CN117216936A - 一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及土方调配优化技术领域，且公开了一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，该基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，基于无人机航测技术获取倾斜摄影、激光点云、多光谱等数据，构建数据孪生模型处理多源数据，实现土石方工程量及其调配工法的自动计算与智能显示。在施工区域搭建激光跟踪测量仪，借助数字化测量传感网络，实时分析地形特征点；根据地形特征点间的物理拓扑关系构建数据约束，组建土石方工程量的空间映射，构建多源数据土石方工程量计算的数据孪生模型。通过数据孪生模型，处理土石方位置信息、模拟填挖方设备与工程量，完成填挖方数据的计算与输出。

Description

一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法

技术领域

本发明涉及土方调配优化技术领域，具体为一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法。

背景技术

既有的土石方量计算方法是结合现场测量数据及数学函数，求解计算各桩的填挖量，将填挖量总和作为优化的目标。现有方案信息化水平较低，计算结果时效性较低。同时，将填挖方总量作为优化的主要参数，只顾及了土石方调配的工程总量，缺乏对现场设备运行、土方运输等成本的考虑。

现有技术中，在土石方调配过程中涉及的运输成本、设备运行成本、故障情况、工期安排，且在实际使用过程中，实际的调配的效率低，在调配过程中常出现估算数据异常的，较大程度上降低了土石方的调配效率；鉴于此，我们提出了一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，所述方法包括：

基于无人机多源数据获取；通过无人机搭载LiDAR、三维激光扫描仪和倾斜摄影系统，获取研究区多光谱数据、激光点云数据及倾斜摄影数据；借助其他机载设备获取研究区多源数据；

基于多源数据的土石方计算数据孪生模型构建；在施工区域搭建激光跟踪仪提取地形特征点，并借助数字化测量传感网络实时上传特征点数据；根据地形特征点之间的物理拓扑关系，构建数据约束，组建土石方工程量的空间映射，建立基于多源数据的土石方量计算数据孪生模型；通过该模型，自动获取土石方对应的空间属性信息，模拟填挖方的调配工法，输出调配土石方工程量。

土石方调配三维可视化模型建立；融合多源数据及数据孪生模型的输出数据，根据数据的不同类型划分存储单元，编制待调配土石方的编码；根据调配编码与多源融合数据，构建土石方调配工法的三维模型，可视化展示土石方调配。

可选的，所述基于无人机多源数据包括：

无人机搭载激光LiDAR、三维激光扫描仪机载设备，依据采集顺序配置初步导航路径，导航采集项目区运行数据、试验数据、监测监控数据、缺陷数据；

结合卫星遥感多源数据，借助回归模型反演项目区地表信息，获取项目区剖面数据集、卫星高度数据、气象站数据。

可选的，所述基于多源数据的土石方计算数据孪生模型包括：

物理层、数据层、虚拟层、应用层设计；

根据项目区地形特征，搭建激光跟踪测量仪获取地形特征点，布设模型物理层；借助数字化测量传感网络，接收物理层采集数据，上传数据孪生模型所需的多源数据，组建模型数据层；分析数据层上传的多源数据，结合特征点属性，构建数据间的物理拓扑关系，设计模型虚拟层；通过统一的数据接口，集成地形特征点管理系统、设备监测系统、操作管理系统多个信息系统，完成数据约束分析及对应的空间映射分析，组成模型应用层；分步组成物理层、数据层、虚拟层、应用层，完成基于多源数据的土石方计算数据孪生模型设计，形式化建模设计为：

P_i＝(WP_i,1,…,WP_i,k)*R_w,p

所述P_i表示土石方量计算及调配作业过程，共包括k个工序；WP_i,k表示过程中的第k个作业工序；矩阵R_w,p表示土石方计算及调配工序存在的关系，包括无关系、并列关系和串联关系，采用不同矩阵表示；

其中，通过构建基于多源数据的土石方计算数据孪生模型，自主获取土方位置信息，情景模拟填挖方过程中涉及的设备与工程量，自动计算施工过程中的填挖方量，实现土石方调配的自动化、智慧化管控。

可选的，所述数据孪生模型包括物理层设计，所述物理层设计包括：物理层是土石方计算数字孪生的重要组成部分，也是土石方调配作业过程中实时数据的来源。由激光跟踪测量仪等硬件组成，

主动读写器、传感器、控制器嵌入式终端；

通过在项目区搭建激光跟踪仪等设备，采集项目区地形数据、作业数据等，识别地形特征点，写入序列号、高程、坐标信息；

嵌入式终端与服务器直接连接，将数据上传的同时，接收数据处理结果，实现土石方计算涉及的地形特征点的自主感知和执行决策。

可选的，所述数据孪生模型包括数据层设计，所述数据层设计包括：

设计数据层，连接作业设备与施工管理系统，接收物理层采集的地形数据、作业数据，统计特征点空间属性，处理数据中存在缺失、异常、重复问题，建立数据库表统一存储采集的多源数据，实现土石方量计算数据采集、处理、传输的自动化。数据层是土石方计算数据孪生的重要组成部分，也是土石方调配作业的数据实时传输手段。数据层是连接物理层和虚拟层的媒介，通过数据间的交互实现土石方调配物理空间与孪生空间的双向映射。

可选的，所述数据孪生模型包括虚拟层设计，所述虚拟层设计包括：几何模型、行为模型以及规则模型；

所述几何模型从外观、纹理等特征出发，对土石方调配过程进行模拟；

所述行为模型从时间尺度出发，分析不同时空尺度下土石方调配的内部机制与相互作用；

所述规则模型从土石方调配规划出发，分析最优路径、运行速度阈值、设备负载等，推理演绎土石方调配工法；虚拟层是土石方计算数字孪生的核心部分，也是土石方调配作业数字交互的主要实现手段。本发明从几何、行为、规则等方面对土石方计算进行空间建模、关联与集成。

可选的，所述数据孪生模型包括应用层设计，所述应用层设计包括：

通过统一的数据接口集成土石方计算多源数据，设计土石方计算数据采集管理系统、土石方调配管理系统、土石方调配故障预警系统，实现土石方量计算及其调配的信息化监测、智能化决策；应用层是土石方计算数字孪生的重要组成部分，也是土石方调配作业管理系统的主要部分。

可选的，所述土石方调配三维可视化模型包括：

数据整合，甄选分析采集得到的多源数据，删除异常、重复、噪声大的数据，结合数据孪生模型输出的计算结果，统一处理数据，完成数据校准和整合；

土方调配编码，根据项目区纵断面构建土石方切割模型，依据对应的空间属性，完成切割土方编码；

土方调配模拟，调取激光点云、倾斜摄影、遥感影像等多源数据，建立坐标系，贴图校正完成模型渲染，构建三维可视化模型。

与现有技术相比，本发明提供了一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，具备以下有益效果：

1、该基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，基于无人机航测技术获取倾斜摄影、激光点云、多光谱等数据，构建数据孪生模型处理多源数据，实现土石方工程量及其调配工法的自动计算与智能显示。在施工区域搭建激光跟踪测量仪，借助数字化测量传感网络，实时分析地形特征点；根据地形特征点间的物理拓扑关系构建数据约束，组建土石方工程量的空间映射，构建多源数据土石方工程量计算的数据孪生模型。通过数据孪生模型，处理土石方位置信息、模拟填挖方设备与工程量，完成填挖方数据的计算与输出。

2、该基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，融合数据孪生模型输出的多源数据，编制土方调配编码，构建土石方调配工法的三维模型，立体模拟土石方调配工法。基于本发明，实现了工程土石方量计算与及其调配工法的智能分析与可视化模拟，提高了土石方计算与调配的信息化、自动化程度，降低了工程填挖方的成本，实现了土石方调配的智慧化管控.

附图说明

图1为本发明的流程结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供一种技术方案：一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，方法包括：

基于无人机多源数据获取；通过无人机搭载LiDAR、三维激光扫描仪和倾斜摄影系统，获取研究区多光谱数据、激光点云数据及倾斜摄影数据；借助其他机载设备获取研究区多源数据；

基于多源数据的土石方计算数据孪生模型构建；在施工区域搭建激光跟踪仪提取地形特征点，并借助数字化测量传感网络实时上传特征点数据；根据地形特征点之间的物理拓扑关系，构建数据约束，组建土石方工程量的空间映射，建立基于多源数据的土石方量计算数据孪生模型；通过该模型，自动获取土石方对应的空间属性信息，模拟填挖方的调配工法，输出调配土石方工程量。

土石方调配三维可视化模型建立；融合多源数据及数据孪生模型的输出数据，根据数据的不同类型划分存储单元，编制待调配土石方的编码；根据调配编码与多源融合数据，构建土石方调配工法的三维模型，可视化展示土石方调配。

基于无人机多源数据包括：无人机搭载激光LiDAR、三维激光扫描仪机载设备，依据采集顺序配置初步导航路径，导航采集项目区运行数据、试验数据、监测监控数据、缺陷数据；结合卫星遥感多源数据，借助回归模型反演项目区地表信息，获取项目区剖面数据集、卫星高度数据、气象站数据。

基于多源数据的土石方计算数据孪生模型包括：物理层、数据层、虚拟层、应用层设计；

根据项目区地形特征，搭建激光跟踪测量仪获取地形特征点，布设模型物理层；借助数字化测量传感网络，接收物理层采集数据，上传数据孪生模型所需的多源数据，组建模型数据层；分析数据层上传的多源数据，结合特征点属性，构建数据间的物理拓扑关系，设计模型虚拟层；通过统一的数据接口，集成地形特征点管理系统、设备监测系统、操作管理系统多个信息系统，完成数据约束分析及对应的空间映射分析，组成模型应用层；分步组成物理层、数据层、虚拟层、应用层，完成基于多源数据的土石方计算数据孪生模型设计，形式化建模设计为：

P_i＝(WP_i,1,…,WP_i,k)*R_w,p

P_i表示土石方量计算及调配作业过程，共包括k个工序；WP_i,k表示过程中的第k个作业工序；矩阵R_w,p表示土石方计算及调配工序存在的关系，包括无关系、并列关系和串联关系，采用不同矩阵表示；

通过构建基于多源数据的土石方计算数据孪生模型，自主获取土方位置信息，情景模拟填挖方过程中涉及的设备与工程量，自动计算施工过程中的填挖方量，实现土石方调配的自动化、智慧化管控。

其中，物理层设计包括：物理层是土石方计算数字孪生的重要组成部分，也是土石方调配作业过程中实时数据的来源。由激光跟踪测量仪等硬件组成，主动读写器、传感器、控制器嵌入式终端；通过在项目区搭建激光跟踪仪等设备，采集项目区地形数据、作业数据等，识别地形特征点，写入序列号、高程、坐标信息；嵌入式终端与服务器直接连接，将数据上传的同时，接收数据处理结果，实现土石方计算涉及的地形特征点的自主感知和执行决策。

此外，数据层设计包括：数据层是土石方计算数据孪生的重要组成部分，也是土石方调配作业的数据实时传输手段。数据层是连接物理层和虚拟层的媒介，通过数据间的交互实现土石方调配物理空间与孪生空间的双向映射。设计数据层，连接作业设备与施工管理系统，接收物理层采集的地形数据、作业数据，统计特征点空间属性，处理数据中存在缺失、异常、重复问题，建立数据库表统一存储采集的多源数据，实现土石方量计算数据采集、处理、传输的自动化。

值得注意的是，虚拟层设计包括：几何模型、行为模型以及规则模型；虚拟层是土石方计算数字孪生的核心部分，也是土石方调配作业数字交互的主要实现手段。本发明从几何、行为、规则等方面对土石方计算进行空间建模、关联与集成。几何模型从外观、纹理等特征出发，对土石方调配过程进行模拟；行为模型从时间尺度出发，分析不同时空尺度下土石方调配的内部机制与相互作用；规则模型从土石方调配规划出发，分析最优路径、运行速度阈值、设备负载等，推理演绎土石方调配工法。

进一步的是，应用层设计包括：应用层是土石方计算数字孪生的重要组成部分，也是土石方调配作业管理系统的主要部分。通过统一的数据接口集成土石方计算多源数据，设计土石方计算数据采集管理系统、土石方调配管理系统、土石方调配故障预警系统，实现土石方量计算及其调配的信息化监测、智能化决策。

土石方调配三维可视化模型包括：

数据整合，甄选分析采集得到的多源数据，删除异常、重复、噪声大的数据，结合数据孪生模型输出的计算结果，统一处理数据，完成数据校准和整合；

土方调配编码，根据项目区纵断面构建土石方切割模型，依据对应的空间属性，完成切割土方编码；

土方调配模拟，调取激光点云、倾斜摄影、遥感影像等多源数据，建立坐标系，贴图校正完成模型渲染，构建三维可视化模型。

上文一般性的对本发明做了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之做一些修改或改进，这对于技术领域的一般技术人员是显而易见的。因此，在不脱离本发明思想精神的修改或改进，均在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，其特征在于：所述方法包括：

基于无人机多源数据获取；通过无人机搭载LiDAR、三维激光扫描仪和倾斜摄影系统，获取研究区多光谱数据、激光点云数据及倾斜摄影数据；借助其他机载设备获取研究区多源数据；

基于多源数据的土石方计算数据孪生模型构建；在施工区域搭建激光跟踪仪提取地形特征点，并借助数字化测量传感网络实时上传特征点数据；根据地形特征点之间的物理拓扑关系，构建数据约束，组建土石方工程量的空间映射，建立基于多源数据的土石方量计算数据孪生模型；通过该模型，自动获取土石方对应的空间属性信息，模拟填挖方的调配工法，输出调配土石方工程量。

土石方调配三维可视化模型建立；融合多源数据及数据孪生模型的输出数据，根据数据的不同类型划分存储单元，编制待调配土石方的编码；根据调配编码与多源融合数据，构建土石方调配工法的三维模型，可视化展示土石方调配。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，其特征在于：所述基于无人机多源数据包括：

无人机搭载激光LiDAR、三维激光扫描仪机载设备，依据采集顺序配置初步导航路径，导航采集项目区运行数据、试验数据、监测监控数据、缺陷数据；

结合卫星遥感多源数据，借助回归模型反演项目区地表信息，获取项目区剖面数据集、卫星高度数据、气象站数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，其特征在于：所述基于多源数据的土石方计算数据孪生模型包括：

物理层、数据层、虚拟层、应用层设计；

根据项目区地形特征，搭建激光跟踪测量仪获取地形特征点，布设模型物理层；借助数字化测量传感网络，接收物理层采集数据，上传数据孪生模型所需的多源数据，组建模型数据层；分析数据层上传的多源数据，结合特征点属性，构建数据间的物理拓扑关系，设计模型虚拟层；通过统一的数据接口，集成地形特征点管理系统、设备监测系统、操作管理系统多个信息系统，完成数据约束分析及对应的空间映射分析，组成模型应用层；分步组成物理层、数据层、虚拟层、应用层，完成基于多源数据的土石方计算数据孪生模型设计，形式化建模设计为：

P_i＝(WP_i,1...,WP_i，k)*R_w，p

所述P_i表示土石方量计算及调配作业过程，共包括k个工序；WP_i,k表示过程中的第k个作业工序；矩阵R_w,p表示土石方计算及调配工序存在的关系，包括无关系、并列关系和串联关系，采用不同矩阵表示。

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，其特征在于：所述数据孪生模型包括物理层设计，所述物理层设计包括：

主动读写器、传感器、控制器嵌入式终端；

通过在项目区搭建激光跟踪仪等设备，采集项目区地形数据、作业数据等，识别地形特征点，写入序列号、高程、坐标信息；

嵌入式终端与服务器直接连接，将数据上传的同时，接收数据处理结果，实现土石方计算涉及的地形特征点的自主感知和执行决策。

5.根据权利要求3所述的一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，其特征在于：所述数据孪生模型包括数据层设计，所述数据层设计包括：设计数据层，连接作业设备与施工管理系统，接收物理层采集的地形数据、作业数据，统计特征点空间属性，处理数据中存在缺失、异常、重复问题，建立数据库表统一存储采集的多源数据，实现土石方量计算数据采集、处理、传输的自动化。

6.根据权利要求3所述的一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，其特征在于：所述数据孪生模型包括虚拟层设计，所述虚拟层设计包括：几何模型、行为模型以及规则模型；

所述几何模型从外观、纹理等特征出发，对土石方调配过程进行模拟；

所述行为模型从时间尺度出发，分析不同时空尺度下土石方调配的内部机制与相互作用；

所述规则模型从土石方调配规划出发，分析最优路径、运行速度阈值、设备负载等，推理演绎土石方调配工法。

7.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，其特征在于：所述数据孪生模型包括应用层设计，所述应用层设计包括：通过统一的数据接口集成土石方计算多源数据，设计土石方计算数据采集管理系统、土石方调配管理系统、土石方调配故障预警系统，实现土石方量计算及其调配的信息化监测、智能化决策。

8.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，其特征在于：所述土石方调配三维可视化模型包括：

数据整合，甄选分析采集得到的多源数据，删除异常、重复、噪声大的数据，结合数据孪生模型输出的计算结果，统一处理数据，完成数据校准和整合；

土方调配编码，根据项目区纵断面构建土石方切割模型，依据对应的空间属性，完成切割土方编码；

土方调配模拟，调取激光点云、倾斜摄影、遥感影像等多源数据，建立坐标系，贴图校正完成模型渲染，构建三维可视化模型。