[发明专利]基于激光点云的隧道限界分析方法、装置和系统

说明书

本发明公开了一种基于激光点云的隧道限界分析方法，包括：S1，获取隧道点云数据；S2，对隧道点云数据做圆柱拟合，提取隧道中轴线，结合隧道中轴线截取隧道断面；S3，提取轨道点云子集；S4，结合轨道点云子集构建限界轮廓基准线，提取隧道断面中心，结合约束条件进行限界‑断面点云配准；S5，对配准后的断面点云和限界轮廓点云进行分析，判断侵界情况。本发明不要求移动扫描初始状态与隧道轴线严格垂直，可以允许分析过程中存在数据噪声，鲁棒性强；另外，结合约束条件进行限界‑断面点云配准，能够精确获取限界轮廓与断面之间的相对位置关系，快速得到侵界判定，判定结果精度高，且不局限于某个特定结构隧道，适用性强。

技术领域

本发明涉及隧道限界分析技术领域，具体而言涉及一种基于激光点云的隧道限界分析方法、装置和系统。

背景技术

随着轨道交通技术的快速发展，早期建设的地铁隧道基础设施已经进入养护维护期，而新建成的地铁隧道，因地质、地下水、邻近基坑施工以及本身结构负荷等各方面的综合影响，可能会使隧道结构产生形变，这严重危害隧道安全和列车运行，必须及时准确的进行长期的形变监测，以便及时发现和预报险情，保证隧道运营安全。特别是，隧道形变分析和限界分析结果是列车安全状态最直接的表观反映，如果对地铁隧道形变趋势不及时预警，隧道发生形变，由于隧道管片刚度较大，圆隧道结构的形变首先表现为对管片拼装接缝处的拉张和挤压，导致管片两端的碎裂和止水带失效，会使隧道基础设施进一步被破坏，一旦发生事故，给生命财产带来巨大损失。

长期以来，隧道检测依赖人工手动测量和目视检查，效率精度低，消耗大量人力物力。近年来，随着我国城市地铁工程建设规模的扩大，三维激光扫描技术逐渐进入地铁隧道检测领域，获取的大规模三维激光点云数据不仅含有隧道坐标信息，还包含激光反射率信息，准确反映了隧道表面形变状态。但是传统的全站仪测量得到离散数据，数据完整度低、精度低，后续数据处理难度大。而最近出现的轨道小车系统解决了这一问题，通过车载三维激光扫描技术获得的隧道点云数据进行形变分析，能够对地铁隧道可能出现的问题及时采取处理措施。例如，专利号为CN108731640A的发明专利中公开了一种基于点云数据的地铁限界检测方法及检测系统，该地铁限界的检测方法包括：获取隧道的测量数据，测量数据包括由激光扫描仪采集的点云数据；根据测量数据生成隧道的断面图；获取地铁的限界参数并根据限界参数生成地铁的限界图；以及将限界图与断面图进行比对，并根据地铁的限界检测标准参数得到限界分析成果。该发明通过获取断面的点云数据，然后生成隧道的断面图和地铁的限界图，再将地铁的限界图与隧道的断面图进行比对，根据比对的结果和地铁的限界检测标准参数得到限界分析成果，实现了对地铁限界的自动化检测；而且通过采用激光扫描仪采集的点云数据，实现了地铁隧道空间的三维全角度测量，提高了检测的准确性。

前述方法需要已知地铁的限界检测标准参数才可以顺利进行，另外，在移动地铁隧道扫描过程中，由于移动扫描初始状态标定未与隧道轴线严格垂直、设备移动过程中振动等原因，扫描得到的地铁隧道点云数据无法直接得到地铁形变信息和隧道限界分析结果，这需要对扫描得到的数据进行预处理和后期分析，而且，为了点云数据的准确性，需要搭建高成本的检测装置。在专利号为CN110793501A的发明专利中公开了一种地铁隧道限界检测方法，解决了目前对于隧道侵界的检测效率低、成本高的弊端，其技术方案要点是通过三维激光扫描检测装置扫描获取隧道断面点云，生成断面点云图的外接矩形框，将矩形框内的断面点云转换成断面图像；标记断面图像中隧道特征点以获得样本集；搭建基于卷积神经网络的回归模型，通过标记获得的样本集对回归模型进行训练、测试，再通过回归模型进行预测；获取轨道车的轮廓线，识别特征点以统一轨道车坐标与断面点云坐标并叠加，基于回归模型对轨道车在隧道内是否侵界进行判断，该发明能通过模型计算将轨道车和断面点云进行坐标系的统一，高效便捷的进行侵界的判断。然而，这种回归模型需要大量的样本数据予以支撑，且计算过程复杂，且对于不同结构的隧道需要重新创建模型，精度和效率都很低，无法满足现代化隧道检测与监测的要求。

针对现有技术中无法检测限界轮廓与隧道断面之间是否侵界的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容