[发明专利]基于电瓶车车载式激光点云移动测量系统获取道路横断面的方法有效
申请号: | 201910454070.7 | 申请日: | 2019-05-29 |
公开(公告)号: | CN110780307B | 公开(公告)日: | 2023-03-31 |
发明(设计)人: | 曾晓东;邹蓉;邹东;陈云翔 | 申请(专利权)人: | 武汉星源云意科技有限公司 |
主分类号: | G01S17/06 | 分类号: | G01S17/06;G01S17/08;G01S19/42;G01C15/00 |
代理公司: | 武汉宇晨专利事务所(普通合伙) 42001 | 代理人: | 王敏锋 |
地址: | 430000 湖北省武*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 电瓶车 车载 激光 移动 测量 系统 获取 道路 横断面 方法 | ||
本发明公布了基于电瓶车车载式激光点云移动测量系统获取道路横断面的方法,主要包括以下步骤:建立待测公路的工程坐标系、获得所有中桩点的坐标及曲线切线方位角、计算中桩对应的边桩坐标、依据边桩坐标计算待截截面顶点坐标、车载激光扫描系统扫描待测公路、点云数据处理剔除非路面点云、提取特征点标志的同名点检测精度、提取位于待截截面内的点云形成点云切片、旋转点云切片、计算点云在点云切片内相对中桩点的平差与高差、生成断面数据文件。与现有技术相比,本发明由三维激光扫描的全方位测量方式替代传统测量的点测量方式,外业工作效率大大提高,人工劳动强度大大降低。
技术领域
本发明涉及三维激光扫描及工程测量技术领域,尤其涉及基于电瓶车车载式激光点云移动测量系统获取道路横断面的方法,适用于城市既有道路或者较平坦的开阔场地。
背景技术
通常道路包括直线和缓和曲线,缓和曲线指的是平面线型中,在直线与圆曲线、圆曲线与圆曲线之间设置的曲率连续变化的曲线。缓和曲线是道路平面线形要素之一,它是设置在直线与圆曲线之间或半径相差较大的两个转向相同的圆曲线之间的一种曲率连续变化的曲线。如图1完整缓和曲线是指曲线从缓和曲线起点ZH开始到某一点结束的缓和曲线,一般已知缓和曲线直缓点ZH、交点JD、缓直点HZ的坐标(X0,Y0)和里程,线路偏转角α、缓和曲线长ls、圆曲线半径R,《公路工程技术标准》(JTG B01-2003)规定,除四级路可不设缓和曲线外,其余各级公路都应设置缓和曲线。在现代高速公路上,有时缓和曲线所占的比例超过了直线和圆曲线,成为平面线形的主要组成部分。在城市道路上,缓和曲线也被广泛地使用。
横断面测量是获取道路中线某一中桩垂直于路线方向两侧相对于中桩的原地面自然起伏形状,它是计算土石方数量的重要依据。需要测量的数据主要是中桩两侧原地面每一个变化点相对与中桩的高差和平距。
横断面施测要求每20m测一条横断面,每条断面测量范围为中线法线方向一定距离(根据工程需求几十米至几百米不等)。在地形变化较大的位置要加测横断面,这样每1km道路至少需测量50条以上横断面数据,工作量是非常巨大的。
常规的道路横断面的测量手段有全站仪数字测量、GPS RTK测量、水准仪皮尺法测量等。
利用全站仪数字测量方法进行测量有几种常见方式:1.我们可以在中桩处架好仪器对中整平后瞄准垂直于路线的横断面方向,指挥菱镜手在每个变化点处立杆,测量出距离和高差(或直接测量高程);2.使用全站仪自带的对边测量功能,测量出所需数据;3.任意一点架仪器,按极坐标法测量出每个变化点的坐标和高程。
GPS RTK(Real Time Kinematic)采用了载波相位动态实时差分技术,是以载波相位观测为根据的实时差分GPS技术,GPS RTK测量方法能够在野外实时得到厘米级精度的测量方法,需要测量人员持流动站前往横断面上的各个测量点逐个进行测量。传统方法各有优势与缺点,但共同特点是它们都是接触式测量,即作业人员必须到达测量点位,一些特殊环境下存在一定危险性,总体工作效率不高,人工劳动强度较大。
三维激光扫描技术是一项高新技术,是继GPS空间定位系统之后又一项测绘技术新突破。它通过高速激光扫描测量的方法,大面积高分辨率地快速获取被测对象表面的三维坐标数据。可以快速、大量的采集空间点位信息,为快速建立物体的三维影像模型提供了一种全新的技术手段。由于其具有快速性,不接触性,实时、动态、主动性,高密度、高精度,数字化、自动化等特性,其应用推广引起了测量技术的又一次革命。
目前三维激光扫描在工程勘察中有一定程度的应用,可以快速获取被测对象的表面三维空间信息,数据采集完成后利用点云数据处理的软件可以对点云数据进行可视化裁切,但裁切的方式均为人机交互式的操作,对于截取道路横断面来说,内业工作量非常大,尤其在道路缓和曲线段,线型曲率连续变化,每一处横断面的方位角均不相同,靠人工确定裁切面方向、大小、厚度费时费力,综合工作效率甚至比传统测量方法更低。
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