【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于云计算领域，尤其是涉及一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法及系统。
技术介绍
1、移动式三维激光扫描技术通过发射激光并以螺旋线形式对隧道进行全断面高密度扫描，初步获取隧道表面特征信息，再通过内业分析发射和接收激光信号的强度，可以获得隧道衬砌内表面的影像信息，使用这些数据信息，可以对隧道状态，病害，限界，变形，收敛情况等进行分析和评价。移动式三维激光扫描技术是由三维激光扫描技术、数字摄影测量技术、空间定位技术有机结合而成。工作原理是基于测量激光信号往返形成的正弦波对应的相位差，间接测出激光传播时间，再根据激光传播速度，求出待测距离，可实现较高的测量精度；
2、现有三维激光扫描技术包括移动式和固定式两类。固定式三维激光扫描技术存在无法移动作业、在复杂环境下难以准确获取扫描区域的空间坐标等问题。移动式三维激光扫描系统相比固定式系统更为复杂，但是其可以适应多种复杂的作业地形和环境，能够高效的获取数据信息，适合大范围的扫描制图工作，因此其与传统固定式系统相比有无可比拟的优势。
3、移动式三维激光扫描技术适用于轨道检测、线路管理维护、竣工分析、限界测量、净空测量、轨道探伤等多个领域。硬件系统由于单套价格高昂，尚未得到大范围应用，国内学者目前在移动式三维激光扫描
的研究还处于起步阶段。
4、移动式三维激光扫描技术存在车辆运行里程配准的误差问题，主要来自于设备内部的测距误差和定位误差。测距误差来源于环境条件对激光雷达的影响；定位误差包括更新速度的时间延迟和轨道表面的不平整扰动。由于
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，有效解决移动式激光扫描速度的噪声干扰问题。
2、实现本专利技术的技术解决方案为：一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，包括以下步骤：
3、步骤1、利用移动式三维激光扫描系统在地铁隧道内进行扫描，获取原始数据，原始数据包括车辆实时速度数据、隧道横断面点集数据，对车辆实时速度数据进行有效时间段截取，将车辆在变速过渡阶段的速度数据去除，得到车辆速度截取数据，转入步骤2。
4、步骤2、针对车辆速度截取数据，基于噪声概率密度分布原理，去除车辆实时速度数据中的高斯白噪声和背景数据，得到车辆里程降噪数据，转入步骤3。
5、步骤3、对车辆里程降噪数据和隧道横断面点集数据进行合并，生成隧道合成三维点云数据，转入步骤4。
6、步骤4、对隧道合成三维点云数据进行坐标转换生成以隧道中心点为原点的同一坐标系下的隧道处理后的三维点云数据，包括直角坐标和极坐标表示形式，对隧道处理后的三维点云数据直接提取转化为隧道内横断面图或全景图影像。
7、一种实现基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法的系统，包括：
8、控制扫描模块，用于传输激光雷达的扫描指令参数；其中，所述扫描指令参数包括开关指令、扫描模式和数据文件存储地址；
9、扫描状态获取模块，用于读取车辆的实时运行状态、扫描仪的工作状态和数据传输进度；
10、数据导入模块，用于导入扫描结束后自动存储的点云数据文件；
11、数据处理模块，用于将原始数据解析为可读取、可图形化的三维点云数据；
12、图像生成模块，用于转化生成扫描隧道的全景图或断面图；
13、各模块间的连接描述：移动式三维激光扫描系统通过传感器传输协议与控制扫描模块和扫描状态获取模块通信；在软件内部，控制扫描模块与扫描状态获取模块通信；扫描状态获取模块与控制扫描模块和数据导入模块通信，数据导入模块与扫描状态获取模块和数据处理模块通信，数据处理模块与数据导入模块和图像生成模块通信。
14、各模块之间的信息传递为：控制扫描模块发送控制指令给移动式三维激光扫描系统，扫描状态获取模块反馈扫描结果给用户，并根据反馈结果实时调整控制扫描模块发送的控制指令；当扫描状态获取模块反馈扫描仪工作结束，通过数据导入模块导入点云数据文件，将三维点云数据传输给数据处理模块，进行数据合成和转换，生成隧道合成三维点云数据；图像生成模块接收数据处理模块的合成三维点云数据，生成隧道内断面图或全景图。
15、本专利技术与现有技术相比，其显著优点在于：
16、(1)对移动式激光雷达扫描数据进行里程降噪和有效状态截取，将原始里程数据和螺旋扫描截面数据进行合并，其中突破性地对里程数据中的随机自然噪声进行削弱，减小了环境因素和传输时延导致的速度噪声影响，不但可以有效解决速度测量的背景噪声问题，更可以提升处理速度，快速提供精确、可靠的隧道里程数据。
17、(2)通过合并原始里程数据和螺旋扫描截面数据，对三维点云数据进行坐标转换处理，转换为整段扫描隧道的，适用于断面检测和全景监控的三维点云数据形式，并生成全景图和切割后的细节图，结合faro lssdk配套点云处理软件对隧道进行快速三维建模和分析操作，有利于实现对隧道病害的精确检测。
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1.一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，其特征在于，步骤1中，对车辆实时速度数据进行有效时间段截取，将车辆在变速过渡阶段的速度数据去除，得到车辆速度截取数据，具体如下：
3.如权利要求2所述的一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，其特征在于，步骤2中，针对车辆速度截取数据，基于噪声概率密度分布原理，去除车辆实时速度数据中的高斯白噪声和背景数据，通过算法转换，得到车辆里程降噪数据，具体如下：
4.如权利要求3所述的一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，其特征在于，在步骤3中，对车辆里程降噪数据lt和隧道横断面点集数据(Rjt,θjt)进行合并，生成隧道合成三维点云数据，其中Rjt表示在t时刻下移动式三维激光扫描系统与横断面的第j个扫描点的距离，θjt表示在t时刻下移动式三维激光扫描系统与横断面的第j个扫描点所在直线与竖直方向的夹角，具体如下：
5.如权利要求4所述的一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，其特
6.一种实现如权利要求1～5中任意一项所述的基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法的系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，其特征在于，步骤1中，对车辆实时速度数据进行有效时间段截取，将车辆在变速过渡阶段的速度数据去除，得到车辆速度截取数据，具体如下：
3.如权利要求2所述的一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，其特征在于，步骤2中，针对车辆速度截取数据，基于噪声概率密度分布原理，去除车辆实时速度数据中的高斯白噪声和背景数据，通过算法转换，得到车辆里程降噪数据，具体如下：
4.如权利要求3所述的一种基于移动式激光雷达扫描数据的点云处理方法，其特征在于，在步骤3中，对车辆里程降噪数据lt和隧道横断面点...
【专利技术属性】
技术研发人员：董之南，秦晋，程宇峰，程兴，晏杨，余仲阳，邵广庆，李江浩，马宇，刘子帆，
申请(专利权)人：中国航天科工集团八五一一研究所，
类型：发明
国别省市：
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