基于激光扫描的盾构隧道断面提取与变形研究

发布时间：2021-07-12 23:26

　　将三维激光扫描技术应用于盾构隧道变形监测中,提出了一种盾构隧道断面连续提取以及变形分析的方法。首先对拼接完成的点云数据利用随机采样一致性算法提取隧道局部中轴线,基于中轴线对隧道姿态进行调整以截取隧道断面,然后通过聚类去噪算法,基于点到中轴线的距离和灰度值对断面点云进行去噪处理,最后对批量预处理后的点云数据采用椭圆拟合算法获取隧道相对变形信息,提取各断面收敛变形信息,同时基于断面各点变形值生成三维变形云图。采用徕卡Scanstation c10获取上海地铁10号线隧道点云数据,实验证明本文所提出的方法在隧道断面变形监测方面具有实践意义,变形监测精度满足工程需求。 

【文章来源】：地下空间与工程学报. 2020,16(03)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

隧道断面提取与变形研究算法流程图

通过统计一环管片238万余点到轴线的距离，得到其距离分布图如图6所示。由图可知，管片内壁点云主要集中在距中轴线2.6～2.8m处，这与隧道半径R=2.75 m十分符合。在距离为2.0～2.2 m、2.4～2.6 m之间也存在一定数量的点云分布，这些点云基本上都是由隧道内部附属设施以及水泥路面产生，可以通过设置一定的距离阈值Δr去除。但是对于距离处在峰值附近的点云，通过距离分布聚类去噪极其困难，接下来采用算法第3步通过灰度分析进行去除。通过在Cyclone中输出带灰度值的点云数据(点云格式为n×4的矩阵，其中第4列为点云灰度值)，对点云灰度值进行统计分析，得到其灰度分布如图7所示。

通过在Cyclone中输出带灰度值的点云数据(点云格式为n×4的矩阵，其中第4列为点云灰度值)，对点云灰度值进行统计分析，得到其灰度分布如图7所示。由图可知，隧道内壁混凝土上反射回来的激光点灰度值基本分布在-1 000～-1 400之间，峰值则处于-1 200附近，基于统计规律可以将灰度值为-1 200±200之间的点云视为最终去噪后的点云。通过距离以及灰度聚类，极大提高了去噪的精细程度，也为后续的点云建模打下了很好的基础。


本文编号：3280858