一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法与流程

本发明涉及测绘领域，特别涉及一种通过分块调度道路面点云，以公里为单位，构建三角网（TIN网），最后按照特定算法获取高精度道路纵横断面的一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法。

背景技术：

LiDAR（Light Detaction And Ranging）具有多回波特性，可以快速获取高密度、高精度的地表高程数据，截至目前机载、车载LiDAR技术的优势已获得国内外公路设计行业的认可，在该行业的应用日渐广泛，主要用于获取生成DEM产品、生成道路模型及纵横断面。

由于道路断面测量主要是通过传统测量的方法获取，目前国内主流的道路设计软件（如纬地软件）所使用的模型数据大部分为文本格式或其他主流软件格式（如CAD的*.dwg），并不支持大数据量的点云数据(*.las格式)。激光点云数据不仅精度高，且点云密集，精度均匀、统一。激光点云应用于道路纵横断面提取会大幅度提高断面精度，并可以避免由于设计变线导致的纵横断面重新测量。经测试，道路设计软件若想使用点云数据，只能抽稀点的方式提取高程点生成模型，这样会影响了道路模型的精度。

现有技术不能同时满足以下需求：

1、海量点云数据的组织处理：数据量大是LiDAR点云的特点之一，一次飞行机载激光雷达或一天车载激光雷达采集的点云数据量可达几十GB甚至上百GB，较难于管理调度。2 、多种格式的数据支持；3、 断面成果精确表达等需求。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，本发明通过工程文件组织点云数据的思路，通过工程文件管理点云数据，自动调用道路中轴线相应范围内的地面点云数据，经过格式转换后用于构建TIN网。通过无缝分块的方法，巧妙的解决了点云数据量大无法统一读取的问题。支持设计道路的矢量格式与纬地平面格式的读入，保证了多格式的读入。结合纬地软件绘制纵横断面图,下图为由纬地软件建模生成的横断面与由本方法使用点云生成的横断面的对比，很明显由点云生成的横断面更能精确反映地形起伏，可为道路设计提供更可靠更精细的设计基础数据。本方法采用了点云数据直接参与道路设计，实现了机载激光雷达新技术在道路设计中的应用。使高密度、高精度、大数据量的点云准确的应用到道路交通设计行业，避免了传统断面测量的效率低、精度不统一等缺点。

本发明实施例提供一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，其中，该方法包括如下步骤：

道路数据获取：经过外业控制、数据采集、数据预处理、坐标转换、点云滤波等步骤生成滤波后道路地面点云数据；

数据组织分块：按照适合的距离方格对点云数据分块管理；

数据构建TIN网：根据已有的道路中轴线，按照特定距离缓冲构建TIN网；

计算断面成果：根据里程文件生成纵横断面文件。

一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，其中，所述道路数据获取：经过外业控制、数据采集、数据预处理、坐标转换、点云滤波等步骤生成滤波后道路地面点云数据；其中，道路数据获取的具体步骤为：

外业控制：通过传统测量方式采集多个控制点，将控制点获取的点云数据进行纠正与检核；

数据采集：通过机载雷达或车载雷达在作业区启动工作系统，启动全球定位系统、惯性导航系统，开启各传感器，设备记录激光回波原始数据，通过扫描带获取道路及两侧的原始机载激光数据；

数据预处理：在数据采集完成后，对传感器数据进行融合处理，生成轨迹和姿态，然后将激光扫描仪测量的激光回波距离数据和姿态数据进行融合，得到点云WGS- 84 坐标系下的绝对坐标，最后利用外业控制测量数据对原始数据进行匹配纠正，生成满足精度要求的原始数据；

坐标转换：使用七参数转换模型，计算WGS- 84 坐标系向地方坐标系转换的参数，对点云数据进行转换，得到地方坐标系下的点云数据；

点云滤波：对点云进行分类，分出地面点与非地面点，通过设置的参数进行粗分类，然后人工将点云中的树木、电线、交通牌、房屋、车辆、电杆等非地面的点云过滤掉，最终获得道路及两侧地面点。

一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，其中，所述数据组织分块：按照适合的距离方格对点云数据分块管理，其中数据组织分块的具体步骤为：通过适合距离的方格对点云分块，通过方格四角的坐标对点云进行索引，对于获取的位置坐标，首先判断该位置属于哪个方格块，然后根据方格块名称调度该区域点云数据。

一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，其中，所述数据组织分块中按照适合的距离范围在100米至1000米之间。

一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，其中，所述数据构建TIN网：根据已有的道路中轴线，按照特定距离缓冲构建TIN网，其中数据构建TIN网的具体步骤为：

加载道路中轴线：通过矢量格式或特定数据格式的加载道路中轴线；

通过道路中轴线分段构建TIN网：通过导入的道路中轴线，以适合的距离分段构建TIN网模型，并且各分段之间要求重叠，保证数据没有漏洞；

通过构建TIN网生成构网矢量数据：通过离散的高程点按照三角形构网形成与之对应的三维面，获取构成各个三角形的边的矢量数据。

一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，其中，所述以适合的距离分段构建TIN网模型中的距离范围在1公里至2公里之间，各分段之间的重叠范围在20米至100米之间。

一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，其中，所述计算断面成果：根据里程文件生成纵横断面文件，其中所述计算断面成果的具体步骤为：

加载里程桩数据：由于设计道路有标准的里程桩，故将里程桩文件进行导入；

根据里程桩坐标调度对应的TIN网模型与矢量文件：提取里程桩文件中的各个断面点坐标，根据坐标索引对应的TIN网模型与构网矢量边文件；

根据里程桩坐标与道路中轴线获取该桩点左右断面线文件：根据桩点坐标获取垂直于道路中轴线切线的断面线，行进方向道路中轴线左侧为左断面线，右侧为右断面线；

获取断面点高程值：横断面的所选取的采样点为断面线与三角网相交的关键点，通过误差传播定论推算三角网边线上关键点精度，按照左右断面线与三角网的交点记录其交点内插的高程值，毫无损耗的获取断面线上的高程值；

生成断面文件：根据如纬地道路设计软件的格式生成道路纵横断面文件。

一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，其中，所述获取断面点高程值：横断面的所选取的采样点为断面线与三角网相交的关键点，通过误差传播定论推算三角网边线上关键点精度，按照左右断面线与三角网的交点记录其交点内插的高程值，毫无损耗的获取断面线上的高程值；其中所述获取断面点高程值的具体步骤为：

确定关键点：横断面的所选取的采样点为断面线与三角网相交的关键点；

计算点云高程：现通过误差传播定律来推算边线上关键的精度；假设构成三角网的三个点（A点的高程值）、（B点的高程值）、（C点的高程值）的精度为点云高程精度；

计算断面点高程精度：AB线上L点的高程（公式中为l点处的高程值，为点云A处点云的高程值，为点云B处点云的高程值，、、分别为各点处的X坐标值），根据误差传播定律，获取精度值；由于三角网间距很小，为此关键点的精度几乎没有损失；

获取断面线上的高程值：按照左右断面线与三角网的交点记录其交点内插的高程值，毫无损耗的获取断面线上的高程值。

由此可见：本发明实施例中的方法通过工程文件组织点云数据的思路，通过工程文件管理点云数据，自动调用道路中轴线相应范围内的地面点云数据，经过格式转换后用于构建TIN网。通过无缝分块的方法，巧妙的解决了点云数据量大无法统一读取的问题。支持设计道路的矢量格式与纬地平面格式的读入，保证了多格式的读入。结合纬地软件绘制纵横断面图,下图为由纬地软件建模生成的横断面与由本方法使用点云生成的横断面的对比，很明显由点云生成的横断面更能精确反映地形起伏，可为道路设计提供更可靠更精细的设计基础数据。本方法采用了点云数据直接参与道路设计，实现了机载激光雷达新技术在道路设计中的应用。使高密度、高精度、大数据量的点云准确的应用到道路交通设计行业，避免了传统断面测量的效率低、精度不统一等缺点。

附图说明

图1为本发明的实施例提供的基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法的流程示意图；

图2为本发明的实施例提供的道路数据获取步骤流程示意图；

图3为本发明的实施例提供的数据构建TIN网步骤流程示意图；

图4为本发明的实施例提供的计算断面成果步骤流程示意图；

图5为本发明的实施例提供的获取断面点高程值步骤流程示意图；

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

实施例1：

图1为本实施例提供的一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

道路数据获取：经过外业控制、数据采集、数据预处理、坐标转换、点云滤波等步骤生成滤波后道路地面点云数据；

数据组织分块：按照适合的距离方格对点云数据分块管理；

数据构建TIN网：根据已有的道路中轴线，按照特定距离缓冲构建TIN网；

计算断面成果：根据里程文件生成纵横断面文件。

如图2所示，一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，所述道路数据获取：经过外业控制、数据采集、数据预处理、坐标转换、点云滤波等步骤生成滤波后道路地面点云数据；其中，道路数据获取的具体步骤为：

外业控制：通过传统测量方式采集多个控制点，将控制点获取的点云数据进行纠正与检核；

数据采集：通过机载雷达或车载雷达在作业区启动工作系统，启动全球定位系统、惯性导航系统，开启各传感器，设备记录激光回波原始数据，通过扫描带获取道路及两侧的原始机载激光数据；

数据预处理：在数据采集完成后，对传感器数据进行融合处理，生成轨迹和姿态，然后将激光扫描仪测量的激光回波距离数据和姿态数据进行融合，得到点云WGS- 84 坐标系下的绝对坐标，最后利用外业控制测量数据对原始数据进行匹配纠正，生成满足精度要求的原始数据；

坐标转换：使用七参数转换模型，计算WGS- 84 坐标系向地方坐标系转换的参数，对点云数据进行转换，得到地方坐标系下的点云数据；

点云滤波：对点云进行分类，分出地面点与非地面点，通过设置的参数进行粗分类，然后人工将点云中的树木、电线、交通牌、房屋、车辆、电杆等非地面的点云过滤掉，最终获得道路及两侧地面点。

具体实施例中，所述数据组织分块：按照适合的距离方格对点云数据分块管理，其中数据组织分块的具体步骤为：通过适合距离的方格对点云分块，通过方格四角的坐标对点云进行索引，对于获取的位置坐标，首先判断该位置属于哪个方格块，然后根据方格块名称调度该区域点云数据。

具体实施例中，所述数据组织分块中按照适合的距离为500米。

如图3所示，一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，所述数据构建TIN网：根据已有的道路中轴线，按照特定距离缓冲构建TIN网，其中数据构建TIN网的具体步骤为：

加载道路中轴线：通过矢量格式或特定数据格式的加载道路中轴线；

通过道路中轴线分段构建TIN网：通过导入的道路中轴线，以适合的距离分段构建TIN网模型，并且各分段之间要求重叠，保证数据没有漏洞；

通过构建TIN网生成构网矢量数据：通过离散的高程点按照三角形构网形成与之对应的三维面，获取构成各个三角形的边的矢量数据。

具体实施例中，所述以适合的距离分段构建TIN网模型中的距离为1公里。

具体实施例中，各分段之间的重叠为50米。

如图4所示，一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，所述计算断面成果：根据里程文件生成纵横断面文件，其中所述计算断面成果的具体步骤为：

加载里程桩数据：由于设计道路有标准的里程桩，故将里程桩文件进行导入；

根据里程桩坐标调度对应的TIN网模型与矢量文件：提取里程桩文件中的各个断面点坐标，根据坐标索引对应的TIN网模型与构网矢量边文件；

根据里程桩坐标与道路中轴线获取该桩点左右断面线文件：根据桩点坐标获取垂直于道路中轴线切线的断面线，行进方向道路中轴线左侧为左断面线，右侧为右断面线；

获取断面点高程值：横断面的所选取的采样点为断面线与三角网相交的关键点，通过误差传播定论推算三角网边线上关键点精度，按照左右断面线与三角网的交点记录其交点内插的高程值，毫无损耗的获取断面线上的高程值；

生成断面文件：根据如纬地道路设计软件的格式生成道路纵横断面文件。

如图5所示，一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，所述获取断面点高程值：横断面的所选取的采样点为断面线与三角网相交的关键点，通过误差传播定论推算三角网边线上关键点精度，按照左右断面线与三角网的交点记录其交点内插的高程值，毫无损耗的获取断面线上的高程值；其中所述获取断面点高程值的具体步骤为：

确定关键点：横断面的所选取的采样点为断面线与三角网相交的关键点；

计算点云高程：现通过误差传播定律来推算边线上关键的精度；假设构成三角网的三个点（A点的高程值）、（B点的高程值）、（C点的高程值）的精度为点云高程精度；

计算断面点高程精度：AB线上L点的高程（公式中为l点处的高程值，为点云A处点云的高程值，为点云B处点云的高程值，、、分别为各点处的X坐标值），根据误差传播定律，获取精度值；由于三角网间距很小，为此关键点的精度几乎没有损失。

获取断面线上的高程值：按照左右断面线与三角网的交点记录其交点内插的高程值，毫无损耗的获取断面线上的高程值。

下面以一个更具体的一个细节方面的例子来对上述内容加以说明。

如图1所示，该方法包括如下步骤：

道路数据获取：经过外业控制、数据采集、数据预处理、坐标转换、点云滤波等步骤生成滤波后道路地面点云数据；

数据组织分块：按照适合的距离方格对点云数据分块管理；各方块的点云能满足电脑一次性读取，方便操作。

数据构建TIN网：根据已有的道路中轴线，按照特定距离缓冲构建TIN网；对道路中轴线分段缓冲生成道路缓冲面，根据缓冲面提取范围内对应的点云数据，构建生成TIN网。

计算断面成果：根据里程文件生成纵横断面文件。提取里程桩文件的坐标，根据道路中心线，生成断面线，生成纵横断面文件。

如图2所示，一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，所述道路数据获取：经过外业控制、数据采集、数据预处理、坐标转换、点云滤波等步骤生成滤波后道路地面点云数据；其中，道路数据获取的具体步骤为：

外业控制：通过传统测量方式采集多个控制点，将控制点获取的点云数据进行纠正与检核；点云纠正主要包括高程纠正与平面纠正。

数据采集：通过机载雷达或车载雷达在作业区启动工作系统，启动全球定位系统、惯性导航系统，开启各传感器，设备记录激光回波原始数据，通过扫描带获取道路及两侧的原始机载激光数据；数据采集中要求设备工作正常，各项参数满足项目精度要求，原始激光数据完整不能有漏洞等。

数据预处理：在数据采集完成后，对传感器数据进行融合处理，生成轨迹和姿态，然后将激光扫描仪测量的激光回波距离数据和姿态数据进行融合，得到点云WGS- 84 坐标系下的绝对坐标，最后利用外业控制测量数据对原始数据进行匹配纠正，生成满足精度要求的原始数据；对于精度不能满足要求的数据及数据漏洞的区域应重新采集该区域数据。

坐标转换：使用七参数转换模型，计算WGS- 84 坐标系向地方坐标系转换的参数，对点云数据进行转换，得到地方坐标系下的点云数据；点云数据转换完成后，需要通过精度检测点进行检测评价，保证地方坐标系下的点云数据的正确性。

点云滤波：对点云进行分类，分出地面点与非地面点，通过设置的参数进行粗分类，然后人工将点云中的树木、电线、交通牌、房屋、车辆、电杆等非地面的点云过滤掉，最终获得道路及两侧地面点。人工点云滤波是通过对点云切剖面，人工分离地面点与非地面点。

具体实施例中，所述数据组织分块：按照适合的距离方格对点云数据分块管理，其中数据组织分块的具体步骤为：通过适合距离的方格对点云分块，通过方格四角的坐标对点云进行索引，对于获取的位置坐标，首先判断该位置属于哪个方格块，然后根据方格块名称调度该区域点云数据。通过坐标位置管理调度全部的点云数据。

具体实施例中，所述数据组织分块中按照适合的距离为500米。

如图3所示，一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，所述数据构建TIN网：根据已有的道路中轴线，按照特定距离缓冲构建TIN网，其中数据构建TIN网的具体步骤为：

加载道路中轴线：通过矢量格式或特定数据格式加载道路中轴线；道路中轴线为公路设计单位设计生成的道路中轴线，是道路的中心线。

通过道路中轴线分段构建TIN网：通过导入的道路中轴线，以适合的距离分段构建TIN网模型，并且各分段之间要求重叠，保证数据没有漏洞；分段之间的重叠最少要保证两个横断面的距离。

通过构建TIN网生成构网矢量数据：通过离散的高程点按照三角形构网形成与之对应的三维面，获取构成各个三角形的边的矢量数据。三角形边的矢量数据主要是与断面线求相交点。

具体实施例中，所述以适合的距离分段构建TIN网模型中的距离为1公里。

具体实施例中，各分段之间的重叠为50米。该重叠距离用以保证接边处的断面完整。

如图4所示，一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，所述计算断面成果：根据里程文件生成纵横断面文件，其中所述计算断面成果的具体步骤为：

加载里程桩数据：由于设计道路有标准的里程桩，故将里程桩文件进行导入；里程桩文件是准确表示整公里桩的坐标文件。

根据里程桩坐标调度对应的TIN网模型与矢量文件：提取里程桩文件中的各个断面点坐标，根据坐标索引对应的TIN网模型与构网矢量边文件；

根据里程桩坐标与道路中轴线获取该桩点左右断面线文件：根据桩点坐标获取垂直于道路中轴线切线的断面线，行进方向道路中轴线左侧为左断面线，右侧为右断面线；断面线的长度一般为50米。

获取断面点高程值：横断面的所选取的采样点为断面线与三角网相交的关键点，通过误差传播定论推算三角网边线上关键点精度，按照左右断面线与三角网的交点记录其交点内插的高程值，毫无损耗的获取断面线上的高程值；

生成断面文件：根据如纬地道路设计软件的格式生成道路纵横断面文件。纵横断面有多种格式，按照格式要求获取纵横断面文件。

如图5所示，一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法，所述获取断面点高程值：横断面的所选取的采样点为断面线与三角网相交的关键点，通过误差传播定论推算三角网边线上关键点精度，按照左右断面线与三角网的交点记录其交点内插的高程值，毫无损耗的获取断面线上的高程值；其中所述获取断面点高程值的具体步骤为：

确定关键点：横断面的所选取的采样点为断面线与三角网相交的关键点；该关键点为横断面上的点，该点的密度取决于点云数据的点密度。点密度越大，断面线上的关键点越多，断面线对真实地面的表示更精细。

计算点云高程：现通过误差传播定律来推算边线上关键的精度；假设构成三角网的三个点（A点的高程值）、（B点的高程值）、（C点的高程值）的精度为点云高程精度；

计算断面点高程精度：AB线上L点的高程（公式中为l点处的高程值，为点云A处点云的高程值，为点云B处点云的高程值，、、分别为各点处的X坐标值），根据误差传播定律，获取精度值；由于三角网间距很小，为此关键点的精度几乎没有损失。该公式表明本方法内插点的高程精度。

获取断面线上的高程值：按照左右断面线与三角网的交点记录其交点内插的高程值，毫无损耗的获取断面线上的高程值。获取每个相交点的高程值，按照断面要求的格式输出。

由此可见：

本发明实施例中的方法通过工程文件组织点云数据的思路，通过工程文件管理点云数据，自动调用道路中轴线相应范围内的地面点云数据，经过格式转换后用于构建TIN网。通过无缝分块的方法，巧妙的解决了点云数据量大无法统一读取的问题。支持设计道路的矢量格式与纬地平面格式的读入，保证了多格式的读入。结合纬地软件绘制纵横断面图,下图为由纬地软件建模生成的横断面与由本方法使用点云生成的横断面的对比，很明显由点云生成的横断面更能精确反映地形起伏，可为道路设计提供更可靠更精细的设计基础数据。本方法采用了点云数据直接参与道路设计，实现了机载激光雷达新技术在道路设计中的应用。使高密度、高精度、大数据量的点云准确的应用到道路交通设计行业，避免了传统断面测量的效率低、精度不统一等缺点。

虽然通过实施例描绘了本发明实施例，本领域普通技术人员知道，本发明有许多变形和变化而不脱离本发明的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本发明的精神。