基于地面激光扫描技术的林区道桥安全监测研究
发布时间：2020-03-30 15:45
【摘要】：林区的正常运营离不开道路边坡、桥梁等基础设施的建设,及时对林区道路边坡和桥梁进行安全监测是保障其正常运营的一项重要内容。林区监测环境复杂,相关先进监测技术的不断发展逐步推动了针对林区道桥安全监测的研究和应用。随着地面激光扫描(TLS)技术的不断发展,TLS在许多领域得到广泛应用。TLS技术应用于林区道路边坡和桥梁监测,能够及时、有效、快速地监测有滑坡趋势的道路边坡危险地带,获取桥梁表面点云信息,进而判断桥梁的安全状况,避免或减少林区道路滑坡和桥梁损坏带来的危害。本文在分析研究相关理论的基础上,将TLS技术应用于林区道路边坡及桥梁的变形监测研究中,选取了林区中常见的拱桥、梁桥、道路边坡以及岩体边坡作为研究对象。针对一些林区古石拱桥缺乏可靠的设计资料,难以高效地识别其详细的整体几何特征和变形分析;针对梁桥挠度监测困难,离散监测点难以描述桥梁的整体形变情况;林区道路边坡监测环境复杂,离散监测点难以描述边坡整体表面位移情况;无法全面精准的获取氋陡岩体结构面几何、纹理信息等问题。实地采集相关数据,构建了相应边坡DEM和桥梁三维模型,并且对边坡形变趋势以及构建桥梁模型做出形变安全性评价。本文的主要研究内容和取得的研究成果如下:(1)分析研究了TLS数据的获取方法,研究了点云数据的预处理方法及整体最小二乘平面拟合方法。(2)分析研究了曲面重建算法。研究了基于Voronoi图和Delaunay三角网的Delaunay三角格网曲面重建方法,给出算法步骤;研究了基于B样条基函数和基于NURBS的非均匀参数的曲面重构算法,给出了NURBS曲面重建方法的算法流程。(3)应用TLS技术对林区古石拱桥进行建模和变形分析。采集古石拱桥整体三维点云数据,然后采用基于几何特征的拼接方法对多视点点云数据进行配准、去噪和精简,采用NURBS算法对石拱构件进行提取、拟合和曲面重建,构建出石拱桥三维实体模型,对石拱桥进行了尺寸测定统计,运用整体最小二乘方法拟合石拱点云,进行了拱底对比分析、叠加分析和对称性分析,对石拱变形进行了分析和总结。对两期TLS桥梁点云进行挠度变形分析,根据被测桥体梁的具体特点,运用整体最小二乘法对表面点云进行平面拟合,基于RANSAC算法对梁点云进行外轮廓线提取和中轴线拟合计算,以梁桥的受力特性及其形变特点入手,分析了两期静载状态下梁的挠度变化情况,验证了该技术在桥梁挠度变形测量中的可行性,为桥梁挠度检测提供一种新的思路和方法。(4)采用TLS技术对边坡进行了监测与分析。采集研究区域道路边坡两期边坡点云数据,对原始点云数据进行预处理,基于NURBS曲面重建方法构建了边坡的DEM,两期边坡监测数据模型在标靶点的精确校准下进行叠加比较,对叠加曲面等间距截取4个截面,对截取的断面进行线性拟合并对形变量进行比对,获取了边坡表面位移状态。应用TLS获取高陡岩石边坡体表面点云信息,利用Delaunay三角格网法生成的拟合平面工具模拟岩体结构面,获得岩体表面的纹理情况,分析计算了岩体的结构面产状和岩体裂隙等几何参数。
【图文】：
图 4-3 石拱桥全貌及现场测站布设Fig.4-3 Stone arch bridge and site layout4.1.1.2 站扫描作业技术要求及点云数据采集测站布设方案讨论优化后，进行测站扫描作业完成桥梁的点云数据采集，目前使用仪器包括本实验所使用对面激光扫描仪器大多为国外进口，所以一定要事先阅读相关仪器操作说明以利于实验的顺利进行，采集点云数据的质量对后续点云数据处理分析有着直接的影响，因此外业测站扫描作业凸显的尤为重要。按照以上操作技术，最终桥体点云数据采集以及相关参数设置归纳整理结果，如图4-4 和表 4-2 所示，从表中可以看到所扫描目标桥面上陆续有行人通过，并且周围有树木、河水等噪音因素，存在大量噪点，需要进一步的点云数据处理。
(b)最后配准结果图 4-5 基于标靶球的点云配准Fig.4-5 Point cloud registration based on target sphere配准后的石拱桥点云仍然有大量噪音，必须对配准后的石拱桥点云数据模型进行处理。前文第二章针对点云的去噪进行了详细的研究分析，本文针对式子 2-5 所型后三项误差，并且结合曲率精简法进行点云去噪处理，主要处理过程如下：(1)统一采样。本文按照最常用的等距采样法对点云数据进行采样处理，将间距.02mm，曲率优先度设置为 5，并且将其中一个参数取为“保持边界”以便于保桥体几何结构。(2)选择非连接项以及去除体外噪音点。通过软件自动搜索目标点云外的无连接点手动选择，防止误删。本文石拱桥建模需要精细化的点云数据，，在保证不误删点下，尽可能多地删除非连接项的点云，故在高、低、中 3 种间隔级别中选取低间为设置为 5，表示非连接项的点离模型较近并且少于模型点数 5%的点云将会被选着在选择噪音点的时候，敏感性参数取 100，来约束选中点的数量。实践发现其保守，一般使用 3 次达到最佳效果[76]。(3)减少噪音。降噪处理可以使数据更加光顺平滑，减少了点云数据曲面重构模值，更好地表达出物体原有的纹理及表面形状。为了保留点云中的尖锐处和更多
【学位授予单位】：南京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U446
本文编号：2607737
【图文】：
图 4-3 石拱桥全貌及现场测站布设Fig.4-3 Stone arch bridge and site layout4.1.1.2 站扫描作业技术要求及点云数据采集测站布设方案讨论优化后，进行测站扫描作业完成桥梁的点云数据采集，目前使用仪器包括本实验所使用对面激光扫描仪器大多为国外进口，所以一定要事先阅读相关仪器操作说明以利于实验的顺利进行，采集点云数据的质量对后续点云数据处理分析有着直接的影响，因此外业测站扫描作业凸显的尤为重要。按照以上操作技术，最终桥体点云数据采集以及相关参数设置归纳整理结果，如图4-4 和表 4-2 所示，从表中可以看到所扫描目标桥面上陆续有行人通过，并且周围有树木、河水等噪音因素，存在大量噪点，需要进一步的点云数据处理。
(b)最后配准结果图 4-5 基于标靶球的点云配准Fig.4-5 Point cloud registration based on target sphere配准后的石拱桥点云仍然有大量噪音，必须对配准后的石拱桥点云数据模型进行处理。前文第二章针对点云的去噪进行了详细的研究分析，本文针对式子 2-5 所型后三项误差，并且结合曲率精简法进行点云去噪处理，主要处理过程如下：(1)统一采样。本文按照最常用的等距采样法对点云数据进行采样处理，将间距.02mm，曲率优先度设置为 5，并且将其中一个参数取为“保持边界”以便于保桥体几何结构。(2)选择非连接项以及去除体外噪音点。通过软件自动搜索目标点云外的无连接点手动选择，防止误删。本文石拱桥建模需要精细化的点云数据，，在保证不误删点下，尽可能多地删除非连接项的点云，故在高、低、中 3 种间隔级别中选取低间为设置为 5，表示非连接项的点离模型较近并且少于模型点数 5%的点云将会被选着在选择噪音点的时候，敏感性参数取 100，来约束选中点的数量。实践发现其保守，一般使用 3 次达到最佳效果[76]。(3)减少噪音。降噪处理可以使数据更加光顺平滑，减少了点云数据曲面重构模值，更好地表达出物体原有的纹理及表面形状。为了保留点云中的尖锐处和更多
【学位授予单位】：南京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U446
【参考文献】
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本文编号：2607737
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