城市道路測繪中車載激光雷達掃描技術應用研究

秦嘉泰 許 攀 李儒風 黃彥剛 段軍魁

（1.河北科技大學建筑工程學院，石家莊 050018；2.廣州南方測繪科技股份有限公司石家莊分公司，石家莊 050018；3.天津仁恒和美房地產開發有限公司，天津市 300090）

0 引言

道路是城市環境中最具活力的區域，也是城市的血管，對城市道路定期的監測有利于提高路網作用，為居民出入提供更好的安全通行環境。將復雜的城市路網進行科學、全面、低成本地管理，逐漸成為了許多學者研究城市精細化管理的重要課題[1-4]。

車載激光雷達是一種主動遙感設備，其優勢在于突破了傳統的單點測量法，具備穿透地表覆蓋的森林植被的能力，更好地獲取地形信息[5-8]。將激光雷達搭載在機動車上，通過對道路及其兩側的掃描來記錄目標的位置和反射強度等信息，可以快速、高密度、低成本、高精度、高自動化地完成道路及其沿線設施的三維信息采集，大大減少了外業采集的工作量，工作便捷，信息采集高效，精細化程度高[9-10]。本文針對城市道路的特征，以實際工程項目作為背景，利用車載激光雷達技術對城市道路進行測繪，對測繪處理過程和測繪精度進行了詳細地描述、統計和分析，對未來城市道路測繪工作具有較好的借鑒意義。

1 工程概況

本文以佛山市順德區一條路線全長約8.14km的城市道路工程為例，該道路總體呈東西走向，西側起點位于與碧桂路相交的路口（樁號K0+450），向東沿線與多條既有道路相交、終點與黃攬干線相接（樁號K8+100）。其中，樁號（K2+150～K2+380）和樁號（K3+140～K4+620）為既有橋梁段，橋梁段不在本次路面提升改造范圍內。德勝東路道路規劃紅線寬度為60m（順番公路段90m），設計速度為60km/h，雙向6 車道，道路等級為城市主干道。

本文測區整體高差不大，主干道上樹木遮擋較少，但是大型貨車較多，不僅行駛較頻繁，主干道應急車道上也有部分地段有大型貨車停靠，對測量有一定影響。輔道上樹木茂密，基本遮擋住輔道，并且輔道內有小型車輛停放。因此作業范圍為測區內的主道部分，不包括測區內的輔道、跨河橋梁及高架橋部分。

2 外業數據采集

2.1 前期準備

在外業數據采集前，利用準備好的地圖數據，進行實地踏勘，確認采集范圍內的道路交通狀況，采集線路之間的關聯性，并在地圖上做好標記，以便在外業線路規劃中可以進行合理安排。提前規劃基站位置、行駛線路，盡量保證沿衛星信號良好的路段行駛。在踏勘過程中同時尋找適合架設基站的位置及控制點。此外，在測區范圍內至少提供4～5 個點的兩套坐標信息（WGS84+橢球高/當地坐標系），這兩套坐標信息用于計算參數，把WGS84 坐標點云轉到當地坐標系下，這也防止了坐標采集出錯的情況。

2.2 外業采集

利用車載激光雷達掃描技術進行外業采集，用于獲取橫縱斷面圖、1:500 地形圖、道路特征線、逐樁坐標偏離表及路基設計偏離表等信息。外業采集過程主要分為6點。

2.2.1 標靶點的布設與采集

本文采集環境為城市道路，考慮到安全因素，無法在車行道中間的虛線角點進行測量，而道路邊緣線無標線角點，所以需要布設標靶。標靶平面坐標采用GPS-RTK 進行測量，高程采用四等水準的觀測方法進行測量，道路兩側每隔200 左右布設一個點。十字路口左右通視的標靶點可布設在路中間，保證道路兩側都可以測量。在路兩側樹木較密、橋隧底下等會造成衛星信號失鎖的地方適當加密標靶點。

2.2.2 基站架設

根據基站布設的規劃，每個基站需架設在已知坐標的點上，同時，根據測區總長決定架設基站的個數，一個基站控制范圍為25km?；静捎渺o態采集模式，為獲取更高的采集精度，基站架設在控制點上（WGS84經緯度及高程信息），采樣間隔設為0.5s。

2.2.3 數據采集

數據采集主要是由征圖移動測量系統操控軟件ZTControler 進行，主要是在移動的載體上安裝多種傳感器，在載體移動時，傳感器自動采集載體的運動位置以及周圍環境和物體的形狀、色彩及影像等各種三維連續地理空間。

2.2.4 數據解算

對點云軌跡進行解算，主要分為以下幾個步驟：（1）通過軌跡解算軟件Inertial Explorer 解算出軌跡數據（*pos）；（2）通過征圖數據融合軟件ZTPreProcess融合軌跡數據和原始激光數據（*.rxp），得到具有位置信息的點云數據（*.las）；（3）通過征圖數據融合軟件ZTPreProcess進行坐標轉換，得到當地坐標系下點云數據。

2.2.5 軌跡糾偏

對于軌跡糾偏處理，該項目道路側設標靶點44個，作為點云數據的軌跡糾偏點，其他由甲方提供的檢查點用作精度檢查，主要處理步驟分為：（1）通過征圖軟件對軌跡進行糾偏處理，選取標靶點圓心的點云坐標和實測坐標作為一組同名點，多組同名點構成最終軌跡糾正文件，利用控制點對軌跡進行糾正優化，實現糾偏的目的。（2）重新融合糾正后的軌跡數據（*.pos）和原始激光數據（*.rxp），得到高精度點云數據。標靶點和實測點高度重合，軌跡糾偏處理精度較高。

2.2.6 數據檢查

數據檢查主要包含了6部分內容，具體如下：（1）覆蓋完整度檢查，對工程項目進行分塊，逐個檢查，保證數據完整（紅色為范圍線，方框為數據框），如圖1(a)所示；（2）點云重疊度檢查，沿道路每隔100m，做一個橫向切面，檢查點云的平面和高程的重疊度，如圖1(b)所示；（3）點云突變檢查，檢查軌跡數據，對于高程異常的地方，將對應的點云做出縱切面，確認是否為突變點，如圖1（c）所示；（4）點云高程檢查，在有標靶點的地方橫切剖面，根據標靶點高程信息對點云進行高程檢查，如圖1（d）所示；（5）點云精度檢查，利用已有的檢查點，進行初步精度檢查，符合要求后即可轉交內業進行內業工作，由統計結果看出，標靶點在平面中和高程中的誤差較小，精度較高。

圖1 數據檢查示意圖

根據以上的點云數據檢查結果，說明點云數據的精度較高，針對少量平面、高程精度較差的點云需加入所有標靶點后進行再次校正，這些校正后的點云數據可用于路面特征線提取、點云分類過濾及抽稀工作。

3 內業數據處理

在完成外業采集工作后，需要開展內業數據處理工作，主要包括點云分類、特征線繪制以及地形圖繪制。

3.1 點云分類

對于最終糾偏后的點云數據，由于其存在大量的無用數據（道路兩旁外點云數據、植被點云數據、輔道點云數據、頂部架橋點云數據等）。本文使用Terrasolid軟件對其進行相應的過濾，最終得到道路路面點云數據。目的在于減少點云數據量，排除干擾點云數據，便于后期的道路橫斷面作業處理工作。對點云自動分類結果需要進行交互檢查，主要準確判斷出地面點和非地面點兩類。

3.2 特征線繪制

基于最終糾偏后的點云數據，在SouthLidar中，精確提取道路特征矢量線數據信息，用于后續設計選取道路中線。

3.3 地形圖繪制

通過分層剪裁和三維窗口的輔助，繪制出路燈、凹槽、路牌等地面物體，使地物繪制更加地直觀準確。通過對不同路段三維圖的繪制，最后能夠繪制出來精準地形圖和斷面圖。

4 結束語

本文以佛山市城市道路工程為例，通過車載激光雷達掃描技術對道路進行了外業數據采集和內業數據處理，可以得出以下結論：

（1）通過征圖軟件對軌跡進行糾偏處理，可以使標靶點和實測點高度重合，數據精度能夠較好地滿足道路測繪需求。

（2）在外業數據采集中引入全景影像技術，這可以為規劃部門在規劃的過程中進行更好地復核。

（3）在內業數據處理中通過過濾后獲取道路路面點云數據，排除了干擾點云數據，有利于提高地形圖繪制效率。

（4）車載激光雷達技術在外業和內業工作中具有智能、快速、便捷的優勢，有利于提高道路監測的效率及自動化的水平，具有較高的應用價值。