道路改扩建三维激光测绘技术应用研究

发布时间：2017-04-20 00:05

  本文关键词：道路改扩建三维激光测绘技术应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：三维激光扫描技术,又称为“实景复制技术”,区别于传统测量技术的单点数据获取方式,具有测量效率高、数据信息丰富全面、精度高、受外界环境干扰性小以及非接触式测量的优点,能够获取所测区域的高精度全景三维模型。近年来,三维激光扫描技术在道路勘测设计领域的应用日益广泛,在道路改扩建勘测中采用该技术,可实现道路勘测的全天候、无干扰测量,能有效提高工作效率,降低劳动强度。论文结合道路改扩建过程中应用该技术的设备选型、数据处理、特征提取等问题,主要研究以下内容:(1)研究适用于道路改扩建需求的三维激光扫描设备选型及测量方法研究三维激光扫描仪器的工作原理及其分类,分析实测中测量误差的来源及相应的减小误差的措施。根据改扩建道路对测量速度和精度要求,结合实际条件,选用相位式Z+F Imager 5010C扫描仪施测。制定了适用于道路改扩建需求的测量方案,即站间距为50m左右、球形标靶配准及高分辨率、正常质量模式和站间距为100m左右、平面标靶配准、中分辨率、高质量模式两种方式结合使用的“之”字形测量方案。通过精度分析,最大拼接误差为3.3mm,满足道路改扩建需求。(2)研究适用于道路改扩建要求的点云数据处理关键算法道路改扩建中点云数据处理主要包括点云配准、点云去噪、精简压缩、封装及数据挖掘等方面。论文利用Geomagic Studio软件,采用球形标靶与平面标靶相结合的方式实现点云配准,采用人为判定法实现点云去噪,采用距离准则和曲率准则相结合的方式进行点云精简。点云封装后,采用有限元积分原理设计道路改扩建过程中土方体积量测算法,采用CASS和Rhinoceros软件实现DTM的生成,引入相关设计参数,生成道路改扩建平面布置图。(3)研究基于点云信息的道路特征提取算法为深入研究道路改扩建过程中三维激光扫描的应用问题,选取部分竣工道路进行道路特征提取算法研究。利用站间距30~50m、平面标靶和球形标靶综合使用的“之”字形测量方案,获取高精度的拼接模型,对封装后的点云设计薄片裁剪算法,提取道路几何特征参数,获得的道路平面及纵、横断面几何参数与原设计参数较差在5cm之内,满足道路竣工需求。论文在道路改扩建勘测和道路特征参数提取方面形成了初步的三维激光测量方案及点云数据处理算法,对于三维激光技术在该领域的深入研究具有一定的参考价值。
【关键词】：激光扫描 道路改扩建 道路特征参数提取 精度分析
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U418.8
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 三维激光扫描技术研究现状10-14
• 1.2.1 三维激光扫描技术在国内外的研究现状10-14
• 1.2.2 三维点云数据预处理研究现状14
• 1.3 道路工程勘测技术的研究现状14-17
• 1.4 本文研究内容与方法17-19
• 2 道路改扩建测绘中仪器选型及测量方案设计19-36
• 2.1 概述19
• 2.2 三维激光扫描仪系统组成及工作原理19-20
• 2.2.1 系统组成19
• 2.2.2 工作原理19-20
• 2.3 测量误差来源分析20-25
• 2.3.1 系统本身构造误差20-21
• 2.3.2 测量误差21
• 2.3.3 目标物体反射面倾斜的影响21-22
• 2.3.4 目标物体反射特性的影响22
• 2.3.5 外界环境条件的影响22
• 2.3.6 坐标配准误差22-25
• 2.4 三维激光扫描仪分类25-28
• 2.5 地面三维激光扫描仪选型28-31
• 2.6 测量方案设计31-32
• 2.6.1 试验路段选取31-32
• 2.6.2 扫描方案确定32
• 2.7 施测流程32-35
• 2.7.1 扫面前准备工作32-33
• 2.7.2 控制网及标靶布设33
• 2.7.3 数据采集33-34
• 2.7.4 精度分析34-35
• 2.8 本章小结35-36
• 3 点云数据处理关键技术研究36-57
• 3.1 数据预处理36-53
• 3.1.1 点云配准37-44
• 3.1.2 点云平滑去噪44-47
• 3.1.3 点云精简压缩47-50
• 3.1.4 模型重构50-53
• 3.2 基于点云数据的体积量测技术53-55
• 3.3 DTM生成55-56
• 3.4 地形图生成56
• 3.5 本章小结56-57
• 4 基于点云信息的道路特征提取算法57-65
• 4.1 测量区域以及仪器选择57-58
• 4.2 施测流程58-60
• 4.2.1 控制网布设58
• 4.2.2 扫面前准备工作58-59
• 4.2.3 数据采集59-60
• 4.3 数据处理及精度分析60-64
• 4.3.1 数据预处理60-61
• 4.3.2 实测精度分析61
• 4.3.3 道路特征参数提取61-64
• 4.4 本章小结64-65
• 5 结论与展望65-67
• 5.1 结论65
• 5.2 展望65-67
• 致谢67-68
• 参考文献68-70
• 攻读学位期间的研究成果70

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本文编号：317436