CN115797288A - 基于地面点云数据计算填挖方量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及土石方量测量计算领域，公开了基于地面点云数据计算填挖方量的方法，包括如下步骤：步骤一、读取道路横断面点三维坐标并导入地面点云数据，并将道路横断面点和地面点云都投影到XOY平面上；在步骤1中，利用Vs2017+pcl库，vs2017是编程平台，pcl库是一个处理点云数据的c++库。步骤二、利用PCL库中的二维凸包算法提取测区内的地面点云。本发明基于机载激光雷达技术进行地形数据的采集，创建3D点云地形模型，得到真实地形数据；可应用于道路路基横断面的设计以及土方量的计算，在满足施工精度要求的同时，也提高了生产效率，降低了企业成本。

Description

基于地面点云数据计算填挖方量的方法

技术领域

本发明涉及土方量测量计算领域，尤其涉及基于地面点云数据计算填挖方量的方法。

背景技术

在道路建设施工之前，需要对现场地形进行勘测，设计院依据勘测数据生成路基横断面设计图，并计算出道路施工的填挖方量。目前，野外原始勘测数据的获得主要依赖于GPS-RTK技术以及无人机倾斜摄影技术。利用GPS-RTK技术采集到的数据精度较高，但存在效率低、人工成本和时间成本大等问题；而无人机倾斜摄影技术采集数据的效率高、成本低，但基于影像生成的3D模型无法去除地物，因此不能精确地反映出真实地形信息。

发明内容

为解决背景技术中所提出的技术问题，本发明提供基于地面点云数据计算填挖方量的方法。

在本方案中，通过机载激光雷达获得地面点和地物点组合，然后运用相关点云滤波算法获得所述地面点云数据。本发明采用以下技术方案实现：基于地面点云数据计算填挖方量的方法，包括如下步骤：

步骤一、读取道路横断面点三维坐标并导入地面点云数据，并将道路横断面点和地面点云都投影到XOY平面上；在步骤1中，利用Vs2017+pcl库，vs2017是编程平台，pcl库是一个处理点云数据的c++库。

步骤二、利用PCL库中的二维凸包算法提取测区内的地面点云；

步骤三、生成一个矩形框，矩形框的长宽已知L、W，包含住整个测区范围。将矩形区域的长宽等分成m、n等份，形成若干个面积相等的小矩形网格，并计算出每个小矩形的中心点坐标(X、Y)；

在生成矩形框时，根据两个道路横断面的左右端点(一共四个点，不考虑高程z，只看x,y)，四个点之间连线形成一个不规则的四边形(即断面间范围线)。从这四个点的x、y坐标值中，分别找到最小的X_min，Y_min和最大的X_max,Y_max，(X_min，Y_min)坐标即为矩形框的左下角点，(X_max，Y_max)坐标为矩形框的右上角点，从而确定了包含断面间的整个矩形框。

步骤四、根据每个小矩形的中心点坐标计算出其对应的设计高程，具体地，利用kd树结构从地面点云中找到每个矩形中心点的最近邻点，将找到的最近邻点的高程作为该矩形对应的地面高；

步骤五、判断各网格中心点与测区范围的位置关系，当网格中心点在测区的内部或边界上，同时，该网格中心点在其相邻两个横断面组合的多边形框内时，依据该网格对应的设计高与地面高计算其填方或挖方体积；网格中心点在测区外，或网格中心点在测区内，但是网格中心点不在相邻两个横断面组合的多边形框内时，则该网格不纳入计算；

步骤六、算每个网格的挖方或填方量，利用如下公式；

h_i1(i＝1....k)为第i个网格的设计高；

h_i2(i＝1....k)为第i个网格的地面高；

若设计高大于地面高，则此网格的数值代表填方F_i；反之，则为挖方E_i，并且基于每个属于测区内部的网格体积计算结果，针对挖方和填方对应的土方量进行积分求和，从而得到总的挖方量或填方量，求和公式为：

V_填＝∑F_i

V_挖＝∑E_i

式中，V_填为总的填方量，V_挖为总的挖方量；

F_i(i＝1....k)为第i个网格的填方的体积，F_i等于其按设计高计算的体积和按地面高计算的体积之间的差值，且地面高小于设计高；

E_i(i＝1....k)第i个网格的挖方的体积，E_i等于其按地面高计算的体积和按设计高计算的体积之间的差值，且地面高大于设计高。

优选的，在所述步骤三中，所述每个网格的中心点坐标计算公式如下：

式中，X_ij表示第i行第j列网格中心点的x坐标，Y_ij表示第i行第j列的网格中心点的y坐标，X_min、Y_min分别表示矩形框左下角点的x、y坐标，L、W代表矩形框的长和宽，m、n表示矩形长与宽等分个数。

优选的，所述步骤一中，道路横断面点通过以下步骤获得：

首先，根据已知的每个道路中桩点的三维坐标(X、Y、Z)、方位角α以及道路路基横断面的设计距离d，生成每个道路中桩点两侧的端点坐标；

得到每个中桩点垂直于方位角方向的两个端点坐标后，设置等分距r，在两个端点之间生成若干个等距点，计算出每个横断面上的等距点坐标(高程取相同值Z)；

优选的，所述道路中桩点两侧的端点坐标利用如下公式计算：

Z_left＝Z_right＝Z

式中，X_left、Y_left、Z_left代表中桩点左侧端点坐标，X_right、Y_right、Z_right代表中桩点右侧端点坐标。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

本发明相比于GPS-RTK技术，机载激光雷达每秒即可获得几万甚至几十万的点数，采集数据的效率远远超过了前者，能够获得更丰富的地形数据；并且，只需要一台设备就能完成大范围测区的数据采集工作，极大地减少了人工成本、时间成本。

本发明相比于无人机摄影技术，机载激光雷达所获得的点云数据能够通过点云滤波算法来去除地物点，包括植被、树木、灌木等地物点，从而得到真实的地面点云数据，使得路基横断面的设计更加精确，便于施工单位现场施工。

积极效果：基于机载激光雷达技术进行地形数据的采集，创建3D点云地形模型，得到真实地形数据；可应用于道路路基横断面的设计以及土石方量的计算，在满足施工精度要求的同时，也提高了生产效率，降低了企业成本。

附图说明

图1为本发明提出的基于地面点云数据计算填挖方量的方法原理图。

图2为本发明提出的道路中桩点及其两侧的端点和点云的分布示意图；

图3为本发明提出的步骤三种的网格分布结构示意图；

图4为本发明的步骤五中网格中心点在测区时的示意图；

图5为本发明的步骤五中网格中心点不在测区时的示意图；

图6为本发明计算每个单元网格的挖方量或填方量的原理图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

实施例1：

基于地面点云数据计算填挖方量的方法，包括如下步骤：

步骤一、读取道路横断面点三维坐标并导入地面点云数据，并将道路横断面点和地面点云都投影到XOY平面上；利用Vs2017+pcl库，vs2017是编程平台，pcl库是一个处理点云数据的c++库，也可以把导入换成读取。

所述步骤一中，道路横断面点通过以下步骤获得：

首先，根据已知的每个道路中桩点的三维坐标(X、Y、Z)、方位角α以及道路路基横断面的设计距离d，生成每个道路中桩点两侧的端点坐标；

得到每个中桩点垂直于方位角方向的两个端点坐标后，设置等分距r，在两个端点之间生成若干个等距点，计算出每个横断面上的等距点坐标(高程取相同值Z)；

可选地，所述道路中桩点两侧的端点坐标利用如下公式计算：

Z_left＝Z_right＝Z

式中，X_left、Y_left、Z_left代表中桩点左侧端点坐标，X_right、Y_right、Z_right代表中桩点右侧端点坐标：

上述内容，具体可参照图2，其中，A点为道路中桩点，两个B点为中桩点两侧端点，C点为横截面等分点，除去A点、B点、C点的为D点，且若干个D点为组成地面点云。k1线指向正北方向，而k2线为道路设计中线，其为道路中桩点处的方位线，也就是A点处道路中线的朝向，而k1线和k2线之间的水平夹角为方位角α。

步骤二、利用PCL库中的二维凸包算法提取测区内的地面点云，在步骤2中，由于计算两个横断面之间的填挖方量只需要这两个横断面之间的地面点云数据即可，不需要全部的地面点云，所以从全部地面点云中把这两个横断面之间的地面点云提取出来，这样可以提高程序运行效率。如每次计算两个横断面之间的填挖方都要载入所有地面点云，这样会使得计算效率降低；

步骤三、生成一个矩形框，矩形框的长宽已知L、W，包含住两个断面间的范围。将矩形区域的长宽等分成m、n等份，形成若干个面积相等的小矩形网格，并计算出每个小矩形的中心点坐标(X、Y)；在生成矩形框时，根据两个道路横断面的左右端点(一共四个点，不考虑高程z，只看x,y)，四个点之间连线形成一个不规则的四边形(即断面间范围线)。从这四个点的x、y坐标值中，分别找到最小的X_min，Y_min和最大的X_max,Y_max，(X_min，Y_min)坐标即为矩形框的左下角点，(X_max，Y_max)坐标为矩形框的右上角点，从而确定了包含断面间的整个矩形框。具体可参照图3

在所述步骤三中，所述每个网格的中心点坐标计算公式如下：

式中，X_ij表示第i行第j列网格中心点的x坐标，Y_ij表示第i行第j列的网格中心点的y坐标，X_min、Y_min分别表示矩形框左下角点的x、y坐标，L、W代表矩形框的长和宽，m、n表示矩形长与宽等分个数，本方案在实施过程中，可以根据项目对测量数据的精度要求，确定等分网格的大小，网格设定越小，测量精度越大，计算量也越大。

步骤四、根据每个小矩形的中心点坐标计算出其对应的设计高程，具体地，利用kd树结构从地面点云中找到每个矩形中心点的最近邻点，将找到的最近邻点的高程作为该矩形对应的地面高；

步骤五、判断各网格中心点与测区范围的位置关系，当网格中心点在测区的内部或边界上，同时，该网格中心点在其相邻两个横断面组合的多边形框内时，依据该网格对应的设计高与地面高计算其填方或挖方体积；网格中心点在测区外，或网格中心点在测区内，但是网格中心点不在相邻两个横断面组合的多边形框内时，则该网格不纳入计算；

对于网格中心点是否在多边形内部，采用面积和判定法，即多边形内的点与多边形顶点所围成的三角形的面积之和等于多边形本身的面积，则判定该点在多边形的内部，否者该点不在多边型的内部；

具体参照图4和图5，图4中的网格中心点O落在测区内，图5中的网格中心点O则不在测区内。

步骤六、算每个网格的挖方或填方量；利用如下公式；

h_i1(i＝1....k)为第i个网格的设计高；

h_i2(i＝1....k)为第i个网格的地面高；

若设计高大于地面高，则此网格的数值代表填方F_i；反之，则为挖方E_i，并且基于每个属于测区内部的网格体积计算结果，针对挖方和填方对应的土方量进行积分求和，从而得到总的挖方量或填方量。

具体求和公式为：

V_填＝∑F_i

V_挖＝∑E_i

式中，V_填为总的填方量，V_挖为总的挖方量；

F_i(i＝1....k)为第i个网格的填方的体积，F_i等于其按设计高hi1计算的体积和按地面高hi2计算的体积之间的差值，且地面高hi2小于设计高hi1；

E_i(i＝1....k)第i个网格的挖方的体积，E_i等于其按地面高hi2计算的体积和按设计高hi1计算的体积之间的差值，且地面高hi2大于设计高hi1。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (5)

1.基于地面点云数据计算填挖方量的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、读取道路横断面点三维坐标并导入地面点云数据，并将道路横断面点和地面点云都投影到XOY平面上；

步骤二、利用PCL库中的二维凸包算法提取测区内的地面点云；

步骤三、生成一个矩形框，矩形框的长宽已知L、W，包含住整个测区范围。将矩形区域的长宽等分成m、n等份，形成若干个面积相等的小矩形网格，并计算出每个小矩形的中心点坐标(X、Y)；

步骤四、根据每个小矩形的中心点坐标计算出其对应的设计高程，并利用kd树结构从地面点云中找到每个矩形中心点的最近邻点，将找到的最近邻点的高程作为该矩形对应的地面高；

步骤五、判断各网格中心点与测区范围的位置关系，当网格中心点在测区的内部或边界上时，依据该网格对应的设计高与地面高计算其填方或挖方体积，网格中心点在测区外，则该网格不纳入计算；

步骤六、算每个网格的挖方或填方量，利用如下公式；

h_i1(i＝1....k)为第i个网格的设计高；

h_i2(i＝1....k)为第i个网格的地面高；

若设计高大于地面高，则此网格的数值代表填方F_i；反之，则为挖方E_i，并且基于每个属于测区内部的网格体积计算结果，针对挖方和填方对应的土方量进行积分求和，从而得到总的挖方量或填方量，求和公式为：

V_填＝∑F_i

V_挖＝∑E_i

式中，V_填为总的填方量，V_挖为总的挖方量；

F_i(i＝1....k)为第i个网格的填方的体积，F_i等于其按设计高计算的体积和按地面高计算的体积之间的差值，且地面高小于设计高；

E_i(i＝1....k)第i个网格的挖方的体积，E_i等于其按地面高计算的体积和按设计高计算的体积之间的差值，且地面高大于设计高。

2.如权利要求1所述的基于地面点云数据计算填挖方量的方法，其特征在于，在所述步骤三中，所述每个网格的中心点坐标计算公式如下：

式中，X_ij表示第i行第j列网格中心点的x坐标，Y_ij表示第i行第j列的网格中心点的y坐标，X_min、Y_min分别表示矩形框左下角点的x、y坐标，L、W代表矩形框的长和宽，m、n表示矩形长与宽等分个数。

3.如权利要求1所述的基于地面点云数据计算填挖方量的方法，其特征在于，所述步骤一中，道路横断面点通过以下步骤获得：

首先，根据已知的每个道路中桩点的三维坐标(X、Y、Z)、方位角α以及道路路基横断面的设计距离d，生成每个道路中桩点两侧的端点坐标；

得到每个中桩点垂直于方位角方向的两个端点坐标后，设置等分距r，在两个端点之间生成若干个等距点，计算出每个横断面上的等距点坐标，高程取相同值Z。

4.如权利要求2所述的基于地面点云数据计算填挖方量的方法，其特征在于，所述道路中桩点两侧的端点坐标利用如下公式计算：

Z_left＝Z_right＝Z

式中，X_left、Y_left、Z_left代表中桩点左侧端点坐标，X_right、Y_right、Z_right代表中桩点右侧端点坐标。

5.如权利要求1所述的基于地面点云数据计算填挖方量的方法，其特征在于，通过机载激光雷达获得地面点和地物点组合，然后运用相关点云滤波算法获得所述地面点云数据。

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