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      基于中軸線的隧道點(diǎn)云去噪算法

      2015-04-16 08:52:26程效軍賈東峰劉燕萍程小龍
      關(guān)鍵詞:中軸線控制點(diǎn)投影

      程效軍,賈東峰,劉燕萍,程小龍

      (1.同濟(jì)大學(xué) 測(cè)繪與地理信息學(xué)院,上海200092;2.同濟(jì)大學(xué) 現(xiàn)代工程測(cè)量國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海200092;3.同濟(jì)大學(xué)浙江學(xué)院 土木工程系,浙江 嘉興314051)

      隧道作為城市交通的重要組成部分,由于受到周圍土體的擠壓、地上物體及地質(zhì)運(yùn)動(dòng)的影響,存在一定程度的形變.這種形變?nèi)绻^(guò)一定限度會(huì)造成巨大的安全事故,因此需要對(duì)地下隧道進(jìn)行定期監(jiān)測(cè),以排除安全隱患保證其安全運(yùn)營(yíng).文獻(xiàn)[1-3]討論了攝影測(cè)量技術(shù)在隧道監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用方案,但是由于隧道內(nèi)部空間狹小,照明條件差,不利于立體像對(duì)的獲取與形變分析.近年來(lái)一些基于光柵傳感技術(shù)的隧道監(jiān)測(cè)系統(tǒng)也比較廣泛地應(yīng)用在隧道監(jiān)測(cè)中[4-6],該系統(tǒng)可以精確地反映隧道局部區(qū)域的收斂變化,但是在監(jiān)測(cè)中需要分?jǐn)嗝娲罅坎荚O(shè)光柵收斂計(jì).此類方法的資金投入和時(shí)間消耗較大.Stephanie Fekete等[7]詳細(xì)總結(jié)了點(diǎn)云數(shù)據(jù)在隧道竣工監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用方案.Gikas[8]介紹了三維激光掃描儀在隧道施工階段的應(yīng)用方法,通過(guò)和傳統(tǒng)方法的比較,分析了三維激光掃描技術(shù)在隧道監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢(shì).Argüelles Fraga等[9]討論了隧道尺寸、激光光斑、激光入射角及掃描分辨率對(duì)點(diǎn)云精度的影響.通過(guò)學(xué)者們的廣泛研究,證實(shí)了三維激光掃描技術(shù)在隧道監(jiān)測(cè)領(lǐng)域巨大的應(yīng)用潛力.但是,一些隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵問(wèn)題,如隧道點(diǎn)云的去噪、點(diǎn)云中軸線的擬合等,在近年的研究文獻(xiàn)中論述不多.隧道作為一個(gè)狹長(zhǎng)密閉的空間,其內(nèi)部的管壁附屬物、粉塵以及測(cè)量人員產(chǎn)生的噪聲需要予以剔除,否則影響隧道形變分析的精度.常用的點(diǎn)云去噪方法,如雙邊濾波算法[10-11]、平均曲率流濾波算法[12-13]、均值漂移算法[14-16]等,對(duì)狹長(zhǎng)密閉空間的隧道點(diǎn)云去噪效果差且容易破壞原始數(shù)據(jù)的精度.一些交互式的手工去噪方法也無(wú)法有效地深入到點(diǎn)云內(nèi)部進(jìn)行噪聲去除.因此提出一種穩(wěn)健的隧道點(diǎn)云去噪方法,對(duì)三維激光掃描技術(shù)在隧道監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用具有重要意義.Han等[17]通過(guò)將隧道點(diǎn)云投影到水平面上,并將投影后的點(diǎn)云轉(zhuǎn)化成平面二值影像,采用數(shù)字圖像處理中的骨架提取算法實(shí)現(xiàn)了平面點(diǎn)云的骨架(中軸線)提取.KANG Zhizhong等[18]采用類似的平面投影方法將三維隧道點(diǎn)云轉(zhuǎn)化成二維平面數(shù)據(jù),然后通過(guò)隨機(jī)采樣統(tǒng)計(jì)算法對(duì)二維平面點(diǎn)云進(jìn)行分段曲線擬合,以最終的擬合曲線作為隧道點(diǎn)云的中軸線,并實(shí)現(xiàn)對(duì)隧道的收斂分析.上述基于點(diǎn)云投影的方法可以快速生成點(diǎn)云的中軸線,但是僅將點(diǎn)云投影到單一平面,未考慮到點(diǎn)云在高程方向上的變化,生成的中軸線和實(shí)際的中軸線偏差較大.

      許多學(xué)者對(duì)散亂點(diǎn)云的軸線擬合進(jìn)行了研究,其中Lee[19]提出了基于改進(jìn)的移動(dòng)最小二乘曲線擬合算法,其方法可以擴(kuò)展到多維空間數(shù)據(jù)的曲線擬合中.WANG Wenping等[20]采用B樣條曲線去擬合平面散亂點(diǎn)集(含有噪聲),提出了平方距離最小原則,用以衡量數(shù)據(jù)擬合的精度.ZHANG Mei等[21]提出了基于二次B樣條曲線的點(diǎn)云擬合方法,通過(guò)改進(jìn)的基于時(shí)間優(yōu)化的二次B樣條曲線避免高階曲線擬合中的擺動(dòng)問(wèn)題.ZHANG Wenyang[22]討論了局部多項(xiàng)式擬合在半變系數(shù)模型中的應(yīng)用.Stephem等[23]提出了簡(jiǎn)化的多項(xiàng)式擬合方法,采用三階多項(xiàng)式擬合含有噪聲的數(shù)據(jù)點(diǎn)集,達(dá)到了預(yù)期效果.

      針對(duì)上述點(diǎn)云去噪方法以及中軸線擬合方法的討論,本文提出一種基于隧道中軸線的點(diǎn)云去噪方法.建立了點(diǎn)云雙向投影模型,并通過(guò)高階多項(xiàng)式進(jìn)行中軸線擬合,同時(shí)根據(jù)給定的距離閾值實(shí)現(xiàn)隧道內(nèi)部噪聲的去除.為了證實(shí)文中方法的可行性及準(zhǔn)確性,本文通過(guò)模擬一段隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)(其中軸線已知),用以分析中軸線擬合的精度和高階多項(xiàng)式的次數(shù).同時(shí)對(duì)某實(shí)際長(zhǎng)距離隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪,證實(shí)該方法的可行性.本文研究的隧道類型主要為襯片結(jié)構(gòu)的盾構(gòu)隧道.通過(guò)中軸線去除原始點(diǎn)云內(nèi)部的噪聲,為后期二次中軸線擬合與隧道收斂分析提供高質(zhì)量的輸入點(diǎn)云.

      1 隧道中軸線的計(jì)算

      1.1 雙向投影

      根據(jù)隧道點(diǎn)云的空間特點(diǎn),將其分別向xOy,xOz兩個(gè)平面方向投影,稱其為雙向投影.其中,x軸正方向?yàn)樗淼榔鹗级说侥┒说倪B接方向,水平面上垂直于x向?yàn)閥軸方向并按右手系確定其正方向,z軸垂直于xOy面向上為其正方向.圖1為對(duì)隧道點(diǎn)云進(jìn)行雙向投影.圖中,空間點(diǎn)云數(shù)據(jù)用黑色表示,灰色數(shù)據(jù)分別是投影到xOy平面和xOz平面的點(diǎn)云.通過(guò)點(diǎn)云的雙向投影可以明顯地反映出隧道在水平和垂直方向上的變化.

      圖1 隧道點(diǎn)云的雙向投影Fig.1 Bilateral projection of tunnel point cloud

      1.2 柵格采樣

      對(duì)于投影后的海量點(diǎn)云數(shù)據(jù),直接對(duì)其進(jìn)行曲線擬合影響數(shù)據(jù)計(jì)算的效率.由于投影后的隧道點(diǎn)云形狀規(guī)則、邊界特征明顯,同時(shí)數(shù)據(jù)密度均勻,可以有效降低擬合過(guò)程中的姿態(tài)擺動(dòng)問(wèn)題.因此,采用均勻柵格壓縮算法對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行均勻采樣以降低密度提高數(shù)據(jù)擬合效率.首先基于點(diǎn)云的密度設(shè)置柵格邊長(zhǎng),同時(shí)由于邊界點(diǎn)在數(shù)據(jù)擬合中的重要性,采樣中保留首末柵格內(nèi)的點(diǎn),對(duì)2到N-1柵格進(jìn)行采樣(N為柵格編號(hào)),并根據(jù)壓縮比設(shè)置采樣間隔,完成平面點(diǎn)云的重采樣.

      1.3 基于多項(xiàng)式的數(shù)據(jù)擬合

      由于平面點(diǎn)云曲率變化平緩,拐點(diǎn)較少,適合采用多項(xiàng)式擬合對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合.多項(xiàng)式擬合的基本原理如下:

      假設(shè)給定數(shù)據(jù)點(diǎn)(xi,yi)(i=1,2,…,m),Φ為所有次數(shù)不超過(guò)n(n≤m)的多項(xiàng)式構(gòu)成的函數(shù)類,現(xiàn)求,使得

      當(dāng)n≥2滿足式(1)的pn(x)稱為最小二乘多項(xiàng)式,特別地,當(dāng)n=1,稱為最小二乘擬合.可根據(jù)多元函數(shù)求極值的必要條件

      求取pn(x)的平方誤差

      結(jié)合式(2)可得

      在平面點(diǎn)集的多項(xiàng)式擬合過(guò)程中,次數(shù)n的選擇決定著擬合精度和效率.通過(guò)對(duì)模擬隧道數(shù)據(jù)以及真實(shí)隧道數(shù)據(jù)的試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),6次、7次多項(xiàng)式擬合可以滿足隧道點(diǎn)云擬合的精度和效率.

      1.4 多項(xiàng)式插值

      通過(guò)多項(xiàng)式擬合可以生成平面xOy,xOz上的曲線,通過(guò)x軸坐標(biāo)可以建立兩條曲線的映射關(guān)系.根據(jù)曲線長(zhǎng)度和曲率,對(duì)中軸線進(jìn)行初步插值,初步插值點(diǎn)數(shù)可根據(jù)需要設(shè)定(本文取值100).通過(guò)x軸坐標(biāo)均勻采樣100個(gè)點(diǎn),并根據(jù)曲線方程,計(jì)算y,z坐標(biāo)值,獲得初始中軸線控制點(diǎn).

      1.5 局部加密

      對(duì)于曲率變化較大區(qū)域,需進(jìn)一步加密細(xì)化才能精確反映曲線形狀.本文采用的加密細(xì)化原則是根據(jù)空間直線的夾角判斷局部區(qū)域的曲率,如果兩條空間直線的夾角大于給定角度閾值,則對(duì)構(gòu)成空間直線的點(diǎn)位區(qū)間均勻插值,然后再次判斷插入點(diǎn)后的相鄰線段間的夾角,直至相鄰線段間夾角小于給定角度閾值α.可根據(jù)以下經(jīng)驗(yàn)公式確定角度閾值α的取值范圍:

      式中:D為控制點(diǎn)間的最大距離;δ為最大距離處垂直方向誤差.本文控制點(diǎn)間最大距離為10m,由于入射角度影響在10m處的垂直方向誤差為cm級(jí).因此文中角度閾值α取為0.1°.最終連接所有插值點(diǎn)逼近表達(dá)中軸線.判斷兩條空間直線夾角的公式如下:

      設(shè)空間直線L1的方程

      直線L2的方程

      則兩空間直線方向矢量的夾角θ為

      2 基于中軸線的點(diǎn)云去噪

      2.1 根據(jù)中軸線控制點(diǎn)對(duì)隧道點(diǎn)云進(jìn)行分塊

      首先根據(jù)插值后的中軸線控制點(diǎn)分割點(diǎn)云.如圖2所示,pn,pn+1是中軸線上兩點(diǎn),計(jì)算過(guò)pn且法向量為vn的切平面ln,同時(shí)計(jì)算過(guò)pn+1且法向量為vn+1的切平面ln+1.切平面ln與ln+1可實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域點(diǎn)云的分割.同理,計(jì)算其他各中軸線點(diǎn)處的切平面方程,實(shí)現(xiàn)對(duì)整體點(diǎn)云的分塊劃分.其中按x軸坐標(biāo)對(duì)控制點(diǎn)進(jìn)行排序確定首點(diǎn).

      圖2 基于中軸線點(diǎn)的點(diǎn)云分割Fig.2 Point cloud segmentation based on control points of centerline

      2.2 基于距離閾值點(diǎn)云去噪

      對(duì)于地下隧道,尤其是盾構(gòu)隧道,其管片半徑是固定值.以上海地區(qū)的地下隧道為例,其隧道設(shè)計(jì)半徑為2.75m,軌道面至中軸線的最短距離是2.15 m.圖3所示為盾構(gòu)隧道設(shè)計(jì)斷面參數(shù).已知隧道的設(shè)計(jì)半徑,考慮到管片存在變形,可給定距離閾值對(duì)點(diǎn)云內(nèi)部噪聲進(jìn)行刪除,通過(guò)本文試驗(yàn)分析,距離閾值區(qū)間為 [2.65,2.75] ,取2.70m可有效剔除管壁附屬管線、支架、機(jī)電箱以及其他內(nèi)部噪聲,同時(shí)不破壞管壁點(diǎn)云數(shù)據(jù).

      圖3 隧道設(shè)計(jì)半徑(單位:m)Fig.3 Design radius of tunnel(unit:m)

      對(duì)于空間中任意一點(diǎn)p(xn,yn,zn)到空間直線L的距離可根據(jù)文獻(xiàn)[24]進(jìn)行計(jì)算.可求得L與平面的交點(diǎn)pt(xt,yt,zt),求取即為p到空間直線L的距離.判斷其與給定距離閾值的大小,如果小于給定的距離閾值,則認(rèn)為該點(diǎn)為噪聲點(diǎn),予以刪除.根據(jù)上述方法,可以有效剔除隧道點(diǎn)云內(nèi)部的噪聲.

      3 實(shí)例分析

      為了驗(yàn)證上述方法的可行性和精確性,本文采用兩組試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.一組數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù),通過(guò)隧道的設(shè)計(jì)參數(shù)模擬生成隧道模型并插值生成隧道的點(diǎn)云數(shù)據(jù),其隧道中軸線已知.該組模擬數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為500m,高差為5m.第二組數(shù)據(jù)是采用地面三維激光掃描儀采集的某地鐵隧道的點(diǎn)云數(shù)據(jù),共采集47站數(shù)據(jù),長(zhǎng)度約為1 000m,高差約為3m.

      3.1 模擬點(diǎn)云數(shù)據(jù)分析

      在隧道的設(shè)計(jì)過(guò)程中,為了保證地下交通運(yùn)行的安全,其曲率變化在一定的緩和度內(nèi).根據(jù)此特點(diǎn),模擬隧道在水平方向存在較大角度的緩慢轉(zhuǎn)折,其隧道半徑為2.75m,軌道面距離中軸線2.15m.圖4為模擬隧道及其中軸線.

      圖4 模擬隧道Fig.4 Simulated tunnel

      3.1.1 模擬隧道數(shù)據(jù)分析

      將該段模擬點(diǎn)云數(shù)據(jù)分別向xOy,xOz平面投影,獲得隧道在水平和垂直方向的平面點(diǎn)云,圖5為模擬點(diǎn)云數(shù)據(jù)的雙向投影.

      采用柵格壓縮算法對(duì)其進(jìn)行均勻采樣簡(jiǎn)化,簡(jiǎn)化后點(diǎn)的數(shù)量為10 000.同時(shí)根據(jù)多項(xiàng)式擬合方法對(duì)投影到平面的點(diǎn)云進(jìn)行擬合.為了分析多項(xiàng)式次數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)擬合精度的影響,確定合適的擬合次數(shù),本文分別采用4,5,6,7,8,9次多項(xiàng)式對(duì)水平面點(diǎn)云進(jìn)行擬合.表1是對(duì)水平面點(diǎn)云進(jìn)行擬合后的曲線方程參數(shù).

      圖5 模擬隧道點(diǎn)云雙向投影Fig.5 Bilateral projection of simulated tunnel point cloud

      圖6為不同次數(shù)的多項(xiàng)式方程曲線,其中曲線編號(hào)表示該曲線的次數(shù).為了分析擬合精度,分別提取不同曲線同一位置處的坐標(biāo)值并與已知中軸線進(jìn)行比較.表2為在x軸-150,0,150處不同曲線的坐標(biāo)值.通過(guò)與已知值比較,圖7a中反映了5,6,7,8次曲線在x=-150,0,150時(shí)對(duì)應(yīng)y值的偏差.從圖中可以看出6,7次多項(xiàng)式方程在不同位置處的偏差較小且均勻,5次曲線的擬合偏差較大且不均勻.圖7b顯示了不同次數(shù)曲線的擬合精度,通過(guò)對(duì)不同點(diǎn)位誤差統(tǒng)計(jì)分析顯示7次多項(xiàng)式擬合的點(diǎn)位精度最高(本次試驗(yàn)中).同樣,對(duì)垂直面的擬合數(shù)據(jù)顯示在本例中7次多項(xiàng)式精度也最高.

      圖6 不同次數(shù)多項(xiàng)式曲線(單位:m)Fig.6 Polynomial curve of different times(unit:m)

      3.1.2 中軸線精度分析

      采用7次多項(xiàng)式擬合,分析兩條中軸線上相同位置處的y,z軸坐標(biāo)偏差.圖8a為水平方向偏差.對(duì)于高階多項(xiàng)式擬合,其數(shù)據(jù)首、末端容易出現(xiàn)擺動(dòng),并且對(duì)于拐點(diǎn)過(guò)多的曲線,在其拐點(diǎn)處隨著多項(xiàng)式階數(shù)的增加會(huì)產(chǎn)生劇烈擺動(dòng).從圖8a可以看出,由于多項(xiàng)式的擺動(dòng),其首、末端的水平偏差較大,分別為12.6mm與10.1mm;其他點(diǎn)位處的最大誤差是3 9號(hào)點(diǎn)的9.6mm,最小誤差是1 0 9號(hào)點(diǎn)的0.2 mm,水平方向所有點(diǎn)位偏差的中誤差為5.3mm.

      垂直方向的偏差分析.圖8b顯示了控制點(diǎn)在z軸(垂直)向的偏差.同樣由于高階曲線的擺動(dòng)造成首末點(diǎn)位的偏差較大,分別為18.0mm與16.8 mm.其他點(diǎn)位處最大誤差是44號(hào)點(diǎn)的13.0mm,最小誤差是12號(hào)點(diǎn)的1.3mm,垂直方向所有點(diǎn)位偏差的中誤差為9.2mm.

      通過(guò)上述分析可以看出,采用7次多項(xiàng)式擬合曲線水平方向的偏差優(yōu)于垂直方向的偏差.可以通過(guò)數(shù)據(jù)分段來(lái)提高垂直方向曲線擬合的精度.

      表1 不同次數(shù)多項(xiàng)式擬合水平面點(diǎn)云的方程參數(shù)Tab.1 Parameters of equations of horizontal point cloud fitted by different polynomial times

      表2 不同曲線點(diǎn)位坐標(biāo)計(jì)算Tab.2 Coordinates computation of different curves

      圖7 不同次數(shù)的y值偏差與點(diǎn)位誤差分析Fig.7 Error analysis of y value discrepancy of different times and points

      圖8 水平、垂直方向偏差分析Fig.8 Deviation analysis

      3.2 實(shí)際點(diǎn)云數(shù)據(jù)分析

      3.2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)

      對(duì)上海某運(yùn)營(yíng)地鐵線路進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,共采集47站點(diǎn)云數(shù)據(jù),每站長(zhǎng)度約25m.配準(zhǔn)后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)約1 000m,高差約為3m,點(diǎn)個(gè)數(shù)為10 005 476.同樣地,采用柵格壓縮方法對(duì)投影后的平面點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻采樣壓縮,以減少數(shù)據(jù)量提高多項(xiàng)式擬合的效率.采用7次多項(xiàng)式對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行擬合,擬合的多項(xiàng)式方程分別為

      根據(jù)多項(xiàng)式方程,以x軸數(shù)據(jù)為參考,插值初始中軸線控制點(diǎn),并根據(jù)相鄰空間直線間夾角≤0.1°的原則進(jìn)行控制點(diǎn)加密,加密后的控制點(diǎn)如圖9a所示,共164個(gè)點(diǎn).采用直線段對(duì)控制點(diǎn)進(jìn)行連接,構(gòu)成點(diǎn)云的中軸線.連接后的中軸線如圖9b所示.

      圖9 中軸線擬合Fig.9 Centerline fitting

      3.2.2 基于中軸線的隧道點(diǎn)云去噪

      基于本文提出的方法,通過(guò)對(duì)隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)分塊.計(jì)算各控制點(diǎn)處的切平面實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的劃分.圖10為實(shí)際隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)內(nèi)部的噪聲數(shù)據(jù),主要包括管線噪聲、內(nèi)部粉塵噪聲和工作人員噪聲.

      圖10 隧道點(diǎn)云內(nèi)部噪聲Fig.10 Internal noise data of tunnel point cloud

      基于加密后的控制點(diǎn)將點(diǎn)云劃分為163個(gè)區(qū)間.給定距離閾值為2.70m,通過(guò)計(jì)算區(qū)間內(nèi)點(diǎn)到直線的距離,判斷與給定距離閾值2.70m的大小進(jìn)行噪聲點(diǎn)的剔除.圖11為局部區(qū)域的點(diǎn)云去噪.圖11a是點(diǎn)云數(shù)據(jù)左側(cè)某斷面圖,圖中含有管線噪聲.圖11b是點(diǎn)云數(shù)據(jù)中部某斷面圖,圖中含有管線及測(cè)量人員噪聲.圖11c是某段大曲率點(diǎn)云區(qū)間.通過(guò)計(jì)算點(diǎn)到中軸線的距離進(jìn)行噪聲點(diǎn)的剔除.圖11d是圖11a噪聲去除后的效果,圖11e是圖11b噪聲去除后的效果,圖11f是圖11c噪聲數(shù)據(jù)去除后的點(diǎn)云.圖12為去噪后的隧道模型.采用透視模式顯示點(diǎn)云去噪后的效果.其中圖12a為某隧道單站掃描數(shù)據(jù)(約20m)的去噪效果圖,圖12b為某隧道10站(約200m)掃描數(shù)據(jù)的點(diǎn)云去噪效果圖;圖12c為某隧道50站(約1 000m)掃描數(shù)據(jù)的點(diǎn)云去噪效果圖.通過(guò)對(duì)不同區(qū)域不同長(zhǎng)度的盾構(gòu)類型隧道進(jìn)行測(cè)試,可以看出采用本文提出的方法可以有效去除隧道內(nèi)部的噪聲.

      圖11 局部區(qū)域的點(diǎn)云去噪Fig.11 Local point cloud denoising

      圖12 去噪后的隧道點(diǎn)云模型Fig.12 Tunnel point cloud model after data denoising

      4 結(jié)論

      基于中軸線的隧道點(diǎn)云去噪,可以有效去除點(diǎn)云內(nèi)部的噪聲數(shù)據(jù).通過(guò)計(jì)算點(diǎn)到中軸線的距離,可以準(zhǔn)確去除隧道點(diǎn)云內(nèi)部的噪聲,提高點(diǎn)云分析的精度.隧道點(diǎn)云中軸線是一條空間曲線,在隧道中軸線的計(jì)算過(guò)程中需要考慮水平和垂直方向的變化;同時(shí)采用高階多項(xiàng)式擬合可以有效地插值出滿足去噪精度需要的點(diǎn)云中軸線,根據(jù)隧道曲率變化緩慢的設(shè)計(jì)特點(diǎn),可采用高階多項(xiàng)式擬合水平和垂直方向曲線并插值加密中軸線控制點(diǎn)用以表達(dá)中軸線;同時(shí)通過(guò)柵格壓縮對(duì)投影后的點(diǎn)云均勻采樣,可有效避免高階多項(xiàng)式的局部擺動(dòng).

      該方法會(huì)造成軌道面數(shù)據(jù)的刪除,由于刪除軌道面數(shù)據(jù)不影響后期的收斂分析,因此可以采用本文方法進(jìn)行隧道點(diǎn)云去噪.如需保存軌道面數(shù)據(jù),可通過(guò)計(jì)算軌道面與中軸線的夾角,對(duì)夾角內(nèi)的點(diǎn)云進(jìn)行過(guò)濾和刪除,以保存軌道面數(shù)據(jù)點(diǎn).進(jìn)一步的研究方向是采用中軸線進(jìn)行隧道點(diǎn)云的收斂分析,考慮點(diǎn)云數(shù)據(jù)投影后的分段擬合,采用多條曲線方程擬合插值中軸線,進(jìn)一步提高中軸線的擬合精度.

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