三維激光掃描在地鐵車站管線建模中的應用

尤旭東（上海申通地鐵集團有限公司，上海 200070）

地鐵改造過程中常常碰到原有設計圖紙缺失，或者實際施工管線位置同設計圖紙存在一定差異，如根據原圖紙進行改造設計則會引起很大問題。為此需要對既有結構管線重新進行測繪建模，獲得實際的情況。傳統的方法首先采用經緯儀、全站儀、水準儀等手段對管線進行現場測量，然后將測量后的信息記錄下來，最后按照記錄的信息在電腦 CAD 環境下繪圖出來，該方法效率低下，而且容易出錯。隨著三維激光掃描儀的出現，借助三維掃描技術可以一次性快速地獲得結構管線的三維坐標信息，然后借助后處理軟件可以快速地將三維坐標信息導入 CAD 環境下自動生成三維模型或圖紙，大大提升了測繪效率。

1 工程項目背景

軌道交通 13號線馬當路站位于馬當路與徐家匯路交界口處，車站需要進行結構改造施工，改造前需要對車既有站頂部的風管、水管和電纜線路等進行建模，最終形成現場結構的真實三維模型，并驗證了模型的準確性。

2 三維激光掃描方案

2.1 方案介紹

三維激光掃描技術克服了傳統測量技術的局限性，采用非接觸主動測量方式直接獲取高精度三維數據，能夠對任意物體進行掃描，且沒有白天和黑夜的限制，快速將現實世界的信息轉換成可以處理的點云數據，最終將獲取的點云數據構建成實體三維幾何模型。本項目技術方案分為 4 個步驟進行：數據采集、點云拼接、管線建模和現場檢核。

2.2 數據采集

2.2.1 掃描設站

設備采用 FARO 掃描儀采集，根據車站面積大小擬架設 40 站。對于管線分岔或者變徑等關鍵位置，我們將單獨架站進行精確掃描，并將掃描結果導入到現場配備的 PC 機中，第一時間查看點云質量和關鍵位置的信息，避免后期返工重測。數據采集關鍵內容是靶球布設和掃描參數設置，靶球布設決定了點云數據后期的配準精度，掃描參數決定了掃描數據的質量與掃描效率。

FARO 掃描儀自身無法定向定位，因此各站掃描數據是相互獨立的，為了將所有數據配準到統一坐標系下，需要在現場布置靶球，以此作為兩站數據的公共部分，實現數據的配準，因此數據配準質量取決于靶球的布設方法和靶球的測量精度。本項目采用固定式靶球布設法，在布設靶球時，綜合考慮測站間距（控制在 12m左右）和測站位置（每兩個立柱間架設一站），大致將其布置成等邊三角網的結構，同時保證每相鄰兩站能同時掃描到 3 個以上的公共球，以此來保證靶球的測量精度和數據配準的質量。

2.2.2 參數設置

點云數據獲取需經過“掃描儀安置→掃描參數設置→掃描→紋理影像數據采集”等過程。其中掃描參數的設置至關重要，直接影響掃描精度和數據采集的效率。掃描參數主要包括測站間距與掃描分辨率。

（1）測站間距設置 ：在數據采集時要布設多個測站分別進行掃描，測站間距越大，所需測站總數就越少，掃描時間就越短，但是過大的測站間距會導致點云質量下降，測量誤差也會變大。另外，現場掃描時車站頂部結構復雜，遮擋嚴重，如果站間距過大，會導致所需的管線被遮擋，造成原始點云數據缺失，影響了后期的數據處理和建模工作。因此，綜合考慮掃描精度和數據采集的效率，本項目測站間距約定為 12 m，即每兩個車站立柱之間架設一個測站。同時，為了更清楚、準確地采集到真實的管線點云數據，對于管線分岔或者變徑等關鍵位置，將另外單獨架站進行精確掃描。

（2）分辨率設置：FARO 掃描儀的分辨率有“1/1、1/2、1/4、1/5、1/8、1/16”6 檔可選，分辨率設置越高，點云的密度越大，被掃描物體的細節就越清楚，但掃描所需時間也大大增加。FARO 掃描儀的不同分辨率對應點間距見表 1。如上文所述，站間最佳距離為 12 m，則點離掃描儀最遠距離為 6 m，因此，為確保最高的掃描效率，可取 1/5分辨率，此時 6m處的點間距約為 4.6 mm，若將掃描質量控制為 4 X，單站的測量時間約為 5 min 33 s。

表1 FARO Focus 3D掃描儀分辨率

2.2.3 作業流程

在布設好靶球、設置好儀器參數后，便可進行單站獨立掃描，具體三維激光掃描儀外業操作流程如圖 1 所示。Stn 1 為掃描的起始站，該站掃描結束后，搬至 Stn 2，Stn 2 為中間站，因此 Stn 2 架站時要考慮與 Stn 1 有 3 個以上的公共靶球，且與 Stn 3 有 3 個以上的公共靶球，中間站架設儀器時均要保證與相鄰站有 3 個以上的公共靶球，并且要保證該站掃描元素（管道、柱墻等）的完整性，在特殊結構（如管道變徑、變向）處，可適當增加測站，以方便后期拼接。以此類推，直到最后一站 Stn 25。Stn 1 至 Stn 25 形成一個閉合線路，以此來保證整個結構完全拼接。

圖1 掃描設站及作業流程

2.3 點云預處理拼接

在掃描過程中，受激光掃描儀視場角的限制，每站掃描時只能獲取當前掃描儀坐標系下的點云數據，車站狹長形的特征也限制了掃描的有效距離，這決定了不可能只通過一次掃描就得到整個車站頂部管線的坐標及屬性數據。因此，必須分站對其進行掃描，并將多個站點下獲取的點云進行拼接，得到一個統一坐標系下的三維數據點集，這就涉及到點云拼接問題。

本案例采用 FARO SCENE 軟件進行拼接處理，將采集到的單站獨立點云數據導入到 SCENE 軟件中，并對點云數據進行過濾、平滑、補償等操作進行數據去噪，通過自動對象識別技術自動識別定位靶球，并依次編號，最后通過注冊掃描實現點云數據的拼接。拼接后的點云數據已經在同一坐標系下，此時可查看點云拼接的精度，如果發現某一站拼接精度偏大，可通過人工識別靶球的方式重新更新掃描，進行優化平衡，使拼接精度達到最優。

2.4 管線建模

Galaxy-Eye 是一款快速大空間三維點云處理軟件，也是一款專業的管線建模軟件。在前面采用 FARO SCENE 預處理后的點云數據可以直接導入該軟件內，實現管線自動擬合，后期采用需要人工對照點云數據，對擬合結果進行精確地檢查和完善，擬合成果見圖 2、圖 3。

圖2 車站整體管線模型與三維點云圖

圖3 管線CAD模型圖

2.5 模型和現場復核對比

為了驗證三維掃描技術的準確性，將掃描建立的模型同實際對比，圖 4 選取了兩組對比效果。

圖4 掃描建立的模型同實際對比

3 結 語

（1）采用三維激光掃描儀可以快速地對結構及管線進行掃描建模，較傳統方法有很大優勢。

（2）三維激光掃描儀掃描設站需要考慮場地間距、分辨率、精度綜合因素設定。

（3）靶標設置較為關鍵，數量和位置設置決定最終模型效果的精度和準確性。

（4）采用三維激光后處理軟件建立的模型同實際誤差較小，可以反映真實的物體模型。