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基于三維激光掃描的高層建筑建模研究

2021-04-27 00:49:27宋洪英曹坤閆曉楠
粘接 2021年8期
關(guān)鍵詞:高層建筑

宋洪英 曹坤 閆曉楠

摘 要:三維激光掃描技術(shù)能夠快速獲取目標表面大量的點云數(shù)據(jù),通過對這些點云數(shù)據(jù)利用和處理,能夠反映出目標的屬性和三維模型。高層建筑發(fā)展速度不斷增加,其復雜性、龐大性增加了建模難度。于是文章借助三維激光掃描技術(shù),對高層建筑建模進行研究。首先對三維激光掃描系統(tǒng)的基本原理進行分析,然后基于三維激光掃描建立某高層建筑模型,結(jié)果表明構(gòu)建的高層建筑模型效果較好、構(gòu)建速度較快。

關(guān)鍵詞:三維激光掃描;高層建筑;建模

中圖分類號:P225.2;TU198 文獻標識碼:A 文章編號:1001-5922(2021)08-0123-04

Research on High-rise Building Modeling Based on 3D Laser Scanning

Song Hongying, Cao Kun, Yan Xiaonan

(Aerospace Architecture Design & Research Institute Co., Ltd., Beijing 100162,China)

Abstract:Three-dimensional laser scanning technology can quickly obtain a large number of point cloud data on the target surface. By using and processing these point cloud data, it can reflect the attributes and three-dimensional model of the target. The development speed of high-rise buildings continues to increase, and their complexity and largeness increase the difficulty of modeling. So the paper uses 3D laser scanning technology to study the modeling of high-rise buildings. First, the basic principles of the 3D laser scanning system are analyzed, and then a high-rise building model is established based on the 3D laser scanning. The results show that the constructed high-rise building model has a better effect and a faster construction speed.

Key words:3D laser scanning; high-rise buildings; modeling

三維激光掃描技術(shù)能夠連續(xù)、快速、準確、自動的獲取目標物體表面點云數(shù)據(jù),通過大量的點云數(shù)據(jù)能夠重建物體模型,將多種傳統(tǒng)的測繪技術(shù)融為一體,能夠在很多領(lǐng)域中發(fā)揮重要優(yōu)勢,屬于一種全新的數(shù)據(jù)獲取方法[1-2]。隨著我國現(xiàn)代社會進程加快,高層建筑越來越多,由于高層建筑的特點不同,增加了其建模難度,需要使用大量的準確數(shù)據(jù)才可能構(gòu)建一個完整模型。三維激光掃描技術(shù)的發(fā)展,能夠簡化高層建筑建模,提高高層建筑建模的準確度,能夠準確反映高層建筑的特征,并且能夠?qū)⑵滢D(zhuǎn)化為三維模型[3]。于是文章選擇某高層建筑作為研究對象,借助三維激光掃描技術(shù)進行高層建筑建模。

1 三維激光掃描系統(tǒng)的基本原理

三維激光掃描技術(shù)的應(yīng)用范圍廣,具有較強的應(yīng)用效果和作用。其中三維激光掃描系統(tǒng)的具有4個主要不同的部分,分別為掃描軟件控制平臺、激光掃描儀、電源供應(yīng)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理平臺,因其這4個部分的組成,使得三維激光掃描技術(shù)能夠發(fā)揮應(yīng)有的作用效果[4-5]。在4個部分中激光掃描儀作為核心部分,其主要由激光掃描系統(tǒng)和激光測距系統(tǒng)構(gòu)成。下面將從激光測距系統(tǒng)和激光掃描系統(tǒng)這兩種組成部分進行分析,即三維激光掃描系統(tǒng)的基本工作原理。

1.1 激光測距系統(tǒng)

激光測距系統(tǒng)可以使用不同的測距方式,比較常見的方式有脈沖式測距、相位式測距和激光三角測距,每種測距方式都有各自的特點。在三維激光掃描儀中主要使用脈沖測距方式,這種測距方式的主要原理如圖1所示。使用激光發(fā)射器對被測目標發(fā)射激光脈沖信號,然后該脈沖信號會被反射回來,然后被接收器所接收,記錄器會將發(fā)射信號到接收信號的時間記錄下來,即脈沖信號的往返時間t ,由于光速c已知,于是可以根據(jù)下面公式計算出測量距離S[6]。

1.2 激光掃描系統(tǒng)

在三維激光掃描儀中會存在一個坐標系統(tǒng),其中坐標原點為儀器中心位置,橫向掃描時的方向設(shè)置為X軸,然后垂直于X軸的橫向掃描面設(shè)置為Y軸,最后垂直于橫向掃描面的方向設(shè)置為Z軸,圖2即為激光掃描系統(tǒng)坐標計算示意圖。通過三維坐標,能夠確定被測點的位置。假設(shè)目標點P點的坐標為(Xp、Yp、Zp),如圖2所示,于是該點的計算公式如下:

2 高層建筑建模

2.1 點云數(shù)據(jù)采集

點云數(shù)據(jù)采集作為高層建筑建模的關(guān)鍵所在,其主要采集流程如圖3所示。在掃描之前,需要進行實地考察,主要目的在于合理布設(shè)掃描站點,因為一個合理的掃描測站布設(shè)方案能夠提高點云數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量和效率。為了得到更好的布設(shè)方案,需要考慮的因素比較多:比如首先需要考慮到三維激光掃描儀最佳的工作范圍,為了能夠保證測量點能夠在最佳工作范圍內(nèi),通常會將兩個相鄰掃描測站之間的距離設(shè)置得更小一點,即需要小于掃描儀的最佳工作范圍;然后掃描點在布設(shè)過程中需要考慮與控制點的配合問題;掃描時盡量保證正直掃描;最后還需要考慮到數(shù)據(jù)的重疊度問題和掃描過程中的障礙物問題等[7]。

掃描過程并不是直接對目標物進行掃描即可,在這個掃描過程中需要將其劃分為4個不同階段,分別為粗略掃描、精細掃描、精掃靶標和照片獲取,粗略掃描主要是進行全方位掃描,其中使用較低的分辨率,掃描時間非常快,能夠得到全景掃描的二維圖形;精細掃描就是在二維圖的基礎(chǔ)之上選擇目標區(qū)域進行長時間的掃描,其中需要使用高分辨率掃描;精掃靶標就是對后視靶標進行高分辨率掃描,確定其中心位置,從而保證點云數(shù)據(jù)的拼接準確度;照片獲取就是在激光掃描儀器上安裝數(shù)碼相機,從而獲得對應(yīng)掃描點云數(shù)據(jù)的真實紋理信息。

以某高層建筑作為研究對象,該建筑的位于繁華地帶,于是就會增加數(shù)據(jù)采集的難度。在進行點云數(shù)據(jù)采集之前,對高層建筑的周圍進行實際考察,然后再根據(jù)掃描測站布設(shè)的注意事項和相關(guān)規(guī)范,采用遠近結(jié)合的設(shè)置方式,一共設(shè)置了12站,如圖4所示,其中在高層建筑四周較近的地方設(shè)置站點,用來獲取高層建筑底部完整的點云,然后在高層建筑比較遠的地方設(shè)置站點,用來獲取高層建筑整體點云。

2.2 點云數(shù)據(jù)后期處理

高層建筑的點云數(shù)據(jù)采集完成之后,就需要對這些數(shù)據(jù)進行處理,點云數(shù)據(jù)的后期處理流程如圖5所示。于是接下來將對這4個步驟進行分析。

2.2.1 點云數(shù)據(jù)拼接

三維激光掃描儀在使用過程中,由于多種因素的影響使得每個掃描站點只能對高層建筑的某一部分點云進行獲取,為了得到完整的點云數(shù)據(jù),需要將所有掃描站點獲取的點云數(shù)據(jù)拼接在同一坐標系中。對點云數(shù)據(jù)進行配準的方式不止一種,其中使用頻率最高的方法為基于輪廓特征的點配準方法,這種方式從本質(zhì)上講就是基于最小二乘法的最優(yōu)配準方式[8]。配準又可以分為兩種形式,分別為基于目標配準和無目標配準。由于文章只需要對高層建筑的外部形狀特征進行采集,使用靶球進行測量,于是文章選擇基于目標配準的方式進行配準。

2.2.2 點云數(shù)據(jù)去噪

使用三維激光掃描技術(shù)獲取的點云數(shù)據(jù)會受到多方面因素的影響,從而導致有些數(shù)據(jù)會偏離理論值,這些噪聲點會影響到后期數(shù)據(jù)處理的精度,所有有必要對其進行去除。常用的去噪方式比較多,比如觀察法、有序點云去噪法、散亂點云去噪法等,在有序點云去噪法中又可以分為好幾種方法,其中有一種方法為濾波法,這種方法的優(yōu)勢較多,比較適合應(yīng)用于文章研究的高層建筑建模中[9]。因為噪聲數(shù)據(jù)具有高頻率特征,通過設(shè)計濾波函數(shù),能夠?qū)⒃肼曌兊酶悠交@種去噪方式就是濾波法。其中使用的濾波算法通常情況下有3種,分別為高斯濾波、平均濾波和中值濾波等,這3種濾波算法的濾波效果如圖6所示,其中中值濾波屬于非常常見的一種非線性濾波方式,具有比較好的濾波效果[10]。然后根據(jù)實際情況,文章選擇中值濾波方式進行去噪處理。最終的去噪結(jié)果如圖7所示。

2.2.3 點云數(shù)據(jù)精簡

在使用三維激光掃描技術(shù)時,會對高層建筑表面進行大量的點云數(shù)據(jù)采集,這些點云數(shù)據(jù)會過于密集,從而影響到模型的光順性,而且還會影響到計算機的運行速率。所以為了解決這些問題,可以對密集的點云數(shù)據(jù)進行精簡,提取出能夠反映曲面特征的點,然后將其余的數(shù)據(jù)刪除,于是就可以降低點云數(shù)據(jù)的密集,提高計算機的運行時間,并且還能夠較好的反映高層建筑模型。通過國內(nèi)外學者對點云數(shù)據(jù)精簡的不斷研究,當前使用比較廣泛的精簡算法為基于曲率和基于法向量的方式。文章選擇基于曲率的精簡方式對點云數(shù)據(jù)進行處理,能夠刪除大量冗余數(shù)據(jù)。

2.2.4 點云數(shù)據(jù)分割

點云數(shù)據(jù)分割主要應(yīng)用于點云數(shù)據(jù)非常多的情況下,為了方便數(shù)據(jù)處理,可以將需要處理的數(shù)據(jù)分割出來單獨進行分析。當前自動分割方法有3種,分別為基于邊的點云分割法、基于面的點云分割法、基于混合區(qū)域的點云分割法[11]。點云數(shù)據(jù)自動分割的軟件也比較多,但是大多情況下需要根據(jù)操作者的經(jīng)驗完成手動分割。文章研究的高層建筑建模,其中涉及到的點云數(shù)據(jù)量非常龐大,使用相關(guān)軟件進行手動分割點云會使得計算機運行速度較慢,嚴重時還會造成軟件崩潰,所以文章可以對單站進行分割處理,或者還可以對精簡之后的數(shù)據(jù)進行分割處理。

2.3 高層建筑的模型建立

點云數(shù)據(jù)處理完成之后,即可根據(jù)數(shù)據(jù)對高層建筑進行建模分析。首先,需要從點云數(shù)據(jù)中提取高層建筑的特征線,通過特征線能夠描述出高層建筑的外貌。特征線提取使用的算法比較多,當前比較常用方式有機遇曲率值、基于法向量等方式,還可以使用影響特征線輔助點云提取特征線[12]。為了更加方便特征線的提取,研究者們發(fā)明了相關(guān)的軟件可以實現(xiàn)特征線的提取。文章選擇Trimble Realworks軟件進行特征線提取,該軟件中含有一個快速輪廓曲線命令,通過選擇一個合適的視角和高度,該軟件能夠能夠得到不同角度的剖切面,而且還會進行曲線擬合。在使用該軟件進行特征線提取時,可能會存在缺失的部分,如果出現(xiàn)此情況,可以將其和現(xiàn)場照片進行對比,將缺失的特征線補齊即可。

特征線提取完成之后,將其導入到Sketchup中,根據(jù)其中平移、推拉等工具能夠建立高層建筑的三維模型基本框架。在高層建筑建模中還存在花壇、廣告牌等單體要素,于是接下來將這些單體要素的點云數(shù)據(jù)分割出來對其進行單獨建模即可。然后將建立好的單獨模型導入到基本框架中,去要對其進行組合,并且統(tǒng)一坐標,于是就可以形成高層建筑的三維白模。

此時得到的白膜并不能完全真實的反應(yīng)出高層建筑,還需要進行紋理映射。首先使用照相機獲取實際建筑的紋理圖,此時會由于各種因素導致紋理扭曲,不能將其直接貼到白膜上。于是將該紋理圖糾正為正視圖,此時即可將該圖導入到Sketchup中,并使用相關(guān)編輯器將糾正后的紋理圖貼到白膜上,通過相關(guān)調(diào)整之后,使得紋理圖能夠符合高層建筑的原本形貌,最后使用Enscape插件對模型進行渲染,于是高層建筑的三維模型如圖8所示。

3 結(jié)語

通過三維激光掃描技術(shù)獲取高層建筑的點云數(shù)據(jù),然后對點云數(shù)據(jù)進行處理和加工,最后借助相關(guān)軟件能夠建立高層建筑的模型。經(jīng)過上文分析,三維激光掃描技術(shù)的功能強大,使用效果好,能夠在諸多領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用。文章用其進行高層建筑建模,最后得到的模型效果較好。文章選擇的高層建筑相對比較規(guī)整,所以基于三維激光掃描的建筑模型效果較好,如果對于異形高層建筑建模,要想快速有效的建模還需要不斷對其進行深入研究。

參考文獻

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