【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于区域生长的巷道变形分析方法，属地质勘测和矿山安全。
技术介绍
1、随着煤炭资源的深部开采，巷道环境复杂化，其中包括高地应力、高地温、高渗透压和强烈的开采扰动。这些因素共同作用下，巷道围岩变形程度大、持续时间长、破坏严重，对矿山安全构成了严峻挑战。因此，对巷道围岩进行有效的监测与分析显得尤为重要。
2、传统的巷道围岩变形监测方法，如三维激光扫描技术，尽管为地质测量提供了一定的支持，但在实际应用中仍存在多种限制。例如，数据采集效率低、视觉呈现不直观、精度不足，以及无法实现全断面连续监测等问题。此外，井下复杂环境中的移动物体、设备误差和管线干扰也极大地影响了数据的质量和监测结果的准确性。现有的点云分割技术如随机抽样一致性算法(ransac)虽广泛应用于种子点获取，但也常因特征提取不准确或选取不当导致分割错误，进而影响数据分析的效率和准确性。
3、为解决上述问题，迫切需要一种新的巷道变形分析方法，该方法能够提高监测数据的准确性和采集效率，同时实现更为精准的围岩变形分析，以满足矿山深部开采的实际需求。
技术实现思路
1、为了解决现有技术上的不足，本专利技术提供一种基于区域生长的巷道变形分析方法，该专利技术一方面可有效的提高巷道内三维扫描作业的工作效率，提高数据采集的效率和精度，并实现全断面连续监测作业的需要，同时有效的降低巷道中设备、人员等对勘测结果的干扰，从而有效提高三维扫描数据获取精度的同时，另有效的降低非必要的数据分析运算，提高监测结果输出
2、为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：
3、一种基于区域生长的巷道变形分析方法，包括以下步骤：
4、s1，数据获取与预处理，使用移动式三维激光扫描设备，对巷道进行若干次扫描，且相邻两次扫描时间间隔不少于1周，并对各次扫描获得的数据进行存储在数据处理服务器中，由此获取围岩的真实三维点云数据；然后由数据处理服务器通过多尺度维度特征分析，分类并过滤出无效或杂乱的点云数据，从而形成准确的巷道围岩表面的点云数据；
5、s2，数据配准与一致性校正，使用迭代最近点(icp)算法将不同时间点的点云数据配准到统一的坐标系统中，确保两个时间点的数据在空间上是一致的，便于后续的变形分析；
6、s3，点云数据处理与分析，利用点云区域生长算法对第一时间点(基准时间点)的巷道点云进行分割，以第一期分割后的点云为基准，采用下采样方法提取核心点，计算这些核心点的局部表面法线，为后续的变形分析打下基础；
7、s4，变形分析，基于核心点的局部表面法线，构建专用的距离计算圆柱体，将基准和后续时间点的核心点及其邻域点投影到对应的圆柱体上，形成两个点云子集，然后，计算这两个子集在圆柱体内的平均位置之间的距离，以此作为核心点的变形量，同时采用不同的色值大小来体现巷道围岩表面的位移和变形量，实现巷道三维全断面的围岩变形监测。
8、进一步的，所述s2步骤，将不同时间点的点云数据配准到统一的坐标系统中操作，指找到两个点集空间的变换关系，使得两个点集能统一到同一坐标系统中，该过程具体包括以下三个操作步骤：
9、第一步，进行粗配准，在两个点云之间的变换完全未知的情况下进行较为粗糙的配准，目的主要是为精配准提供较好的变换初值；
10、第二步，进行细配准，利用迭代最近点算法(iterative closest point，icp)进行更精确的配准；icp算法是通过求目标点云p＝{p1，p2，p3，…，pn}和源点云q＝{q1，q2，q3，…，qm}之间的旋转矩阵r和平移矩阵t使点云p和点云q的坐标处于同一坐标系下，按照一定的约束条件，找到最邻近点(pi，qi)，然后计算出最优匹配参数r和t，使得误差函数最小；其中误差函数为e(r，t)为：
11、
12、其中：n为最邻近点对的个数，pi为目标点云p中的一点，qi为源点云q中与pi对应的最近点，r为旋转矩阵，t为平移矩阵；
13、第三步，迭代计算，icp算法迭代计算结束的条件是配准误差足够小或者迭代次数达到最大迭代次数，则算法终止，否则继续进行迭代。
14、进一步的，所述s3步骤中，进行点云分割时，进行点云分割前首先建立点云之间的拓扑关系。
15、进一步的，所述s3步骤中，利用点云区域生长算法时，选择曲率最小的点作为种子节点，并从点云区域中曲率最小的点开始生长；并对待分割的点云中的各点进行曲率估计并进行排序，以此为基础实施分割；具体算法为：
16、首先设某一点p的平均曲率kn为：
17、
18、式中n为法向量，a为p周围一个无限小的区域，diam(a)为这个区域的直径，为关于点p的梯度算子，将(1)式离散化，得到pi的平均曲率为：
19、
20、式中αij、βij分别为pi和pj边的对角；
21、然后，设定空间阈值范围，用于判断邻近点与种子面之间的生长半径和垂直距离是否处于该范围内，如果邻近点的角度小于阈值，则将其添加到当前区域；
22、最后，计算拟合曲面的法向量，并与种子面的法向量进行比较，以判断两者夹角是否在阈值范围内。如果点的曲率小于设定的临界值，则该点将被加入到种子点集中。
23、进一步的，所述曲率的阈值主要作用是区分点云中的不同特征区域，若点云数据的曲率值低于设定阈值，则这些点被划分为同一区域；反之，曲率值高于阈值则可能表示点云数据中的边界或不同特征区域；
24、所述角度的阈值用于确定点云中点与点之间的角度差异、辨别点云中的边缘、断层，进而提高分割的准确性；
25、同时，曲率和角度阈值的设定需要根据特定应用场景和点云数据的特性进行调整。
26、进一步的，所述s4步骤中，在进行变形分析作业时，为对比分析不同时期三维点云模型，采用多尺度模型到模型的点云对比算法直接在点云巷道上检测围岩的变化，具体计算过程为：
27、首先需要在分割点云p中通过下采样的方式选取核心点i，得到密度较低且分布均匀的核心点云；选取完核心点后，以核心点i为圆心，d/2为半径，与领域内其它点云数据拟合出一个平面，并计算出此平面的法向量n和粗糙度σ(d)，粗糙度σ(d)计算方式为：
28、
29、式中，am为半径d/2范围内第m个点与最佳拟合平面的间距，a为最佳拟合平面与d/2半径范围内所有的点云与的平均间距，m为分布在d/2半径范围内的点云总量；
30、然后以核心点i为轴心，d/2为投影半径，法向量n为轴线构建圆柱体，此圆柱体高度为h且与两期点云相交，搜索柱面内所包含的所有点云n1，n2，沿法向量分别计两期点云柱内的平均位置，此时两期点云在柱内的平均位置分别为h1，h2，两平均位置的差值即为间距lm3c2，即本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于，所述基于区域生长的巷道变形分析方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述S2步骤，将不同时间点的点云数据配准到统一的坐标系统中操作，指找到两个点集空间的变换关系，使得两个点集能统一到同一坐标系统中，该过程具体包括以下三个操作步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述S3步骤中，进行点云分割时，进行点云分割前首先建立点云之间的拓扑关系。
4.根据权利要求1所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述S3步骤中，利用点云区域生长算法时，选择曲率最小的点作为种子节点，并从点云区域中曲率最小的点开始生长；并对待分割的点云中的各点进行曲率估计并进行排序，以此为基础实施分割；具体算法为：
5.根据权利要求4所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述曲率的阈值主要作用是区分点云中的不同特征区域，若点云数据的曲率值低于设定阈值，则这些点被划分为同一区域；反之，曲率值高于阈值
6.根据权利要求1所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述S4步骤中，在进行变形分析作业时，为对比分析不同时期三维点云模型，采用多尺度模型到模型的点云对比算法直接在点云巷道上检测围岩的变化，具体计算过程为：
7.根据权利要求1所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述S1步骤中，三维激光扫描设备包括云台稳定器、三维激光扫描移动测量系统、定位基座、承载立柱、承载托台、无线通讯电路、驱动电路、接线端子及串口通讯端口，其中所述定位基座为横断面呈矩形的闭合腔体结构，其上端面与承载立柱垂直连接并同轴分布，所述承载立柱上端面与云台稳定器连接，并通过云台稳定器与承载托台连接，所述承载托台另与三维激光扫描移动测量系统连接，所述三维激光扫描移动测量系统至少一个，三维激光扫描移动测量系统轴线与水平面平行分布，同时与承载托台板面间垂直分布，同时三维激光扫描移动测量系统轴线与承载立柱轴线呈30°—135°夹角，所述无线通讯电路、驱动电路均位于定位基座内，且驱动电路分别与无线通讯电路、云台稳定器、三维激光扫描移动测量系统、接线端子及串口通讯端口间电气连接，所述接线端子及串口通讯端口均嵌于定位基座外侧面，且均至少一个。
8.根据权利要求7所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述承载立柱包括防滑护套、硬质承载柱、加速度传感器、重力传感器、螺旋导线、无线通讯天线及连接滑槽，其中所述硬质承载柱为轴向截面呈矩形的空心管状结构，其下端面和上端面均设至少一条与其轴线垂直分布并的导向滑槽，并通过导向滑槽与定位基座上端面及承载托台下端面间连接，所述螺旋导线至少一条，嵌于硬质承载柱内并与硬质承载柱内侧面通过绝缘卡扣与硬质承载柱内侧面连接，同时螺旋导线两端分别与硬质承载柱两端面外，且螺旋导线两端分别位于硬质承载柱上端面及下端面外，其中螺旋导线下端面通过接线接线端子及串口通讯端口分别与无线通讯电路、驱动电路连接，螺旋导线上端面分别与云台稳定器、三维激光扫描移动测量系统电气连接；同时所述硬质承载柱内另设一个加速度传感器、重力传感器，且加速度传感器、重力传感器通过螺旋导线与驱动电路电气连接，所述无线通讯天线至少一条，嵌于硬质承载柱外侧面，并通过螺旋导线与无线通讯电路、驱动电路连接，所述防滑护套包覆在硬质承载柱外，与硬质承载柱同轴分布。
9.根据权利要求7所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述承载托台包括承载板、定位夹具、散热翅板、引流风机、托架，其中所述承载板为横断面呈矩形的板状结构，所述承载板共两个，两承载板间通过若干散热翅板连接并平行分布，且承载板板面与三维激光扫描移动测量系统的检测轴线垂直分布，同时两承载板的前端面分别与至少两个定位夹具连接，并通过定位夹具与三维激光扫描移动测量系统连接，所述托架为“T”字形框架结构，所述托架下端面与云台稳定器连接，上端面包覆在两承载板下端面外，所述散热翅板板面相互平行分布，并在两承载板之间构成散热通道，且散热通道轴线与承载板左、右侧面表面垂直分布，所述引流风机位于两承载板之间，与两承载板后端面连接并嵌于散热通道内，且引流风机轴线与散热通道轴线平行分布，同时引流风机另与驱动电路电气连接。
10.根据权利要求7所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述驱动电路为以DSP芯片为基础的电路系统，驱动电路另设串口通讯电路及基于蓄电池组的辅助驱动电源。
...【技术特征摘要】
1.一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于，所述基于区域生长的巷道变形分析方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述s2步骤，将不同时间点的点云数据配准到统一的坐标系统中操作，指找到两个点集空间的变换关系，使得两个点集能统一到同一坐标系统中，该过程具体包括以下三个操作步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述s3步骤中，进行点云分割时，进行点云分割前首先建立点云之间的拓扑关系。
4.根据权利要求1所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述s3步骤中，利用点云区域生长算法时，选择曲率最小的点作为种子节点，并从点云区域中曲率最小的点开始生长；并对待分割的点云中的各点进行曲率估计并进行排序，以此为基础实施分割；具体算法为：
5.根据权利要求4所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述曲率的阈值主要作用是区分点云中的不同特征区域，若点云数据的曲率值低于设定阈值，则这些点被划分为同一区域；反之，曲率值高于阈值则可能表示点云数据中的边界或不同特征区域；
6.根据权利要求1所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述s4步骤中，在进行变形分析作业时，为对比分析不同时期三维点云模型，采用多尺度模型到模型的点云对比算法直接在点云巷道上检测围岩的变化，具体计算过程为：
7.根据权利要求1所述的一种基于区域生长的巷道变形分析方法，其特征在于：所述s1步骤中，三维激光扫描设备包括云台稳定器、三维激光扫描移动测量系统、定位基座、承载立柱、承载托台、无线通讯电路、驱动电路、接线端子及串口通讯端口，其中所述定位基座为横断面呈矩形的闭合腔体结构，其上端面与承载立柱垂直连接并同轴分布，所述承载立柱上端面与云台稳定器连接，并通过云台稳定器与承载托台连接，所述承载托台另与三维激光扫描移动测量系统连接，所述三维激光扫描移动测量系统至少一个，三维激光扫描移动测量系统轴线与水平面平行分布，同时与承载托台板面间垂直分布，同时三维激光扫描移动测量系统轴线与承载立柱轴线呈30°—135°夹角，所述无线通讯电路、驱动电路均位于定位基座内，且驱动电路分别与无线通讯电路、云台稳定器、三...
【专利技术属性】
技术研发人员：任助理，袁瑞甫，连忠文，邓浩坤，朱红洋，王磊，
申请(专利权)人：河南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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