CN110411361A - 一种移动隧道激光检测数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种移动隧道激光检测数据处理方法，所述方法包括:获取原始实测的隧道断面点云数据；基于累计误差纠正隧道断面的里程数据；根据隧道内壁的点云进行隧道点位变形分析、收敛直径分析、多期数据对比分析以及多处测量手段的对比分析，以获得隧道的形变情况；通过水平射线法判断所述隧道断面点云是否处于限界点所包围的标准轮廓内，以确定是否存在侵界点；将断面点云数据转换到设计绝对坐标系下，进而恢复出隧道的设计线型；采用所述隧道内壁的正射影像进行纹理贴图以获得隧道的三维模型。在本发明中能够根据原始实测的断面进行隧道形变分析、里程纠正、限界检测、隧道的设计线型恢复以及隧道的三维模型构建，数据处理速度快。

Description

一种移动隧道激光检测数据处理方法

技术领域

本发明涉及隧道检测数据处理技术领域，具体的，本发明涉及一种移动隧道激光检测数据处理方法。

背景技术

随着我国隧道数量和规模逐年递增，隧道结构状态的快速监测与检测变得尤为重要。移动激光扫描测量技术是目前行业中比较关注和重点研究的技术，但以往的移动激光检测系统多是将扫描仪装配在轨道检测小车上，同时集成里程计、位移传感器、惯性导航系统、GPS等多种传感器，旨在获取绝对坐标系下的隧道点云数据。

隧道的检测一般通过分析其横断面来表征其变形规律，而当前的技术多是基于绝对坐标系下的点云数据来提取隧道横断面，通过对其分析来检测隧道的形变，该类方法中断面提取方法受提取算法的影响较大，对原始数据多次进行处理来提取断面会造成各种提取误差的累积，直接影响形变检测的精度。对于断面收敛直径的分析，以往方法中多是直接利用全站仪测量横断面在水平方向上的两个端点，并以端点的距离作为对应断面的收敛直径，然后通过分析收敛直径的长度变化反应隧道的变形，此方法检测速度慢且获取的收敛直径的数量非常有限。

并且以往系统进行数据的里程纠正多是在移动激光扫描获取点云的过程中同时利用全站仪或跟踪仪测量扫描系统的位置或直接在隧道壁采取一定的间隔粘贴反射片，在移动激光扫描系统扫描反射片的同时采用全站仪测量反射片中心的位置，通过对比扫描仪获取的里程与全站仪或跟踪仪测得的里程，将误差按照距离分配到实测数据中。此类方法不仅实施起来较困难，而且用于里程纠正的特征点较少，影响里程纠正的精度。

目前主流的隧道限界检测方法是根据设备限界尺寸，不同的断面、半径制作一个可以伸缩的框架,固定在平板车上,作为限界检测车，用内燃机牵引，对全线逐段进行检测。这种方法的优势是检查的彻底、全面，缺点是耗费较多的人力、物力，并且制作限界检测车的过程也会出现误差，对于不同的隧道情况，还要对限界检测车进行伸缩拉伸，检测过程较为繁琐。而且目前对于隧道的三维重建研究的较少，多是基于专业化的三维可视化建模软件进行三维显示。

中国发明专利CN104792274A公开了一种圆形隧道收敛变形的测量方法，用三维激光扫描仪获取每一测站的工作基点坐标和隧道点云，以工作基点作为拼接基准点，将隧道点云归并到统一的参考坐标系中，并按照管节分割为多环管节的点云，根据改进的圆柱面拟合算法将一环管节的点云拟合为圆柱面并提取管节轴线点坐标，圆柱面沿管节轴线方向投影到平面上获得二维的隧道点云轮廓线，根据椭圆拟合算法拟合为椭圆，将椭圆沿轴线拓展成三维的椭圆柱面，进而获得整个隧道的三维收敛变形，在该专利中在对隧道进行收敛变形分析前，需要将激光扫描仪测得的对到点云进行坐标系转换，并且还要进行椭圆拟合并构建三维的椭圆柱面，过程复杂，效率低。

中国发明专利CN106548510A公开了一种盾构隧道结构模型生成方法，利用三维激光扫描仪扫描仪待建模隧道获得初始点云数据，确定所述初始点云数据的三维轴线坐标数据和里程数据，将所述初始点云数据分割成多个环管片，并根据所述里程数据给每一所述环管片对应一里程数值，根据所述里程数值和所述三维轴线坐标数据获得每一所述环管片的横断面点云数据，将每一所述横断面点云数据参数化，形成每一所述环管片的横断面参数模型，构建每一所述环管片的参数化族，拼合全部的所述横断面参数模型，形成一隧道结构模型，在该方法中在构建隧道模型时需要构建每一环管片的横断面参数模型再进行拼合，故花费的时间长，并且拼接过程中会有误差，得到的隧道结构模型精度低。

发明内容

针对现有技术中存在的不足之处，本发明的目的是提供一种移动隧道激光检测数据处理方法，在该方法中能够根据原始实测的断面进行隧道形变分析、里程纠正、限界检测、隧道的线型恢复以及隧道的三维模型构建。

第一方面，本发明披露了一种移动隧道激光检测数据处理方法，包括如下步骤：

步骤S1:利用隧道检测小车上的扫描仪、位移传感器和里程计分别获取相对坐标系下的断面点云数据、轨距数据和里程数据；

步骤S2:从所述断面点云中提取出隧道点云，并对所述隧道点云进行粗去噪处理以滤除飞点；

步骤S3:基于所述隧道点云的强度值生成隧道内壁的正射影像，从所述正射影像中识别出隧道任意相邻环片间的接缝位置以得到环片的数量和隧道的理论长度，并根据隧道的理论长度和实测长度，获得里程计在数据采集中的累积误差，基于所述累积误差纠正隧道断面的里程数据；

步骤S4:将每一所述环片中间位置的断面作为待分析断面，对待分析的断面点云进行精去噪处理，以获得隧道内壁点云，根据隧道内壁点云进行隧道点位变形分析、收敛直径分析、多期数据对比分析以及多处测量手段的对比分析，以获得隧道的形变情况；

步骤S5:将断面点云转换到轨面坐标系下，通过水平射线法判断所述断面点云是否处于车体特征点所包围的标准轮廓内，以确定是否存在侵界点；

步骤S6:将隧道各断面对应的轨道中心点作为旋转和平移的基准点，根据基准点的相对坐标和绝对坐标的对应关系，得到各断面在两个坐标系下的旋转分量和平移分量，进而构建三维旋转矩阵和平移矩阵，基于所述旋转矩阵和平移矩阵对隧道断面点云进行旋转和平移，以将断面点云数据转换到绝对坐标系下，其中，所述旋转分量为所述基准点在绝对坐标系下的坐标方位角、超高倾角和坡度角；

步骤S7:对断面和断面点进行抽稀处理，而后对相邻两断面进行隧道三角格网的构建，并基于所述三角格网，采用所述隧道内壁的正射影像进行纹理贴图以获得隧道的三维模型。

优选地，步骤S2具体包括如下步骤：

利用断面点云数据计算每个断面点在断面中的角度，将处于特定角度范围内的断面点作为轨道点云；

将所述轨道点云从所述断面点云中剔除，以提取出隧道点云；

根据所述隧道点云的二维坐标计算各隧道点到扫描仪中心的距离，将距离大于设定阈值的隧道点作为飞点从所述隧道点云中剔除。

优选地，步骤S3具体包括：

对隧道点云进行圆柱投影，以将所述隧道点云投影到平面上；

基于隧道点云的强度信息利用反距离权重法对投影到平面上的隧道点云进行插值处理生成所需分辨率的隧道内壁正射影像；

基于所述隧道内壁的正射影像，识别隧道沿轨方向的环片接缝的位置；

根据所述环片接缝的位置，得到环片的数量，并根据环片的数量和环片的标准宽度，计算出隧道的理论长度；

基于隧道的理论长度和实测长度，获得里程计在数据采集过程中的累积误差；

将所述累积误差按照环片的宽度分配到各个环片上，在每个环片内按照各断面距离起始断面的距离将误差分配到各个断面的里程上，以完成隧道断面的里程数据的纠正。

优选地，对待分析的断面点云进行精去噪处理具体包括如下步骤：

对待分析断面进行初始的椭圆拟合，其中，在椭圆拟合过程中采用随机抽样一致性算法对椭圆的参数进行估计；

求算断面点到椭圆的最短距离d_i，以组成距离点集d{d₁，d₂，…，d_n}；

根据公式和公式分别计算出点集d的均值d_mean和标准差σ；

将最短距离d_i与均值之间的绝对差值超过3σ的断面点作为噪声，将所述噪声从断面点云中去除，并再次进行椭圆拟合；

迭代特定的次数，将断面点云中的噪声全部去除，以得到隧道内壁点云。

优选地，根据所述隧道内壁的点云进行隧道点位变形分析、收敛直径分析、多期数据对比分析以及多处测量手段的对比分析，具体包括如下步骤：

对精去噪处理后的待分析断面进行椭圆拟合，得到椭圆方程；

对隧道内壁点云进行压缩处理，以在每个角度间隔内选择一个距离方向线最近的断面点作为采样点；

根据所述椭圆方程，计算所述采样点到隧道的设计圆心的距离，得到各断面点的径向距离；

将所述径向距离与断面的设计半径比较，得到待分析断面在各个角度上的形变量，将所述形变量作为断面点的点位变形量；

计算待分析断面上所有断面点的点位变形量的绝对均值，将所述绝对均值作为该断面的整体点位变形值；

根据所述椭圆方程，以水平方向向右为0°方向，逆时针为正向计算各角度上的断面点到椭圆中心的距离，将0°和180°方向上的距离之和作为该断面的收敛直径；

根据各期数据对应里程断面的整体点位变形值变化和收敛直径变化，分析隧道随时间的变形情况；

利用全站仪测量隧道以获取绝对坐标系下的三维断面点云数据，根据所述三维断面点云数据求算各断面的里程；

从隧道检测小车测量的隧道断面中选取与全站仪测量的里程相同的断面，对比分析所述断面的整体点位变形偏差和收敛直径偏差。

优选地，根据所述三维断面点云数据求算各断面的里程具体包括如下步骤：

选取断面点对应的一段曲线元代表线路平曲线，记为曲线元AB，所述断面点为曲线元AB外一点，记为点M；

将点M投射到曲线元AB上，点M在曲线元AB上的投射点为点m；

在曲线元AB上选择任意弧长为l₁的点m₁，按照如下公式计算点m₁在线路坐标系中的坐标(X_m1，Y_m1):

其中，R₁＝R₄＝0.1739274226,R₂＝R₃＝0.3260725774,V₁＝0.0694318442,V₂＝0.330009478,V₃＝0.6699905218,V₄＝0.9305681558，(X_A，Y_A)为曲线元AB的起点A在线路坐标系中的坐标，α为表示曲线元偏向的符号，右偏为+1，左偏为-1，K_A和K_B分别为A点和B点的曲率，α_A为A点在线路坐标系中的坐标方位角，L_s为曲线元的弧长；

根据如下公式计算点M到点m₁的法线的垂距d₁：

其中，K_AB＝K_B-K_A，d₀为M点到曲线元AB的起始点A的法线的垂距，(X_m，Y_m)为点m在线路坐标系中的坐标；

对l₁进行赋值，带入公式(1)中不断进行迭代计算，直至将根据公式(1)得到的X_m1和Y_m1带入公式(2)中得到的d₁值为0，其中，对弧长l₁初始所赋的值为M点到曲线元起始点A的法线的垂距d₀；

将d₁值为0所对应的l₁的值作为点m在曲线元AB中的弧长，并根据所述弧长得到断面点M在线路坐标系中的里程，所述里程即为断面点M所在断面的里程。

优选地，步骤S5具体包括如下步骤：

将扫描仪在隧道检测系统中的相对位置进行标定，以得到扫描仪坐标系到隧道检测系统中的车体坐标系的转换参数；

根据车体和轨道的点云数据，得到车体坐标系和轨面坐标系的转换参数；

根据扫描仪坐标系到车体坐标系的转换参数和车体坐标系到轨面坐标系的转换参数，得到扫描仪坐标系到轨道坐标系的转换参数，并根据扫描仪坐标系到轨道坐标系的转换参数将断面点云的坐标值转换到轨道坐标系下；

将车体特征点逐个连接成多边形，根据经过所述断面点的水平线与所述多边形的交点个数判断隧道每个断面的断面点是否位于所述多边形内，以确定是否存在侵界点；

其中，当所述交点个数为奇数时，该断面点位于所述多边形内；当所述交点个数为偶数时，该断面点位于所述多边形外。

优选地，根据基准点的相对坐标和绝对坐标的对应关系，得到各断面在两个坐标系下的旋转分量，具体包括如下步骤：

根据断面的里程，确定各断面所处的设计平曲线的区段、区段的线型，并获取设计平曲线各区段的半径、起始点的曲率和起始点的坐标方位角；

根据所述各基准点所对应的断面的里程、断面所处区段的起始点的曲率和起始点的坐标方位角，计算各基准点的坐标方位角；

根据断面的里程，确定断面对应的基准点所在的超高线区段，当基准点所在的超高线区段为直线区段，则超高倾角为0；若基准点所在的超高线区段为圆曲线区段，则根据如下公式计算超高倾角：

其中，cantbase为超高基准，cant为基准点对应断面的超高常数，α_Y为超高倾角；

若基准点所在的超高线区段为缓和曲线区段，当第一缓和曲线的起点为直缓点，终点为缓圆点，第二缓和曲线起点为圆缓点，终点为缓直点时，根据如下公式计算缓和曲线区段的超高倾角：

其中，cant1为直缓点的超高，cant2为缓圆点的超高，α₀为缓和曲线区段的超高倾角；

基于缓和曲线区段的超高倾角，根据如下公式计算基准点所在断面的超高倾角：

其中，L_S为缓和曲线总长度，L1为待计算基准点到缓和曲线区段起点的里程差，其中，为缓和曲线区段轨道超高倾角的正切比例常数；

根据断面的里程，确定各断面所处的竖曲线的区段，若断面所处的竖曲线区段为直线区段，则坡度角为0°，若断面所处的竖曲线区段为圆曲线区段，则根据基准点的坐标方位角，获得基准点的坡度角。

优选地，根据基准点的相对坐标和绝对坐标的对应关系，得到各断面在两个坐标系下的平移分量，具体包括如下步骤：

根据各基准点对应的断面的里程、断面所处区段的起始点的坐标、起始点的曲率和起始点的坐标方位角，计算基准点在绝对坐标系下的平面坐标；

根据断面的里程确定断面所处的竖曲线的区段和所述区段的线型；

当断面在竖曲线的直线区段上，根据区段的长度、区段起止点的高程和断面的里程，按照里程比例进行内插得到断面对应基准点的高程，当断面位于竖曲线的圆曲线段，则进行如下步骤：

根据坐标转换获取圆曲线在里程高程坐标系下的圆心坐标，基于圆曲线的圆心到曲线上任意待计算点的距离为圆曲线的半径计算断面对应基准点的高程；

根据基准点在绝对坐标系下的平面坐标以及轨道中心点的高程，得到基准点在绝对坐标系下的三维坐标；

根据扫描仪中心和轨道中心点的偏移量得到基准点在扫描仪坐标系下的坐标，基于基准点在扫描仪坐标系下的坐标以及基准点对应的断面里程，得到基准点在相对坐标系下的三维坐标；

根据各基准点在绝对坐标系下的三维坐标和相对坐标系下的三维坐标，得到各断面在绝对坐标系和相对坐标系下的平移分量。

优选地，对相邻两断面进行隧道三角格网的构建具体包括如下步骤：

相邻两断面分别记为断面L_i和断面L_i+1，将断面L_i上的断面点逐点连接成线；

在断面L_i+1上找出与断面L_i上相邻两断面点的连线夹角最大的断面点并将该断面点和断面i_i上相邻两断面点连接构成三角形，当所述三角形边长小于设定的边长阈值时，将该断面点存储为点K(n)；

判断存储的第一个点K是否为断面L_i+1的扫描线的起始点，当第一个点K不是起始点且第一个点K与相邻两断面的扫描线的起始点之间的距离均小于边长阈值时，将第一个点K分别与相连两断面扫描线的起始点连接形成三角形；

判断存储的最后一个点K是否为断面L_i+1的扫描线的终点，当最后一个点K不是终点且最后一个点K与相邻两断面的扫描线的终点之间的距离均小于边长阈值时，将最后一个点K分别与相邻两断面的扫描线的终点连接形成三角形；

其中，n值为点K在断面L_i+1上的顺次编号，当相邻K点的n值之差大于1且相邻三角形有公共顶点，将相邻K点间的断面点与所述公共顶点相连，以使所述断面点与公共顶点以及K点之间构成三角形；当相邻K点的n值之差大于1且相邻三角形无公共顶点，将相邻K点之间的断面点和与所述断面点最近的三角形的顶点相连，以构成三角形；当相邻K点的n值之差等于1且相邻三角形无公共顶点，则将相邻两K点与所述相邻三角形的任意一顶点相连，以构成三角形。

第二方面，本发明披露了一种移动隧道激光检测数据处理装置，包括：

至少一个处理器；以及存储器，所述存储器上存储有可执行指令，所述可执行指令由所述至少一个处理器执行，导致所述装置实现所述移动隧道激光检测数据处理方法。

第三方面，本发明披露了一种计算机可读储存介质，包括可执行指令，所述指令被至少一个处理器执行时，实现所述移动隧道激光检测数据处理方法。

本发明的有益效果是：

1)在本发明中，断面点云数据的粗去噪和精去噪分别针对不同的数据处理要求提出，粗去噪能够剔除距离隧道较远的飞点，完整保留隧道壁本身和隧道内的附属物，主要用于后期的限界检测和三维建模；精去噪能够精准的去除隧道壁以外的全部附属物，主要服务于后期的隧道形变分析，相比于传统的一次性隧道去噪方法，本发明通过两种去噪方法有选择性的结合来提高数据处理的效率。

2)在本发明中，在分析隧道的变形规律时进行了断面的点位偏差分析、收敛直径分析以及与绝对坐标数据的对比分析，相比以往分析方法更加全面，并且在分析过程中可选择隧道任意里程、任意里程间隔或任意环片的断面进行分析，能够给出基于环号和里程的隧道整体变形结果和收敛直径以及各断面在任意角度上的变形量，分析成果更加直观丰富；相较于以往的全站仪、断面仪等单点测量方法，本发明利用实测断面点云数据自动进行断面分析，在效率上有了很大的提高；相较于以往通过获取隧道点云的绝对坐标来提取断面进行分析的方法，本发明利用处于相对坐标系下的原始实测断面进行隧道形变分析，能够有效剔除以为方法中断面提取过程中累积的计算误差，大大提高了隧道断面分析的精度。

3)在本发明中，可以从原始实测的断面数据中提取任意里程的断面进行分析，能够自动快速计算各断面的收敛直径，并可自动计算实测断面的收敛直径与设计数据或已测全站仪数据的对比偏差，克服了传统方法的测量速度慢，测量的收敛直径数量有限的缺点。

4)在本发明中，通过对隧道检测系统进行检校将原始点云数据转换到轨面坐标系下，进而通过射线相交法进行隧道的限界检测，检测速度快，自动化程度高。

5)在本发明中，通过基于隧道设计数据采用相关算法将局部坐标系下的断面点云转换到绝对坐标系下，能够恢复出隧道的真实线型，为后期的隧道分析提供更多的数据支撑。

6)在本发明中，披露了基于扫描线构建隧道的三维格网，不仅能够较好的构建出隧道的三维格网，保留隧道的细部信息，同时与生成的隧道内壁的正射影像相结合对其进行纹理贴图，以完成隧道的三维显示。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。

图1为本公开一实施例提供的一种移动隧道激光检测数据处理方法的流程图；

图2为本公开一实施例提供的一种利用粗去噪滤除飞点的流程图；

图3为本公开一实施例提供的一种原始实测的隧道断面示意图以及进行粗去噪处理后的隧道断面示意图；

图4为本公开一实施例提供的隧道断面的里程纠正的流程图；

图5为本公开一实施例提供的隧道内壁正射影像示意图；

图6为本公开一实施例提供的隧道纵向环缝提取结果示意图；

图7为本公开一实施例提供的对隧道断面进行精去噪处理的流程图；

图8为本公开一实施例提供的对隧道断面精去噪前的示意图以及精去噪后的示意图；

图9为本公开一实施例提供的对隧道进行采样前以及采样后的示意图；

图10为本公开一实施例提供的隧道的断面报告；

图11为本公开一实施例提供的往返测量的多个断面的整体点位变形值变化图；

图12为本公开一实施例提供的根据曲线元外任意一点的坐标计算里程的示意图；

图13为本公开一实施例提供的扫描仪坐标系、车体坐标系以及轨面坐标系的定义方式示意图；

图14为本公开一实施例提供的一种限界检测的流程图；

图15为本公开一实施例提供的一种A型车辆限界示意图；

图16为本公开一实施例提供的图15中节点1的放大图；

图17为本公开一实施例提供的对图15中的断面进行限界检测的结果图；

图18为本公开一实施例提供的一种根据里程计算平面坐标和方位角的示意图；

图19为本公开一实施例提供的一种轨道几何参数示意图；

图20为本公开一实施例提供的一种竖曲线偏转角计算方法；

图21为本公开一实施例提供的一种绝对高程计算方法示意图；

图22为本公开一实施例提供的一种隧道线型复前后的对比结果示意图；

图23为本公开一实施例提供的一种根据扫描横断面构网的过程示意图；

图24为本公开一实施例提供的一种三维格网构建的整体和局部效果；

图25为本公开一实施例提供的一种采用隧道内壁正射影像对隧道进行纹理贴图的结果示意图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

可以理解的是，下文所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排，根据所涉及的功能，可以按照倒序或同时处理各种操作。当操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以应对于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

参见图1，为本发明一实施例提供的一种移动隧道激光检测数据处理方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1：利用隧道检测小车上的扫描仪、位移传感器和里程计分别获取相对坐标系下的断面点云数据、轨距数据和里程数据；

其中，所述扫描仪为三维激光扫描仪，在利用所述三维激光扫描仪获取相对坐标系下的断面点云数据时，先将所述三维激光扫描仪设置成二维螺旋线模式并安装在移动隧道检测小车上即可完成隧道的动态检测。在检测过程中，由人推动隧道检测小车在测量区段内前进，与此同时，扫描仪不断通过二维螺旋线模式对隧道内壁进行扫描，由于人行走的速度远远低于扫描仪生成单条扫描线的速度，故可将任意单条扫描线看作与隧道处处正交的横断面，由此获取隧道各横断面在扫描仪坐标系下的二维坐标。此外，通过对扫描仪与隧道检测小车上安装的里程计进行时间同步来获取与各断面对应的里程数据并以此对各断面进行沿轨方向定位，里程数据可以作为各断面数据的第三个维度信息，最终可以得到与隧道处处正交的三维断面点云。值得注意的是，所述相对坐标系下的断面点云数据是处于扫描仪坐标系下的，且所述断面点云数据为相对坐标系下连续的点云数据。在本实施例中，对圆形盾构隧道进行了点云数据的采集，其中，隧道的管片半径为2.7m，宽度为1.5m。为了进行对比，在隧道检测小车的测量区段内采用全站仪每隔2.5m测量一个横断面，最终测量了19个断面，每个断面测量了17个断面点。

步骤S2：从所述断面点云中提取出隧道点云，并对所述隧道点云进行粗去噪处理以滤除飞点，距离扫描仪中心的距离大于设定阈值的隧道点即为飞点；

其中，所述步骤S2具体包括了如下步骤：

步骤210：利用断面点云数据计算每个断面点在断面中的角度，将处于特定角度范围内的断面点作为轨道点云；

具体的，图3中的301为相对坐标系下的断面点云，从图中可见，断面点云数据中包括了隧道点云数据和轨道点云数据，而轨道在隧道中的位置是相对固定的，在每个断面中，以断面中心为原点，以水平向右为0度方向，利用相对坐标系下的断面点云数据可以计算出每个断面点在断面中的角度，将位于240°到300°之间的点云当成轨道点云，而后执行步骤220。

步骤220：将所述轨道点云从断面点云中剔除，以提取出隧道点云；

步骤230：根据所述隧道点云的二维坐标计算隧道点云到扫描仪中心的距离，将距离大于设定阈值的隧道点作为飞点从所述隧道点云中剔除。

具体的，由于断面点云数据在获取过程中均以扫描仪中心为原点，在粗去噪过程中，利用隧道点云的二维坐标可以计算所有隧道点云到扫描仪中心的距离，当所述距离大于设定阈值时，则认为该距离对应的断面点为距离隧道较远的飞点，并将所述飞点从隧道点云中剔除，如图3中的302所示，为经过粗去噪后的隧道点云，从图中可见，轨道点云以及飞点在进行粗去噪后均被去除，同时在对所述隧道点云进行粗去噪处理时，隧道内的所有系部信息包括各种附属物仍然保留，进过粗去噪后的隧道点云数据主要用于后续步骤的限界检测和三维建模。

步骤S3：基于所述隧道点云的强度值生成隧道内壁的正射影像，在所述正射影像中识别出隧道任意相邻环片间的接缝位置以得到环片的数量和隧道的理论长度，根据隧道的理论长度和实测长度，得到里程计在数据采集中的累积误差，并基于所述累积误差纠正隧道断面的里程数据。

其中，步骤S3具体包括了如下步骤：

步骤310：对所述隧道点云进行圆柱投影，以将所述隧道点云投影到平面上；

具体的，将经过粗去噪处理后的隧道点云进行圆柱投影，从而将隧道点云投影到平面上，实测的各断面是按照里程在沿轨方向的展开，接近一个规则的圆柱。在点云投影的过程中可以以各断面为单位，将投影后的点云横坐标作为对应断面的里程，纵坐标为点云距离投影起始点在投影方向上的弧长，所述弧长可以根据各断面点在断面局部坐标系中的角度和环片的半径计算得到，在一些实施例中，投影后的点云的纵坐标为环片的半径与断面点在断面局部坐标系中角度的正弦值的乘积。

步骤320：基于隧道点云的强度信息利用反距离权重法对投影到平面上的隧道点云进行插值处理以生成所需分辨率的隧道内壁正射影像；

其中，所述隧道内壁正射影像为强度图像，利用反距离权重法(插值法)生成的像素为0.01m的隧道内壁正射影像可参见图5。

步骤330：基于所述隧道内壁的正射影像，进行隧道沿轨方向的环片接缝识别；

在本实施例中，可以通过梯度统计的方法来识别环片接缝。首先，计算正射影像沿里程(正射影像上的断面点云的横坐标)方向上的梯度，然后对梯度沿纵轴方向进行累积，累积后的图像在环片接缝处出现正负两个峰值点，分别表示了灰度值由大到小和由小到大变化处，即环缝的左右边缘，左右边缘的中点即为最终的环缝位置。由于相邻环片之间的接缝里程位置为一定值，在一些实施例中，可以只利用部分角度图像进行环缝提取，如图6所示，为对图5的正射影像利用120°到150°角度图像进行环缝提取的结果。

步骤340：根据所述环片接缝的位置，得到环片的数量，并根据环片的数量和环片的标准宽度，计算出隧道的理论长度；

具体的，根据环片接缝的位置可以得到环片的数量，而隧道的理论长度为环片的标准宽度和环片的数量的乘积。

步骤350：基于隧道的理论长度和实测长度，获得里程计在数据采集过程中的累积误差；

其中，所述累积误差为隧道的实测长度和理论长度的差值。

步骤360：将所述累积误差按照环片的宽度分配到各个环片上，在每个环片内按照各断面距离起始断面的距离将误差分配到各个断面的里程上，以完成隧道断面的里程数据的纠正。故距离起始断面越远的断面的里程误差越大，即随着扫描距离的增加里程计的定位误差会随之累积。

步骤S4：将每一所述环片中间位置的断面作为待分析断面，对待分析断面进行精去噪处理，以获得隧道内壁点云，根据隧道内壁点云进行隧道点位变形分析、收敛直径分析、多期数据对比分析以及多处测量手段的对比分析，以获得隧道的形变情况。

在本实施例中，通过分析隧道的横断面来衡量隧道各处的变形，由于隧道检测小车获得的隧道的横断面与隧道处处正交，由此可以直接分析实测断面来获取隧道的形变情况。相较于以往的全站仪、断面仪等单点测量方法，本发明利用实测断面点云数据自动进行断面分析，在效率上有了很大的提高；并且以往方法是通过获取隧道点云的绝对坐标来提取断面进行分析的，而本发明可直接利用处于相对坐标系下的原始实测断面进行隧道形变分析，能够有效剔除以往方法中断面提取过程中累积的计算误差，大大提高了隧道断面分析的精度。

在本实施例中，采用隧道的每一环片中间位置的断面作为待分析断面。断面的变形分析只需分析隧道壁的变形，故在此之前需要将隧道点云进行精去噪处理，从而将隧道内存在的附属物(例如，电缆、配电箱、照明设备等)去除，而后根据精去噪之后隧道内壁的点云分析隧道的形变情况。在本发明中采用里程来对各断面进行沿轨方向的定位，在选择待分析断面时，可以在断面局部坐标系下分析里程值所对应的断面，而后采用迭代椭圆拟合去噪的方法对断面点云进行精去噪处理，精去噪处理的具体步骤如下：

步骤410：对隧道断面进行初始的椭圆拟合，得到椭圆的初始参数，其中，在椭圆拟合时采用随机抽样一致性算法对椭圆的参数进行估计。

步骤420：求算断面点到椭圆的最短距离d_i，以组成距离点集d{d₁，d₂，…，d_n}；

步骤430：根据公式和公式分别计算出距离点集d的均值d_mean和标准差σ；

步骤440：将所述最短距离与所述均值之间的绝对差值超过3σ的断面点作为噪声，所述噪声为非隧道内壁上的点；即当|d_i-d_mean|>3σ时，对应的断面点为噪声，将其从断面点云中去除，并再次进行椭圆拟合；

步骤450：迭代特定的次数，将断面点云中的噪声全部去除，以得到隧道内壁点云。

如图8所示，图8中的801为去噪之前的断面点云，由图中可见，隧道断面点云包括了若干非隧道内壁上的点，图8中的802为迭代5次后的断面点云，由图中可见，部分非隧道内壁上的点已被去除，图8中的803为迭代10次后的断面点云，由图中可见，非隧道内壁上的点几乎被完全去除。由此可见，迭代次数越多，非隧道内壁上的点去除的越多。在本实施例中，可以将迭代的次数设定为10。

根据隧道内壁的点云，可以对隧道变形进行分析，隧道变形分析包括了对隧道内壁的点云进行隧道点位变形分析、收敛直径分析、多期数据对比分析以及多处测量手段的对比分析。

其中，隧道点位变形分析具体包括：对进行了精去噪处理的待分析断面进行椭圆拟合，得到椭圆方程。对隧道内壁点云进行压缩处理，即在每个角度间隔内至选择一个距离方向线最近的断面点作为采样点，在本实施例中，采样的角度间隔为2°。详见图9，图9中的901为采样前的断面点云，图9中的902为以2°为采样间隔进行采样后的结果。在采样完成后，根据拟合的椭圆方程，计算所有采样点的坐标值，并根据采样点的坐标值计算采样点到设计圆心的距离以得到各断面点的径向距离(例如图9中902中的距离a)，将所述径向距离与设计断面的半径进行比较。在一些实施例中，可以计算所述径向距离与设计断面的半径的差值，将所述差值做为断面在各个角度上的形变量，所述形变量即为断面点的点位变形量。再计算所有断面点的点位变形量的绝对均值(即点位变形量的绝对值的平均值)，所述绝对均值即为该断面的整体点位变形值。如图10所示，其为里程K27430.152处的断面报告，其内包括了椭圆方程的各个参数、最大正向点位变形量、最大正向点位变形量对应的断面点的角度、最大负向点位变形量以及最大负向点位变形量对应的断面点的角度，并且报告内的椭圆断面变形分析图中标注了多个角度上的断面点的点位变形量，并将点位变形量制成了曲线分析图，直观体现了断面各个角度上的变形情况。图11为往返测量的多个断面的整体点位变形值，从图中可见，各断面往返测量的整体点位变形较小，平均偏差为0.6mm，说明虽然点云的分布不同，但形变结果相近。

隧道收敛直径分析具体包括：根据所述椭圆方程，以水平向右为0°方向，逆时针为正向计算各角度上断面点到椭圆中心的距离，将0°和180°方向上的距离之和作为断面的收敛直径，本发明的收敛直径的计算方法可以直接利用原始实测的断面点云进行，无需进行坐标转换，速度快，克服了传统方法的测量速度慢，测量的收敛直径数量有限的缺点。

根据上述获得的整体点位变形值和收敛直径，可以分析各期数据对应里程断面的收敛直径变化和整体点位变形值变化来分析隧道形变随时间的变化情况。

在本实施例中，多处测量手段的对比分析为隧道检测小车检测的断面与全站仪测量的断面的对比分析，具体包括：利用全站仪测量隧道以获取处于绝对坐标系下的三维断面点云数据，根据所述三维断面点云数据求算全站仪所测量的各断面的里程；其中，通过隧道断面点云的绝对坐标求算断面的里程是结合道路设计平曲线数据和全站仪所测各断面站点的绝对坐标来计算断面在线路坐标系中的里程。线路平曲线包含直线、缓和曲线和圆曲线三种类型，但所有类型的曲线都随弧长做线性变化，因此可以用曲线元代表任意一种曲线类型，并构造地面点与线路中线对应关系的统一数学模型，以此来求解任意一点在线路中的里程，具体包括如下步骤：

如图12所示，选取断面点对应的一段曲线元代表线路平曲线，记为曲线元AB，断面点为曲线元AB外一点，记为点M；将点M投射到曲线元AB上，其在曲线元AB上的投射点为点m，即m点在线路坐标系中的里程即为点M在线路坐标系中的里程。

在曲线元AB上选择任意弧长为l₁的点m₁，按照如下公式计算点m₁在线路坐标系中的坐标(X_m1，Y_m1):

其中，R₁＝R₄＝0.1739274226,R₂＝R₃＝0.3260725774,V₁＝0.0694318442,V₂＝0.330009478,V₃＝0.6699905218,V₄＝0.9305681558，(X_A，Y_A)为曲线元AB的起点A在线路坐标系中的坐标，α为表示曲线元偏向的符号，右偏为+1，左偏为-1，K_A和K_B分别为A点和B点的曲率，α_A为A点在线路坐标系中的坐标方位角，L_S为曲线元的弧长。曲线元AB起始点坐标和曲率以及坐标方位角从线路设计平曲线中获得。

根据如下公式计算点M到点m₁的法线的垂距d₁：

其中，K_AB＝K_B-K_A，d₀为M点到曲线元AB的起始点A的法线的垂距，(X_m，Y_m)为点m在线路坐标系中的坐标，点m在线路坐标系中的坐标可以从全站仪测得的断面点云数据以及设计平曲线数据中获得。

对l₁进行赋值，带入公式(1)中不断进行迭代计算，直至将公式(1)求算出的X_m1和Y_m1带入公式(2)中求得的d₁值为0，其中，对弧长l₁初始所赋的值为M点到曲线元起始点A的法线的垂距d₀，而后每次迭代时对l₁所赋的值逐渐增大；将d₁值为0时所对应的l₁的值作为点m在曲线元AB中的弧长，并根据所述弧长得到断面点M在线路坐标系中的里程，在一些实施例中，断面点M在曲线元AB中的里程为起点A的里程加上点m在曲线元AB中的弧长。断面点M的里程即为断面点所在断面对应的里程。

从隧道检测小车所测量的隧道断面中选取与全站仪测量的里程相同的断面，利用上述隧道点位变形分析和隧道收敛直径分析中的相关步骤计算出断面的整体点位变形值和断面的收敛直径，对比分析隧道检测小车和全站仪测量的断面的点位变形偏差和收敛直径偏差。

表1

表1为往返测量的多个断面点云的收敛直径与对应里程的全站仪的收敛直径对比结果，从表中可以看出，往测和返测与全站仪对比的收敛直径平均偏差分别为1.4mm和1.3mm，且往返测量的收敛直径平均偏差为1.2mm。

步骤S5:将隧道断面点云转换到轨面坐标系下，通过水平射线法判断所述隧道断面点云是否处于车体特征点所包围的标准轮廓内，以确定是否存在侵界点；

具体的，所述步骤S5具体包括如下步骤：

步骤510：将扫描仪在隧道检测系统中的相对位置进行标定，以得到扫描仪坐标系到隧道检测系统中的车体坐标系的转换参数。

其中，扫描仪坐标系，车体坐标系以及轨道坐标系的定义方式如图13所示，图13中的1401为扫描仪坐标系，1402为车体坐标系，1403为轨面坐标系。扫面仪的坐标系SC以扫描仪前进方向为y轴正方向，以扫描面的正上方为z轴正方向，x轴垂直于yOz平面；隧道检测系统车体坐标系TC是用小车表面3个2cm×2cm的反射片A、B、C构建，通过C点做AB的垂线，垂足为D，CD的中点即为车体坐标系的原点O，以OC为x轴，指向C点，车体行驶方向为y轴，z轴沿车体朝上；轨面坐标系首先根据里程增大方向定义左右两根轨道，以同一里程左右轨轨道面连线为x轴，指向左轨，连线中点为原点O，y轴垂直于x轴沿轨道向前，z轴垂直xOy平面向上。

在本实施例中，利用全站仪坐标系作为过渡坐标系来获取扫描仪坐标系和车体坐标系之间的转换参数，具体包括如下步骤：在检校场地的两侧分别布设两个圆形纸质标靶，分别采用扫描仪扫过标靶以及采用全站仪测量纸质标靶的中心位置，然后通过扫描仪获取的点云数据根据反射率的变化规律提取标靶中心在扫描仪坐标系下的坐标，由此，通过纸质标靶中心作为公共点即可求得扫描仪坐标系和全站仪坐标系的转换参数。

其次，根据车体设计数据计算3个反射片的中心位置在车体坐标系下的坐标，并采用全站仪测量3个反射片的中心位置即可得到反射片在全站仪坐标系下的坐标。通过隧道检测小车上的三个反射片作为公共点求得全站仪坐标系与车体坐标系的转换参数，而后根据扫描仪坐标系到全站仪坐标系的转换参数以及全站仪坐标系到车体坐标系的转换参数，得到扫描仪坐标系与车体坐标系的转换参数。

步骤520：根据车体和轨道的点云数据，求取车体坐标系和轨面坐标系的转换参数。

具体的，根据隧道的设计数据可得到与隧道检测系统反射片A相应的车轮底内侧特征点在车体坐标系下的坐标为(x，y，z)，假设实测轨距为a，那么车轮底内侧特征点在轨面坐标系下的坐标为(-a/2，y，0)，因此，车体坐标系到轨面坐标系的平移参数为(-a/2-x，0，z)。而后根据车体和轨道的点云数据，分别拟合它们在x轴方向的两条直线，两条直线的夹角即为车体到轨面坐标系的翻滚角，根据车体和扫描仪的安装设计，车体到轨面坐标系的俯仰角和航向角均为0°。由此，可以得到车体坐标系到轨道坐标系的旋转参数，平移参数和旋转参数即为车体坐标系到轨道坐标系的转换参数。

步骤530：根据扫描仪坐标系到车体坐标系的转换参数和车体坐标系到轨面坐标系的转换参数，得到扫描仪坐标系到轨道坐标系的转换参数，并根据扫描仪坐标系到轨道坐标系的转换参数将断面点云的坐标值转换到轨面坐标系下。

值得注意的是，上述的转换参数均可以用转换矩阵来表示，且所述转换矩阵可以不限于为一个单一的矩阵，在一些实施例中，所述转换矩阵可以包括平移矩阵和旋转矩阵。在根据扫描仪坐标系到车体坐标系的转换参数和车体坐标系到轨面坐标系的转换参数求算扫描仪坐标系到轨道坐标系的转换参数时，将扫描仪坐标系到车体坐标系的平移矩阵与车体坐标系和轨面坐标系的平移矩阵相乘得到扫描仪坐标系到轨道坐标系的平移矩阵，将扫描仪坐标系到车体坐标系的旋转矩阵与车体坐标系和轨面坐标系的旋转矩阵相乘得到扫描仪坐标系到轨道坐标系的旋转矩阵，扫描仪坐标系到轨道坐标系的旋转矩阵和平移矩阵构成了扫描仪坐标系到轨道坐标系的转换矩阵，即转换参数。在一些实施例中，将原始实测的断面点云坐标与扫描仪坐标系到轨道坐标系的旋转矩阵和平移矩阵相乘可以获得断面点云在轨道坐标系下的坐标。

步骤540：将车体特征点逐个连接成多边形，根据通过所述断面点的水平线与所述多边形的交点个数判断每个隧道断面的断面点是否在所述多边形内，以确定是否存在侵界点；

具体的，界限轮廓是由多个特征点构成的，各特征点的坐标值均处于轨面坐标系下，断面点经上述的坐标转换处理后可得到断面点云在轨道坐标系下的坐标，断面点与特征点处于同一坐标系下，因此可以根据断面点和特征点来进行界限检测。在本实施例中，采用车体特征点作为界限轮廓的特征点，利用车体特征点和断面点进行界限检测的过程如下：

先将车体特征点逐个连接成多边形，做一条水平线，所述水平线经过隧道的断面点，当所述水平线与多边形的交点个数为奇数时，则经过该水平线的断面点位于多边形内，当所述水平线与多边形的交点个数为偶数时，则该断面点位于多边形外，当隧道的断面点云均处于多边形外，则表明隧道中没有设备侵入到车辆的轮廓线中，即不存在侵界点，否则，则确定为存在侵界点。如图15所示为A型车辆限界示意图，其中，车辆界限是指车辆在直线地段正常运行状态下的最大动态包络线，在进行车辆界限检测过程中，主要是针对车辆界限进行检测，保证隧道中没有设备入侵到车辆的轮廓线内。图16为图15中节点1的放大图，由图中可见，部分车辆界限和设备界限存在重合，因此隧道中的设备有可能入侵到车辆轮廓线内，即存在超限，图17为采用本发明中的限界检测方法对图15中的断面进行限界检测的结果图，图中白色框线标记部分为检测出的超限部分，该部分超出了车体特征点的界限，与图16中的结果相同，说明本发明所述的方法切实可行。并且通过水平射线法进行隧道的限界检测，检测速度快，自动化程度高。

步骤S6:将各隧道断面对应的轨道中心点作为旋转和平移的基准点，根据基准点的实测坐标和设计绝对坐标的对应关系，得到各断面在两个坐标系下的三个旋转分量和三个平移分量，进而构建三维旋转矩阵和平移矩阵，基于所述旋转矩阵和平移矩阵对隧道断面点云进行旋转和平移，以将隧道断面点云数据转换到绝对坐标系下；将隧道断面点云数据转换到绝对坐标系下实质是进行隧道线型恢复。

具体的，由于在本实施例中采用里程进行各断面沿轨方向的定位，单个断面内的断面点具有相同的里程信息，所以在坐标转换过程中以单个隧道断面为单位，将各断面对应的轨道中心点作为旋转和平移的基准点。

其中，在实测坐标下的断面由于不存在线型，在各方向上的旋转角均为0°，则各断面对应里程的基准点在绝对坐标系下的三个方向角即为三个旋转分量。由于基准点均位于设计轨道中线上，所以可根据设计平曲线计算曲线在各基准点对应里程处的坐标方位角，即为各断面的偏航角；根据设计竖曲线计算曲线在各基准点对应里程处的坡度角，即为各断面的俯仰角；根据设计超高线计算曲线在各基准点对应里程处的超高倾角，即为各断面的翻滚角，由此得到各断面在两个坐标系下的三个旋转分量。

具体的，计算基准点在绝对坐标系下的平面坐标和坐标方位角的方法如下所述：

根据实测断面的里程确定断面所处的设计平曲线的里程区段、区段的线型，获取设计平曲线各区段的半径、起止点的坐标、坐标方位角和曲率。而后根据所述各基准点所对应的断面的里程、断面所处区段的起始点的坐标、起始点的曲率和起始点的坐标方位角，计算基准点的平面坐标和坐标方位角，具体如图18所示，基准点P所述的设计平曲线的区段由曲线元AB表示，基准点P位于曲线元AB上，基准点P距曲线元起点A的弧长为l，曲线元起点A和终点B的曲率、坐标、里程、坐标方位角以及曲线元AB的弧长L_S可以从线路设计平曲线数据中获得，则根据曲线元上任意点的坐标的计算公式(公式1)及其切线方位角的计算公式(公式3)即可求解基准点P的平面坐标和坐标方位角。

其中，K_A和K_B分别为A点和B点的曲率，若断面所处的曲线段为直线，则点A和点B的曲率分别为0；若断面处于第一缓和曲线区段，则点A的曲率为0，点B的曲率为圆曲线半径的倒数；若断面处于圆曲线区段，则点A和点B的曲率都为圆曲线半径的倒数；若断面处于第二缓和曲线区段，则点A的曲率为圆曲线半径的倒数，点B的曲率为0。l为待求点P在线路坐标系中的里程。α_A为A点在线路坐标系中的坐标方位角，c为表示曲线元偏向的符号，右偏为+1，左偏为-1，L_S为曲线元的弧长。α_P为曲线元AB上点P的坐标方位角。

基准点的超高倾角的计算方法如下：

根据断面的里程数据，可以确定断面对应的轨道中心(即基准点)所在的超高线的区段。曲线上各点的超高倾角可通过各曲线区段起点和终点的超高计算，且计算方法根据曲线线型有所不同，曲线线型包括了直线、圆曲线和缓和曲线。对于直线区段，超高倾角一般恒定为0；圆曲线区段超高为常数，且与该区段起点的超高相同。图19中示出了轨道的几何参数，如超高基准、轨距、超高等。若某一断面位于圆曲线段，则其超高倾角α_Y可根据超高基准cantbase和该断面的超高常数cant计算，公式如下：

对于缓和曲线，当第一缓和曲线的起点为直缓点，终点为缓圆点，第二缓和曲线起点为圆缓点，终点为缓直点时，曲线上各点的超高倾角的计算过程如下：

首先，根据公式(5)计算缓和曲线区段的超高倾角α₀：

其中，cant1为直缓点的超高，cant2为缓圆点的超高，直缓点的超高cant1一般为0，圆缓点的超高cant2等于圆曲线的超高。

其次，根据公式(6)即可计算缓和曲线区段上轨道中心点(即基准点)的超高倾角α_H：

在公式(6)中，cantbase为超高基准，一般为1500mm，L_S为缓和曲线总长度，L1为待计算轨道中心点的里程到缓和曲线区段起点的里程差，其中，为缓和曲线区段轨道超高倾角的正切比例常数。

各基准点的坡度角的计算方法如下：

线路竖曲线一般由直线和圆曲线两种线型组成，根据实测的里程数据，可以确定实测各断面所处的竖曲线的区段。若断面处于竖曲线的直线区段，则坡度角为0°。若断面处于竖曲线的圆曲线区段，计算过程如图20所示，P点是与隧道设计竖曲线正交的任意断面对应的轨道中心点，则P点的切线与水平方向的夹角i_P即P点的坡度角，P点的坡度角可以通过P点在线路坐标系中的坐标方位角α_P求得，从图中可知i_P＝90°-α_P。通过上述的计算基准点在绝对坐标系下坐标方位角的方法中可知，在里程-高程坐标系中，若已知圆曲线起点的坐标方位角、圆曲线的半径R以及圆曲线上P点距离圆曲线起点的里程l，利用公式(3)即可计算圆曲线上P点的坐标方位角，进而根据公式i_P＝90°-α_P可以求算出轨道中心P的坡度角。

在求得了三个旋转分量后可以根据基准点的相对坐标系下的坐标和绝对坐标系下坐标的对应关系求算各断面在两个坐标系下的三个平移分量，具体包括如下步骤：

计算基准点在绝对坐标系下的平面坐标，此部分内容参见计算基准点在绝对坐标系下的平面坐标和坐标方位角的方法中的相关内容，这里就不再详述。

计算轨道中心的高程，高程的计算过程具体如下：

根据隧道的设计竖曲线，可以反算各实测断面对应的轨道中心的设计高程。线路竖曲线一般由直线和圆曲线构成，在坐标计算过程中，首先根据断面数据的里程确定断面所处的竖曲线的区段、区段的线型，然后从设计竖曲线数据中获取各区段的坡度和半径。如果断面在竖曲线的直线区段上，则断面对应轨道中心的设计高程可直接根据区段的长度，区段起止点的高程和断面的里程，按照里程比例进行内插得到。

如果实测断面位于竖曲线的圆曲线段，首先根据坐标转换获取圆曲线在高程里程坐标系下的圆心坐标，然后根据圆曲线的圆心到曲线上任意待计算点的距离为圆曲线的半径进行实测断面的轨道中心高程的计算。为了计算圆曲线的圆心坐标，如图21所示，首先以隧道断面所在区段的竖曲线上的变坡点O为原点，以变坡点一侧的坡度线为M轴，垂直于M轴为N轴建立右手坐标系，则竖曲线的圆心在OMN坐标系下的坐标为(T，R)，其中T为圆曲线的切线长，R为圆曲线的半径。从图中可以看出，OMN坐标系和里程-高程坐标系之间的旋转角θ可通过坡度线的坡度i来计算，且两个坐标系的平移向量为变坡点在里程高程坐标系下的坐标(Mile，H)，由此，可通过公式(7)计算圆曲线的圆心(Mile_O，H_O)在里程高程坐标系下的坐标，进而通过P点(即基准点)的里程Mile_P和公式(8)计算P点的高程H_p。

在公式9中，当曲线为凸曲线时，k＝1；当曲线为凹曲线时，k＝-1。

根据基准点在绝对坐标系下的平面坐标以及轨道中心的高程，得到基准点在绝对坐标系下的三维坐标；根据扫描仪中心和轨道中心的偏移量得到轨道中心点在扫描仪坐标系下的坐标，由于隧道检测小车是一个刚性系统，系统中扫描仪中心与数据采集瞬间的轨道中心点(即基准点)的对应关系可看做近似不变，且该对应关系可通过对系统进行检校获取。因此，扫描仪中心和轨道中心点在坐标方向上的偏移量即为各断面的轨道中心点在扫描仪坐标系下的坐标。

基于轨道中心点(即基准点)在扫描仪坐标系下的坐标和所述轨道中心(即基准点)对应的断面里程，得到轨道中心点(即基准点)在相对坐标系下的三维坐标；根据各基准点在绝对坐标系下的三维坐标以及相对坐标系下的三维坐标，得到各断面在绝对坐标系和相对坐标系下的平移分量，在一些实施例中，所述平移分量可以为基准点在绝对坐标系下的三维坐标与实测坐标系下的三维坐标之间的差值。

根据上述得到的三个平移分量和三个旋转分量，可以构建三维平移矩阵和三维旋转矩阵，其中，三个平移分量为所述平移矩阵中的三个元素，三个旋转分量为三维旋转矩阵中的三个元素。根据旋转矩阵和平移矩阵对断面点云进行旋转和平移，可以将断面点云数据从相对坐标系下转换到绝对坐标系下，从而恢复出隧道的真实线型，如图22所示，图22中的2301为线型恢复前的隧道，图22中的2302为线型恢复后的隧道，从图中可见，进行线型恢复处理后得到了隧道的真实线型。在恢复真实线型基础上可以继续执行步骤S7以对隧道进行三维模型的构建。

步骤S7:对断面和断面点进行抽稀处理，而后对所述断面点进行隧道三角格网的构建，并基于构建的所述三角格网，采用所述隧道内壁的正射影像进行纹理贴图以获得隧道的三维模型。

值得注意的是，采用本步骤中的方法进行隧道的三维模型构建需要满足以下条件：每个断面的扫描起始点与相邻断面的扫描起始点的位置基本相同；待构网的数据点的密度分布尽量均匀。由于原始扫描过程中每个横断面等同于每条扫描线，所以扫描过程中能够保证每个断面均起始于相同的角度位置。原始扫描数据中相邻断面的密度间隔以及单个断面内断面点的密度均较大，同时相邻断面的密度受人行走的速度影响小于断面点的密度。为了保证过密的断面点影响构网的效果同时保证点密度的均匀性，需要同时对原始断面和断面点进行抽稀处理，在本实施例中，将断面和断面点抽稀为5cm的间隔，此时构建的格网不仅能够表达出隧道内各类附属物的细布信息同时能够减小构网误差，效果较好。

在对断面和断面点进行抽稀处理后对相邻两断面进行三角格网的构建，三角格网构建的过程具体如下：

首先，相邻两点寻找最大角度点构成三角形。如图23所示，两相邻断面分别为断面L_i和断面L_i+1，先将断面L_i上的断面点逐点连接成线，然后在断面L_i+1上找到与断面L_i上相邻两断面点的连线夹角最大的点(如图23中的直线P(i，j)P(i+1，k)和直线P(i，j+1)P(i+1，k)的夹角)，如果满足设定的边界阈值(即连接后的三角形的边长都小于边界阈值)，则将该断面点存储为点K(n)，断面L_i上相邻两断面点与断面L_i+1上的断面点构建的三角形如图23中所示的三角形T1、T2、T3和T4。

其次，补充首尾两端的点构成三角形。首先判断存储的第一个点K是否为断面L_i+1的扫描线的起始点，当第一个点K不是起始点且第一个点K与相邻两断面的扫描线的起始点之间的距离小于边长阈值时，将第一个点K与断面L_i+1的扫描线的起始点以及断面L_i的扫描线的起始点连接形成三角形(如图23中的三角形T5)；其次，判断存储的最后一个点K是否为断面L_i+1的扫描线的终点，当最后一个点K不是终点且最后一个点K与相邻两断面的扫描线的终点之间的距离满足边长阈值时，将最后一个点K与断面L_i+1的扫描线的终点以及断面L_i的扫描线的终点连接成三角形(如图23中的三角形T6)。

最后，补充中间三角形。根据以上步骤中存储的K点的编号n来确定，n值为点K在断面L_i+1上的顺次编号，当相邻K点的n值之差大于1且相邻三角形有公共顶点，将相邻K点间的断面点与所述公共顶点相连，以使得所述断面点与公共顶点以及K点之间构成三角形(如图23中的三角形T7和T8)；当相邻K点的n值之差大于1且相邻三角形无公共顶点，则将相邻K点之间的断面点与与其最近的三角形的顶点相连，以构成三角形(如图23中的三角形T9)；当相邻K点的n值之差等于1且相邻三角形无公共顶点，则将相邻两K点与所述相邻三角形的任意一顶点相连，以构成三角形。从而完成相邻两断面间的三角格网的构建，按照上述三角格网的构建方法依次完成隧道上各个相邻断面间的格网构建，对隧道进行格网构建后的效果如图24所示，从图中可见，构建出的隧道的三维格网保留了隧道的细部信息。

隧道三角网构建完成之后，可结合步骤S3中获得的隧道正射影像进行纹理贴图，在本实施例中，采用的是3D纹理贴图技术，3D纹理贴图技术能够大幅度提高3D图像真实性，实时生成剖析截面显示图，最终生成的三维模型(如图25所示)可沿着前期生成的隧道中轴线进行漫游和显示。

综上所述，在本发明中可以根据原始实测断面进行隧道形变分析、里程纠正、限界检测、隧道的设计线型恢复以及隧道的三维模型构建，并且各个步骤所需时间短，各步骤所要花费的时间可以参见表2

表2

从表2中可见，在对一段长为50米的隧道检测数据进行分析总共只需11.5分钟，花费时间短，效率高；并且采用本发明的方法进行隧道变形分析时，分析更加全面，且提高了隧道断面分析的精度；在进行隧道的限界检测时，检测速度快，自动化程度高；还能够构建出隧道的三维模型将隧道的结构更加直观的显示出来。

应该理解的是，上面描述的流程可以相互独立地使用，也可以以各种方式组合使用。所有可能的组合和子组合均旨在落入本发明的范围内。另外，在一些实施方式中可以删除某些方法或操作。此处描述的方法和流程也不限于任何特定的序列，并且与其相关的操作或状态可以适当的以其他排列顺序来进行。所描述的操作或状态可以以不同于具体公开的顺序执行，或者多个操作或状态可以组合成单个操作或状态中。例如，步骤S4和步骤S5可同时执行，即同时进行隧道的形变分析以及限界检测。并且，可以在所公开的示例实施例中新增操作或从所述实施例中删除某个操作或状态。例如，在步骤S4中可以删除多处测量手段的对比分析，从而只进行点位变形分析，收敛直径分析以及多期数据对比分析。

此外，本发明还公开了一种用于移动隧道激光检测数据处理装置，所述装置包括了至少一个处理器，以及存储器，所述存储器上存储有可执行指令，所述可执行指令由所述至少一个处理器执行，导致所述装置实现如上所述的移动隧道激光检测数据处理方法。

所述处理器可以是临时配置地(例如通过软件)或永久配置地来执行相关操作。无论是临时配置还是永久配置，所述处理器都可以构成实现处理器功能的引擎，所述引擎可以执行本发明中所描述的至少一个操作或功能。

类似地，本文所述的方法可以至少部分地由处理器实现。例如，方法中的操作的一部分可以由至少一个处理器或实现处理器功能的引擎执行。此外，至少一个处理器还可以在“云计算”环境中或作为“软件即服务”(SaaS)来支持相关操作的执行。例如，至少一部分操作可以由一组计算机(例如，包括处理器的机器)来执行，并且可以通过网络(例如，因特网)以及至少一个适当的接口(例如，应用程序接口(API))来访问这些操作。

某些操作的性能可以分布在处理器中，所述操作不仅驻留在单个机器中，而且还可以部署在多个机器上。在一些示例实施例中，处理器或实现处理器功能的引擎可以位于单个地理位置(例如，在办公室环境或服务器场内)。在其他一些实施例中，处理器或实现处理器功能的引擎可以分布在多个地理位置。

另外，本申请的实施例可以以计算机程序的形式存在，它们可以承载在计算机可读取的媒介中，当被计算机或者至少一个处理器执行时，可以实现本申请实施例中的方法、流程。

尽管参考了具体示例实施例对主题的概述进行了描述，但是在不脱离本发明的实施例的更宽范围，可以对这些实施例进行各种修改和改变。仅为方便起见，本发明的具体实施例可单独地或共同地由术语“发明”指代，如果实际披露了多个，并不意在将此发明的范围自动限制为单个发明或概念。

本文所示的实施例提供了足够详细地描述以使本领域技术人员能够实践公开的教导。根据本发明所示的实施例还可以派生出其他实施例，并在不脱离本发明的范围的条件下进行逻辑替换以及改变。因此，具体实施方式不应被视为具有限制意义，并且各种实施例的范围仅由所附权利要求以及这些权利要求所享有的等同物的全部范围来限定。

本发明和/或附图中描述的流程图应理解为可以表示用于实现特定逻辑功能的模块、段或部分代码，其包括用于执行流程中的特定逻辑功能和步骤或一个或多个可执行指令。正如本领域技术人员所理解的，可替换的实现方式被包括在本文描述的实施例的范围内，其中，前面的操作也可以不按照所述或所讨论的顺序来执行。

除非另外具体说明，或者在所使用的上下文中以其他方式理解的条件语言之外，诸如条件语言“可以”，“可能”，“也许”或“或许”通常旨在表达某些实施例包括，而其他实施例不包括某些特征、元件和/或步骤。因此，这种条件语言并非旨在暗示至少一个实施例以任何方式要求包括这些特征、元素和/或步骤，或者至少一个实施例必然包含用于判断的逻辑，所述判断的逻辑可以用于在存在或不存在用户输入或提示的情况下，判断任何特定实施例是否包括这些特征、元素和/或步骤或任何特定实施例能够执行这些特征、元素和/或步骤。

Claims (10)

1.一种移动隧道激光检测数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1:利用隧道检测小车上的扫描仪、位移传感器和里程计分别获取相对坐标系下的断面点云数据、轨距数据和里程数据；

步骤S2:从所述断面点云中提取出隧道点云，并对所述隧道点云进行粗去噪处理以滤除飞点；

步骤S3:基于所述隧道点云的强度值生成隧道内壁的正射影像，从所述正射影像中识别出隧道任意相邻环片间的接缝位置以得到环片的数量和隧道的理论长度，并根据隧道的理论长度和实测长度，获得里程计在数据采集中的累积误差，基于所述累积误差纠正隧道断面的里程数据；

步骤S4:将每一所述环片中间位置的断面作为待分析断面，对待分析的断面点云进行精去噪处理，以获得隧道内壁点云，根据隧道内壁点云进行隧道点位变形分析、收敛直径分析、多期数据对比分析以及多处测量手段的对比分析，以获得隧道的形变情况；

步骤S5:将断面点云转换到轨面坐标系下，通过水平射线法判断所述断面点云是否处于车体特征点所包围的标准轮廓内，以确定是否存在侵界点；

步骤S6:将隧道各断面对应的轨道中心点作为旋转和平移的基准点，根据基准点的相对坐标和绝对坐标的对应关系，得到各断面在两个坐标系下的旋转分量和平移分量，进而构建三维旋转矩阵和平移矩阵，基于所述旋转矩阵和平移矩阵对断面点云进行旋转和平移，以将断面点云数据转换到绝对坐标系下，其中，所述旋转分量为所述基准点在绝对坐标系下的坐标方位角、超高倾角和坡度角；

步骤S7:对断面和断面点进行抽稀处理，而后对相邻两断面进行隧道三角格网的构建，并基于所述三角格网，采用所述隧道内壁的正射影像进行纹理贴图以获得隧道的三维模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下步骤：

利用断面点云数据计算每个断面点在断面中的角度，将处于特定角度范围内的断面点作为轨道点云；

将所述轨道点云从所述断面点云中剔除，以提取出隧道点云；

根据所述隧道点云的二维坐标计算各隧道点到扫描仪中心的距离，将距离大于设定阈值的隧道点作为飞点从所述隧道点云中剔除。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S3具体包括如下步骤：

对隧道点云进行圆柱投影，以将所述隧道点云投影到平面上；

基于隧道点云的强度信息利用反距离权重法对投影到平面上的隧道点云进行插值处理生成所需分辨率的隧道内壁正射影像；

基于所述隧道内壁的正射影像，识别隧道沿轨方向的环片接缝的位置；

根据所述环片接缝的位置，得到环片的数量，并根据环片的数量和环片的标准宽度，计算出隧道的理论长度；

基于隧道的理论长度和实测长度，获得里程计在数据采集过程中的累积误差；

将所述累积误差按照环片的宽度分配到各个环片上，在每个环片内按照各断面距离起始断面的距离将误差分配到各个断面的里程上，以完成隧道断面的里程数据的纠正。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对待分析的断面点云进行精去噪处理具体包括如下步骤：

对待分析断面进行初始的椭圆拟合，其中，在椭圆拟合过程中采用随机抽样一致性算法对椭圆的参数进行估计；

求算断面点到椭圆的最短距离d_i，以组成距离点集d{d₁，d₂，…，d_n}；

根据公式和公式分别计算出点集d的均值d_mean和标准差σ；

将最短距离d_i与均值之间的绝对差值超过3σ的断面点作为噪声，将所述噪声从断面点云中去除，并再次进行椭圆拟合；

迭代特定的次数，将断面点云中的噪声全部去除，以得到隧道内壁点云。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述隧道内壁的点云进行隧道点位变形分析、收敛直径分析、多期数据对比分析以及多处测量手段的对比分析，具体包括如下步骤：

对精去噪处理后的待分析断面进行椭圆拟合，得到椭圆方程；

对隧道内壁点云进行压缩处理，以在每个角度间隔内选择一个距离方向线最近的断面点作为采样点；

根据所述椭圆方程，计算所述采样点到隧道的设计圆心的距离，得到各断面点的径向距离；

将所述径向距离与断面的设计半径比较，得到待分析断面在各个角度上的形变量，将所述形变量作为断面点的点位变形量；

计算待分析断面上所有断面点的点位变形量的绝对均值，将所述绝对均值作为该断面的整体点位变形值；

根据所述椭圆方程，以水平方向向右为0°方向，逆时针为正向计算各角度上的断面点到椭圆中心的距离，将0°和180°方向上的距离之和作为该断面的收敛直径；

根据各期数据对应里程断面的整体点位变形值变化和收敛直径变化，分析隧道随时间的变形情况；

利用全站仪测量隧道以获取绝对坐标系下的三维断面点云数据，根据所述三维断面点云数据求算各断面的里程；

从隧道检测小车测量的隧道断面中选取与全站仪测量的里程相同的断面，对比分析所述断面的整体点位变形偏差和收敛直径偏差。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述三维断面点云数据求算各断面的里程具体包括如下步骤：

选取断面点对应的一段曲线元代表线路平曲线，记为曲线元AB，所述断面点为曲线元AB外一点，记为点M；

将点M投射到曲线元AB上，点M在曲线元AB上的投射点为点m；

在曲线元AB上选择任意弧长为l₁的点m₁，按照如下公式计算点m₁在线路坐标系中的坐标(X_m1，Y_m1):

其中，R₁＝R₄＝0.1739274226,R₂＝R₃＝0.3260725774,V₁＝0.0694318442,V₂＝0.330009478,V₃＝0.6699905218,V₄＝0.9305681558，(X_A，Y_A)为曲线元AB的起点A在线路坐标系中的坐标，α为表示曲线元偏向的符号，右偏为+1，左偏为-1，K_A和K_B分别为A点和B点的曲率，α_A为A点在线路坐标系中的坐标方位角，L_S为曲线元的弧长；

根据如下公式计算点M到点m₁的法线的垂距d₁：

其中，K_AB＝K_B-K_A，d₀为M点到曲线元AB的起始点A的法线的垂距，(X_m，Y_m)为点m在线路坐标系中的坐标；

对l₁进行赋值，带入公式(1)中不断进行迭代计算，直至将根据公式(1)得到的X_m1和Y_m1带入公式(2)中得到的d₁值为0，其中，对弧长l₁初始所赋的值为M点到曲线元起始点A的法线的垂距d₀；

将d₁值为0所对应的l₁的值作为点m在曲线元AB中的弧长，并根据所述弧长得到断面点M在线路坐标系中的里程，所述里程即为断面点M所在断面的里程。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5具体包括如下步骤：

将扫描仪在隧道检测系统中的相对位置进行标定，以得到扫描仪坐标系到隧道检测系统中的车体坐标系的转换参数；

根据车体和轨道的点云数据，得到车体坐标系和轨面坐标系的转换参数；

根据扫描仪坐标系到车体坐标系的转换参数和车体坐标系到轨面坐标系的转换参数，得到扫描仪坐标系到轨道坐标系的转换参数，并根据扫描仪坐标系到轨道坐标系的转换参数将断面点云的坐标值转换到轨道坐标系下；

将车体特征点逐个连接成多边形，根据经过所述断面点的水平线与所述多边形的交点个数判断隧道每个断面的断面点是否位于所述多边形内，以确定是否存在侵界点；

其中，当所述交点个数为奇数时，该断面点位于所述多边形内；当所述交点个数为偶数时，该断面点位于所述多边形外。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据基准点的相对坐标和绝对坐标的对应关系，得到各断面在两个坐标系下的旋转分量，具体包括如下步骤：

根据断面的里程，确定各断面所处的设计平曲线的区段、区段的线型，并获取设计平曲线各区段的半径、起始点的曲率和起始点的坐标方位角；

根据所述各基准点所对应的断面的里程、断面所处区段的起始点的曲率和起始点的坐标方位角，计算各基准点的坐标方位角；

根据断面的里程，确定断面对应的基准点所在的超高线区段，当基准点所在的超高线区段为直线区段，则超高倾角为0；若基准点所在的超高线区段为圆曲线区段，则根据如下公式计算超高倾角：

其中，cantbase为超高基准，cant为基准点对应断面的超高常数，α_Y为超高倾角；

若基准点所在的超高线区段为缓和曲线区段，当第一缓和曲线的起点为直缓点，终点为缓圆点，第二缓和曲线起点为圆缓点，终点为缓直点时，根据如下公式计算缓和曲线区段的超高倾角：

其中，cant1为直缓点的超高，cant2为缓圆点的超高，α₀为缓和曲线区段的超高倾角；

基于缓和曲线区段的超高倾角，根据如下公式计算基准点所在断面的超高倾角：

其中，L_S为缓和曲线总长度，L1为待计算基准点到缓和曲线区段起点的里程差，其中，为缓和曲线区段轨道超高倾角的正切比例常数；

根据断面的里程，确定各断面所处的竖曲线的区段，若断面所处的竖曲线区段为直线区段，则坡度角为0°，若断面所处的竖曲线区段为圆曲线区段，则根据基准点的坐标方位角，获得基准点的坡度角。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据基准点的相对坐标和绝对坐标的对应关系，得到各断面在两个坐标系下的平移分量，具体包括如下步骤：

根据各基准点对应的断面的里程、断面所处区段的起始点的坐标、起始点的曲率和起始点的坐标方位角，计算基准点在绝对坐标系下的平面坐标；

根据断面的里程确定断面所处的竖曲线的区段和所述区段的线型；

当断面在竖曲线的直线区段上，根据区段的长度、区段起止点的高程和断面的里程，按照里程比例进行内插得到断面对应基准点的高程，当断面位于竖曲线的圆曲线段，则进行如下步骤：

根据坐标转换获取圆曲线在里程高程坐标系下的圆心坐标，基于圆曲线的圆心到曲线上任意待计算点的距离为圆曲线的半径计算断面对应基准点的高程；

根据基准点在绝对坐标系下的平面坐标以及轨道中心点的高程，得到基准点在绝对坐标系下的三维坐标；

根据扫描仪中心和轨道中心点的偏移量得到基准点在扫描仪坐标系下的坐标，基于基准点在扫描仪坐标系下的坐标以及基准点对应的断面里程，得到基准点在相对坐标系下的三维坐标；

根据各基准点在绝对坐标系下的三维坐标和相对坐标系下的三维坐标，得到各断面在绝对坐标系和相对坐标系下的平移分量。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对相邻两断面进行隧道三角格网的构建具体包括如下步骤：

相邻两断面分别记为断面L_i和断面L_i+1，将断面L_i上的断面点逐点连接成线；

在断面L_i+1上找出与断面L_i上相邻两断面点的连线夹角最大的断面点并将该断面点和断面L_i上相邻两断面点连接构成三角形，当所述三角形边长小于设定的边长阈值时，将该断面点存储为点K(n)；

判断存储的第一个点K是否为断面L_i+1的扫描线的起始点，当第一个点K不是起始点且第一个点K与相邻两断面的扫描线的起始点之间的距离均小于边长阈值时，将第一个点K分别与相连两断面扫描线的起始点连接形成三角形；

判断存储的最后一个点K是否为断面L_i+1的扫描线的终点，当最后一个点K不是终点且最后一个点K与相邻两断面的扫描线的终点之间的距离均小于边长阈值时，将最后一个点K分别与相邻两断面的扫描线的终点连接形成三角形；

其中，n值为点K在断面L_i+1上的顺次编号，当相邻K点的n值之差大于1且相邻三角形有公共顶点，将相邻K点间的断面点与所述公共顶点相连，以使所述断面点与公共顶点以及K点之间构成三角形；当相邻K点的n值之差大于1且相邻三角形无公共顶点，将相邻K点之间的断面点和与所述断面点最近的三角形的顶点相连，以构成三角形；当相邻K点的n值之差等于1且相邻三角形无公共顶点，则将相邻两K点与所述相邻三角形的任意一顶点相连，以构成三角形。