CN114859374A - 基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法 - Google Patents

基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，属于新建铁路工程勘测和施工建设技术领域，包括以下步骤：S1铁路带状无人机航摄数据获取及预处理，制作彩色点云和实景三维场景；S2设计线位整理及交叉测量位置确定，对交叉测量位置的彩色点云进行分割另存；S3对与设计线位交叉的线状地物拟合的曲线或直线与设计线位进行交叉计算，输出交叉测量成果。本发明采用无人机沿线路带状航摄的方式同时获取激光点云和影像数据，航摄数据可以重复利用，有利于成果的检核和归档管理；本发明采用无人机激光点云与影像融合处理，大幅提升了交叉测量的精度可靠性；本发明采用非接触的测量方式，有效减少了传统新建铁路交叉测量外业工作量。

Description

基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法
技术领域
本发明属于新建铁路工程勘测和施工建设技术领域，特别涉及一种基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，具体包括铁路带状无人机航摄数据采集及数据预处理、设计线位整理及交叉测量位置确定、交叉测量信息提取等。
背景技术
铁路交叉测量是指铁路线路与管线、电力线及其他道路之间交叉关系的测量（包括平面关系和高程关系），以及交叉对象的几何和物理属性信息的获取，是专项测绘及调查的重要基础性工作，为后续桥梁、涵洞等重要工点的设计工作提供参考。以铁路线路与电力线交叉为例，采用无人机激光雷达和影像融合技术，实现交叉里程、交叉角度、距离及垂度等信息的获取，从而完成交叉测量的成果生产。
通常情况下，新建铁路的交叉测量工作与中线测量同时进行，目前的测量方法主要有拨角法、极坐标法和GNSS-RTK法等，这些方式主要依靠人工外业实测、作业效率低，并且作业过程中的质量问题时有发生，出问题时只有通过返工测量方式进行补救，并且在地形复杂区域存在一定的安全隐患。近年来，随着无人机技术的飞速发展，无人机航摄系统凭借其操控简单、使用灵活、性价比高的特点，在测绘行业和铁路行业的应用优势日渐凸显，应用范围也在不断拓宽，使得基于无人机激光点云和影像融合技术进行新建铁路的线路交叉测量方法成为了可能。
发明内容
本发明为解决公知技术中存在的技术问题提供一种基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，利用无人机激光雷达的穿透性、高密度性和高精度性得到铁路沿线的地形地物点云，基于影像光谱纹理信息获取沿线地貌地物属性信息，同时兼顾了线路交叉测量所需的几何和属性要求、兼顾了激光点云的高精度三维坐标和低空航摄影像的高分辨纹理信息特征；形成了一种完备的新建铁路线路交叉测量成果生产方法，为后续铁路设计提供了可靠的基础数据，在保证精度的同时，大幅提升了外业作业的工作效率和作业安全性。
本发明包括如下技术方案：
一种基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，包括以下步骤：S1铁路带状无人机航摄数据获取及预处理，制作彩色点云和实景三维场景；S2设计线位整理及交叉测量位置确定，对交叉测量位置的彩色点云进行分割另存；S3对与设计线位交叉的线状地物拟合的曲线或直线与设计线位进行交叉计算，输出交叉测量成果。
进一步的，所述S1包括以下步骤：S1-1沿铁路设计线位缓冲区进行无人机航摄数据采集，采集激光点云和影像，然后利用控制标靶的三维坐标对原始点云进行精度检核和纠正，基于原始影像采用POS辅助空中三角测量的方式制作正射影像图；S1-2以步骤S1-1中精度改正后的激光点云为基准，对正射影像进行精确配准及校正处理，使得输出的正射影像与激光点云保证平面坐标的精度一致性；S1-3利用配准校正处理后的正射影像与激光点云融合处理制作彩色点云和实景三维场景。
进一步的，所述S1-1中采集的激光点云密度优于16点/平方米、影像分辨率优于5厘米。
进一步的，所述S1-1中，无人机飞行过程中沿线位成对布设或者“之”字型布设点云精度检核标靶，并测量标靶的平面坐标和高程坐标。
进一步的，所述S2包括以下步骤：S2-1根据新建铁路的设计线位要素，在软件中恢复设计线位的三维坐标和里程信息，对恢复后的线位利用坐标和里程联合平差的方式，将每百米标区间的长度进行20等分，即离散成五米标点，记为Mi(Ki，Xi，Yi，Zi)，其中：Ki为该五米标对应的里程，（Xi，Yi，Zi）为该五米标对应的三维坐标；S2-2为将S2-1得到的五米标离散点与S1-3得到的彩色点云或实景三维场景叠加显示，通过三维漫游及人工交互的方式查找与设计线位具有交叉关系的地物位置； S2-3将确定需要交叉测量的位置，按缓冲区范围对彩色点云进行分割另存，名称按前后最邻近的两个五米标联合取名，即“Mi_Mi+1交叉区域”。
进一步的，所述与设计线位具有交叉关系的地物主要包括既有铁路、公路、道路、管线、电力线及通讯线等。
进一步的，所述里程信息包括千米标和百米标。
进一步的，所述S3包括以下步骤：S3-1为首先对步骤S2-3中的“Mi_Mi+1交叉区域”的点云进行滤波和精细分类，然后对与设计线位交叉的线状地物进行特征点提取和聚类计算分析，并对特征点进行粗差剔除和冗余点剔除，再基于精化后的特征点三维坐标利用最小二乘算法进行曲线或直线拟合；S3-2为利用S3-1中拟合的曲线或直线与设计线位进行交叉计算，得到交叉点平面坐标、里程、交叉角度、交叉点地面高程、悬空交叉线的垂度，最后依据设计要求按照格式输出交叉测量成果。
进一步的，所述S3-1中对滤波后的激光点云分类时，利用彩色点云的高程信息、强度信息、颜色信息、关键点检测、基于分割或深度学习等自动分类方法，以及人工交互的精细分类方法，将彩色点云分类到地面点、植被点、建筑物点、悬空电力线、通讯线、管线等类别里。
进一步的，所述S3-2中利用“Mi_Mi+1交叉区域”的地面点云构建三角网，根据交叉点平面坐标得到该交叉点对应的地面高程以及拟合的曲线或直线上的对应点高程，进而可计算得到该交叉点位置的电力线垂度。
本发明具有的优点和积极效果：
1、本发明采用无人机沿线路带状航摄的方式同时获取激光点云和影像数据，航摄数据可以重复利用，有利于成果的检核和归档管理，减少了传统外业测量方式的一次性（出问题必须返工重测）弊端。
2、本发明采用无人机激光点云与影像融合处理的方式，充分利用了无人机激光点云密度高、精度高的特征，以及低空影像纹理丰富、可视化程度高的特性，大幅提升了交叉测量的精度可靠性。
3、本发明采用非接触的测量方式，在保证交叉测量精度的同时，有效减少了传统新建铁路交叉测量外业工作量，大幅提高了作业效率和作业安全性，具有较强的实际应用和推广价值。
附图说明
图1是本发明的流程图。
图2是交叉测量示意图。
具体实施方式
为能进一步公开本发明的发明内容、特点及功效，特例举以下实例并结合附图详细说明如下。
实施例：参阅附图1-2，一种基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，包括以下步骤：S1铁路带状无人机航摄数据获取及预处理，制作彩色点云和实景三维场景；S2设计线位整理及交叉测量位置确定，对交叉测量位置的彩色点云进行分割另存；S3对与设计线位交叉的线状地物拟合的曲线或直线与设计线位进行交叉计算，输出交叉测量成果。
具体实施步骤如下：
所述S1包括：S1-1，第一，首先按照铁路线路走向、初定测测量要求和地形起伏特点进行精细化航线敷设，线位两侧至少保证覆盖各100米宽，局部工点根据设计具体要求加宽；然后利用复合翼或者多旋翼无人机集成轻量化惯性导航系统（POS），搭载激光雷达和数码相机，按预设航线进行航摄，保证采集的激光点云密度优于16点/平方米、影像分辨率优于5厘米。第二，飞行过程中沿线位成对布设或者“之”字型布设点云精度检核标靶，采用全站仪、GNSS快速静态或者GNSS-RTK等方式测量标靶的平面坐标，采用高程拟合或者水准测量方式测量标靶的高程坐标；飞行结束后，利用标靶的实测三维坐标对全线激光点云进行精度检核和纠正。第三，使用无人机数据处理软件，如Pix4d、Godwork等对获取的无人机数码影像进行POS辅助空中三角测量，通过数字微分纠正、影像镶嵌及匀光匀色等处理制作正射影像图。
S1-2，以步骤S1-1中精度改正后的激光点云为基准，对正射影像进行多模态精确配准及几何校正处理，使得输出的正射影像与激光点云保证平面坐标的精度一致性。
S1-3，利用步骤S1-2中配准校正处理后的正射影像与精度改正后的激光点云融合处理，制作彩色点云和实景三维场景。
所述S2包括：S2-1根据新建铁路的设计线位要素，在软件中恢复设计线位的三维坐标和里程信息（包括千米标和百米标），对恢复后的线位利用坐标和里程联合平差的方式，将每百米标区间的长度进行20等分，即离散成五米标点，记为Mi(Ki，Xi，Yi，Zi)，其中：Ki为该五米标对应的里程，（Xi，Yi，Zi）为该五米标对应的三维坐标。
S2-2，为将S2-1得到的五米标离散点与S1-3得到的彩色点云或实景三维场景叠加显示，通过三维漫游及人工交互的方式查找与设计线位具有交叉关系的地物位置，主要包括既有铁路、公（道）路、管线、电力线及通讯线等。S2-3将确定需要交叉测量的位置，按一定的缓冲区范围对彩色点云进行分割另存，名称按前后最邻近的两个五米标联合取名，即“Mi_Mi+1交叉区域”。
所述S3包括：S3-1，第一，对步骤S2-3中的“Mi_Mi+1交叉区域”的点云进行精细处理，首先进行点云滤波，剔除匹配错误的粗差点；利用彩色点云的高程信息、强度信息、颜色信息、关键点检测、基于分割或深度学习等自动分类方法，以及人工交互的精细分类方法，将彩色点云分类到地面点、植被点、建筑物点、悬空电力线、通讯线、管线等类别里；第二，对与设计线位交叉的线状地物（如电力线、通讯线、道路等）进行特征点提取和聚类计算分析，并对特征点进行粗差剔除和冗余点剔除，再基于精化后的特征点三维坐标利用最小二乘算法进行曲线或直线拟合。
S3-2为利用S3-1中拟合的曲线或直线与设计线位进行交叉计算，得到交叉点平面坐标、里程、交叉角度、交叉点地面高程、悬空交叉线的垂度等。最后依据设计要求按照一定格式输出交叉测量成果。此处以单根电力线交叉测量为例说明（如图2所示），其他类型地物交叉测量参照进行。
步骤S3-1中拟合的电力线空间曲线函数（
Figure DEST_PATH_IMAGE001
）记为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
空间曲线（
Figure 838205DEST_PATH_IMAGE001
）投影到地面二维平面（XOY平面）上呈直线走向，XOY平面投影直线函 数（
Figure 736891DEST_PATH_IMAGE004
）记为：
Figure 181779DEST_PATH_IMAGE006
与电力线交叉点在线位上的前后两个五米标Mi和Mi+1连线在地面二维平面（XOY平 面）上的投影直线（图2中的沿道路方向延伸的虚线）函数（
Figure DEST_PATH_IMAGE007
）记为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
（1）基于两条交叉直线
Figure 597848DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 710160DEST_PATH_IMAGE007
进行相交计算，得到交叉点平面坐标
Figure 750054DEST_PATH_IMAGE010
(X，Y)和交 叉角度θ（θ的定义为：以
Figure 947817DEST_PATH_IMAGE007
直线从小里程面向大里程为主方向，θ的角度记为主方向的右侧 夹角(其中主方向为0°)，该角度的范围区间为[0°,180°]）。
（2）利用“Mi_Mi+1交叉区域”的地面点云构建三角网（TIN），根据的
Figure 229894DEST_PATH_IMAGE010
平面坐标（X， Y）可以得到该交叉点对应的地面高程Z。基于
Figure 931134DEST_PATH_IMAGE010
平面坐标（X，Y）可以计算得到对应的空间曲 线（
Figure 906043DEST_PATH_IMAGE001
）上电力线的对应点高程
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，从而得到交叉点正上方对应的电力线点的三维坐标
Figure 292900DEST_PATH_IMAGE012
(X，Y，
Figure 378667DEST_PATH_IMAGE011
)，进而可计算得到该交叉点位置的电力线垂度为：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
。
基于交叉点
Figure 668834DEST_PATH_IMAGE010
的平面坐标（X，Y）与邻近五米标Mi、Mi+1平面坐标和里程，进行里程 平差计算，得到
Figure 814645DEST_PATH_IMAGE010
的里程Ko。
（3）基于步骤S3-1中的“Mi_Mi+1交叉区域”精分类后的点云，可以直接量测线位两 侧电力线杆的高度H1和H2，以及两侧电力线杆的平面坐标
Figure 190263DEST_PATH_IMAGE014
(
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 61746DEST_PATH_IMAGE016
)和
Figure DEST_PATH_IMAGE017
(
Figure 471999DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
)。进而 计算交叉点
Figure 523132DEST_PATH_IMAGE010
与两侧电力线杆的平面距离为：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
Figure DEST_PATH_IMAGE023
（4）基于上述计算结果，依据设计要求按照相应的数据格式输出交叉测量信息：交 叉点平面坐标
Figure 87843DEST_PATH_IMAGE010
(X，Y)、交叉点地面高程Z、交叉点里程Ko、交叉角度θ、电力线垂度DH、电力 线杆高度H1和H2、交叉点与两侧电力线杆的平面距离
Figure 46572DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure DEST_PATH_IMAGE025
等。
尽管上面对本发明的优选实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以作出很多形式。这些均属于本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1铁路带状无人机航摄数据获取及预处理，制作彩色点云和实景三维场景；S2设计线位整理及交叉测量位置确定，对交叉测量位置的彩色点云进行分割另存；S3对与设计线位交叉的线状地物拟合的曲线或直线与设计线位进行交叉计算，输出交叉测量成果。
2.根据权利要求1所述的基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，其特征在于：所述S1包括以下步骤：S1-1沿铁路设计线位缓冲区进行无人机航摄数据采集，采集激光点云和影像，然后利用控制标靶的三维坐标对原始点云进行精度检核和纠正，基于原始影像采用POS辅助空中三角测量的方式制作正射影像图；S1-2以步骤S1-1中精度改正后的激光点云为基准，对正射影像进行精确配准及校正处理，使得输出的正射影像与激光点云保证平面坐标的精度一致性；S1-3利用配准校正处理后的正射影像与激光点云融合处理制作彩色点云和实景三维场景。
3.根据权利要求2所述的基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，其特征在于：所述S1-1中采集的激光点云密度优于16点/平方米、影像分辨率优于5厘米。
4.根据权利要求2所述的基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，其特征在于：所述S1-1中无人机飞行过程中沿线位成对布设或 “之”字型布设点云精度检核标靶，并测量标靶的平面坐标和高程坐标。
5.根据权利要求2所述的基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，其特征在于：所述S2包括以下步骤：S2-1根据新建铁路的设计线位要素，在软件中恢复设计线位的三维坐标和里程信息，对恢复后的线位利用坐标和里程联合平差的方式，将每百米标区间的长度进行20等分，即离散成五米标点，记为Mi(Ki，Xi，Yi，Zi)，其中：Ki为该五米标对应的里程，（Xi，Yi，Zi）为该五米标对应的三维坐标；S2-2为将S2-1得到的五米标离散点与S1-3得到的彩色点云或实景三维场景叠加显示，通过三维漫游及人工交互的方式查找与设计线位具有交叉关系的地物位置； S2-3将确定需要交叉测量的位置，按缓冲区范围对彩色点云进行分割另存，名称按前后最邻近的两个五米标联合取名，即“Mi_Mi+1交叉区域”。
6.根据权利要求5所述的基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，其特征在于：所述与设计线位具有交叉关系的地物主要包括既有铁路、公路、道路、管线、电力线及通讯线。
7.根据权利要求5所述的基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，其特征在于：所述里程信息包括千米标和百米标。
8.根据权利要求5所述的基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，其特征在于：所述S3包括以下步骤：S3-1为首先对步骤S2-3中的“Mi_Mi+1交叉区域”的点云进行滤波和精细分类，然后对与设计线位交叉的线状地物进行特征点提取和聚类计算分析，并对特征点进行粗差剔除和冗余点剔除，再基于精化后的特征点三维坐标利用最小二乘算法进行曲线或直线拟合；S3-2为利用S3-1中拟合的曲线或直线与设计线位进行交叉计算，得到交叉点平面坐标、里程、交叉角度、交叉点地面高程、悬空交叉线的垂度，最后依据设计要求按照格式输出交叉测量成果。
9.根据权利要求8所述的基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，其特征在于：所述S3-1中对滤波后的激光点云分类时，利用彩色点云的高程信息、强度信息、颜色信息、关键点检测、基于分割或深度学习的自动分类方法，以及人工交互的精细分类方法进行分类。
10.根据权利要求8所述的基于无人机激光点云和影像融合的新建铁路交叉测量方法，其特征在于：所述S3-2中利用“Mi_Mi+1交叉区域”的地面点云构建三角网，根据交叉点平面坐标得到该交叉点对应的地面高程及拟合的曲线或直线上的对应点高程，进而计算得到该交叉点位置的电力线垂度。
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