变电站高精度三维建模可视化技术研究

兰志成

摘 要：针对变电站三维虚拟可视化安全作业管控方法中基于传统测绘建模技术所建模型精度较低的问题，研究了基于激光扫描技术的变电站高精度精细化建模方法，完成了变电站厘米级精度的模型建立，实现了变电站虚拟场景三维可视化。

关键词：激光扫描建模;虚拟三维场景;变电站安全作业管控

中图分类号：TN929 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）08-0159-03

0 引言

在变电站安全作业管控领域中存在着多种管控方法，其中变电站虚拟三维可视化的安全管控方法最为先进，这种方法通过对变电站进行三维建模及可视化，获取站内作业人员实时位置信息，实现了对现场作业人员位置的实时掌握，并根据位置信息做出及时的安全预警。该方案采用了传统的测绘建模技术对变电站进行建模，其模型建模精度不够高，往往到达不了厘米级精度，在实际的应用中制约着管控系统的准确性及实用性。

三维激光扫描建模技术能快速、连续、自动的获取目标物体表面三维几何数据，并利用获取的三维数据进行高精度物体建模。三维激光扫描建模技术融合了多种传统测绘技术，该技术利用激光测距原理可远距离无接触地采集目标物体三维表面点云数据，具备快速扫描并大范围覆盖等优点，被广泛应用于地形测量、变形监测、游戏场景制作、建筑结构测量和电影特技等领域。

为了进一步提高变电站虚拟三维可视化的安全管控系统的准确度及实用性，本文将激光扫描精细化建模技术运用于变电站安全作业管控中，利用激光扫描精细化建模技术的优势，获得了高精度厘米级的变电站模型，同时节省了人力物力成本。

1 基本原理

三维激光扫描建模系统主要包括：激光扫描仪、软件控制机构、数据处理系统以及电源系统。其中，激光扫描仪一般主要由激光测距仪、激光扫描系统以及图像采集设备构成，三维激光扫描建模系统工作原理根据激光扫描仪种类的不同也有所差别。

1.1 三维激光扫描仪

激光扫描仪主要包括激光测距仪和激光扫描系统。测距方法一般有相位式测距法、激光三角法和脉冲式测距法。相位式测距的原理是：利用调制器调制由光源发出的光，将其转变为具有一定频率的调制光，通过测量调制光往返于目标表面后的相位差来计算与目标间的间距。脉冲式测距的原理（图1），由激光发射器发出激光脉冲信号，激光信号到达待测目标物体后由接收器收集被目标物体反射回来的激光脉冲信号，同时记录器记录信号并转换成可有效处理的信息进一步解算与目标物体的间距。激光三角法测距的原理（图2），激光发射器发射激光射向目标物体表面，接收器接收经目标物体反射后的激光，激光通过接收器透镜并被CCD相机接收记录。激光光点在CCD相机上的位置和目标物体的距离密切相关，通过记录与计算激光光点的在CCD相机上的位置，并通过一定的转换公式计算出扫描仪和目标物体间的距离。

三维激光扫描系统根据扫描状态分为两类，即固定式扫描系统和移动式扫描系统。固定式扫描系统包括三维激光扫描仪、图像采集设备以及相应的软件控制系统，图像采集设备负责采集目标物体的纹理图像信息，为后期点云数据的处理做准备。移动式扫描系统比固定式扫描系统增添了姿态仪、GPS接收机、移动平台以及惯导系统，可机动快速地获取目标物体的三维几何数据。

1.2 激光点云数据处理

激光点云数据后期处理的目的是对获取的原始点云数据进行拼接、去噪、精简和分割等操作，其流程如图3所示。

1.2.1 点云拼接

三维激光扫描仪在对某一目标物體进行扫描测量时，通常需要以不同方位在物体周围不同位置对目标物体进行全方位的数据采集，但是每一站所采集的目标点云数据都是基于激光扫描仪的本地坐标系，并且其每一站坐标系是独立开来的。为此需要一种点云数据拼接方法完成各站坐标系间的相互坐标转换，将各站坐标系下的点云数据转换到同一坐标系下，完成目标物体点云数据的有效拼接。 三维激光扫描仪常用的点云数据拼接方法有利用后视控制点拼接法（图4）、基于同名控制点的拼接法以及基于公共重叠区域的拼接法。

后视控制点点云拼接方法一般需要配备全站仪或 GPS，通过在扫描区域事先布置后视靶标，对扫描区域进行常规性扫描工作并采集扫描区域的点云数据，最后对布置的后视靶标精确扫描并获取靶标中心坐标。利用全站仪或者GPS测量扫描站点的坐标和后视靶标的坐标，同时测量记录激光扫描仪器高度和后视靶标高度，求取激光扫描仪和后视靶标中心位置坐标。该方法可直接将多个测量站的点云数据都转换到同一工程坐标系中。根据激光扫描仪和后视靶标的相对位置以及工程坐标系下其各自的坐标计算出坐标转换中的旋转矩阵，其中的平移参量是工程坐标系下的激光扫描仪中心位置坐标后视点拼接方法要求激光扫描仪具备对中整平功能，且要求整平后其自身坐标系绕x、y轴旋转角度为0。激光扫描仪和后视靶标中心位置决定了γ和平移参量的数值，拼接精度越高意味着对控制点的坐标精度要求越高。在配备全站仪和GPS的方法比较中，全站仪可获取高精度的控制点坐标数据，其数据拼接精度也较高，而GPS获取的控制点坐标数据精度相对较低，由此导致其数据拼接精度也较低，这种方法一般被应用在地形测量中，在扫描过程中 系统配备的两台GPS卫星信号接收机同时采集测量站坐标及后视点坐标，进一步加快作业速度。

基于同名控制点的数据拼接方法利用相邻两个测量站中的数量至少有三个的公共靶标来实现拼接，它不需要初始位置和姿态估计。 这种方法的缺点是每拼接两个测站都会产生误差，并且改误差会随着拼接次数的增加慢慢累积，造成最后一站和第一站数据拼接时有较大的累计误差。

基于公共重叠区域的数据拼接法基于最小二乘法迭代优化规程寻找两个点云最优配准的刚性变换。这种方法通常需要假设旋转矩阵的初始姿态，在一个点云数据中选取两个点云数据重叠区域的部分点云数据，在另一个点云数据中寻找已选点云数据的对应点，接着根据这些对应点之间的距离平方和最小化求取变换，通过不断迭代以上处理流程直至满足收敛条件，从而获取最优变换矩阵。基于公共重叠区域的数据拼接方法不仅拼接精度高，而且由于在扫描过程中无靶标作为拼接控制点而具备很高的扫描操作便利性。其缺点是由于旋转矩阵初始姿态设置与实际情况的大误差会造成拼接时间很长。

1.2.2 点云去噪

点云数据去噪的目的是去除实际扫描过程中受人为因素或环境因素影响导致的真实数据偏离理论值而产生的噪声点。通常噪声点产生的原因有：激光扫描系统固有的系统误差，包括激光测距误差和扫描角度误差;扫描过程中由偶然因素（如扫描对象和仪器间有车辆和行人经过）导致的偶然噪声，导致获取的数据中有偶然环境因素的点云数据，这些肉眼可见的噪声点通常可直接手动删除;最后是受被测目标物体表面倾斜、粗糙等因素影响造成的的误差。点云去噪方法一般有观察法，即由人工在数据处理软件显示点云数据，并直接把肉眼可见的、与目标点云数据偏差较大的点、以及远离扫描物体的异常点剔除。观察法主要用于点云数据初步去噪，可去除偏差较大的噪声点。另一种方法是有序点云去噪法，该方法中使用的处理方法又分为观察法、弦高差法、曲线检查法以及滤波法等。还有一种方法是散乱点云去噪法，该方法主要针对散乱点云的去噪，原理是建立点云数据的拓扑关系，然后再进行点云去噪。

1.2.3 点云精简

点云精简操作的目的是去除点云数据中冗杂的数据，利用最精简有效的点云数据描述目标物体，一般常见的点云精简方法有基于曲率和基于法向量的精简算法。过于密集的点云数据一方面影响了模型建立的光滑性，另一方面会因为数据点过多导致模型数据量大、计算机运行速度变慢造成的建模耗时长问题。因此点云精简有效提取数据中能有效反映曲面特征的點，去除大量冗余点云数据，从而提高了建模效率以及建模质量。

1.2.4 点云分割

点云分割的目的是对点云数据进行分割，从大数据量的点云数据中分割出需要的部分数据分割出来，常用的点云数据分割方法为基于面的点云分割、基于边的点云分割和基于混合区域的点云分割方法。

1.3 三维模型建模

现阶段的三维激光扫描仪点云数据模型构建方法有两种，即曲面重构法和参数法建模，其中曲面重构法原理是通过点云数据拟合NURBS曲面构建模型，该方法具备自动化程度高、模型建立速度快的特点，缺点是数据量巨大而不利于仿真系统显示和管理，同时模型建立的精度与获取的点云数据完整性密切相关，数据不全、细部结构扫描分辨率低以及遮挡大等因素会直接影响模型的显示效果。曲面重构是三维模型构建中最关键复杂的一个部分，利用适当的数学算法将离散点云数据拟合成近似物体真实形状的模型。自由曲面建模方式根据曲面拓扑形式的不同分为两大类，即以三角贝塞尔曲面为基础的曲面构造法，以B-Spline曲面或NURBS曲面为基础的矩形域参数曲面拟合法。

参数化建模方法的原理是通过获取特征点和线完成模型的构建，其缺点是工作量大导致的建模效率低，其优点是模型数据量很小、整体效果好，即其数据量相对曲面法小很多，能在仿真系统承受的范围内保证模型细节的表现。

对比曲面重构法和参数化建模方法，曲面重构法的优点是所建模型效果逼真，缺点是模型数据量巨大且对点云数据质量及建模平台性能要求高，同时其完整模型很难建立导致实用性差。因此参数化模型方法适用于大型建筑物建模以及就数字城市等应用。曲面重构法更适合用于容易获取全方位数据的小型物体（如雕像、古建筑等），能十分逼真的还原小型物体的细节特征。

2 取得成果

本文利用激光扫描精细化建模方法对云南电网临沧供电局500kV博尚变电站进行高精度建模，制定了详细的站内扫描测量实施方案（图5），完成变电站激光点云数据获取（图6）、数据后处理以及变电站模型的建立。

3 结语

本文利用激光扫描精细化建模技术完成了变电站高精度激光点云数据获取与高精度厘米级的变电站模型建立，为高精度电站虚拟三维可视化的安全管控系统的建立提供基础数据支持。