将轮廓特征区域纳入扫描区域，保证轮廓匹配的精度，共同作用保证测试结果的一致性、高精度。另外，由于每次均是根据这些扫描区域的轮廓数据与初始参考基准进行对比，还大幅减少了测量结果的离散性，确保了高精度的数据质量。
2、本发明在采集数据前需要对待测对象上被扫描激光照射的表面区域进行平滑处理，由于待测对象的表面通常是不平滑的，因此通过平滑处理能够抑制轮廓扫描位置的被测对象表面粗糙度，解决了待测对象表面粗糙度问题。相应的，平滑处理能够控制待测对象的误差均值，从而提高测量精度。具体来说，在步骤一至步骤五的技术方案上，经过平滑处理与未平滑处理的对比实验，实测数据精度可以从7-10mm提高到0.5-1.2mm。
3、本发明基于待测对象的变形规律，以及待测对象中结构稳定性强的特征区域的轮廓曲线，结合初始全轮廓数据提取出轮廓拟合的参考数据，并依托参考数据拟合得出参考基准。通过参考基准保证每次比较的对象是一致的，有利于保证测量结果的准确性。
4、本发明中的初始参考基准可为直线、曲线或者特征区域，且初始参考基准的数量至少为一个。其优点在于可以适用不同的测量对象，扩大应用场景。
5、本发明在待测对象表面无显著的轮廓特征时，可在待测对象表面人为设置轮廓特征，其优点在于具有更好的辨识特征，提高了整体轮廓匹配精度。
6、本发明中的多个扫描区域包括结构稳定性强的特征区域，且每个扫描区域中至少包含五个有效扫描点，该设置能够确保采集的整体数据具有较高精度，进而有利于提高测量精度。
7、本发明中的旋转式激光装置在每次扫描前均需要先复位，具体来说就是使旋转式激光装置每次扫描时均是从同一个起点开始，即通过复位能使每次扫描时旋转式激光装置的初始角度相同，有利于进一步提高测量精度。
8、本发明中的将当前测量结果与初始测量结果比较包括将单次扫描的当前测量结果与初始测量结果比较和将多次扫描的当前测量结果的平均值与初始测量结果比较。相对于单次扫描的当前测量结果与初始测量结果比较方式而言，将多次扫描的当前测量结果的平均值与初始测量结果的比较方式，更有利于降低比较误差，更能提升测量精度。
9、本发明在周期测量结果异常时，需要自动或手动重新采集待测对象的全轮廓数据作为初始全轮廓数据，采用新的全轮廓数据能够减小误差，进一步提升测量精度。也就是说，一旦数据异常，就自动更新初始轮廓数据，避免因轮廓扫描断面的基础数据不一致引发的非正常变形数据。
10、本发明由主机控制旋转式激光装置转动、发射扫描激光和采集数据，并对采集到的数据进行处理。整套装置具有尺寸小，成本低，稳定可靠，便于实现对多目标的远程、拉网式的自动化监测。
11、本发明能实现对监测对象的连续监测与精确测量，且在量程、精度以及综合成本上具有明显优势。
12、本发明依托旋转激光可获得激光旋转平面上的二维坐标，可根据需求一次性提供监测对象符合现行规范要求的水平位移、沉降、收敛的参数。
13、本发明通过连续采集更新全轮廓数据和特殊算法，可自主判识激光旋转平面的稳定性，保障了轮廓出现变形情况下的数据连续性。
14、本发明是基于监测对象的轮廓测量，因此在旋转激光的平面上的位置变化不改变测量结果，大幅提升了本装置的应用场合。
15、本发明整体方案依托一定范围的变形数据，相对现有规范要求单点测量方法，数据成果可靠性更高。
附图说明
图1为实施例1的工作流程示意图；
图2为实施例1的结构框图；
图3为实施例2采集数据时的示意图。
图4为实施例2中解算测量的示意图。
图5为实施例3中采集数据时的示意图。
图6为实施例3中解算测量的示意图。
图中标记为：1、激光测距仪，2、旋转平台，3、主机，4、无线网关，5、客户端或云端，101、驱动接口，201、步进电机，202、减速回转机构，301、驱动接口B，302、单片机处理器，303、电源，304、无线模块，305、驱动模块，306、电机驱动器。
具体实施方式
实施例1
本实施例公开了一种基于激光测量形变的方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤一：在适合的位置安装旋转式激光装置，由主机控制旋转式激光装置转动，并在转动状态下向待测对象发射扫描激光，采集待测对象的初始全轮廓数据，初始全轮廓数据包括时间、角度、距离等信息，然后由主机根据初始全轮廓数据求出待测对象的初始全轮廓曲线，同时对初始全轮廓数据进行解析，求出初始参考基准；初始参考基准可为直线、曲线或者特征区域，且初始参考基准的数量至少为一个。
本步骤中，在采集数据前需要对待测对象上被扫描激光照射的表面区域进行表面平滑处理，具体可采用黏贴反光膜进行表面平滑处理。
本步骤中，初始参考基准的求出方法如下：
(1)、基于待测对象的变形规律，以及待测对象中结构稳定性强的特征区域的轮廓曲线，结合初始全轮廓数据提取出轮廓拟合的参考数据；其中，结构稳定性强的特征区域根据现场实际情况确定，具体为待测对象中不容易变形的区域，例如，测量房屋是否变形时可选择结构特征明显的两面墙体或者强度高的钢筋混凝土结构的夹角处作为结构稳定性强的特征区域。
(2)、依托参考数据拟合得出初始参考基准。
本步骤中，若待测对象表面无显著的轮廓特征，则需要在待测对象表面人为设置有轮廓特征，具体为待测对象中不容易变形的区域设置多个直角轮廓特征区域。若设置了轮廓特征，则该轮廓特征能够被旋转式激光装置发射的扫描激光扫到，且以后的每次扫描均应该扫描到设置的轮廓特征。
步骤二：确定测量参数，测量参数主要包括待测区域、采样间隔、采样点数等，具体需要结合实际工作需要人为设定，确定测量参数后，结合初始参考基准求出待测对象的初始测量结果。
步骤三：在待测对象中设定多个扫描区域，每个扫描区域均略大于需要参与计算的区域。其中，多个扫描区域包括结构稳定性强的特征区域，若待测对象有人为设置的轮廓特征，则多个扫描区域须包含该轮廓特征区域，且每个扫描区域中至少包含五个有效扫描点。由于扫描过程中的扫描间隔角度是可自由设定的，因此设定扫描区域可以根据区段长度调整此处的扫描间隔角度。
步骤四：由主机根据测量参数控制旋转式激光装置自动对扫描区域进行扫描，扫描完成后得到各个扫描区域的局部轮廓数据，然后进行解算拟合，得出本次扫描的当前全轮廓曲线，再用初始全轮廓曲线对当前全轮廓曲线进行校准，得出校准参数。
本步骤中，旋转式激光装置在每次扫描前均需要先复位，即每次扫描前均需要将旋转式激光装置复位至初始位置，以便于提高测量的精确度。
步骤五：根据校准参数和当前全轮廓曲线求出本次扫描的当前参考基准，并根据当前参考基准和局部轮廓数据求出当前测量结果，将当前测量结果与初始测量结果比较，若比较结果未超出设定标准，则判定本次扫描的待测对象未变形，重复步骤四—步骤五进行下一次扫描；若比较结果超出设定标准，则判定本次扫描的待测对象发生变形，进行加密监测或确认数据后预警等操作。
本步骤中，将当前测量结果与初始测量结果比较包括将单次扫描的当前测量结果与初始测量结果比较和将多次扫描的当前测量结果的平均值与初始测量结果比较。即可以使用单次扫描得出的当前测量结果与初始测量结果进行比较，也可以使用多次扫描得出的当前测量结果的平均值与初始测量结果进行比较。
本步骤中，定期或周期测量结果异常时，即出现结构稳定性强的特征区域数据匹配比对偏差大等情况时，自动或手动重新采集待测对象的全轮廓数据，并将重新采集的全轮廓数据与初始全轮廓数据比较，判定待测对象的轮廓是否存在整体异常，若没有异常，则继续采用最初的初始全轮廓数据，并重复步骤三、四、五；如有异常，则一方面将重新采集的全轮廓数据作为初始全轮廓数据，默认之前的相对变形量合理，并重复步骤三、四、五；另一方面通知专业人员到现场复核。
本发明中，由主机3控制旋转式激光装置转动、发射扫描激光和采集数据，并对采集到的数据进行处理；具体结构如图2所示，旋转式激光装置包括旋转平台2和固定在旋转平台上用于发射扫描激光的激光测距仪1，主机3包括单片机处理器302、电源303、电机驱动器306、无线模块304和驱动模块305，电源303为单片机处理器302、电机驱动器306和驱动模块305供电，单片机处理器分别通过驱动模块305和电机驱动器306与激光测距仪1和旋转平台2连接，单片机处理器302通过无线模块304和无线网关4与客户端或云端5连接。具体的，各设备的组成、位置、连接关系如下：
激光测距仪1为相位式激光测距模块，配有驱动接口101，通过线缆与主机3的驱动模块305的串行接口301电性连接。
旋转平台2包括步进电机201和减速回转机构202，用于安装、固定激光测距仪1，以及实施指定角度扇面内对待测对象测量。其中，减速回转机构202包含有位置式编码器，用于装置精确定位旋转角度位置，其中主机3的电机驱动器306通过电机驱动线与旋转平台2电性连接，电机驱动线定义包括有电机电源线、编码器反馈信号线，可准确读取旋转平台角度值。
单片机处理器302分别通过驱动模块305和电机驱动器306与激光测距仪1和旋转平台2连接用于控制激光测距仪1测距及旋转平台2旋转，并将激光测距仪1测量的数据、旋转平台2旋转的角度经算法解算，提取要求的工程数据经无线模块304、无线网关4上传至客户端或云端5。
无线模块304为无线局域网透传模块，通过与单片机处理器302的串行接口电性连接，实现主机3与无线网关4之间的数据收发。
无线网关4支持WAN口或4G联网，通过无线局域网，把局域网内所有的无线模块304连接到客户端或云端5，用于将无线模块304上传的数据转发至客户端或云端5，并将客户端或云端5的命令数据分发至局域网内的各个无线模块304。
本发明能实现对监测对象的连续监测与精确测量，且在量程、精度以及综合成本上具有明显优势。具体而言，量程大：测点在旋转平面位置上的坐标变化，只要在激光测距能测读的范围内均可测量，甚至可以达到几十米。精度高：通过控制流程控制，主要通过测量装置固定、轮廓表面平滑处理、轮廓全数据比对等方式，提取的被测对象其数据精度比采用激光断面仪的测量精度从10mm提升到了1mm。本发明采用自动化监测的方式替代了人工测量、且同时可完成水平收敛、拱顶(地表)下沉、路面隆起或者隧道轮廓变形等多种测量功能，其综合成本显著降低。
实施例2
本实施例将本发明所述方法应用于隧道监测中，如图3-4所示，其具体步骤如下：
步骤一：选取一处隧道断面作为待测区域，并对该处断面作相应平滑处理，在该断面的靠近拱顶位置，安装旋转式激光装置。
主机控制旋转式激光装置首次对该隧道断面采集初始全轮廓数据:
((C0,C1,…,Cn),T)，其中测点Ci＝(θi,di)(θi角度,di距离)，T测量时间。
主机的单片机处理器对测得的初始全轮廓数据，进行解算、拟合处理后，获得该隧道断面的初始全轮廓曲线：
O0＝f(C0,C1,…,Cn)，其中测点Cj＝(θj,dj)(θj角度,dj距离)；
并根据初始全轮廓曲线、工程需要和专业经验，人为设置或提取初始全轮廓曲线中的特征数据：
Q0＝f(Ci,Ci+1,…,Ck)，其中测点Cj＝(θj,dj)(θj角度,dj距离)；
设定依托初始全轮廓曲线的初始参考基准，包括有水平收敛基准线L0、拱顶高程中心线H0，并根据工程测量要求设定水平收敛测点的高度常数HC、垂直沉降测点的宽度常数LC，保障后续定期或周期获取的全轮廓曲线的有效匹配。
步骤二：确定测量参数，主要包括待测区域、采样间隔、采样点数等，结合初始参考基准,依托初始全轮廓曲线，求出该隧道断面的初始水平收敛值、初始拱顶沉降值等。
步骤三：对该隧道断面设定特征扫描区域、收敛扫描区域、沉降扫描区域。
步骤四：主机控制旋转式激光装置自动对特征扫描区域、收敛扫描区域、沉降扫描区域进行扫描，完成后得到各个扫描区域的局部轮廓数据，并计算获得相应特征区域轮廓数据：
Q(0,n)＝f(C0,C1,…,Cn)，其中测点Cj＝(θj,dj)(θj角度,dj距离)；
相应收敛区域轮廓数据：
O(i,jj)＝f(Ci,Ci+1,…,Cjj)，其中测点Cj＝(θj,dj)(θj角度,dj距离)；
相应沉降区域轮廓数据：
O(k,ll)＝f(Ck,Ck+1,…,Cll)，其中测点Cj＝(θj,dj)(θj角度,dj距离)；
然后进行解算拟合，得出本次扫描的当前全轮廓曲线：
On＝f(Q(0,n),O(i,jj),O(k,ll))，其中Q(0,n)为特征区域轮廓数据,O(i,jj)为收敛区域轮廓数据,O(k,ll)为沉降区域轮廓数据。
再用初始全轮廓曲线对当前全轮廓曲线进行校准，得出校准参数：
Jn＝f(O0,On)，其中O0为初始全轮廓曲线，On为当前全轮廓曲线。
步骤五：依据上述建立的校准参数，结合本次扫描并解算获得的当前全轮廓曲线，通过收敛面积算式：
SL(i,jj)＝f(Jn，O(i,jj))，其中Jn为当前校准参数，On为当前收敛区域轮廓数据，获得收敛区域的当前水平收敛值：
L(i,j)＝SL(i,jj)/HC，其中HC为水平收敛测点的高度常数HC；
通过高程面积算式：
SH(k,ll)＝f(Jn，O(k,ll))；
获得沉降区域的当前拱顶沉降值：
H(k,ll)＝SH(k,ll)/LC，其中LC为垂直沉降测点的宽度常数。
将此次测量解算获得的当前水平收敛值、拱顶沉降值，与初始测量结果比较，若比较结果未超出设定标准，则判定本次扫描的隧道断面未变形，重复步骤四—步骤五进行下一次扫描；若比较结果超出设定标准，则判定本次扫描的隧道断面发生变形，进行加密监测或确认数据后预警等操作。
实施例3
本实施例将本发明所述方法应用于路面监测中，如图5-6所示，其具体步骤如下：
步骤一：选取一处被测路面作为待测区域，并选取被测路面侧边的墙体或结构稳定性强的位置等高处，安装旋转式激光装置。
主机控制旋转式激光装置首次对该处被测路面采集初始全轮廓数据:
((C0,C1,…,Cn),T)，其中测点Ci＝(θi,di)(θi角度,di距离)，T测量时间。
主机的单片机处理器对测得的初始全轮廓数据，进行解算、拟合处理后，获得该处被测路面的初始全轮廓曲线：
O0＝f(C0,C1,…,Cn)，其中测点Cj＝(θj,dj)(θj角度,dj距离)；
并根据初始全轮廓曲线、工程需要和专业经验，人为设置或提取初始全轮廓曲线中的特征数据：
Q0＝f(Ci,Ci+1,…,Ck)，其中测点Cj＝(θj,dj)(θj角度,dj距离)；
设定依托初始全轮廓曲线的初始参考基准，路面高程中心线H0，并根据工程测量要求设定垂直沉降测点的宽度常数LC，保障后续定期或周期获取的全轮廓曲线的有效匹配。
步骤二：确定测量参数，主要包括待测区域、采样间隔、采样点数等，结合初始参考基准,依托初始全轮廓曲线，求出该处被测路面的初始沉降值等。
步骤三：对该处被测路面设定特征扫描区域、沉降扫描区域。
步骤四：主机控制旋转式激光装置自动对特征扫描区域、沉降扫描区域进行扫描，完成后得到扫描区域的局部轮廓数据，并计算获得相应特征区域轮廓数据：
Q(0,n)＝f(C0,C1,…,Cn)，其中测点Cj＝(θj,dj)(θj角度,dj距离)；
相应沉降区域轮廓数据：
O(i,ll)＝f(Ci,Ci+1,…,Cll)，其中测点Cj＝(θj,dj)(θj角度,dj距离)；
然后进行解算拟合，得出本次扫描的当前全轮廓曲线：
On＝f(Q(0,n),O(i,ll))，其中Q(0,n)为特征区域轮廓数据,O(i,ll)为沉降区域轮廓数据。
再用初始全轮廓曲线对当前全轮廓曲线进行校准，得出校准参数：
Jn＝f(O0,On)，其中O0为初始全轮廓曲线，On为当前全轮廓曲线。
步骤五：依据上述建立的校准参数，结合本次扫描并解算获得的当前全轮廓曲线，通过高程面积算式：
SH(i,ll)＝f(Jn，O(i,ll))，其中Jn为当前校准参数，O(i,ll)为当前沉降区域轮廓数据；
获得被测路面沉降区域的当前沉降值：
H(i,ll)＝SH(i,ll)/LC，其中LC为沉降测点的宽度常数。
将此次测量解算获得的当前沉降值，与初始测量结果比较，若比较结果未超出设定标准，则判定本次扫描的该处被测路面未有沉降，重复步骤四—步骤五进行下一次扫描；若比较结果超出设定标准，则判定本次扫描的该处被测路面发生沉降变形，进行加密监测或确认数据后预警等操作。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。

Claims (9)

1.一种基于激光测量形变的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：控制旋转式激光装置在转动状态下向待测对象发射扫描激光，采集待测对象的初始全轮廓数据，根据初始全轮廓数据求出待测对象的初始全轮廓曲线，同时对初始全轮廓数据进行解析，求出初始参考基准；
步骤二：确定测量参数，并根据测量参数和初始参考基准求出待测对象的初始测量结果；
步骤三：在待测对象中设定多个扫描区域；
步骤四：根据测量参数控制旋转式激光装置自动对扫描区域进行扫描，扫描完成后得到各个扫描区域的局部轮廓数据，然后进行解算拟合，得出本次扫描的当前全轮廓曲线，再用初始全轮廓曲线对当前全轮廓曲线进行校准，得出校准参数；
步骤五：根据校准参数和当前全轮廓曲线求出本次扫描的当前参考基准，并根据当前参考基准和局部轮廓数据求出当前测量结果，将当前测量结果与初始测量结果比较，若比较结果未超出设定标准，则判定本次扫描的待测对象未变形，重复步骤四—步骤五；若比较结果超出设定标准，则判定本次扫描的待测对象发生变形。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光测量形变的方法，其特征在于：所述步骤一中，在采集数据前需要对待测对象上被扫描激光照射的表面区域进行表面平滑处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于激光测量形变的方法，其特征在于：所述步骤一中，初始参考基准的求出方法如下：
（1）、基于待测对象的变形规律，以及待测对象中结构稳定性强的特征区域的轮廓曲线，结合初始全轮廓数据提取出轮廓拟合的参考数据；
（2）、依托参考数据拟合得出初始参考基准。
4.根据权利要求1所述的一种基于激光测量形变的方法，其特征在于：所述步骤一中，初始参考基准为直线、曲线或者特征区域，且初始参考基准的数量至少为一个。
5.根据权利要求1所述的一种基于激光测量形变的方法，其特征在于：所述步骤三中，多个扫描区域包括结构稳定性强的特征区域，且每个扫描区域中至少包含五个有效扫描点。
6.根据权利要求1所述的一种基于激光测量形变的方法，其特征在于：所述步骤四中，旋转式激光装置在每次扫描前均需要先复位。
7.根据权利要求1所述的一种基于激光测量形变的方法，其特征在于：所述步骤五中，将当前测量结果与初始测量结果比较包括将单次扫描的当前测量结果与初始测量结果比较和将多次扫描的当前测量结果的平均值与初始测量结果比较。
8.根据权利要求1所述的一种基于激光测量形变的方法，其特征在于：所述步骤五中，定期或周期测量结果异常时，自动或手动重新采集待测对象的全轮廓数据，并将重新采集的全轮廓数据与初始全轮廓数据比较，判定待测对象的轮廓是否存在整体异常，若没有异常，继续采用最初的初始全轮廓数据，并重复步骤三、四、五；如有异常，则一方面将重新采集的全轮廓数据作为初始全轮廓数据，并重复步骤三、四、五；另一方面通知专业人员到现场复核。
9.根据权利要求1—8中任一项所述的一种基于激光测量形变的方法，其特征在于：所述的测量变形的方法中，由主机（3）控制旋转式激光装置转动、发射扫描激光和采集数据，并对采集到的数据进行处理；其中，旋转式激光装置包括旋转平台（2）和固定在旋转平台（2）上用于发射扫描激光的激光测距仪（1），主机（3）包括单片机处理器（302）、电机驱动器（306）、无线模块（304）和驱动模块（305），单片机处理器（302）分别通过驱动模块（305）和电机驱动器（306）与激光测距仪（1）和旋转平台（2）连接，单片机处理器（302）通过无线模块（304）和无线网关（4）与客户端或云端（5）连接。
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