三维激光扫描技术在地铁变形监测中的应用研究

邵文　郑佳佳　占晓明

【摘 要】由于原有的地铁变形监测技术仅局限于单点数据的获取，无法反映地铁隧道整体形变特点，为此要引入更加先进的三维激光扫描技术和方法，利用其环境影响小、表达对象细节信息能力强的优势，进行地铁隧道变形数据的采集、点云预处理，以地铁隧道中轴线为基准，采用基于椭圆柱面模型的点云滤波方法，利用椭圆柱面拟合方法对地铁隧道中轴线分割区域进行滤噪，并进行地铁隧道的形变分析，进行地铁隧道区域空间变化信息的精准表达。

【关键词】三维激光扫描技术;地铁;隧道;变形;监测

中图分类号： U231.3 文献标识码： A文章编号： 2095-2457（2019）30-0016-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.30.007

当前地铁工程建设运营维护日益引发人们的重视，考虑到地铁隧道变形的多方位、多层次和时延性，要转变传统的收敛计、全站仪等形变监测技术，由于传统技术仅能获取部分单点数据，而无法全窥地铁隧道的整体形变特点，为此可以引入全新的三维激光扫描技术，无须布设测点，可以精准地进行测区的数据采集，并构建目标物三维表面模型（DSM），进行点云数据的计算和处理，精准获取目标点的空间变化量，准确表达监测对象的空间演变及动态变化特点，体现出极高的空间点位精度，为高精度形变监测提供可靠的精度保证。

1 地铁隧道点云数据的组织及处理分析

1.1 地铁隧道点云数据的组织管理

可以采用点云处理软件RI-SCANPRO进行地铁隧道点云的浏览、选取和输出操作，为了利用点云数据进行地铁隧道的形变监测，要预先进行地铁隧道点云数据的组织管理，相关方法主要包括有D-D树、四叉树、八叉树、BSP树等，要以地铁隧道中轴线为基准，按里程分块存储隧道点云数据，具体步骤包括有：（1）提取中轴线。将获取的地铁隧道点云投影至扫描坐标系的XOY水平面内，进行点云数据的坐标变换，确保地铁隧道中轴线与X轴方向一致，再依照一定的间隔分割点云数据，使之成为等间隔区域，并搜索获悉Y坐标值最大、最小的点云数据。（2）计算里程。要明晰以中轴线为基准的里程计算标准，当确定中轴线上某点的里程之后，可以通过轴线上离散点累加的方式，获取中轴线上任意点的里程。（3）点云分割。可以设置一定的间隔，沿地铁隧道中轴线进行点云区域分割，建立地铁隧道点云与中轴线里程之间的对应关系，针对性地在分块区域内搜索某一点或某一里程处的断面。

1.2 地铁隧道点云数据的拼接

可以采用如下方法进行点云数据的拼接：（1）基于点信息的点云数据拼接。可以从三维空间中存在的源数据和目标点云数据进行单点变换，具体步骤为：计算两组点云数据的最临近点，使之与点云P中点一一对应;计算配准参数矩阵;计算旋转、平移变换后的点云数据;求均方差，设定阈值，进行迭代计算。（2）基于几何特征信息的拼接。依据三维物体的曲率、轮廓线等形状参数进行拼接，通常是先对点云数据进行粗拼接，再与迭代算法一同实现拼接过程。具体步骤为：通过测点及其邻域点估算两组拼接点云数据的曲面法向矢量，并使法向矢量方向指向曲面的另一侧;计算各测点的曲率，并以此辨识两组点云数据中能够拼接的点对集合;采用几何哈希方法进行各个点对的法向映射，并实现散乱点云的初次拼接;以初次拼接结果作为新的初始位置，采用ICP算法进行所有点对的二次拼接，完成两组数据的精准拼接。（3）动态拼接方法。采用旋转式扫描的方式进行三维物体的数据采集，基于运动学原理完成插值拼接，使采样线的点极其平顺，减少拼接的误差。（4）基于影像的拼接。也即立体匹配，是在立體像对上自动确定同名像点，识别不同影像之间的同名点，采用基于灰度的拼接算法和基于特征的拼接算法，主要涵盖检测子、描述子、拼接等过程和步骤。

地铁隧道变形监测中的点云数据拼接是在地铁隧道一定区段内的两端布设若干个拼接点，使之成为该区段内各测站点云数据共用的控制点，实现区段内的整体控制，规避每两站间布设大量控制点的低效性问题，无须相邻测点的首尾拼接，而是全部通过各测站区段两端的控制点进行拼接，利用共用控制点实现降低测站间拼接误差的现象。同时，反射片的几何轮廓能够通过扫描获取其精准的中心坐标值，减少共用控制点的点位误差。

1.3 地铁隧道点云抽稀

要注重对地铁隧道变形监测数据的点云抽稀，通过TLS逐线扫描的测量方法，推导计算单位面积内扫描线列数及点数，采用基于扫描线点间距的点云抽稀算法，滤除同一扫描线上点间距低于阈值的点，使抽稀后的点云分布更加均匀合理，并据此构建点云抽稀率及阈值倒数的多项式拟合模型。

1.4 地铁隧道点云配准

可以采用基于两点和三点的同名标靶点自动匹配算法，从相邻扫描站的大量标靶中快速搜索出同名标靶点，进行相邻测站的粗配准，构建基线简化模型和联合简化模型，进行旋转矩阵的简化处理，使严密的非线性平差模型向线性平差模型转化，最后再采用ICP算法，针对滤波、粗配准的相邻测站公共区域进行精配准。

2 地铁形变监测中三维激光扫描关键技术分析

考虑到地铁隧道看构环片中携带有若干个金属支架、电器设备，使点云数据覆盖有非隧道内壁点信息，为此要对非隧道内壁点信息进行滤除处理，采用基于椭圆柱面模型的非隧道内壁点信息滤除方法，实现对地铁隧道的形变监测。

2.1 平面标靶中心提取技术

由于球形标靶无法一次性获取完整的地铁隧道表面云数据，为此本文选取平面标靶中心的提取技术和方法，采用一种平面标靶的边缘提取算法，搜索标靶的圆形边界，拟合三维激光扫描点云数据的标靶中心，有效规避和解决点云密度不均而引发的拟合中心偏移问题。具体方法有：（1）边缘拟合法。由于标靶反射率与周边地物反射率存在较大的差异性，为此可以预先设定最佳阈值，有效剔除标靶噪声点，并通过迭代滤噪的方式，拟合出最终的标靶所在平面，再将迭代后的拟合平面视为真实的标靶平面，在平面上投影滤噪后的点云数据，获取校正后的平面标靶点;再分割获取拟合的标靶轮廓线，通过逐点搜索最远距离的方式，精提取各边缘点，以边缘点到球心距离与半径差值的平方和最小为拟合点，得到标靶中心坐标值，最后进行地铁隧道变形监测的垂直扫描精度分析、倾斜扫描精度分析和数据缺失状态下的精度分析。

2.2 基于椭圆柱面模型的滤波技术

考虑到地铁隧道盾构施工存在有大量的金属支架、电器设备等附着物，导致扫描点云数据涵盖有大量的非隧道内壁点，对此，本文提出基于椭圆柱面模型实现地铁隧道噪声的滤除处理，将地铁隧道横截面视为椭圆，以地铁隧道扫描的原始点云数据为基础，进行地铁隧道中轴线的提取，沿隧道中轴线正交方向将点云进行等间距分割，迭代拟合出不同区域的椭圆柱面，相关参数包括有：点云分割时的区域间隔d、椭圆拟合时的迭代参数K，自动滤除地铁隧道内壁非点。

3 三维激光扫描技术在地铁变形监测中的应用分析

以某地铁一号线民航路站区间的某一段地铁隧道为例，进行地铁施工期间的形变监测，采用RiEGLVZ-400三维激光扫描仪进行若干个激光点的数据采集，扫描角度范围为：垂直扫描（线扫描）100°（+60°～-40°）、水平扫描（面扫描）0°～360°，扫描速度为：垂直扫描3线/秒～120线/秒、水平扫描为0°/秒～60°/秒，角度步频率为：垂直扫描[0.0024° 0.288°]、水平扫描[0.0024° 0.5°]，角度分辨率为：垂直扫描优于0.0005°（1.8arcsec）、水平扫描优于0.0005°（1.8arcsec），在地铁隧道形变监测过程中，在B、C断面之间均匀布设三个平面标靶点，采用粗扫的方式获取地铁隧道整体点云，自动辨识标靶、反射标贴等高反射度物体，再经由手工剔除和筛选获悉物体的精扫点云，实现首个测点的扫描工作。依次再在D、E断面和F、G断面之间进行扫描观测作业，规避扫描仪点位精度降低的问题，实现对不同时期地铁隧道点云的形变监测。

4 基于断面拟合的形变监测方法应用分析

考虑到地铁隧道盾构环片因荷载作用而会出现两侧扩张、顶部沉降的形变问题，可以采用三维激光扫描点云截取地铁隧道断面拟合椭圆的方法，监测地铁隧道的形变情况。

（1）断面拟合的监测方法。提取地铁隧道中轴线，并采用RANSAC方法进行中轴线拟合，拟合表现地铁隧道姿态的虚拟空间曲线;通过基于插值的曲面拟合和基于逼近的曲面拟合方法，连续截取断面的椭圆拟合，包括地铁隧道整体的全局曲面拟合、沿某一参照方向的隧道曲面断面截取，对比拟合椭圆长、短半轴与地铁设计半径值，获悉形变量大于设定阈值的断面，计算断面内各点到拟合中心的距离。

（2）基于规则格网的多期数据形变分析。以地铁隧道中轴线为基础，连续截取两期数据在相同里程处的断面，各个断面上可以任意设定角度间隔Δθ，根据预设角度间隔拟合断面上不同角度的点位坐标，对比两期数据中相应坐标点的位移情况。

（3）基于DSM的多期數据形变分析。针对配准、滤波处理的两期地铁隧道点云，可以构建数字表面模型（DSM），对滤波后的第1期、第2期原始点云数据进行封装、建模、漏洞填充处理，并对两期DSM进行叠加分析，以第1期DSM为基准，对第2期DSM的内外方向偏移若干个Δ值，获悉地铁隧道内壁不同量级的形变区域。

5 结语

综上所述，考虑到地铁隧道狭长的环境及监测精度的要求，本文重点探讨地铁隧道变形监测中的三维激光扫描技术的运用，可以利用相关软件和技术进行地铁隧道点云数据的采集和预处理，构建点云数据监测模型，引入地铁隧道变形监测的关键技术：平面标靶中心提取技术和基于椭圆柱面模型的滤波技术，较好地减少地铁隧道点云数据变形监测的误差。还要进一步深入研究车载激光扫描技术的应用，研发全方位、高效率的地铁隧道形变监测系统，提升地铁隧道变形监测的效率。

【参考文献】

[1]李善驰.三维激光扫描技术在地铁变形监测中的应用[J].资源信息与工程，2019，34（01）：133-134.

[2]毕俊，冯琰，顾星晔，等.三维激光扫描技术在地铁隧道收敛变形监测中的应用研究[J].测绘科学，2008（s2）：14-15.

[3]袁长征，滕德贵，胡波，等.三维激光扫描技术在地铁隧道变形监测中的应用[J].测绘通报，2017（9）：152-153.

[4]张喜妮，王合理.三维激光扫描技术在隧道变形监测中的应用——以TrimbleGX扫描仪为例[J].河南科技，2012（9）：93-93.

[5]刘全海，谢友鹏，赵尘衍.三维激光扫描技术在地铁隧道断面测量中的应用[J].北京测绘，2017（s1）：139-142.

[6]张蕴明，马全明，李丞鹏，等.三维激光扫描技术在地铁隧道收敛监测中的应用[J].测绘通报，2012（s1）：438-440.