CN101408410B - 隧道体元形变移动监测***及隧道体元形变移动监测方法 - Google Patents

Abstract

本组发明公开隧道体元形变移动监测***及监测方法，硬件构成包括激光扫描仪、CCD相机、速度计、惯导仪、中央控制装置及条形码；中央运算控制装置对各个传感器进行硬件同步，存储各个传感器的数据，同时进行相应的位置、姿态解算，对获取的隧道剖面点云数据进行处理；条形码布设在隧道表面CCD相机可以拍到的地方，条形码存储位置信息作为移动载体、各传感器的位置基准。本组发明隧道体元形变移动监测***的硬件构成可有助于实现快速、动态地采集空间数据，并可进一步通过三维建模和模型重建，进行体元形变分析，从而可连续监测形变过程。

Description

隧道体元形变移动监测***及隧道体元形变移动监测方法

技术领域

本发明涉及一种地铁等的隧道形变移动监测***，特别涉及一种能够装载于隧道中移动载体上的隧道体元形变移动监测***。

背景技术

地铁隧道建成以后，特别是经过长期运营，会受地面承压力等周围环境、自身劳损等影响而产生变形。较大的变形预示着工程灾害的发生。工程灾害的发生，从形变角度看，是一个从量变到质变的过程。预防的主要手段之一就是对地铁隧道形变进行监测。

目前，国内外常见的地铁隧道形变监测方法有以下几种：

自动化全站仪监测方法，***由全站仪和遥控终端计算机组成，主要用于地铁工程施工期间对区间地铁隧道的保护性监测。全站仪采用可控制、可自动搜索目标棱镜的全站型经纬仪，如徕卡TCA1800/2003，用于数据采集；遥控终端计算机，用于在现场控制全站仪观测，接收观测数据并进行预处理。该套***已成功应用于新加坡、广州等地的地铁施工过程中。

全站仪配合水准仪监测方法，运营阶段的地铁隧道，对于建筑物密集、隧道交错等重要地段，设置系列监测点，用全站仪测量监测点的水平位置，用水准仪测量监测点的高程，比较多次测量结果，判定监测点是否位移。国内运营地铁隧道形变监测多用此方法。

电子水平尺监测方法，由美国推出的一种形变监测仪器，作为机械量具，用于测量物体倾斜两点间高差。后经改进，将多个电子水平尺线性串连，用来监测物体的线性不均匀沉降。在上海地铁1、2、3号线，有二十多个区段工程采用了该技术进行形变监测。

摄影测量监测方法，利用高精度的数字化成像设备，通过相关的图像处理技术，由2D数字化影像恢复3D坐标，通过对比不同时刻成像的3D坐标变化情况而得出监测体的变形情况，从而达到对形变进行监测的目的。近景摄影测量可以实现快速获得形变和移动瞬间整体信息，提供面形变测量结果。但是，该方法还没有达到实用化的阶段。其主要原因是：①通常的近景摄影测量解析方法物方控制点的分布和数量要求较高，需要常规的大地测量技术连续支持，组织复杂，现场条件下难以得到满足；②对于喷浆支护的地下基础设施，由于缺乏纹理，影像匹配难以实现。

应力应变监测方法，根据应力应变理论，在隧道内安装拱形应力门或光纤光学感应器，监测隧道断面形变。通过拱形门上固定几个点的变化分析，确定隧道壁的形变量。该技术可以实时连续监测，不需停止施工或地铁运行，不需人工干预，成本较低。但应力应变模型分析相对比较复杂。

收敛***监测方法，美国SLOPE INDICATOR公司推出的巴赛特收敛***是一种隧道剖面收敛自动测量仪器，其主要功能是实现隧道剖面的自动化测量。功能包括：①记录隧道或洞室开挖时的轮廓变化过程，与预测、理论或设计的空间数据进行对比；②监测由于建筑施工、滑坡导致的位移，或其它自然干扰所致的变形；③监测建筑物或建筑工地下伏隧道的形变，以确保其在建筑物施工期间的安全，并以它的安全标准来控制建筑物的施工速度。在上海地铁2号线施工中，该***得到有效应用。

综上所述，在地铁等的隧道形变监测中，上述多种监测方法已得到应用，并能取得实效。但这些地铁等的隧道监测方法大都具有点形变或间断的面形变监测的特征，成果不能实时动态、有效地反映整体(或大范围)的形变，因此这些方法较适宜在施工现场或者预测的易变形区域实施，而不适宜对地铁等的隧道大范围、自动化、高频率的整体监测。

发明内容

本发明任务之一在于解决现有技术中存在的技术缺陷，提供一种隧道体元形变移动监测***，该监测***可安装于隧道中运行的移动载体上，其硬件构成可根据实际需要有助于实现快速、动态地采集空间数据。

本发明任务之二在于提供一种隧道体元形变移动监测方法。

为实现发明任务一，其技术解决方案是：

一种隧道体元形变移动监测***，其硬件构成包括：

用于获取隧道剖面点云数据的激光扫描仪；

用于获取隧道剖面的纹理和摄取条形码信息的CCD相机；

用于获取移动载体速度的速度计；

用于获取移动载体姿态的惯导仪；

中央运算控制装置，可用于对上述各个传感器进行硬件同步，存储各个传感器的数据，同时进行相应的位置、姿态解算，对获取的隧道剖面点云数据进行处理；

条形码，条形码布设在隧道表面CCD相机可以拍到的地方，条形码存储位置信息作为移动载体、各传感器的位置基准；

上述激光扫描仪、CCD相机、速度仪及惯导仪通过数据传输线路连接中央运算控制装置。

为实现发明任务二，其技术解决方案是：

一种隧道体元形变移动监测方法，包括如下步骤：

a将激光扫描仪、CCD相机、速度计、惯导仪及中央运算控制装置安装于在隧道中运行的移动载体上；上述激光扫描仪、CCD相机、速度仪及惯导仪通过数据传输线路连接中央运算控制装置；

b在隧道中，沿一侧隧道壁或两侧隧道壁按设定距离规则地设置条形码，条形码存储位置信息作为移动载体、各传感器的位置基准，CCD相机能够摄取上述条形码；

c在步骤a及b完成后，移动载体在隧道中运行，与此同时激光扫描仪、CCD相机、速度计及惯导仪同步工作，并将获取信号数据实时传递给中央运算处理装置。

上述步骤c中，还包括步骤：

c1中央运算控制装置对上述各个传感器进行硬件同步，存储各个传感器的数据，同时进行相应的位置、姿态解算，对获取的隧道剖面点云数据进行处理。

本组发明具有的有益效果是：

特别适用于地铁隧道的形变监测，地铁机车可兼作为移动载体，本发明可设置在移动载体即地铁机车上，车辆运行过程中能够快速、动态地采集空间数据，有助于开展后续相关工作。诸如通过三维建模和模型重建，进行体元形变分析，从而实现连续监测形变过程的目的。体元形变分析技术，能客观地刻画三维形变场，使得形变监测过程具有连续性，可视性和可靠性。该***及方法的应用能有效地避免监测与运营的矛盾，改善监测技术人员的工作环境。同时，也将拓展形变监测的技术方法，为其他地下工程形变监测提供一种新的方法与思路。

附图说明

图1为本发明一种实施方式的主要硬件构成示意简图。

图2为上述实施方式的一种运行过程及步骤流程框图。

下面结合附图对本发明进行说明：

具体实施方式

结合图1及图2，一种隧道体元形变移动监测***1，其硬件构成包括：在隧道中行驶的移动载体2、激光扫描仪3、CCD相机4、高精度速度计5、中低精度惯导仪6及中央运算控制装置7。激光扫描仪3、CCD相机4、高精度速度仪5及中低精度惯导仪6通过信号传输线路连接中央运算控制装置7。上述硬件构成中，还有能为CCD相机摄取的条形码8，条形码8按设定距离规则地设置在隧道壁上。

上述硬件构成中，激光扫描仪用于获取隧道剖面点云数据，速度计用于获取载体的速度，惯导仪用于获取载体的姿态，利用这些信息将获取的点云数据归算到大地坐标系下，CCD相机用于获取隧道剖面的纹理和摄取条形码信息。激光扫描仪通过并口、速度计和惯导器件通过串口、CCD通过IEEE1394接口与中央运算控制装置通信。其中中央运算控制装置用于对各个传感器进行硬件同步，存储各个传感器的数据，同时进行相应的位置、姿态解算，对获取的隧道剖面点云数据进行处理。条形码布设在隧道表面CCD相机可以拍到的地方，条形码存储位置信息从而对移动载体进行精确定位，作为隧道运动载体、各种传感器的位置基准，定姿即确定载体在运动过程的航向、滚动以及俯仰等运动状态；定位即确定载体及各传感器的空间位置，从而确定激光扫描点的三维坐标，定姿是为激光点云精确定位的一个环节，定位定姿在监测中主要是为了确定激光点云的精确位置，通过不同时刻对相同隧道剖面的位置信息采集，通过两次之间的图像匹配，确定隧道的体变形情况。

一种隧道体元形变移动监测方法，包括如下步骤：

将上述激光扫描仪、CCD相机、速度计、惯导仪及中央运算控制装置安装于在隧道中运行的移动载体上；上述激光扫描仪、CCD相机、速度仪及惯导仪通过数据传输线路连接中央运算控制装置；

在隧道中，沿一侧隧道壁或两侧隧道壁按设定距离规则地设置条形码，条形码存储位置信息作为移动载体、各传感器的位置基准，CCD相机能够摄取上述条形码；

在步骤a及b完成后，移动载体在隧道中运行，与此同时激光扫描仪、CCD相机、速度计及惯导仪同步工作，并将获取信号数据实时传递给中央运算处理装置；中央运算控制装置对上述各个传感器进行硬件同步，存储各个传感器的数据，同时进行相应的位置、姿态解算，对获取的隧道剖面点云数据进行处理。

上述硬件构成及方法可实施下述运行过程及步骤：

建立隧道曲线坐标系，设计和布设条形码，测定条形码的曲线坐标；进行定位、定姿算法研究，编制条形码图像识别软件和空间匹配软件；通过试验验证和优化定位、定姿模型、算法；编制曲线坐标***与国家地理坐标基准之间的转换软件；上述计算机中装载条形码图像识别软件和空间匹配软件，以及装载曲线坐标***与国家地理坐标基准之间的转换软件。

建立地铁隧道三维模型，包括建模数据重采样、建模数据预处理、特征面的提取和三维模型的建立，并进行三维模型序列化与反序列化。

根据不同时刻的扫描数据，对同一目标建立三维时变模型。

确定最小形变体元，构建三维形变场。

基于三维形变场，采用FFT、小波分析等对地铁隧道的形变分析，作出相关结论。

上述相应部分较为具体的说明如下：

上述移动监测***主要涉及多传感器时空标定技术，实时数据采集、存储与管理技术，移动地理坐标框架、***定位与定姿技术，多传感器数据融合技术，隧道三维建模与显示技术以及基于体元特征的形变分析理论等。

将激光扫描仪、CCD相机、高精度速度计、中低精度惯导等传感器有机集成；通过其配置的中央运算控制装置，实现多传感器的同步及数据采集、传输与存储；可采用工业测量技术，进行传感器之间空间关系的精确标定，构建传感器之间几何关系模型。

定位与定姿

以地铁机车运动方向为纵轴构建曲线坐标系，建立曲线坐标系与国家地理坐标框架的转换模型。采用条形码技术，配以CCD相机、高精度速度计及中低精度惯导进行***运动状态下的定位与定姿；基于移动载体(地铁机车)运动的惯性中心，融合多传感器数据，进行空间匹配，实现监测***的定位与定姿。具体为：数据融合，移动载体(地铁机车)在正常运行情况下，其惯性中心处于圆曲线变化；基于这一前提，能够得出条形码CCD影像数据、精密速度计数据以及中低精度惯导数据融合的方法。

条形码的图像识别

基于条形码在曲线坐标系中的位置、***所摄的条形码CCD影像，反演CCD相机曝光瞬间的***位置、历元速度。在条形码空间数据约束下，校正速度计与惯导数据，实现监测***运动状态后处理连续定位、定姿。

激光扫描数据预处理

在以载体运动方向为纵轴的曲线坐标系中，基于条形码空间数据和轨道方向特征，融合CCD影像数据、高精度速度计数据和中低精度惯导数据，进行激光扫描数据预处理，并建立扫描数据的曲线坐标特征。诸如多传感器集成***数据预处理模型与算法，包括时间匹配、空间数据融合、激光扫描数据的时空定标，冗余数据剔除等。

三维建模与管理

以激光点云主体数据与非主体数据的分离原则和方法，确定三维建模数据重采样分辨率选取原则；分析地铁隧道的空间形态，研究特征点、特征面的提取技术与方法；得出三维模型的序列化与反序列化，实现三维模型网络传输、管理与分析。

体元形变分析与形变场

由形变体元描述监测对象形变的理论与方法，及基于体元的形变分析技术与最小体元的确定原则，将体元形变向量、形变矩阵和空间特征，构建三维形变场，进而得出监测体的形变规律。

就上述有关部分进行的一个具体实验例1：

采用SICK291型二维激光扫描仪，其主要指标为：测程8m，测距精度1mm，扫描张角180°，线频率5Hz，每线361点。采用自制里程计，灵敏度0.1mm。模拟试验选取井下30米隧道作为试验场。

将SICK291型二维激光扫描仪固定于矿车上，人力推动矿车，随着矿车的运行，扫描仪对巷道面进行扫描；扫描仪与计算机连接，由计算机实时接收数据。扫描仪位置由与矿车车轮同步的里程计获得，确定初始位置后，里程计可以记录扫描仪实时所在的位置。

通过预研，得到以下初步结论：

对试验场进行100次重复扫描。因操作等原因，其中2次数据不可用，可用于巷道三维建模的数据为98次。建立井下坐标系，以初始点为原点，以轨道方向为Y轴，侧向垂直于轨道方向为X轴，竖直方向为Z轴，构成左手系。试验数据分析中，扫描数据经过预处理和坐标转换，以50次扫描结果得到的矿井巷道面三维模型为基准，将另外48次扫描数据分别分成6组(8次一组)和3组(16次一组)，对每组分别建立三维模型，与基准巷道面进行重复性分析。结果显示，8次组的偏差中误差最大值为6.2mm，平均值为4.8mm；16次组的偏差中误差最大值为4.5mm，平均值为4.3mm。

就上述有关部分进行的另一个具体实验例2：

采用180°SICK扫描仪，型号为LMS200，线采样率达到76线/秒，采样精度能达到1mm，最小可分辨形变量为3mm，故可以达到预期指标。利用地铁已有的地理坐标***和轨道信息，同时将隧道视作空间形状拓扑不变量进行一定的变换。

采用地铁机车作为移动载体，每天扫描数十次，采用每天的扫描数据进行曲面建模，形成体；隔天(或隔数天)将两个模型进行空间配准，监测被测对象的体变形量。采用数十次扫描数据进行曲面建模，既增加了点云密度，又提高了模型精度。特别是体元形变分析，其精度远远高于单点监测精度。

采用曲线坐标系，监测***运动方向与坐标纵轴一致，使得航向姿态误差对于建模的影响为一固定值，不影响形变分析。

地铁隧道一般为拱形构筑物，我们所关心的是与载体运动方向平行的立面墙体的向内形变。载体在一定速度下惯性中心处于圆曲线变化，俯仰角误差的影响所导致的扫描点仅在纵轴方向上错位。当俯仰角误差小于0.5°时，对于一般地铁隧道，错位小于3cm，远远小于一次扫描点间距；扫描距离误差影响小于0.2mm，小于扫描距离精度。因此，俯仰角误差对于建模的影响可以忽略。横滚角误差的影响所导致的扫描点仅在竖轴轴方向上错位，影响量与俯仰角误差相同。

设计条形码之间的间距为500m，若地铁机车行进速度为70km/h，行驶500m需要26s。在条形码数据空间约束下的高精度速度计数据与中低精度惯导数据的融合后精度，可以达到上述要求。

本发明可用于地铁隧道、矿山巷道等地下工程及设施。

Claims (3)

1.一种隧道体元形变移动监测***，特征是其硬件构成包括：

用于获取隧道剖面点云数据的激光扫描仪；

用于获取隧道剖面的纹理和摄取条形码信息的CCD相机；

用于获取移动载体速度的速度计；

用于获取移动载体姿态的惯导仪；

中央运算控制装置，可用于对上述各个传感器进行硬件同步，存储各个传感器的数据，同时进行相应的位置、姿态解算，对获取的隧道剖面点云数据进行处理；

条形码，条形码布设在隧道表面CCD相机可以拍到的地方，条形码存储位置信息作为移动载体、各传感器的位置基准；

所述激光扫描仪、CCD相机、速度仪及惯导仪通过数据传输线路连接中央运算控制装置。

2.一种隧道体元形变移动监测方法，特征是包括如下步骤：

a将激光扫描仪、CCD相机、速度计、惯导仪及中央运算控制装置安装于在隧道中运行的移动载体上；上述激光扫描仪、CCD相机、速度仪及惯导仪通过数据传输线路连接中央运算控制装置；

b在隧道中，沿一侧隧道壁或两侧隧道壁按设定距离规则地设置条形码，条形码存储位置信息作为移动载体、各传感器的位置基准，CCD相机能够摄取上述条形码；

c在步骤a及b完成后，移动载体在隧道中运行，与此同时激光扫描仪、CCD相机、速度计及惯导仪同步工作，并将获取信号数据实时传递给中央运算处理装置。

3.根据权利要求2所述的隧道体元形变移动监测方法，其特征在于：所述步骤c中还包括步骤：

c1中央运算控制装置对上述各个传感器进行硬件同步，存储各个传感器的数据，同时进行相应的位置、姿态解算，对获取的隧道剖面点云数据进行处理。

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