基于陆基LiDAR的曲线隧道断面变形监测研究

发布时间：2020-08-27 09:33

【摘要】：为识别隧道施工期间和运营期间的风险并进行预警,必须进行变形监测,尽管传统方法的精度较高,能达到mm级,但是也存在多方面的不足:监测离散断面的离散点、精度受光线影响较大、实测断面数量有限等等。本文引入了三维激光扫描技术——陆基LiDAR技术,选取长江三峡附近某试验隧道作为实验场地,根据隧道内径和工程所需点云精度确定测站间距和扫描分辨率,并制定了详细的扫描方案,时隔一年采集了两期点云数据。本文从标靶类型、标靶数量及拼接方式三个方面分析影响隧道点云拼接精度的因素,统计、分析拼接误差;经过双向投影法投影三维隧道点云数据、运用分割法提取投影边界点、利用改进的RANSAC算法拟合边界曲线等系列过程,提取曲线隧道的中轴线;为快速准确地提取隧道断面点云,提出点缓冲区的概念;为保证提取的断面有足够的点云,在三维点云上设置了面缓冲区;因面缓冲区的厚度直接影响断面变形分析的精度,又提出了最佳面缓冲区厚度的概念并确定最佳厚度;运用MDP算法计算出隧道断面任意位置、任意时刻的变形量,但用该算法估计隧道表面的变形信号存在测量噪声,本文利用协方差函数来识别真正的变形信号,以减小变形误差。本文的主要结论如下:(1)采用4个球形标靶进行站间点云数据拼接方式最优;(2)利用改进的RANSAC算法成功提取曲线隧道的中轴线;(3)确定最佳缓冲区厚度为4 mm的前提下,提取了曲线隧道的断面点云;(4)相对于全站仪,本文提取的断面变形精度在±3 mm内;(5)采用MDP算法计算的隧道断面变形精度为±3 mm,与常用的点云处理软件——Geomagic Qualify和CloudCompare计算出的±10 mm精度比较,验证了MDP算法在曲线隧道变形分析应用中的可行性。
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U456
【图文】：

入射角Fig.2-1angleofincidence

图 2-2 隧道设站扫描模型Fig. 2-2 the scanning model of tunnel station2.2 拼接原理为了全方位扫描隧道，需要进行分站式扫描，需对多站采集到的点云数据进行拼接。点云拼接是指利用相邻两站点云的重叠部分计算出对应坐标系间的变换参数，然后通过计算出的变换参数将两站点云的坐标进行统一。常用的拼接方法有三种，分别为基于点信息拼接法、七参数转化拼接法、控制点拼接法。2.2.1 基于点信息拼接法ICP——迭代最近点算法[34~37]是基于点信息拼接算法中最具有代表性的一种算法，它是由 Besl在 20 世纪 90 年代初提出的。ICP 算法的核心思想是：需要坐标转换的点云 和点云 ，目的是将点云 的坐标统一到点云 坐标系统中。①

第 2 章 点云数据拼接的方法，如图 2-4 所示，①-⑥为控制站，它们之间有重叠区域，先将①-⑥进行拼接成一个整体称为项目 0，然后再重新建项目，将每一控制站为基站，与基站相邻的一些站往基站上拼，最后以各控制站为基站的项目 1-6 拼好。因为项目 0与项目 1-6 各有共同的一站，最后一步是将项目 0 中各控制站的 SOP 表示姿态的转化矩阵分别导入各自对应的项目中，即完成了整个古建筑的拼接，对于上百站以上的点云利用这种方法可以大大提高拼接效率。

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本文编号：2805929