丁國(guó)章,胡棟輝,吉順文,何朝輝,來(lái) 晟
(1.浙江省水利河口研究院(浙江省海洋規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院),浙江 杭州 310017;2.余姚市水利局,浙江 余姚 315400;3.浙江廣川工程咨詢有限公司,浙江 杭州 310020)
渡槽是南水北調(diào)工程中重要的交叉建筑物[1],數(shù)十年來(lái),渡槽在華東南部山區(qū)鄉(xiāng)村供水、農(nóng)田灌溉發(fā)揮著重要的調(diào)度作用,滋養(yǎng)著山區(qū)寶貴的農(nóng)田,造福沿途的百姓[2]。但是,渡槽這樣的水利設(shè)施多建于20世紀(jì)70年代左右[3],距今已達(dá)50 a之久,受到氣候、氧化、腐蝕等因素的影響而自然老化,在長(zhǎng)期靜載或地震荷載作用下,強(qiáng)度和剛度均已降低[4-5]。歷經(jīng)幾十年的風(fēng)雨,原來(lái)渡槽之下的原野已不復(fù)存在,被繁華的新時(shí)代農(nóng)村代替,為了推進(jìn)水利高質(zhì)量發(fā)展及保障鄉(xiāng)村振興的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),科學(xué)高效的渡槽安全評(píng)估工作迫在眉睫[6-7]。
渡槽安全檢測(cè)主要有外觀質(zhì)量、形變、混凝土強(qiáng)度、碳化深度、鋼筋保護(hù)層厚度等多個(gè)項(xiàng)目。本文主要討論的是渡槽形變?cè)u(píng)估中點(diǎn)云融合方法的研究,一般形變?cè)u(píng)估的方法是目測(cè)觀察外立面,再結(jié)合皮尺、全站儀量測(cè)。具體做法:人工巡查渡槽周身,備注隱患處,利用皮尺和全站儀進(jìn)行測(cè)量,獲得渡槽部分參數(shù),與設(shè)計(jì)值進(jìn)行比較,得到形變偏差值。這種方法有幾個(gè)弊端:①人工目測(cè)尋找隱患處,憑借個(gè)人經(jīng)驗(yàn),容易缺漏;②皮尺和全站儀的測(cè)量,屬于點(diǎn)狀測(cè)量,覆蓋范圍有限,反應(yīng)的參考值比較局限;③人工巡查和常規(guī)測(cè)量的人力和時(shí)間成本都比較高。
三維激光在測(cè)繪領(lǐng)域的成熟應(yīng)用已經(jīng)得到廣泛的認(rèn)可,在水利工程的安全檢測(cè)方面也得到推廣應(yīng)用[8-9]。對(duì)于渡槽而言,機(jī)載Lidar、架站式三維掃描、背包式三維掃描都可以作為數(shù)據(jù)采集方式。①機(jī)載Lidar:對(duì)于長(zhǎng)距離的渡槽而言,作業(yè)效率高,覆蓋范圍廣,不受地形限制,自帶RTK模塊的信號(hào)也不受影響,但是,激光點(diǎn)的密度一般,渡槽底部盲區(qū)無(wú)法覆蓋。②架站式三維掃描:對(duì)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的渡槽而言,點(diǎn)云密度高,分辨率高,但是,作業(yè)效率低,多站式的拼接需要借助標(biāo)靶球?qū)崿F(xiàn)精確拼站,增加工作量,另外,渡槽頂部亦無(wú)法覆蓋掃描。③背包式三維掃描:可以實(shí)現(xiàn)邊巡查邊掃描,操作靈活便捷,點(diǎn)云密度處于機(jī)載Lidar與架站式三維激光之間。
綜上所述,兼顧效率和質(zhì)量,本次選擇機(jī)載Lidar和背包式三維激光聯(lián)合作業(yè)。由飛手操作M300飛行器按照預(yù)定航線采集覆蓋渡槽的Lidar數(shù)據(jù),另一技術(shù)員背負(fù)R8,按照“S”型繞渡槽槽墩全過(guò)程采集slam激光數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理按照解算、去噪、匹配、賦色的步驟分別得到2種作業(yè)方式的點(diǎn)云成果數(shù)據(jù)。作業(yè)設(shè)備見(jiàn)表1和圖1。
表1 作業(yè)設(shè)備清單
點(diǎn)云的格式較多,從壓縮度和多平臺(tái)應(yīng)用的角度,las格式的通用性較強(qiáng)。市面上,激光雷達(dá)設(shè)備諸多,各家硬件廠商均有各自的內(nèi)部解算方法,第一時(shí)間采集的數(shù)據(jù)是不能夠直接使用的,需要通過(guò)各自硬件匹配的軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)算,然后輸出為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式,如“*.las”。
機(jī)載Lidar與地面站的點(diǎn)云融合可以有幾種方式,像控法、云匹配法(cloud to cloud)、同一坐標(biāo)系法。
在作業(yè)準(zhǔn)備階段,渡槽周邊布設(shè)4個(gè)以上的地面像控點(diǎn),盡可能完全的包圍渡槽,像控點(diǎn)標(biāo)志明顯,選址視野開(kāi)闊,無(wú)遮擋,邊緣銳利,大小符合作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
無(wú)人機(jī)和背包式三維激光掃描作業(yè)時(shí),確保激光掃描范圍覆蓋像控點(diǎn),比如像控點(diǎn)為Pi=(xi,yi,zi)(i=1,2,3,4),根據(jù)空間定位幾何基礎(chǔ)原理,機(jī)載Lidar掃描的渡槽體視為空間A,背包式掃描的渡槽體視為空間B,為了確??臻gA與空間B的重合,即通過(guò)像控點(diǎn)可以確定空間A和空間B中的隨機(jī)點(diǎn)O(x0,y0,z0)為同一個(gè)空間的點(diǎn),節(jié)點(diǎn)Pi與隨機(jī)點(diǎn)O之間的距離為Di,換句話說(shuō)就是由像控點(diǎn)確定的隨機(jī)點(diǎn)都只有唯一性,見(jiàn)圖2。
圖2 空間定位幾何原理圖
隨機(jī)點(diǎn)O與節(jié)點(diǎn)Pi之間的距離關(guān)系可以構(gòu)建方程組如下:
式(1)經(jīng)過(guò)方程組解算和轉(zhuǎn)換,可以得到一個(gè)線性方程組:
由式(2)可知,當(dāng)Δ3=0時(shí),方程組無(wú)解,此時(shí)P1、P2、P3、P4在同一平面上;而當(dāng)Δ3≠0時(shí),方程組有唯一解,此時(shí)P1、P2、P3、P4不在同一平面上。
在野外實(shí)際布設(shè)像控點(diǎn)時(shí),渡槽周邊布設(shè)的4個(gè)角點(diǎn)只要有高差即可滿足唯一性要求。
云匹配法,又稱作cloud to cloud,顧名思義,由點(diǎn)云與點(diǎn)云之間進(jìn)行匹配??梢允謩?dòng)拼接、也可以由軟件識(shí)別操作,一般建議先手動(dòng)粗匹配,再由軟件實(shí)現(xiàn)精確配準(zhǔn)。
云匹配法示意見(jiàn)圖3,假設(shè)以機(jī)載Lidar渡槽成果作為固定參照,拖動(dòng)背包式點(diǎn)云成果,拖動(dòng)時(shí)尋找公共點(diǎn)X,讓公共點(diǎn)X重合,分別從X軸、Y軸、Z軸3個(gè)方向上參考拖動(dòng),直到3個(gè)方向上的X點(diǎn)都是重合的。
圖3 云匹配法示意圖
機(jī)載Lidar數(shù)據(jù)與背包式的數(shù)據(jù)處在2個(gè)不同的空間中(圖4和圖5),采用云匹配法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,紅、藍(lán)、綠三軸可以實(shí)現(xiàn)整體沿對(duì)應(yīng)軸滑動(dòng)點(diǎn)云,紅、藍(lán)、綠三環(huán)可以實(shí)現(xiàn)沿對(duì)應(yīng)環(huán)旋轉(zhuǎn)點(diǎn)云,最后的結(jié)果見(jiàn)圖6,灰色的點(diǎn)云為機(jī)載Lidar,藍(lán)色的為背包式數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云數(shù)據(jù)2種采集方式的良好融合。
圖4 渡槽的2種不同掃描方式匯集的點(diǎn)云成果圖
圖5 云匹配法拖動(dòng)過(guò)程圖
圖6 云匹配法匹配結(jié)果圖
激光雷達(dá)作為測(cè)物設(shè)備,僅能獲取被測(cè)物的相對(duì)于激光雷達(dá)的位置,構(gòu)建一個(gè)虛擬的相對(duì)空間坐標(biāo)系,如果機(jī)載Lidar與背包式三維激光掃描儀可以感知設(shè)備本身在同一坐標(biāo)系中的絕對(duì)位置,那么它們獲取的數(shù)據(jù)也將在同一坐標(biāo)系中保持一致。GNSS模塊便發(fā)揮出重要作用,集成了GNSS模塊的激光雷達(dá),可以精確定位自身位置,無(wú)論機(jī)載Lidar還是背包式三維激光掃描儀均可以實(shí)現(xiàn)被測(cè)目標(biāo)的精確定位,見(jiàn)圖7。
圖7 機(jī)載Lidar與背包式掃描儀在GNSS模式下作業(yè)原理圖
綜合以上3種融合方式進(jìn)行簡(jiǎn)單比對(duì),可以得出表2:
表2 3種融合方法對(duì)比表
作業(yè)效率方面:鑒于像控點(diǎn)布設(shè)工作的時(shí)間成本,像控點(diǎn)法在點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集效率不如云匹配法,而在采集效率和處理效率上均不如同一坐標(biāo)系法,云匹配法雖然采集效率上等同于同一坐標(biāo)系法,但是因數(shù)據(jù)處理階段,手工調(diào)整點(diǎn)云配準(zhǔn)的用時(shí)不確定性又影響了作業(yè)效率。
點(diǎn)云質(zhì)量方面:像控點(diǎn)法與云匹配法較多地依賴于人工后期處理,給點(diǎn)云質(zhì)量帶來(lái)較多不確定因素。而同一坐標(biāo)系法只取決于衛(wèi)星解算和虛擬基站數(shù)據(jù)解算的質(zhì)量。
綜上,從采集效率上,可以先排除像控點(diǎn)法;云匹配法的質(zhì)量與同一坐標(biāo)系法的質(zhì)量差異,將通過(guò)下面實(shí)驗(yàn)比對(duì)得出結(jié)論。
首先將同一渡槽的機(jī)載Lidar和無(wú)GNSS信息的背包式激光數(shù)據(jù)進(jìn)行云匹配(見(jiàn)圖8),再將兩組數(shù)據(jù)分別賦色(見(jiàn)圖9),沿渡槽槽墩頂部垂直渡槽的方向進(jìn)行剖切,得到槽墩側(cè)面的輪廓點(diǎn)云集,最后抽取相同槽墩相同位置的雙色點(diǎn)云,進(jìn)行偏差比對(duì),計(jì)算出該模式下點(diǎn)云融合的中誤差。
圖8 匹配過(guò)程中的機(jī)載Lidar和背包式激光數(shù)據(jù)圖
圖9 匹配后的機(jī)載Lidar(綠色)和背包式激光數(shù)據(jù)圖(粉色)
圖10中,分別抽取5個(gè)渡槽槽墩作為檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo),以渡槽水流平面作為XY平面,垂直于XY平面為Z軸,沿Z軸俯視渡槽水流面,從1號(hào)槽墩到5號(hào)槽墩,分別沿Z軸垂直于水流方向切割,獲取槽墩輪廓斷面(見(jiàn)圖11),從輪廓斷面中,再抽取任意位置的鄰近綠色點(diǎn)與粉色點(diǎn),計(jì)算點(diǎn)位中誤差,評(píng)估點(diǎn)云融合質(zhì)量,融合結(jié)果見(jiàn)表3。
圖10 云匹配法中渡槽點(diǎn)云融合數(shù)據(jù)俯視圖
圖11 云匹配法中剖切后的槽墩點(diǎn)云輪廓圖
表3 云匹配法中點(diǎn)云融合隨機(jī)抽樣對(duì)比表(數(shù)據(jù)已偏移處理) 單位:m
通過(guò)對(duì)同一坐標(biāo)系法下的機(jī)載Lidar和背包式激光數(shù)據(jù)進(jìn)行染色比較,分析該種模式下的點(diǎn)云質(zhì)量。先將2組數(shù)據(jù)置放于同一坐標(biāo)空間中,然后分別對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行賦色,圖12 a)為點(diǎn)云RGB模式,圖12 b)為2組數(shù)據(jù)單獨(dú)賦色模式,紅色點(diǎn)云為機(jī)載Lidar,藍(lán)色點(diǎn)云為背包式數(shù)據(jù)。
參照云匹配法,自左往右分5個(gè)斷面抽取比較點(diǎn),見(jiàn)圖13~14,以判斷2組數(shù)據(jù)的偏差情況。
圖13 同一坐標(biāo)系法中渡槽點(diǎn)云融合數(shù)據(jù)俯視圖
圖14 同一坐標(biāo)系法中剖切后的槽墩點(diǎn)云輪廓圖
由表3和表4對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),同一坐標(biāo)系法中,點(diǎn)云融合的平面偏差中誤差為0.044 m,明顯優(yōu)于云匹配法的0.236 m;高程偏差中誤差為0.008 m,略優(yōu)于云匹配法的0.009 m,因此,同一坐標(biāo)系法的點(diǎn)云融合精度更高。
表4 同一坐標(biāo)系法中點(diǎn)云融合隨機(jī)抽樣對(duì)比表(數(shù)據(jù)已偏移處理) 單位:m
本文以渡槽安全評(píng)估中的三維激光掃描數(shù)據(jù)為例,指出其相對(duì)于傳統(tǒng)方法的突出優(yōu)勢(shì),探討了機(jī)載Lidar與地面激光掃描成果的三種融合方式,并通過(guò)染色比對(duì)分析云匹配法和同一坐標(biāo)系法的點(diǎn)云融合精度,證明了同一坐標(biāo)系法在空地點(diǎn)云融合中的精度優(yōu)勢(shì)。在下一階段研究中,將繼續(xù)通過(guò)項(xiàng)目案例研究渡槽安全檢測(cè)中機(jī)載Lidar掃描的最佳控制高度和背包式三維激光掃描儀的最優(yōu)控制距離。