【摘要】：傳統(tǒng)的地鐵隧道沉降監(jiān)測主要通過人工在隧道中每隔一定距離布設斷面點,使用全站儀進行觀測,該方法監(jiān)測點數(shù)量有限,并且測量精度易受環(huán)境因素的影響。而病害檢測則是采用人工檢測的方法,這種方式不僅速度慢,而且由于人眼觀察距離有限,極易出現(xiàn)遺漏的問題。三維激光掃描技術(shù)是近幾年快速發(fā)展的非接觸測量技術(shù),將三維激光掃描技術(shù)應用于隧道的沉降監(jiān)測和病害檢測,不僅能夠提高工作效率,還能夠獲取高密度的隧道表面點云數(shù)據(jù),方便隧道的建模。海量的隧道點云數(shù)據(jù)給計算機軟硬件帶來了巨大的考驗,計算機的內(nèi)存和CPU處理能力有限,不能同時對所有點進行處理,因此需要合理的索引結(jié)構(gòu)對隧道點云進行管理。目前國內(nèi)外有很多學者對海量點云的管理與可視化的理論進行了相關(guān)研究,提出了不同的點云管理模型,如四叉樹模型、八叉樹模型、R樹模型等等。每一種點云管理模型的適用情況是有限的,并不能適合所有不同空間分布的點云。本文采用隧道掃描小車獲取點云的方式,介紹了隧道掃描小車的基本硬件組成,以及使用掃描小車獲取點云的方法。由于掃描的動態(tài)性,本文還介紹了點云的配準方法。為了管理獲取的海量隧道點云,結(jié)合隧道點云的空間分布特點,本文提出了適用于管理隧道點云的混合索引模型以及高效的點云數(shù)據(jù)存儲方式。為了實現(xiàn)流暢的點云可視化效果,本文提出了基于OSG的內(nèi)外存調(diào)度的隧道海量點云的可視化方法,通過使用OSG提供的分頁數(shù)據(jù)庫技術(shù),結(jié)合建立的隧道點云索引結(jié)構(gòu),實現(xiàn)了流暢的可視化效果�；谒淼傈c云的管理與可視化理論,本文設計并實現(xiàn)了隧道點云處理平臺,該平臺集隧道點云的管理、可視化、交互于一體,并將隧道的橫斷面點云提取的功能集成到該平臺當中,方便時實際的工程應用。最后,本文選取武漢市某地鐵線路一段隧道作為實驗區(qū),使用掃描小車對隧道進行了掃描實驗,將獲取點云使用開發(fā)的點云處理平臺進行了相關(guān)處理,處理的效果顯示該點云管理與可視化理論滿足隧道海量點云處理的需求。
[Abstract]:The traditional subsidence monitoring of metro tunnels mainly uses total station to observe the subsidence of the tunnel by setting section points at certain distances manually. The number of monitoring points is limited and the measuring accuracy is easily affected by environmental factors. The method of disease detection is manual detection, which is not only slow, but also due to the human eye. Three-dimensional laser scanning technology is a non-contact measurement technology developed rapidly in recent years. The application of three-dimensional laser scanning technology to tunnel settlement monitoring and disease detection can not only improve work efficiency, but also obtain high-density tunnel surface point cloud data, which is convenient for tunnel modeling. Massive tunnel point cloud data has brought tremendous challenges to computer software and hardware. The computer memory and CPU processing capacity are limited, and all points can not be processed at the same time. Therefore, a reasonable index structure is needed to manage tunnel point cloud. Different point cloud management models are proposed, such as quadtree model, octree model, R-tree model and so on. Each point cloud management model is limited and can not be suitable for all point clouds with different spatial distribution. This paper also introduces the registration method of point clouds due to the dynamic nature of scanning. In order to manage the massive tunnel point clouds acquired, a hybrid index model for managing tunnel point clouds and efficient point cloud data storage are proposed in this paper. In order to achieve a smooth visualization of point clouds, this paper proposes a visualization method of massive tunnel point clouds based on OSG memory scheduling. By using the paging database technology provided by OSG and the index structure of tunnel point clouds, the visualization effect is realized smoothly. This paper designs and implements a tunnel point cloud processing platform, which integrates the management, visualization and interaction of the tunnel point cloud, and integrates the function of extracting the cross-section point cloud of the tunnel into the platform for convenient and practical engineering application. Finally, this paper selects a tunnel of a subway line in Wuhan as the experimental area, using the scanning trolley. Scanning experiments were carried out on the tunnel, and the point cloud processing platform was used to acquire the point cloud. The results show that the point cloud management and visualization theory can meet the needs of massive point cloud processing in the tunnel.
【學位授予單位】：武漢大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U456.3;U231

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本文編號：2213029