丁國章，胡棟輝，吉順文，何朝輝，來 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）

0 引 言

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，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]。

1 一般評(píng)估方法

渡槽安全檢測主要有外觀質(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)估的方法是目測觀察外立面，再結(jié)合皮尺、全站儀量測。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皮尺和全站儀的測量，屬于點(diǎn)狀測量，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)測量的人力和時(shí)間成本都比較高。

2 點(diǎn)云評(píng)估方法

三維激光在測繪領(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)備見表1和圖1。

表1 作業(yè)設(shè)備清單

3 空地融合的方式

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。

3.1 像控法

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，選址視野開闊，無遮擋，邊緣銳利，大小符合作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

無人機(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，換句話說就是由像控點(diǎn)確定的隨機(jī)點(diǎn)都只有唯一性，見圖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。

3.2 云匹配法

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。可以手動(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)過程圖

圖6 云匹配法匹配結(jié)果圖

3.3 同一坐標(biāo)系法（GNSS模式法）

激光雷達(dá)作為測物設(shè)備，僅能獲取被測物的相對(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)被測目標(biāo)的精確定位，見圖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

4 染色對(duì)比分析

綜合以上3種融合方式進(jìn)行簡單比對(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，將通過下面實(shí)驗(yàn)比對(duì)得出結(jié)論。

4.1 云匹配法

首先將同一渡槽的機(jī)載Lidar和無GNSS信息的背包式激光數(shù)據(jù)進(jìn)行云匹配（見圖8），再將兩組數(shù)據(jù)分別賦色（見圖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

4.2 同一坐標(biāo)系法

通過對(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

5 結(jié) 語

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，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。在下一階段研究中，將繼續(xù)通過項(xiàng)目案例研究渡槽安全檢測中機(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。