一种基于点云数据提取盾构隧道管片张开量的方法与流程

本发明属于隧道工程测量技术领域，具体涉及一种基于点云数据提取盾构隧道管片张开量的方法。

背景技术：

根据中国城市轨道交通协会数据显示，截至2018年底，中国大陆地区(不含港澳台)共有35个城市开通城市轨道交通运营线路185条，运营线路总长度5761.4公里，在建线路总规模6374公里，同比增长2％。在6374公里的在建线路中，地铁5315.6公里，占比83.4％；而盾构隧道作为地铁工程的重要组成部分，极易在刚度较小的管片接缝位置出现漏水漏砂事故，如上海金山引水隧道，曾发生由于隧道曲率过大，导致管片张开量过大从而在隧道底部发生漏水漏砂。因而在盾构地铁管片安装、竣工、以及运营维护过程中，必须进行盾构隧道衬砌错台与接缝防水的测量，而接缝漏水漏沙主要与管片张开量有关，使其能够符合规范规定、竣工顺利验收，保证地铁运营期间的安全。

传统的地铁隧道结构健康检测大多采用全站仪、钢尺、三角板等测量仪器与人工作业配合相结合的方法，盾构隧道在施工、竣工验收以及运营期的测量工作量大以及传统测量方法观测劳动强度高，观测精度受到观测条件和作业人员的素质高低的影响，并且监测的断面为离散点、实测断面数量有限、且精度受光线影响较大等等。因此需要一种高精度、高效率、智能化的测量方式，三维激光扫描技术三维激光扫描仪无接触测量，能高密度、高分辨率地获取扫描隧道的海量点云数据，对光线条件没有要求，并且可以一次性快速、完整、全方位地采集隧道内部的数据，通过后处理可以得到隧道任意环数的管片张开量。

目前众多学者对三维激光扫描在盾构隧道中的应用进行了大量的研究，如王博群、朱宁宁、郭春生等学者，前者基于空间法向量算法提取断面，但对于隧道横断面的提取过于复杂，计算时间较长，对计算机配置要求很高，计算向量分量时必须对点云进行稀释，没有充分高精度的海量点云数据。朱宁宁学者通过点云在水平面上投影后搜索的上下边缘点分别拟合二次曲线求均值得隧道中轴线，然后以中轴线正交方向截取断面，但是空间点云数据需经过多次投影以及线性拟合。郭春生学者提出根据三维激光扫描获取的隧道内壁正射影像提取相邻管片之间的纵缝，来计算隧道的错缝错台量，但是该算法受点云噪点的影响较大。而且众多学者针对隧道施工及竣工过程中衬砌管片张开量的研究较少。针对上述的不足之处，本文提出一种高精度、高效率的盾构隧道施工、竣工及其运营期间检测衬砌管片张开量的方法。

技术实现要素：

本发明旨在提供一种简单、快速而又准确的提取盾构隧道断面与管片张开量的方法，用于指导盾构隧道施工和竣工验收以及运营期的维护。

为了达到上述目的，本发明提出一种基于点云数据提取盾构隧道管片张开量的方法，该方法包括以下步骤：

第一步：点云数据获取

获取完整、高质量的隧道点云数据是提取管片张开量的工作基础。由于隧道的狭长结构，通常每站的有效的点云数据只有几十米。所以为了保证获取充足的点云数据来提取隧道断面，在几公里甚至几十公里的隧道中需要分站式获取数据。然后通过标靶拼接获取整个隧道的点云数据。然而测站间距和扫描分辨率是影响点云质量的两个重要因素。因此，为获取较为精确的点云数据，对于站式三维激光扫描仪，需要选取合理的测站间距和扫描分辨率。

第二部:点云数据的噪点处理

由于隧道管片受人为因素或照明、管线等附属设备的影响，将会导致点云数据中存在很多噪点，由于ransac算法可以排除噪声点准确提取物体中所需的数据，具有稳定性强、可靠度高等优点，并且具有很好的抗差性、鲁棒性强、同时具有较好的剔除误匹配点的能力，故采用抗噪效果较好的随机采样一致性(ransac)算法进行点云数据的降噪处理。

第三步：盾构隧道断面的提取

在隧道的整体点云数据处于绝对坐标系下后，为了能够提取不同里程、不同环数的断面，运用圆柱体与平面相交的空间关系，使盾构隧道的点云数据经过旋转使其母线平行坐标系的某一坐标轴，然后通过合理设置断面点到平面的距离来截取断面。

第四步：管片张开量的提取

将第三步获取的横断面点云数据投影到二维平面，通过椭圆拟合计算椭圆中心点坐标，计算横断面点到椭圆中心点的距离，然后建立以所有断面点到断面中心点的距离为纵轴，根据每个点对应的弧长为横轴的散点图，根据散点图的横坐标测量相邻管片拼接处纵缝的弧长大小，将其与管片设计嵌缝宽度的差值来判断管片张开量的大小。

有益效果

本发明旨在提供一种简单、快速而又准确的提取盾构隧道断面与管片张开量的方法，用于指导盾构隧道施工和竣工验收以及运营期间的维护。

1)算法的适用性。针对于盾构隧道，运用圆柱体与平面相交的空间关系，利用dandelin双球确定椭圆的焦点并且使用切线长定理的空间推广应用于断面的提取，进行衬砌管片张开量的计算分析，并结合北京轨道交通新机场线某期工程，验证了该算法对于盾构隧道的适用性。

2)方法的优点。三维激光扫描技术是一种高精度、高效率、智能化的测量方式，通过后处理可以快速准确的得到隧道任意里程的横断面以及衬砌管片张开量。与其它方法相比，该方法较为简单、快速、方便、充分利用海量点云原始数据、对于计算机配置无要求、高精度、高效率。

附图说明

图1：技术路线图；

图2：点云去噪流程图；

图3：隧道夹角提取过程图；

(a)某环附近点云的选取

(b)dandelin双球示意图

(c)隧道与法向量为平面相交示意图

(d)隧道与法向量为平面相交示意图

图4：隧道旋转过程图；

(a)旋转前的断面图(b)旋转后的断面图

图5：隧道横断面示意图；

(a)提取断面图(b)投影后的断面图

图6：环内管片张开量示意图；

(a)断面拼装方式图(b)极坐标示意图

图7：环内管片张开量示例；

(a)环内断面示意图(b)拼接位置1处放大图

(c)拼接位置2处放大图(d)拼接位置6处放大图

(e)拼接位置8处放大图

具体实施方式

为了便于同行业技术人员的理解，特以北京轨道交通新机场线某期工程为实例并配合附图对本发明的特征和过程作进一步的详细说明，但本发明并不限于以下实施例。

第一步：点云数据获取

测站间距的主要影响因素是隧道的内径尺寸和激光扫描时的最大入射角。三维激光的入射角越大采集到的点云误差越大，而最大入射角θmax与测站间距s和隧道直径d有固定的几何关系，其建立的几何关系式为：

根据d.delaloye原理可知：当s＝d，将其代入公式(1)，得最大入射角θmax＝45°。javierroca-pardmas[60]通过试验验证：当入射角大于65°时，误差会急剧增加，由式(1)得，当θmax取65°时，s＝2.1d。考虑到实际情况与理论的误差，建议测站间距s的取值范围宜为：1.2d≤s≤1.8d。

扫描仪设置的分辨率越高扫描得到的点云越密，测量精度就越高，扫描所需的时间也就更长。因此我们需要根据不同档次扫描分辨率的时间与点云数据精度的要求来合理的确定分辨率。在测站间距和扫描分辨率确定后，进行现场扫描，获取隧道点云数据。

第二部:点云数据的噪点处理

为了得到完整而理想的高质量点云数据，需要对扫描得到的原始点云数据进行去噪过程，去除无效的数据，点云数据去噪也称为点云数据滤波。本算法采用ransac算法，具体降噪过程如图2所示。

第三步：盾构隧道断面的提取

提取横断面的具体步骤为：

1)为了使盾构隧道点云数据母线平行于y轴，首先设任意一个里程坐标下平面的法向量为用以截取盾构隧道的平面，即称为截平面。截平面与盾构隧道表面的交线称为截交线。因为盾构隧道可以近似为一个圆柱体，导入matlab程序中点云数据的母线与y轴不平行，利用dandelin双球确定椭圆的焦点并且使用切线长定理的空间推广(从球外一点引球的切线，切线长都相等)，利用椭圆的定义判断斜交线为椭圆，如图3(b)所示。其次令盾构隧道的母线与截平面的法向量即坐标y轴的夹角为α，即xoz面与y轴夹角弧度。隧道半径为r，过g2作g2h⊥ad，h为垂足点，则g2h＝2r，椭圆的长轴长2a＝g1g2，椭圆的离心率为e，短轴长为2b＝g2h，则2b＝2r，c²＝a²-b²，故sinα＝e，则α＝sin^-1e。再取一平面截取圆柱体，令该平面的法向量为并且使该平面通过椭圆中心，求两条斜交线与坐标y轴夹角的算术平均值为β，即xoy面与y轴夹角弧度。然后，将原始盾构隧道点云数据经过旋转、平移，使盾构隧道点云数据的母线平行于坐标y轴。盾构隧道母线平行坐标y轴如图4(b)所示。[xiyizi]^t和变化后的坐标[x′iy′iz′i]^t有式(2)中的转换关系：

2)根据隧道的设计文件，可以得到不同里程(环数)断面的设计坐标(x，y，z)，利用平面的法向量和设计坐标可得到该平面的方程，如公式(3)所示。

3)利用经过旋转、平移之后的盾构隧道表面的点云数据到该平面的距离进行截取隧道横断面，如图5所示。合理设置点到平面距离δ，根据公式(4)进行隧道的断面厚度的设置：

|y-y|＜δ(4)

第四步：管片张开量的提取

通过提取里程方向对应某一环的断面点云数据，在二维断面上按极坐标展开进行分析，检测相邻管片的纵缝宽度，根据相邻管片的纵缝宽度与设计嵌缝宽度的差值来判断隧道同一环相邻管片张开量的大小。

下面结合北京轨道交通新机场线某期工程盾构隧道的断面点云数据处理结果进行说明：

如图6(a)所示：该环断面由1封顶块(f)、2块邻接块(l1、l2)、5块标准块(b1、b2、b3、b4、b5)8种不同的管片拼装而成，管片与管片间的接缝位置b1处(8°附近)为f型管片与l1型管片拼接处、位置2处(57°附近)为l1型管片与b2型管片拼接处、位置3处(106°附近)为b1型管片和b2型管片拼接处、位置4处(156°附近)为b2型管片和b3型管片拼接处，位置5处(204°附近)为b3型管片和b4型管片拼接处，位置6处(253°附近)为b4型管片和b5型管片拼接处，位置7处(302°附近)为b5型管片和l2型管片拼接处，位置8处(351°附近)为l2型管片和f型管片拼接处。如图6(b)所示为隧道点云横断面按极坐标展开，建立以所有断面点到断面中心点的距离为纵轴，每个点对应的弧长为横轴的散点图。根据管片结构的特点，当错台过大时必然产生相应的接缝处的张开，而隧道渗漏水的发生往往是管片错台和管片张开量同时作用的结果。如图7(a)所示，错台发生较大的位置为1号、2号、6号、8号。将位置1号、2号、6号、8号管片拼接处的散点图放大，将散点数据分段进行线性拟合代表管片。图7(b)为位置1处发生的错台和管片张开量的大小，图7(c)为位置2处发生的错台和管片张开量的大小，图7(d)为位置6处发生的错台和管片张开量的大小，图7(e)为位置8处发生的错台和管片张开量的大小。在4个明显的突变位置处，位置8处的突变量最大，错台量为5mm、管片张开量为1mm，说明l2管片与f管片外侧压缩的变形趋势。位置6处的张开量为-0.5mm，说明b4管片与b5管片有向压缩的变形趋势。因此，通过盾构隧道断面的散点图，既可以判断管片环内错台与管片张开量的大小，也可以判断该环的管片变形趋势。

综上所述，本发明旨在提供一种快速准确的提取盾构隧道衬砌管片张开量的方法，即一种基于点云数据提取盾构隧道管片张开量的方法，用于指导盾构隧道施工、竣工验收和运营维护。