三维激光测量技术在大型复杂钢结构工程建造中的应用

以山东第一高楼云鼎大厦建造过程为例,对三维激光扫描技术应用于大型复杂钢结构工程建造中的关键技术进行了研究。通过对大型复杂钢结构部件进行三维激光扫描,并与BIM预制模型比对,事先检测钢构件加工误差,提出了大型复杂钢结构部件误差检测关键技术流程,实现了高精度特征误差统计,为大型复杂钢结构工程智能建造提供了有效先进的检测、监测手段,具有较大的借鉴及实用价值。     

实物逆向工程中全站扫描仪精度分析

正在大型钢结构建筑物施工过程中,为了加快施工进度,越来越多地采用预制一定尺寸的钢结构,然后在现场进行吊装焊接等工序完成施工过程。为了监控钢构在各种工况下的几何形状,可以利用仪器对钢构进行扫描,然后对三维点云进行过滤、简化、拼接和建模等,检查构件形状和尺寸是否满足设计要求,用以指导施工,提高工作效率。由于钢结构在制造、吊装、焊接和拉索张拉等工况下对构件的几何形态有严格的要求,这给钢构逆向工程也提出了较高     

TLS在复杂钢结构特征获取中的应用

随着建筑行业的飞速发展,全国各地新建了大批复杂钢结构,其结构复杂,建筑体量巨大,在钢结构建筑施工的过程中,为了进行精确的钢结构拼接和方便其他部件的安装,需要获取钢结构部件上的特征信息。传统钢结构建筑物的安装与检测获取特征信息困难,延误施工工期。三维激光扫描可以通过大范围密集扫描快速获取钢结构的点云数据,经过处理可以获取钢结构的特征信息。本文以周口店北京人遗址大型钢结构圆盘构件节点坐标获取为例,介绍了钢结构点云数据的获取和数据处理流程,提出了基于几何位置关系的构件节点坐标提取方法。结果表明,采用三维激光扫描技术可以快速准确地获取工程坐标系下的钢结构构件特征,从而满足工程精度的要求。     

基于LiDAR点云的复杂钢结构模型重建

传统的基于全站仪等单点测量技术难以获取钢结构整体信息,且测量速度慢、模型重建精度低。针对此问题,本文将三维激光扫描技术应用于钢结构模型重建领域,提出了基于LiDAR点云的复杂钢结构模型重建方法。首先,基于标靶球和钢结构面信息实现多测站点云的高精度配准,并通过半径滤波算法去除噪点,以得到完整的激光点云数据;然后,对复杂钢结构单体模型进行分割,以实现各个部件的模型重建;最后,根据现场实测数据对重建的三维模型进行精度评估。试验结果表明,基于该方法得到的模型精度较高,与实际尺寸差值均小于1 cm,为复杂钢结构的三维模型重建提供了有效解决方案。     

增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接方法研究

针对点云拼接中双站数据的拼接必然会产生拼接误差的传递,最终导致整体拼接效果不佳的问题,该文讨论了基于增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接,通过构造系统增广模型和系统观测模型,构建转换矩阵来对数据进行全局拼接:应用增广的卡尔曼滤波原理对各站点的位置姿态进行递归地估计,以同名点偏差为依据进行估计和校正,更新位置姿态,实现数据的全局拼接。最后采用上海地铁隧道三维点云数据进行基于增广扩展卡尔曼滤波的全局拼接实验。结果表明,此方法能够提高拼接精度,降低拼接误差。     

两种高速铁路激光点云的采集拼接方法

研究围绕地面三维激光扫描点云数据的拼接问题,在某段高速铁路设计并实施了标靶拼接和控制点拼接两种不同模式下的点云数据采集和拼接试验,结合点云处理软件对点云数据进行拼接处理,分析了拼接精度和数据采集拼接的整体作业工作量等。结果表明,在相同的扫描条件下,基于控制点拼接的点云数据,精度优于基于标靶拼接的点云数据;在高速铁路等带状工程点云采集拼接中,控制点拼接模式下整体工作效率高于标靶拼接。本次试验所显现的控制点拼接的高精度和高效率等的优势,可为三维激光扫描仪在铁路点云采集和拼接作业提供有利参考。     

多源点云数据融合的建筑物精细化建模

三维建模技术能够实现建筑物的数字化存档,在古建筑保护与修复和现代建筑规划与改造中具有不可替代的作用。针对倾斜摄影测量和三维激光扫描建模技术中建筑物模型存在的问题,本文提出了一种倾斜摄影测量和三维激光扫描生成三维点云模型相融合的建筑物精细化建模方法。选用无人机和三维激光扫描仪作为试验设备,利用ContextCapture、SCENE软件完成点云拼接、生产和编辑,通过ICP算法完成点云精细匹配,实现多源点云数据融合建模;对比单一建模方法模型,从纹理结构和模型精度两方面对融合建模模型进行质量评价。结果表明,融合建模模型纹理清晰,几何结构完整,模型距离中误差和高差中误差的均值均低于倾斜摄影测量模型的值,接近三维激光扫描模型。     

基于自旋式辅助平台的三维激光扫描方法

三维激光扫描仪能获取物体表面大量的三维坐标信息。但三维激光扫描仪价格昂贵,且需要多站扫描和点云拼接。本文设计自旋式辅助扫描平台,利用二维激光扫描仪对搭载在精密转台上的物体扫描获得物体表面的三维坐标信息,避免了多次搬站和点云数据拼接,在降低成本的同时提高了工作效率。试验发现,利用自旋式辅助平台扫描得到的物体三维模型准确度较高,误差在毫米级,精度稍逊色于传统的三维激光扫描仪,验证了利用自旋式辅助平台进行三维激光扫描的可行性。     

基于三维激光扫描技术的钢结构扰度检测及应用

钢结构在长期荷载及不均匀受力的作用下会产生空间变形,其中扰度是其重要的衡量指标。通常采用全站仪采集钢结构轴线上若干特征点进行分析、计算,由于钢结构特征点难以捕捉,测量存在误差,并且有限的空间离散点难以全面反应钢结构空间变形。本文采用徕卡RTC360三维激光扫描进行钢结构扰度测量;介绍了其作业流程及数据处理方法;利用标靶将各个测站的三维点云拼接成一个整体;采用拟合的方法提取空间特征点及轴线;利用三维点云构建空间模型,并与设计模型进行碰撞分析;可全面地反映钢结构的空间变形情况。     

一种基于全站扫描的特征点自约束点云变形分析方法

为了对大坝、高层建筑、滑坡区、采空区等危险变形体进行变形观测,针对智能全站仪、GNSS测量、三维激光扫描等变形监测技术无法很好地实现变形特征点和点云的综合变形分析问题,提出了基于全站扫描特征点自约束点云变形分析方法,获取变形体的离散特征点和整体点云变形数据,利用特征点形变矢量求取点云至模型的形变量,从而刻画变形体的整体形变信息。试验结果表明,利用本文所提出的方法能够成功计算出点云至模型的形变量,经统计分析,所有点的形变量真误差的期望值为-0.04 mm,结果精度为1.2 mm。试验结果能够反映变形体的整体形变信息,且具有较高精度。     

利用激光点云的规则面微小变形统计分析

针对现阶段变形监测主要通过对单点位置的变化来对整体变形进行监测,因而局部变形很难监测出来的问题,文章提出了利用地基三维激光扫描数据具有高精度、高空间分辨率、点云数据量大的特点,对微小变形进行统计分析以及监测的方法:利用U检验证明点云数据偶然误差的分布满足正态分布;通过格网化处理对偶然误差进行消弱;通过拼接参数误差反解模型的建立,对拼接参数误差值进行求解,进而消除拼接参数误差,实现对激光点云的规则面微小变形的统计分析。     

利用三维激光扫描技术检测工业构件螺栓孔的空间位置

面向工业检测领域提出了一种工业构件螺栓孔的空间位置检测方法,解决了大型工业钢结构特征位置的检测问题。通过三维激光扫描获得构件的完整点云,提取螺栓孔的点云,利用非线性的最小二乘方法拟合螺栓孔的中心,获得螺栓孔中心在点云坐标系中的坐标。同时,根据设计尺寸建立构件的标准模型作为检测的基准,将模型特征转换成一组点表示,拟合对应的螺栓孔中心,获得螺栓孔中心在模型坐标系中的坐标。利用两个坐标系中若干个公共点计算平移矩阵和旋转矩阵,最后将点云坐标系中的坐标转换到模型坐标系中,计算出标准模型与构件对应点之间的误差,从而实现对工业构件螺栓孔的空间位置精度检测。     

利用点云数据进行三维可视化建模技术研究

依据三维激光扫描仪的工作原理,阐述点云数据处理、数据提取与快速建模的全过程工作原理。以某一建筑物扫描为例,先获取其点云模型数据,并对点云数据采取不同的方法进行拼接处理,且对因拼接方法不同而产生的误差进行比对分析,选取出最优的拼接方法;然后对点云数据进行合并、去噪等处理;最后使用建模工具从点云数据模型中获取建筑物的各立面线划图,完成快速精准的三维可视化建模。     

基于移动三维扫描的地铁隧道快速全方位变形检测方法研究

地铁隧道保护监测是城市轨道交通正常运营的重要保障,现行以静站式设站、相邻测站逐站拼接的隧道变形、收敛等三维激光扫描监测方法虽然渐渐成熟起来,但逐站拼接带来的误差累积和缓慢的作业效率仍然是地铁隧道保护监测的瓶颈。本文在分析移动式三维激光扫描技术原理和优势的基础上,研究了移动式三维激光扫描技术用于地铁隧道点云数据快速采集方法,提出了基于隧道椭圆参数模型的改进RANSAC算法,通过对隧道断面点云数据去噪、拟合、提取地铁隧道变形信息,进而实现断面变形分析。结果显示该方法可以快速、全方位准确获取隧道断面数据,为地铁隧道保护监测提供了一种新型高效的技术途径。     

基于底面特征匹配的钢结构桥梁虚拟预拼装

在基于三维激光扫描点云数据的钢结构数字虚拟预拼装中,现有方法大多数均为基于点特征匹配的方式,该方法存在自动化程度低、精度差且不能完全适用于钢结构桥梁预拼装的问题.为此,本文提出了一种基于底面特征匹配的方式,以实现钢结构桥梁的数字化虚拟预拼装.该方法首先提取两拼装构件的底面特征,然后基于提取的底面特征实现两构件的数字化虚...     

配电房遥控移动三维扫描及点云自动拼接方法

为解决目前配电房配网规划改造设计中缺乏配电房结构及内部设备精确三维空间数据的快速获取装备与方法的问题，该文设计研发了配电房遥控移动三维激光扫描系统，提出了一种基于履带车编码器的配电房多站点云自动拼接方法，该系统将激光扫描仪安置于遥控履带式移动平台上，作业人员可在配电房外，遥控扫描系统移动到合适的测站位置，实现配电房内部的多站扫描，该方法能快速实现不同站点间的点云数据的粗拼接，再利用广义迭代最近点(GICP)算法迭代实现精配准，获得完整统一的精确配电房三维点云数据。该文研发的配电房移动扫描系统避免了操作人员进入带电的配电房作业，可在符合配电房安全管理规范的前提下，完成配电房扫描数据采集，提出的基于编码器的多站点云自动拼接方法可降低扫描仪的配置要求，降低系统成本。     

基于线特征匹配的钢结构模拟预拼装方法

现有的基于三维激光扫描技术对大型钢结构进行数字模拟预拼装的方法多为基于特征点匹配的方式,该方法存在自动化程度低、工作量大且精度差的问题.为此,提出一种基于线特征匹配的钢结构模拟预拼装方法,该方法首先基于切片的方式提取待拼装处两构件的线特征,然后通过线特征自动匹配的方式实现两构件的模拟预拼装.采用某钢结构桥梁构件点云数据进行实验验证.结果表明,本方法能快速实现两构件的模拟预拼装,自动化程度高、人工干预少,且具有较高的拼装精度,对大型钢结构自动模拟预拼装具有一定的指导与借鉴意义.     

车载激光点云数据中行道树三维信息自动提取研究

城市行道树三维信息是城市智慧管理的重要基础信息之一,本文研究了一种基于车载激光点云数据的行道树三维信息自动提取方法。首先,根据行道树点云和周围地面点计算树高;然后,针对残缺树冠点云,应用点云不同方位距离对比计算冠幅;最后,根据树干扫描分层点云,运用RANSAC算子拟合圆模型,计算胸径。通过实际测量数据进行验证,本文方法提取出的行道树信息误差较小,精度较高。     

地面三维激光扫描点云拼接影响因素分析

在地面三维激光扫描仪进行三维建模过程中,需要对不同测站的点云进行拼接。为了提高不同测站点云拼接精度,本文开展了球形标靶表面扫描点数量、标靶的分布和数量及扫描距离4个因素对三维激光扫描仪不同测站下点云拼接精度的影响研究。采用法如（FOCUS）三维激光扫描仪开展了不同扫描分辨率、不同标靶数量、不同标靶分布和不同距离下的点云拼接试验,并采用SENCE软件对点云进行了拼接精度分析。试验结果表明,选择两测站的标靶表面的扫描点数量大致相等,并将4个标靶作为连接点,且放置在不同高度不规则排列时,点云拼接的精度最优。     

多站激光点云数据全自动高精度拼接方法研究

针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。