姚 娟,張 镠2,王坤朋,唐齊鴻2,劉忠仁
(1.西南科技大學(xué) 信息工程學(xué)院,四川 綿陽 621010; 2.重慶大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院,重慶 400044)
大型構(gòu)筑體表面形變監(jiān)測(cè)是保障其安全運(yùn)行的主要手段之一。如久經(jīng)碾壓的橋梁在結(jié)構(gòu)上會(huì)發(fā)生一定的形狀變化;隧道內(nèi)壁會(huì)因?yàn)橹車馏w擾動(dòng)、建筑負(fù)荷變化或施工振動(dòng)而產(chǎn)生形變[1];高層建筑在地震、強(qiáng)風(fēng)等自然災(zāi)害后發(fā)生傾斜。物體的形變?nèi)粑幢患皶r(shí)檢測(cè)和采取應(yīng)對(duì)措施,將對(duì)人員和設(shè)備的安全構(gòu)成巨大的潛在威脅,因此對(duì)構(gòu)筑體表面沉降、曲率以及位移等形變參數(shù)的監(jiān)測(cè)具有重要意義和實(shí)用價(jià)值。
目前,三維激光掃描儀被廣泛應(yīng)用于形變監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,涉及建筑、隧道、基坑、鐵路、橋梁、礦山、地形勘查[2-9]等,擁有快速、高效、高密度、非接觸[6-8]等優(yōu)點(diǎn)。但在諸多形變監(jiān)測(cè)應(yīng)用中,主要根據(jù)具體的監(jiān)測(cè)對(duì)象確定相應(yīng)的監(jiān)測(cè)參數(shù)和制定監(jiān)測(cè)方案,還未形成完善的監(jiān)測(cè)體系[10],主要通過測(cè)量標(biāo)靶坐標(biāo)的改變達(dá)到監(jiān)測(cè)目的,存在監(jiān)測(cè)參數(shù)單一、靈活性差、表面形變測(cè)量精度低等缺點(diǎn)。近年來,激光測(cè)距儀雖然逐步應(yīng)用在形變監(jiān)測(cè)領(lǐng)域[4-5],相對(duì)三維激光掃描儀而言,采用激光測(cè)距結(jié)合轉(zhuǎn)向云臺(tái)[5]對(duì)物體表面形變進(jìn)行測(cè)量的方法,具有成本低、易于實(shí)現(xiàn)和靈活性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),但因其只對(duì)少數(shù)特征點(diǎn)進(jìn)行沉降變化監(jiān)測(cè),并受限于搭載平臺(tái),對(duì)物體表面形變測(cè)量誤差較大。
本文針對(duì)于目前三維激光在物表形變監(jiān)測(cè)應(yīng)用中存在的不足,提出一種結(jié)合激光采樣和高精度建模對(duì)物體表面形變進(jìn)行監(jiān)測(cè)的方法。其中,岳天祥等提出的高精度曲面建模(high accuracy surface modeling, HASM)方法,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)字高程模型構(gòu)建、土壤污染物空間分布模擬、氣候要素(氣溫、降水、輻射等)時(shí)空變化模擬[11]等領(lǐng)域,其理論體系相對(duì)成熟,在建模精度上優(yōu)于各種傳統(tǒng)的經(jīng)典插值法[12-16]。利用激光測(cè)距儀對(duì)物體表面進(jìn)行柵格化采樣,通過高精度曲面建模得到表面沉降和曲率變化等形變參數(shù),為實(shí)現(xiàn)大型構(gòu)筑體安全評(píng)價(jià)和預(yù)警提供數(shù)據(jù)支撐。
根據(jù)激光非接觸、高效、精準(zhǔn)的特點(diǎn),對(duì)檢測(cè)物體表面進(jìn)行柵格化采樣。不論是一維激光測(cè)距還是三維激光掃描,在采樣儀器坐標(biāo)系下,對(duì)于采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的激光束,根據(jù)其偏航角ψ和俯仰角θ,以及距采樣點(diǎn)的距離S,可求得其坐標(biāo)系下空間坐標(biāo)(X,Y,Z),如圖1所示,其中X=S·cosψ·cosθ,Y=S·sinψ·cosθ,Z=S·sinθ。
圖1 坐標(biāo)計(jì)算示意圖
將直接采樣的測(cè)量點(diǎn)映射到柵格坐標(biāo)系中,記為[x,y,z]T=β·A·[X,Y,Z]T+ [Δx,Δy,Δz]T,其中為柵格對(duì)應(yīng)坐標(biāo)系下的采樣坐標(biāo)值,Δx,Δy,Δz分別為3個(gè)方向上坐標(biāo)的偏移量,β為解算尺寸,A∈R3×3為旋轉(zhuǎn)矩陣[1]。
HASM是一種空間插值法,HASM4為其第4代更新。若采樣基于I×J的柵格,設(shè)定插值密度為k,則插值柵格可選擇(k(I-1)+1)×(k(J-1)+1) 的大小,即N×M。先進(jìn)行簡(jiǎn)單插值,其結(jié)果將作為HASM求解的初始值。
設(shè)物表曲面表示為函數(shù)f(x,y)。柵格頂點(diǎn)坐標(biāo)為(xi,j,yi,j),其對(duì)應(yīng)的函數(shù)值為fi,j。以往的研究表明曲面模型可由Gauss方程模擬[16-18]。
(1)
(2)
對(duì)離散化的Gauss方程用矩陣形式表示,即HASM4為:
(3)
s.t.L×Fn=D
(4)
公式(4)可通過引入拉格朗日乘子λ,轉(zhuǎn)換為無條件約束的最小二乘問題,
(5)
PFn=Rn-1
(6)
HASM的求解包含兩個(gè)循環(huán)嵌套迭代:更新Rn-1為外迭代;采用Gauss-Seidel法求解公式(6)中的線性方程組更新Fn為內(nèi)迭代?;诿恳淮蜶n-1更新后的線性方程表示為RF=R,正定的系數(shù)矩陣P可被拆分為P=D-L-U,其中:
(7)
其中:k為迭代次數(shù),方程的矩陣表達(dá)形式為(D-L)Fk=UFk-1+R,即Fk=(D-L)-1UFk-1+(D-L)-1R,設(shè)T=(D-L)-1U,C=(D-L)-1R,則:
Fk=TFk-1+C(k=1,2,…)
(8)
求解算法偽代碼如表1所示,其中F1取值柵格插值結(jié)果,作為求解算法的輸入。設(shè)置最小優(yōu)化權(quán)重參數(shù)λ和內(nèi)外迭代結(jié)束閾值a、b,并計(jì)算出固定參數(shù)P、T,然后進(jìn)入內(nèi)外嵌套迭代。內(nèi)迭代為求解PFn=Rn-1過程,外迭代則是根據(jù)當(dāng)前內(nèi)迭代的解Fn更新Rn過程,最后輸出設(shè)定精度的模擬結(jié)果Fn。
表1 HASM求解算法
基于高精度曲面建模插值結(jié)果,通過局部多項(xiàng)式空間插值的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)曲面上任意點(diǎn)的模擬值和第一、二基本量進(jìn)行近似求解,最終得到曲面形變參數(shù):沉降、曲率或曲率半徑。
如圖2所示,在求解HASM得到的模擬值fi,j,i=1,…,N,j=1,…,M周圍選取n×n大小的柵格作為初始樣本,進(jìn)而通過多項(xiàng)式空間插值求解該點(diǎn)模擬值和曲率參數(shù)。根據(jù)曲面上樣本區(qū)域的彎曲程度合理確定其插值多項(xiàng)式階數(shù)m,并對(duì)樣本柵格的各行各列求解其插值多項(xiàng)式。
圖2 插值樣本
設(shè)物表曲面上監(jiān)測(cè)點(diǎn)O(x0,y0,z0),若通過最小二乘法解得第i行插值多項(xiàng)式及其導(dǎo)數(shù)為:
(9)
第j列插值多項(xiàng)式及其導(dǎo)數(shù)為:
(10)
對(duì)于每一行,y=y0處模擬值:
fi,y0=fi(y0) (i=1,2,…,n)
(11)
得y=y0這一列的插值多項(xiàng)式:
(12)
同理,對(duì)于每一列,x=x0處模擬值:
fx0,j=fj(x0)(j=1,2,…,n)
(13)
得x=x0這一行的插值多項(xiàng)式:
(14)
則(x0,y0)處模擬值:
z0=f(x0,y0)≈fx0(y0)≈fy0(x0)
(15)
監(jiān)測(cè)點(diǎn)沉降則是物表曲面形變前后該處模擬值之差。其一階偏導(dǎo):
(16)
二階偏導(dǎo):
(17)
(18)
可求得混合偏導(dǎo):
(19)
(20)
可求得混合偏導(dǎo):
(21)
(22)
為驗(yàn)證該方法的可行性,選取已知表達(dá)式的兩組無量綱、非突變的曲面做數(shù)值仿真對(duì)照實(shí)驗(yàn)。
f1(x,y)=3+2sin(2πx) sin(2πy)+
exp(-15(x-1)2-15(y-1)2)+exp(-10x2-15(y-1)2)
其中,曲面f1可模擬地表面貌,特征相對(duì)復(fù)雜;曲面f2為球面,模擬一般規(guī)則建筑表面,特征相對(duì)簡(jiǎn)單;模擬區(qū)域?yàn)閤,y∈[0,1],在該區(qū)域內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生100個(gè)測(cè)試點(diǎn),如圖3所示。通過該方法求取測(cè)試點(diǎn)處的模擬值和不同方向上的曲率半徑。分別在不同采樣密度/間距、插值密度、曲率方向、坡度條件下,以控制變量法對(duì)比、分析兩種曲面的模擬誤差。
圖3 曲面f1、f2和測(cè)試點(diǎn)分布
2.1.1 采樣密度對(duì)模擬誤差的影響
設(shè)采樣間距為d0,插值間距為d1,插值密度為K=d0/d1,模擬值均方差、曲半徑相對(duì)平均差分別為:
如圖4所示,隨采樣密度的倍數(shù)增加,兩個(gè)曲面模擬值誤差和曲率半徑誤差均迅速減小,表明兩個(gè)的曲面的模擬精度快速提高;曲面f1模擬誤差變化較大,而f2相對(duì)較小,表明更為復(fù)雜的物體表面曲面對(duì)采樣密度的敏感度較大;當(dāng)采樣間距為0.0125時(shí),兩個(gè)曲面的模擬精度接近,表明足夠高的采樣密度能夠減小曲面的復(fù)雜程度對(duì)模擬精度的影響;曲率誤差比模擬值誤差更明顯,表明曲率精度對(duì)模擬值精度非常敏感。
2.1.2 插值密度對(duì)模擬誤差的影響
保持d0=0.1,插值密度K∈{2,5,10},得如曲線圖5變化趨勢(shì)。
圖5 模擬誤差與插值密度關(guān)系
隨著插值密度的倍增,曲面模擬值誤差和曲率半徑誤差緩慢減小且速度變緩,表明增大插值密度在一定程度上能夠提高模擬精度,但插值密度對(duì)模擬精度的影響比采樣密度更小。
2.1.3 坡度對(duì)模擬誤差的影響
當(dāng)K=2,d0=0.025,分析測(cè)試點(diǎn)位置坡度對(duì)模擬精度的影響,獲取兩個(gè)曲面高距均為0.5的等值線圖,如圖6所示。
圖6 模擬誤差與坡度分布關(guān)系
由圖可知,曲面f1的整體坡度遠(yuǎn)大于曲面f2,且紅色標(biāo)記均主要分布于坡度相對(duì)較大部位。結(jié)果表明,大坡度是降低模擬精度的重要因素,也是導(dǎo)致在稀疏采樣條件下曲面f1模擬精度低于曲面f2的根本因素。
為驗(yàn)證該方法的有效性,設(shè)計(jì)半徑分別為0.4米和0.2米圓柱曲面模型模擬物體表面形變前、后狀態(tài),通過針對(duì)該方法設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備先后對(duì)兩個(gè)圓柱面柵格化采樣,在MATLAB環(huán)境下對(duì)采樣數(shù)據(jù)應(yīng)用該方法進(jìn)行建模計(jì)算,對(duì)10處測(cè)試點(diǎn)給出形變前后的高度和曲率半徑,并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析。
以0.025米為間距對(duì)模型進(jìn)行柵格化采樣,采樣區(qū)域?yàn)閤∈[0,0.275],y∈[0,0.125]測(cè)試模型和10個(gè)測(cè)試點(diǎn)A,B,…,I,J分布如圖7所示。
半徑的柱面模型模擬形變前物表曲面,測(cè)試結(jié)果如表2所示。
表中h0為直接測(cè)量高度,h為建模解算高度,Δh=|h0-h|為高度誤差;r為解算曲率半徑,Δr=|r0-r|/r0×100%為相對(duì)曲率半徑誤差,數(shù)據(jù)表明模擬高度平均誤差達(dá)0.000 39 m,模擬曲率半徑相對(duì)平均誤差達(dá)5.9%。
圖7 圓柱曲面模型模擬物體
數(shù)據(jù)表明模擬高度平均誤差達(dá)0.29毫米,模擬曲率半徑相對(duì)平均誤差達(dá)7.1%。
形變前后曲面狀態(tài)及其測(cè)試點(diǎn)形變參數(shù)及其誤差如圖8、表4所示。
表2 形變前測(cè)試點(diǎn)測(cè)量參數(shù)及誤差
表3 形變后測(cè)試點(diǎn)測(cè)量參數(shù)及誤差
表4 沉降、曲率半徑變化及誤差
圖8 模型形變前后狀態(tài)和測(cè)試點(diǎn)分布
本文提出了一種基于激光采樣,并結(jié)合高精度曲面建模求解曲面模擬值和曲率參數(shù),進(jìn)而達(dá)到從沉降和曲率角度監(jiān)測(cè)物體表面形變的方法。數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試了采樣密度、插值密度和曲面坡度對(duì)該方法測(cè)量精度的影響;并用實(shí)物模型模擬物體表面形變,驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。實(shí)驗(yàn)表明,雖然坡度變化影響模擬精度,但提高采樣密度和插值密度能夠降低其影響,精確解算出不同復(fù)雜程度的物體表面曲面的模擬值和曲率參數(shù),進(jìn)而精確監(jiān)測(cè)物表形變;在模擬形變監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)中,沉降精度可達(dá)98.41%,曲率半徑變化精度可達(dá)81.82%,明顯地反映了物體表面形變趨勢(shì),到達(dá)監(jiān)測(cè)目的,該方法能夠有效地適用于大型構(gòu)筑體表面形變的在線監(jiān)測(cè)。