隧道工程中激光雷达扫描点云数据处理与自动成图技术研究

一、引言

随着交通基础设施建设的不断推进，隧道工程的规模和数量日益增加。在隧道的设计、施工、运营维护等阶段，准确掌握隧道的空间几何信息、结构状态等数据是保障工程安全与质量的关键。传统的测量方法，如全站仪测量、人工测绘等，存在效率低、劳动强度大、测量精度受人为因素影响大等问题，难以满足现代隧道工程高精度、高效率的测量需求。激光雷达扫描技术凭借其非接触式测量、数据采集速度快、精度高、能获取三维空间信息等优势，在隧道工程领域得到了广泛应用。然而，激光雷达扫描获取的原始点云数据包含大量噪声和冗余信息，且数据格式复杂，无法直接用于工程分析与成图。因此，研究隧道工程中激光雷达扫描点云数据处理与自动成图技术具有重要的现实意义。

二、激光雷达扫描点云数据处理

2.1 数据预处理

激光雷达扫描获取的原始点云数据中存在噪声点和离群点，这些数据会影响后续的分析与处理，需要进行预处理。常见的噪声去除方法包括统计滤波、半径滤波和双边滤波等。统计滤波通过计算点云中每个点到其邻域点的距离，基于统计学原理判断并去除离群点；半径滤波则根据设定的半径范围，去除邻域点数量不符合要求的点；双边滤波在去除噪声的同时，能够较好地保留点云的边缘特征。此外，由于激光雷达扫描过程中可能存在数据冗余，还需对数据进行精简处理，常用的方法有体素栅格法，它通过将点云空间划分为均匀的栅格，在每个栅格内用一个代表性的点来代替栅格内的所有点，从而减少点云数据量，提高后续处理效率 。

2.2 点云分割

点云分割是将点云数据按照一定的规则划分为不同的区域或对象，以便提取感兴趣的目标。在隧道工程中，常见的点云分割方法有基于区域生长的分割、基于边缘检测的分割和基于聚类的分割。基于区域生长的分割方法从种子点开始，根据点与点之间的相似性（如法向量、曲率等）逐步合并相邻点，形成不同的区域；基于边缘检测的分割则通过检测点云数据中的边缘特征，将点云分割成不同的部分；基于聚类的分割方法，如欧几里得聚类、DBSCAN 聚类等，根据点之间的距离关系将点云划分为多个聚类。例如，在隧道衬砌表面点云分割中，可利用基于区域生长的方法将衬砌表面点云与其他干扰点云分离，为后续的衬砌检测与分析提供基础。

2.3 特征提取

特征提取是从处理后的点云数据中提取能够反映隧道结构特征的信息，如隧道的轮廓线、中心线、裂缝、渗漏水区域等。对于隧道轮廓线提取，可采用最小二乘法拟合的方法，通过对隧道断面点云数据进行拟合，得到隧道的圆形或马蹄形轮廓；隧道中心线提取则可通过对多个断面轮廓的几何中心进行拟合得到。在裂缝和渗漏水区域特征提取方面，可利用点云的法向量、曲率等几何特征，结合图像处理算法，识别出裂缝和渗漏水区域的位置、长度、宽度等信息。这些特征信息是进行隧道结构分析、病害诊断的重要依据。

三、自动成图技术

3.1 成图算法原理

在现代工程领域中，自动成图技术扮演着至关重要的角色，它能够将经过处理的点云数据高效地转换为精确的工程图纸。这一过程的核心在于成图算法的应用，这些算法包括但不限于三角网构建算法、网格化算法以及基于参数化的成图算法。三角网构建算法，例如著名的Delaunay 三角剖分算法，通过将点云数据中的点连接成三角形网格，构建出三维表面模型，从而能够直观地展示出隧道等复杂空间结构的形态。网格化算法则采取不同的策略，它将点云数据映射到二维平面上，通过规则的网格生成，再利用插值计算填充网格内的点，最终得到清晰的二维图形。而基于参数化的成图算法则更加注重工程图纸的规范性，它依据隧道的设计参数和提取的特征信息，自动地生成符合工程规范的图纸，如隧道断面图、纵剖面图等，确保图纸的准确性和实用性。

3.2 成图流程

自动成图流程是一个系统化的过程，它通常包括数据导入、点云处理、图形生成和图纸优化这四个关键步骤。首先，需要将经过预处理、分割和特征提取的点云数据导入到成图软件中。接下来，利用上述提到的成图算法对这些数据进行深入处理，从而生成初步的三维模型或二维图形。这一步骤是成图流程中的核心，它决定了最终图纸的质量和准确性。随后，根据具体的工程需求，对生成的图形进行详细的标注、图例添加等编辑工作，确保生成的工程图纸符合规范要求。最后，为了提高图纸的可读性和美观性，需要对图纸进行优化处理，这包括调整图形的显示效果、线条粗细、颜色对比等，以确保工程图纸在实际应用中能够清晰地传达信息，便于工程人员的使用和理解。

四、案例分析

以某高速公路隧道为例，采用车载式激光雷达对隧道进行扫描，获取隧道的点云数据。在数据处理阶段，首先运用统计滤波和体素栅格法对原始点云数据进行去噪和精简处理，去除了约 30% 的噪声点和冗余数据；然后采用基于区域生长和欧几里得聚类相结合的方法，将隧道衬砌表面点云与隧道内的车辆、杂物等干扰点云分离；接着利用最小二乘法拟合隧道断面轮廓，提取隧道中心线和裂缝等特征信息。在自动成图阶段，使用Delaunay 三角剖分算法构建隧道的三维表面模型，并通过参数化成图算法生成隧道的断面图和纵剖面图。通过实际应用，该技术能够快速、准确地获取隧道的空间信息，生成的图纸精度满足工程设计与施工要求，有效提高了隧道检测与评估的效率，为隧道的维护和管理提供了可靠的数据支持。

五、结论

激光雷达扫描点云数据处理与自动成图技术在隧道工程中具有重要的应用价值。本文研究的点云数据处理方法和自动成图技术，能够有效处理激光雷达扫描获取的原始数据，生成高精度的工程图纸，为隧道工程的建设、检测和运维提供了有力的技术手段。然而，目前该技术在复杂地质条件下的隧道数据处理、自动成图的智能化程度等方面仍存在不足。未来，应进一步加强相关技术的研究与创新，提高数据处理的自动化水平和算法的适应性，推动隧道工程向数字化、智能化方向发展。

参考文献

[1]张宇强,王佳龙,谢恒杲,等.基于光纤光栅传感技术与混合固态三维激光雷达扫描技术的隧道安全综合监测系统研究( 下)[J]. 铁道技术监督,2024,52(11):43-46.

[2]董健龙,倪涵.基于激光雷达和BIM技术在隧道病害检测中的应用[J].现代信息科技,2024,8(21):148-152+157.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.21.028.

[3]贺小琼,肖世德,赖焕杰,等.基于激光雷达的隧道轮廓拟合方法研究[J].现代雷达,2023,45(07):70-74.DOI:10.16592/j.cnki.1004-7859.2023.07.013.