一种基于多点云融合的桥梁服役线形识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多点云融合的桥梁服役线形识别方法，包括：定义桥梁服役线形；获取不同服役期非中断交通下桥梁主梁的多点云数据；将多次扫描得到的桥梁三维点云数据转换在同一坐标系下；利用区域拟合算法融合多次扫描得到的点云数据，得到反映桥梁真实空间形态且连续平滑的理论主梁点云；在理论主梁点云任意目标横向位置上沿跨径延伸方向提取所有点的三维坐标，即为识别得到的桥梁服役线形。本发明专利技术实现了桥梁服役线形的精确识别，解决了传统测量方法对空间信息获取不足的问题，并针对桥梁振动引起的点云数据复杂振动噪声难题，实现了具有高精度的桥梁服役线形识别，提高了对桥梁服役状态把控的准确性。桥梁服役状态把控的准确性。桥梁服役状态把控的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多点云融合的桥梁服役线形识别方法


[0001]本专利技术属于桥梁工程桥梁服役期外观检测
，具体涉一种基于多点云融合的桥梁服役线形识别方法。

技术介绍

[0002]桥梁服役线形是桥梁服役期外观检测的一种重要评价指标，反映了当前状态下桥梁对于不同荷载效应的力学响应，线形严重偏离原始设计线形的桥梁可能已经处于不良的运营状态。因此识别桥梁主梁线形是桥梁外观检测的关键内容之一。常规的检测手段如全站仪、水准仪、GPS等效率较低，且只能获取有限数量的单点信息，无法实现对桥梁空间信息的完整获取。三维点云数据是一种海量点的集合，它包含了物体表面完整的三维坐标信息。然而桥梁主梁在实际运营过程中受到荷载作用处于复杂振动状态，且该振动效应会随着桥梁跨径的增大而增强，这导致了获取的点云数据存在复杂振动噪声。如何精确地从带有噪声的点云数据中识别能反映桥梁真实运营状态的桥梁服役线形，亟待解决。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于：提出一种基于多点云融合的桥梁服役线形识别方法，精确地从带有噪声的点云数据中识别能反映桥梁真实运营状态的桥梁服役线形。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于多点云融合的桥梁服役线形识别方法，包括如下步骤：
[0005]S1、定义待测桥梁服役线形：在理论主梁点云中任意目标横向位置上沿跨径延伸方向提取所有点三维坐标，构建桥梁主梁线形；
[0006]S2、在不同服役期对桥梁结构进行多次三维激光扫描，获得不同服役期非中断交通下桥梁主梁的多点云数据，并将多点云数据转换到同一目标坐标系下；
[0007]S3、利用区域点云重构算法将步骤S2得到的桥梁主梁多点云数据进行融合，得到桥梁真实空间形态且连续平滑的理论主梁点云；
[0008]S4、将步骤S3中得到的理论主梁点云任意目标横向位置上沿跨径延伸方向提取的所有点三维坐标，即为识别得到的待测桥梁服役线形。
[0009]进一步地，前述的步骤S2包括以下子步骤：
[0010]S201、针对不同服役期，在同一测站连续对目标桥梁进行N次三维激光扫描，并结合气温对待测桥梁服役线形进行修正；
[0011]S202、将多点云数据转换至同一目标坐标系：目标坐标系中两个水平面坐标轴平行于桥梁纵向或横向。
[0012]进一步地，前述的步骤S3包括以下子步骤：
[0013]S301、将N次扫描得到的N个主梁点云分别沿桥梁纵向等间隔划分为m＝l
z
/l
p
个纵向区域，其中，l
z
为桥梁跨径，l
p
为纵向区域沿桥梁纵向的长度；分别对每个纵向区域内的点利用区域点云重构算法进行区域多点云融合；
[0014]S302、对于所有N次扫描的点云数据中第J个纵向区域：l
1J
，l
2J
...l
nJ
，J∈{1，2...m}，分别取其范围内的所有点作为算法输入点集P
J
；且相邻两个纵向区域的截面连接处为各自范围内所有点的并集；
[0015]S303、分别对每个纵向区域内的点利用区域点云重构算法进行区域多点云融合，包括三个主梁关键参数的计算：横向位置、纵向中轴线空间姿态、端部截面空间扭转姿态，得到每个区域的理论主梁点云，形成包含多主梁截面的桥梁截面骨架；
[0016]S304、根据步骤S303得到的桥梁截面骨架，利用网格化点云生成方法得到桥梁真实空间形态且连续平滑的理论主梁点云。
[0017]进一步地，前述的步骤S303包括以下子步骤：
[0018]S303
‑
1、建立振动中心理论：桥梁任意一个位置或部分B
b
在每一次被扫描仪捕获形成点云中的空间坐标点或点集P
b
时，P
b
距离B
b
更近的概率总大于P
b
距离B
b
更远的概率，即桥梁及其部分总位于其对应点云的振动中心位置；
[0019]S303
‑
2、基于振动中心理论，使用分步捕捉算法确定纵向区域主梁的横向位置：
[0020]构造长度为l
p
，宽度为主梁设计宽度d的水平面矩形搜索框，计算点云实际最大横向宽度为d
m
，提取点集P
J
中所有点的纵向和横向坐标形成平面二维点集以距离ζ横向移动搜索框，且移动过程中保证搜索框与纵向区域在纵向上的长度对齐和方向平行，记录第h步移动后框内点数量n
h
，且ζ≤(d
m
‑
d)/10，当n
h
同时满足：
[0021]n
h
＞n
h
‑1，n
h
‑2，n
h+1
，n
h+2
ꢀꢀ
(1)
[0022]确定位于框内点数量最多的搜索框位置即为主梁横向位置；
[0023]S303
‑
3、基于振动中心理论，计算纵向区域理论主梁点云的纵向中轴线空间姿态：
[0024]基于纵向区域内主梁纵向中轴线即为主梁纵向等分线，以及步骤S303
‑
2中主梁横向位置己确定，根据主梁设计宽度d提取点集P
J
中主梁纵向等分线上所有点的纵向坐标与竖直坐标形成二维点集
[0025]所述点集中的点构成一个具有纵向长度和竖向高度的类四边形区域；该区域内最大竖向高度记为h
max
；根据振动中心理论，确定一条斜率为k的直线l
k
，以距离η
k
在竖直方向上下移动该直线，扫略到的点数量n
k
都大于任意其他斜率直线l
q
以相同方式移动扫略得到的点数量n
q
，l
k
即为确定的纵向中轴线；
[0026]使用分步捕捉算法确定纵向中轴线l
k
的空间姿态：创建一个竖直高度为ω，纵向长度无限大且初始斜率k＝0的矩形捕捉区域R
b
，规定ω≤h
max
Y10；自上而下以距离步长ε移动R
b
；R
b
初始位置记为Π0，第i步移动后R
b
位置记为Π
i
；记录第i步移动后点集中的点位于R
b
内的点数量n
i
，规定ε≤ω/5；当n
i
同时满足：
[0027]n
i
＞n
i
‑1，n
i
‑2，n
i+1
，n
i+2
ꢀꢀ
(2)
[0028]时，以此时R
b
位置为基准，进一步确定纵向中轴线的竖直倾角；
[0029]记此时R
b
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多点云融合的桥梁服役线形识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、定义待测桥梁服役线形：在理论主梁点云中任意目标横向位置上沿跨径延伸方向提取所有点三维坐标，构建桥梁主梁线形；S2、在不同服役期对桥梁结构进行多次三维激光扫描，获得不同服役期非中断交通下桥梁主梁的多点云数据，并将多点云数据转换到同一目标坐标系下；S3、利用区域点云重构算法将步骤S2得到的桥梁主梁多点云数据进行融合，得到桥梁真实空间形态且连续平滑的理论主梁点云；S4、将步骤S3中得到的理论主梁点云任意目标横向位置上沿跨径延伸方向提取的所有点三维坐标，即为识别得到的待测桥梁服役线形。2.根据权利要求1所述的一种基于多点云融合的桥梁服役线形识别方法，其特征在于，步骤S2包括以下子步骤：S201、针对不同服役期，在同一测站连续对目标桥梁进行N次三维激光扫描,并结合气温对待测桥梁服役线形进行修正；S202、将多点云数据转换至同一目标坐标系：目标坐标系中两个水平面坐标轴平行于桥梁纵向或横向。3.根据权利要求2所述的一种基于多点云融合的桥梁服役线形识别方法，其特征在于，步骤S3包括以下子步骤：S301、将N次扫描得到的N个主梁点云分别沿桥梁纵向等间隔划分为m＝l
z
/l
p
个纵向区域，其中，l
z
为桥梁跨径，l
p
为纵向区域沿桥梁纵向的长度；分别对每个纵向区域内的点利用区域点云重构算法进行区域多点云融合；S302、对于所有N次扫描的点云数据中第J个纵向区域：l
1J
,l
2J
…
l
nJ
,J∈{1,2
…
m}，分别取其范围内的所有点作为算法输入点集P
J
；且相邻两个纵向区域的截面连接处为各自范围内所有点的并集；S303、分别对每个纵向区域内的点利用区域点云重构算法进行区域多点云融合，包括三个主梁关键参数的计算：横向位置、纵向中轴线空间姿态、端部截面空间扭转姿态，得到每个区域的理论主梁点云，形成包含多主梁截面的桥梁截面骨架；S304、根据步骤S303得到的桥梁截面骨架,利用网格化点云生成方法得到桥梁真实空间形态且连续平滑的理论主梁点云。4.根据权利要求3所述的一种基于多点云融合的桥梁服役线形识别方法，其特征在于，步骤S303包括以下子步骤：S303
‑
1、建立振动中心理论：桥梁任意一个位置或部分B
b
在每一次被扫描仪捕获形成点云中的空间坐标点或点集P
b
时，P
b
距离B
b
更近的概率总大于P
b
距离B
b
更远的概率，即桥梁及其部分总位于其对应点云的振动中心位置；S303
‑
2、基于振动中心理论，使用分步捕捉算法确定纵向区域主梁的横向位置：构造长度为l
p
，宽度为主梁设计宽度d的水平面矩形搜索框，计算点云实际最大横向宽度为d
m
,提取点集P
J
中所有点的纵向和横向坐标形成平面二维点集以距离ζ横向移动搜索框，且移动过程中保证搜索框与纵向区域在纵向上的长度对齐和方向平行，记录第h步移动后框内点数量n
h
,且ζ≤(d
m
‑
d)/10，当n
h
同时满足：
n
h > n
h
‑1， n
h
‑2， n
h+1
， n
h+2
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(1)确定位于框内点数量最多的搜索框位置即为主梁横向位置；S303
‑
3、基于振动中心理论，计算纵向区域理论主梁点云的纵向中轴线空间姿态:基于纵向区域内主梁纵向中轴线即为主梁纵向等分线，以及步骤S303
‑
2中主梁横向位置已确定，根据主梁设计宽度d提取点集P
J
中主梁纵向等分线上所有点的纵向坐标与竖直坐标形成二维点集所述点集中的点构成一个具有纵向长度和竖向高度的类四边形区域；该区域内最大竖向高度记为h
max
；根据振动中心理论，确定一条斜率为k的直线l
k
，以距离η
k
在竖直方向上下移动该直线，扫略到的点数量n
k
都大于任意其他斜率直线l
q
以相同方式移动扫略得到的点数量n
q
，l
k
即为确定的纵向中轴线；使用分步捕捉算法确定纵向中轴线l
k
的空间姿态：创建一个竖直高度为ω，纵向长度无限大且初始斜率k＝0的矩形捕捉区域R
b
,规定ω≤h
max
/10；自上而下以距离步长ε移动R
b
；R
b
初始位置记为П0，第i步移动后R
b
位置记为П
i
；记录第i步移动后点集中的点位于R
b
内的点数量n
i
,规定ε≤ω/5；当n
i
同时满足：n
i > n
i
‑1， n
i
‑2， n
i+1
， n
i+2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)时，以此时R
b
位置为基准，进一步确定纵向中轴线的竖直倾角；记此时R
b
经过点集的部分为R
bp
；以R
bp
中心点位置为基准，以角度步长δ
k
顺时针或逆时针旋转R
b
；记录初始位置R
b
内点数量为n
c
，顺时...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊文，张宏伟，朱彦洁，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：