一种针对隧道形变钢拱架的非刚性配准方法

技术领域

本发明属于点云处理技术与隧道工程的交叉领域，尤其涉及一种针对隧道形变钢拱架的非刚性配准方法。

背景技术

隧道工程的建设施工时，通常需要以钻爆法、盾构法或两者相结合的方法实现隧道开挖。由于盾构法存在对地质环境要求高、对断面变化适应性差等缺陷，通常不具备施工的灵活度与适应性，因此当隧道建设面临岩性变化频繁、软硬不均、断层多等极端地层结构时，需要额外依赖钻爆法施工。

钻爆法隧道开挖后需要铺施钢筋混凝土衬砌，通过喷射混凝土并配合使用钢拱架支撑，以实现对隧道的初期支护，防止围岩塌陷。在传统钻爆法施工中，混凝土湿喷作业需要施工人员现场操作。而隧道环境中岩爆、大变形、高温湿热、通风不当等恶劣环境因素都会对施工过程造成影响，造成施工效率低、安全性差、作业质量难以保证等问题。

通过研发新型自动化施工设备，弥补传统钻爆法机械化不足等缺陷，减少作业人员劳作强度、保障人员生命安全，将实现在各类地质难题下的安全高效、自动化、机械化隧道建设，对隧道工程技术发展有着重要意义。

在自动化湿喷作业时，隧道岩壁中被钢拱架遮挡的区域无法进行直接喷射。需通过对湿喷台机机械臂进行路径规划，以机械臂绕过隧道内钢拱架的方式，实现对钢拱架与岩壁之间的间隙进行填充。

为指导机械臂路径规划，需对爆破点云中提取的钢拱架点云进行钢拱架恢复，实现智能设备对钢拱架位置信息的感知，用于湿喷台机对钢拱架位置的判别为湿喷台机机械臂路径规划提供参数支撑，并最终实现智能设备替代现场施工人员指导湿喷台机进行自动化湿喷作业。同时，钢拱架恢复的结果还可用于去除混凝土喷射方量计算结果中待填充块中钢拱架部分占据的体积，以提升混凝土喷射方量计算的准确度。

由于实际工程中受激光扫描设备的精度限制，真实钢拱架的信息获取不充分，扫描点云的局部特征不能充分体现在设备导出的原始爆破点云文件中，无法实现从真实钢拱架点云中直接对钢拱架进行恢复重建。通过对钢拱架点云使用非刚性配准技术，依据去噪后钢拱架设计模型与钢拱架点云的配准结果，将钢拱架设计模型匹配到重建的岩壁模型中，可实现对隧道内扭曲形变钢拱架的有效恢复，以解决钢拱架恢复问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种隧道内受力扭曲形变钢拱架的恢复方法。为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案包括点云预处理与非刚性配准两部分。其中所述点云预处理为所述非刚性配准方法的前处理部分，所述非刚性配准方法又分为钢拱架空间走势特征曲线提取以及基于空间曲线的点云非刚性配准两个阶段。实施例提供一种针对隧道形变钢拱架的非刚性配准方法。

步骤1、点云预处理：实现对原始扫描点云中的岩壁与非岩壁、以及钢拱架与噪声部分的分离；

步骤2、设计模型的曲线提取：忽略钢拱架设计模型的局部特征仅保留其总体走势，提取并构造设计模型的空间走势特征曲线，以近似描述钢拱架设计模型；

步骤3、钢拱架点云的曲线提取：忽略钢拱架点云的局部特征仅保留其总体走势，提取并构造钢拱架点云的空间走势特征曲线，以近似描述钢拱架点云；

步骤4、基于空间曲线的点云配准：通过对所述提取的空间走势特征曲线进行匹配，进一步实现钢拱架设计模型与钢拱架点云的非刚性配准。

本发明所述的一种针对隧道形变钢拱架的非刚性配准方法，作为优选方式，步骤1进一步包含以下步骤：

步骤1.1、坐标变换及坐标系转换：对所述原始扫描点云依次进行坐标平移、坐标旋转及坐标系变换，得到坐标系转换后的扫描点云；

步骤1.2、爆破点云去噪：将所述坐标系转换后的扫描点云中的真实岩壁部分与钢拱架噪声部分进行分离，得到去噪后爆破点云及钢拱架噪声点云；

步骤1.3、钢拱架点云去噪：将所述钢拱架噪声点云中的非岩壁部分中钢拱架部分与噪声部分进行分离，得到去噪后钢拱架点云，完成所述点云预处理。

所述坐标变换及坐标系转换由坐标平移、坐标旋转及坐标系转换组成，使得所述原始扫描点云的的重心位于坐标系原点且隧道中轴线方向与x轴平行，最后将坐标值由直角坐标系

所述爆破点云去噪是依据近邻点加权前后极径变化量进行迭代去噪，具体包含以下步骤：

首先构建假想岩壁点云：遍历所述坐标系转换后的扫描点云中的每个点，根据其近邻点信息，通过近邻点加权计算当前点对应的假想岩壁极径

其中

其中等号右边乘式的第一部取决于点

其次计算极径变换量：遍历所述坐标系转换后的扫描点云中的每个点，用当前点的所述假想岩壁极径

最后迭代去除非岩壁点云：采用迭代法，实现对所述扫描点云中的真实岩壁部分与钢拱架噪声部分的分离。

在一些实施例中，所述迭代去除非岩壁点云是对坐标系转换后的扫描点云依据所述极径变化量

所述钢拱架点云去噪是依据极角等距分段后依据极径众数的大小进行迭代去噪，具体包含以下步骤：

首先对点云进行映射：将钢拱架噪声点云从柱坐标系

其次对点云进行分组：将所述钢拱架噪声点云映射后的平面点集依据极角

最后迭代去除噪声点：采用迭代法，对每组所述局部点云分别进行片状噪声剔除，得到所述去噪后钢拱架点云。

在一些实施例中，所述迭代去除噪声点，是依据极径r方向上的分布疏密对每组所述局部点云分别进行片状噪声剔除，具体包含以下步骤：(a)遍历每组所述局部点云；(b)将所述局部点云作为初始输入点云；(c)计算所述输入点云的总点数，并对所述输入点云的极径变化量

本发明所述的一种针对隧道形变钢拱架的非刚性配准方法，作为优选方式，步骤2进一步包含以下步骤：

步骤2.1、点云构造：对钢拱架设计点云文件进行读取，由读取数据构造钢拱架设计模型对应的点云，简称设计点云；

步骤2.2、点云分段：对设计点云依据

步骤2.3、节点坐标赋值：将所述节点的x坐标赋值为零，将所述节点的

步骤2.4、设计模型的空间曲线构造：用提取的空间点序列表示空间曲线，当分段数量足够多时，构造的空间曲线形状顺滑且与钢拱架设计模型的走势相匹配。

本发明所述的一种针对隧道形变钢拱架的非刚性配准方法，作为优选方式，步骤3进一步包含以下步骤：

步骤3.1、点云映射：将钢拱架点云映射为平面上的二维点集，要求三维空间中局部范围内的任意两个近邻点之间的欧式距离与映射后的平面欧式距离成正比，以减小点云映射操作对最终拟合曲线结果造成的误差；

步骤3.2、平面曲线构造：将所述二维点集进行二维平面曲线拟合；

步骤3.3、钢拱架点云的空间曲线构造：结合所述平面曲线拟合结果，对钢拱架点云的空间走势特征曲线进行构造。

所述点云映射包括映射到理想圆柱曲面及映射到理想平面两部分，具体包含以下步骤：

首先将点云映射到理想圆柱曲面：将三维点云映射到极径恒为均值的空间圆柱曲面上，定义映射后点云所在曲面为钢拱架点云的理想圆柱曲面；

然后将点云继续映射到理想平面：将已映射到所述理想圆柱曲面的柱坐标系

所述二维平面曲线拟合是对每条扭曲形变的钢拱架分别求解其映射到后的二维点集对应的平面曲线函数

首先进行点集分段：将所述二维点集中的所有点，依据

其次进行二维线段提取：对所述每段点集分别进行平面线段提取；

最后进行平面曲线构造：对相邻两段点集对应的多条平面线段依据x坐标值的大小进行一一配对，将配对的相邻线段依次收尾连接，构成平面曲线，完成所述平面曲线函数

所述二维线段提取基于霍夫变换二维直线识别，具体包含以下步骤：

首先进行直线提取：对所述每段点集分别进行基于霍夫变换的二维直线提取，直线提取的数量即为当前段识别出的钢拱架数量；

其次进行钢拱架数目确定：所述每段点集识别出的钢拱架数量不一定相同，需对识别出的钢拱架数量进行统一；

最后进行线段截取：对所有提取的直线，以当前分组的

在一些实施例中，所述钢拱架数目确定是基于对不同分段的钢拱架识别数量的统计结果，主要包含以下步骤：

首先，遍历所述每段点集，统计识别出的钢拱架的数量的出现次数，取出现次数最多的数量作为最终的钢拱架被识别条数；

其次，对识别出的钢拱架的数量大于所述钢拱架被识别条数的点集，依据识别出的直线参数的置信度的大小删减置信度较小的被识别直线；

最后，对识别出的钢拱架的数量小于所述钢拱架被识别条数的点集，适当减小直线判别的阈值，以增补新的被识别直线，使得识别出的钢拱架的数量等于所述钢拱架被识别条数。

所述钢拱架点云的空间曲线构造是结合所述平面曲线函数

首先，对所述平面曲线函数

其次，遍历每个采样点

然后，对所述若干近邻点中的每个点分别根据点云索引查找其映射前在原柱坐标系下的极径值，并将所述若干近邻点的所述原柱坐标系下的极径值中的最小值赋值于

最后，结合所述平面曲线函数

本发明所述的一种针对隧道形变钢拱架的非刚性配准方法，作为优选方式，步骤4进一步包含以下步骤：

步骤4.1、将所述钢拱架点云的空间走势特征曲线与所述设计模型的空间走势特征曲线以

步骤4.2、计算所述钢拱架点云的空间走势特征曲线与所述设计模型的空间走势特征曲线的差值,得到曲线坐标的变化量

步骤4.3、遍历所述设计点云中的每个点

步骤4.4、将所述设计点云中每个点位移后的结果储存为新的点云并输出，完成所述钢拱架设计模型与钢拱架点云的非刚性配准。

本发明针对隧道内钢拱架的恢复问题，基于隧道点云在柱坐标系下的极径分布规律，通过近邻点极径加权构建假想岩壁表面实现了隧道扫描点云中岩壁部分与非岩壁部分的分离；通过点云依极角分段并分别统计局部点云的极径分布的众数实现钢拱架部分与噪声的分离，通过构建钢拱架空间走势特征曲线实现了对受力扭曲形变钢拱架的非刚性配准。如此，本发明完成了对隧道点云的预处理以及对钢拱架点云的非刚性配准，实现了对隧道内受力扭曲形变钢拱架的高效、准确恢复，为实现智能设备对隧道岩壁支撑物的信息感知提供技术支撑，为指导新型自动化湿喷台机机械臂路径规划提供参数支撑。

附图说明

图1是针对隧道形变钢拱架的非刚性配准方法流程图;

图2是针对隧道形变钢拱架的点云预处理方法流程图；

图3A是坐标系转换后的扫描点云的示意图；

图3B是假想岩壁点云的构建结果的示意图；

图3C是真实岩壁部分与钢拱架噪声部分的分离结果的示意图；

图4A是钢拱架噪声点云映射后的平面点集的示意图；

图4B是去噪后钢拱架点云在三维直角坐标系

图5A是钢拱架设计模型与钢拱架点云在三维直角坐标系

图5B是空间特征走势曲线提取结果在三维直角坐标系

图5C是钢拱架设计模型与钢拱架点云的非刚性配准结果在三维直角坐标系

图6是配准前后钢拱架设计模型与钢拱架点云的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供的针对隧道形变钢拱架的非刚性配准方法能够用计算机软件技术实现流程，所述非刚性配准的整体技术流程图参见图1，包括以下步骤：

步骤1、点云预处理：实现对原始扫描点云中的岩壁与非岩壁、以及钢拱架与噪声部分的分离。所述点云预处理的整体技术流程图参见图2，本实施例的具体实施过程说明如下：

步骤1.1、坐标变换及坐标系转换：对所述原始扫描点云依次进行坐标平移、坐标旋转及坐标系变换，得到坐标系转换后的扫描点云，结果如图3A所示；

步骤1.2、爆破点云去噪：将所述坐标系转换后的扫描点云中的真实岩壁部分与钢拱架噪声部分进行分离，得到去噪后爆破点云及钢拱架噪声点云；

步骤1.3、钢拱架点云去噪：将所述钢拱架噪声点云中的非岩壁部分中钢拱架部分与噪声部分进行分离，得到去噪后钢拱架点云，完成所述点云预处理。

所述坐标变换及坐标系转换由坐标平移、坐标旋转及坐标系转换组成，使得所述原始扫描点云的的重心位于坐标系原点且隧道中轴线方向与x轴平行，最后将坐标值由直角坐标系

所述爆破点云去噪是依据近邻点加权前后极径变化量进行迭代去噪，具体包含以下步骤：

首先构建假想岩壁点云：遍历所述坐标系转换后的扫描点云中的每个点，根据其近邻点信息，通过近邻点加权计算当前点对应的假想岩壁极径

其中

其中等号右边乘式的第一部取决于点

其次计算极径变换量：遍历所述坐标系转换后的扫描点云中的每个点，用当前点的所述假想岩壁极径

最后迭代去除非岩壁点云：采用迭代法，实现对所述扫描点云中的真实岩壁部分与钢拱架噪声部分的分离，结果如图3C所示。

本实施例中，所述迭代去除非岩壁点云是对坐标系转换后的扫描点云依据所述极径变化量

所述钢拱架点云去噪是依据极角等距分段后依据极径众数的大小进行迭代去噪，具体包含以下步骤：

首先对点云进行映射：将钢拱架噪声点云从柱坐标系

其次对点云进行分组：将所述钢拱架噪声点云映射后的平面点集依据极角

最后迭代去除噪声点：采用迭代法，对每组所述局部点云分别进行片状噪声剔除，得到所述去噪后钢拱架点云，结果图4B所示。

本实施例中，所述迭代去除噪声点，是依据极径r方向上的分布疏密对每组所述局部点云分别进行片状噪声剔除，具体包含以下步骤：(a)遍历每组所述局部点云；(b)将所述局部点云作为初始输入点云；(c)计算所述输入点云的总点数，并对所述输入点云的极径变化量

将步骤1得到的所述去噪后钢拱架点云简称为钢拱架点云，将钢拱架设计模型与钢拱架点云依据坐标值大小，由柱坐标系

步骤2、设计模型的曲线提取：忽略钢拱架设计模型的局部特征仅保留其总体走势，提取并构造设计模型的空间走势特征曲线，以近似描述钢拱架设计模型，结果如图5B所示。本实施例的具体实施过程说明如下：

步骤2.1、点云构造：对钢拱架设计点云文件进行读取，由读取数据构造钢拱架设计模型对应的点云，简称设计点云；

步骤2.2、点云分段：对设计点云依据

步骤2.3、节点坐标赋值：将所述节点的x坐标赋值为零，将所述节点的

步骤2.4、设计模型的空间曲线构造：用提取的空间点序列表示空间曲线，当分段数量足够多时，构造的空间曲线形状顺滑且与钢拱架设计模型的走势相匹配。

步骤3、钢拱架点云的曲线提取：忽略钢拱架点云的局部特征仅保留其总体走势，提取并构造钢拱架点云的空间走势特征曲线，以近似描述钢拱架点云，结果如图5B所示。本实施例的具体实施过程说明如下：

步骤3.1、点云映射：将钢拱架点云映射为平面上的二维点集，要求三维空间中局部范围内的任意两个近邻点之间的欧式距离与映射后的平面欧式距离成正比，以减小点云映射操作对最终拟合曲线结果造成的误差；

步骤3.2、平面曲线构造：将所述二维点集进行二维平面曲线拟合；

步骤3.3、钢拱架点云的空间曲线构造：结合所述平面曲线拟合结果，对钢拱架点云的空间走势特征曲线进行构造。

所述点云映射包括映射到理想圆柱曲面及映射到理想平面两部分，具体包含以下步骤：

首先将点云映射到理想圆柱曲面：将三维点云映射到极径恒为均值的空间圆柱曲面上，定义映射后点云所在曲面为钢拱架点云的理想圆柱曲面；

然后将点云继续映射到理想平面：将已映射到所述理想圆柱曲面的柱坐标系

所述二维平面曲线拟合是对每条扭曲形变的钢拱架分别求解其映射到后的二维点集对应的平面曲线函数

首先进行点集分段：将所述二维点集中的所有点，依据

其次进行二维线段提取：对所述每段点集分别进行平面线段提取；

最后进行平面曲线构造：对相邻两段点集对应的多条平面线段依据x坐标值的大小进行一一配对，将配对的相邻线段依次收尾连接，构成平面曲线，完成所述平面曲线函数

所述二维线段提取基于霍夫变换二维直线识别，具体包含以下步骤：

首先进行直线提取：对所述每段点集分别进行基于霍夫变换的二维直线提取，直线提取的数量即为当前段识别出的钢拱架数量；

其次进行钢拱架数目确定：所述每段点集识别出的钢拱架数量不一定相同，需对识别出的钢拱架数量进行统一；

最后进行线段截取：对所有提取的直线，以当前分组的

本实施例中，所述钢拱架数目确定是基于对不同分段的钢拱架识别数量的统计结果，主要包含以下步骤：

首先，遍历所述每段点集，统计识别出的钢拱架的数量的出现次数，取出现次数最多的数量作为最终的钢拱架被识别条数；

其次，对识别出的钢拱架的数量大于所述钢拱架被识别条数的点集，依据识别出的直线参数的置信度的大小删减置信度较小的被识别直线；

最后，对识别出的钢拱架的数量小于所述钢拱架被识别条数的点集，适当减小直线判别的阈值，以增补新的被识别直线，使得识别出的钢拱架的数量等于所述钢拱架被识别条数。

所述钢拱架点云的空间曲线构造是结合所述平面曲线函数

首先，对所述平面曲线函数

其次，遍历每个采样点

然后，对所述若干近邻点中的每个点分别根据点云索引查找其映射前在原柱坐标系下的极径值，并将所述若干近邻点的所述原柱坐标系下的极径值中的最小值赋值于

最后，结合所述平面曲线函数

步骤4、基于空间曲线的点云配准：通过对所述提取的空间走势特征曲线进行匹配，进一步实现钢拱架设计模型与钢拱架点云的非刚性配准，结果图5C所示。本实施例的具体实施过程说明如下：

步骤4.1、将所述钢拱架点云的空间走势特征曲线与所述设计模型的空间走势特征曲线以

步骤4.2、计算所述钢拱架点云的空间走势特征曲线与所述设计模型的空间走势特征曲线的差值,得到曲线坐标的变化量

步骤4.3、遍历所述设计点云中的每个点

步骤4.4、将所述设计点云中每个点位移后的结果储存为新的点云并输出，完成所述钢拱架设计模型与钢拱架点云的非刚性配准。

配准前后的钢拱架设计模型与钢拱架点云如图6所示，可采用目测方式对钢拱架配准效果进行评估。通过对钢拱架配准结果在多角度下进行观察与评估，可认为本实施例中的技术方法能够满足实际工程中对隧道内受力扭曲形变钢拱架进行恢复的需求。