CN110807571A - 基于3d激光传感与BIM结合的建筑工程质量控制*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于3d激光传感与BIM结合的建筑工程质量控制***，包括获取待检测目标的BIM点云模型和结构点云模型，将待检测目标的结构点云模型变换到BIM点云模型所在的BIM坐标系下，计算在BIM坐标系下的BIM模型与结构点云模型的实际偏差，若实际偏差小于或等于BIM模型中预设的可控偏差，则认为建筑质量合格；若偏差大于BIM模型中预设的可控偏差，则输出质量预警。本发明能够实时高效的实现建筑工程质量自动化检测的建筑工程质量。
Description
技术领域
本发明涉及一种建筑工程质量的控制***。
背景技术
在施工过程中，实时的质量控制与早期缺陷检测是保证项目进度，防止超支的重要方法。有效识别施工过程的早期缺陷对于质量与成本控制至关重要，因为施工量的6％至12％，由于不及时的缺陷检测所导致的返工造成。我国目前基础设施还不完善，在实现现代化的过程中，大量的建筑将拔地而起，在建造过程中减少资源浪费，保证建造质量具有很强的实际意义。
目前，建筑质量检测与控制方法耗时且效率低。一般按下述方式进行：在特定施工阶段，对特定位置，由检测人员携带测量设备手动或半自动测量，随后进行数据分析，产生检测报告，汇报管理人员。这样的检测方式存在诸多不足，施工过程的各个阶段，质量检测工作量大，需要大量检测人员，人力成本高；每次检测的时间成本高，从发现问题到解决问题的时间周期长；只针对特定位置的检测方式，可能会忽略部分早期缺陷，造成不必要的返工。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够实时高效的实现建筑工程质量自动化检测的建筑工程质量。
基于3d激光传感与BIM结合的建筑工程质量控制***，该控制***执行以下操作：获取待检测目标的BIM点云模型，用搭载有3d激光传感器的无人机获取待检测目标的结构点云模型，结构点云模型包括待测目标和周围环境；将待检测目标的结构点云模型变换到BIM点云模型所在的BIM坐标系下，变换关系为：
以满足最小二乘问题获得平移变换矩阵和旋转变换矩阵，最小二乘问题表示为：
计算在BIM坐标系下的BIM模型与结构点云模型的实际偏差，若实际偏差小于或等于BIM模型中预设的可控偏差，则认为建筑质量合格；若偏差大于BIM模型中预设的可控偏差，则输出质量预警。
优选的，在将结构点云模型变换到BIM坐标系下之后，用ICP点云配准算法对BIM点云模型与无人机点云数据进行精配准，精配准后再计算实际偏差。
优选的，实际偏差表征为结构点云模型和BIM点云模型之间对应点的平均距离偏差，或者，将结构点云模型和BIM点云模型分别分割为多个局部邻域，结构点云模型的局部邻域与BIM点云模型的局部邻域一一对应，用局部邻域距离偏差表示实际偏差。
根据平
优选的，实际偏差的计算和评估由质量评估模块进行，质量评估模块均误差值，或者整体误差方差，或者局部误差均值，或者局部误差方差所处的数值范围判断是否为低质量、高质量以及不合格；将低质量、高质量和不合格用不同颜色表示，将不同颜色的点云区域叠加到BIM模型中，展示结构点云模型的质量评估结果。根据质量评估结果生成项目管理评估报告，更新BIM质量管理模块，报告存在的建造缺陷。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：四旋翼飞行器可以防止工人在高风险环境中暴露，从而避免潜在的工程事故；利用无人机可以有效地解决为大型项目(如深基坑，长桥，巨型水坝和摩天大楼)难以人工收集测量数据的困难；该***不仅可用于质量控制，还可用于基于因特网远程控制的项目管理，项目经理通过远程网络连接对项目进行质量与进度把控。
附图说明
图1为本发明实施例的工作流程图。
图2为本发明实施例的***框架图。
图3为本发明中质量控制图的理论基础。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步说明。
BIM模型(BIM技术)
BIM技术已经在全球范围内得到业界的广泛认可，帮助实现建筑信息的集成，从建筑的设计、施工、运行直至建筑全生命周期的终结，各种信息始终整合在一个三维模型信息数据库中，设计团队、施工单位、设施运营部门和业主等各方人员可以基于BIM进行协同工作。
LiDAR
激光探测与测量技术，利用GPS和IMU机载激光扫描，测得用离散点表示的数字表面模型。三维激光测距传感器能够几乎无间隙地检测其周围环境，可以静止或置于移动平台上采集观测目标表面的3D点云数据。BIM和LiDAR的结合为实时建筑缺陷检测和质量控制领域开辟了新的可能性，可实现高质量的数据获取与分析，超出传统检测方法预定义式的时间和位置限制。
基于3d激光传感与BIM结合的建筑工程质量控制***，该控制***执行以下操作：获取待检测目标的BIM点云模型，用搭载有3d激光传感器的无人机获取待检测目标的结构点云模型，结构点云包括待检测目标及其周围环境；将待检测目标的结构点云模型变换到BIM点云模型所在的BIM坐标系下，变换关系为：
将无人机坐标系下的点云数据转换到BIM坐标系下的具体做法是：设无人机坐标系为o-xyz,BIM模型坐标系为O-XYZ，需要求出无人机坐标系相较于 BIM坐标系的旋转平移关系，设旋转角度分别为
平移大小为 (tx,ty,tz)。那么，从o-xyz坐标系到O-XYZ坐标系的变换可以表示为：
其中x,y,z为某点在无人机坐标系下的坐标值，X、Y、Z分别为BIM坐标系下该点的坐标值，
为了进行坐标变换，需要求解旋转平移矩阵共6个参数，可以通过最小二成方法求解。设(xi,yi,zi)为o-xyz坐标系下的第i个点，(Xi,Yi,Zi)为其在 O-XYZ坐标系下的坐标值。i＝1,2,...N.定义：
构造如下的最小二乘问题：
在将结构点云模型变换到BIM坐标系下之后，用ICP点云配准算法对BIM点云模型与无人机点云数据进行精配准，精配准后再计算实际偏差。
实际偏差表征为结构点云模型和BIM点云模型之间对应点的平均距离偏差，或者，将结构点云模型和BIM点云模型分别分割为多个局部邻域，结构点云模型的局部邻域与BIM点云模型的局部邻域一一对应，用局部邻域距离偏差表示实际偏差。
实际偏差的计算和评估由质量评估模块进行，质量评估模块根据平均误差值，或者整体误差方差，或者局部误差均值，或者局部误差方差判断是否为低质量、高质量以及不合格；将低质量、高质量和不合格用不同颜色表示，将不同颜色的点云区域叠加到BIM模型中，展示结构点云模型的质量评估结果。根据质量评估结果生成项目管理评估报告，更新BIM质量管理模块，报告存在的建造缺陷。用整体的BIM点云和结构点云计算偏差后，然后将所有偏差求和，再除以离散点数量获得平均误差值；平均误差值小于第一阈值认为是高质量，大于第一阈值小于第二阈值认为低质量，大于第二阈值认为不合格，第一阈值和第二阈值是偏差允许的不同级别范围。
整体误差方差是指整体的BIM点云和结构点云计算偏差的方差，然后，方差小于第一阈值认为是高质量，大于第一阈值小于第二阈值认为低质量，大于第二阈值认为不合格，第一阈值和第二阈值是偏差允许的不同级别范围。
局部误差均值是对应于局部邻域距离偏差，用局部误差均值判断高质量、低质量和不合格的方法跟整体误差方差、平均误差值的判断方法相同。
局部误差方差是对应于局部邻域距离偏，用局部误差方差判断高质量、低质量和不合格的方法跟整体误差方差、平均误差值的判断方法相同。
点云数据采集
对建筑场景进行实时的三维数据获取，包含三个主要组成部分，四旋翼无人机，飞行路径控制以及机载激光传感器模块；四旋翼选择具有一定负载能力(可携带激光传感器)的商用小型无人机即可；利用无人机提供的编程接口与控制算法，开发飞行路径控制***，包括姿态控制器，航向控制器和高度控制器；控制无人机按照BIM中预定义的路径及姿态飞行并采集激光传感器数据。
基于BIM的实时检测
本发明中BIM作为可视化平台并提供质量管理的基准模型；Revit软件为本发明选择的BIM软件，从BIM平台中获取待检测部位基准模型，以及使用BIM 平台进行质量偏差可视化；基于BIM平台与无人机API开发两个子模块：路径规划与飞行参数转换模块；路径规划模块根据BIM虚拟环境中的待检测目标位置与结构，自动规划无人机虚拟飞行路径及朝向；飞行参数转换模块将虚拟环境中的路径参数转换为无人机飞行控制器可接受的指令，使得无人机能按照BIM虚拟环境中自动规划的检测路径飞行。
质量评估标准
对于不同的建筑构件，定义质量评估方式和质量控制基准数据，例如，混凝土物体(柱子、梁、墙和板等)、合成材料物体(管道、电缆等)；最终的缺陷评估报告，通过比较偏差与预定义的偏差阈值得出。
点云坐标转换方法
3d激光传感器可以以大于150千赫兹的采样率(及每秒150000个脉冲)快速测量目标物体表面三维形状，输出是密集的高精度点云数据；激光传感器获得的数据位置自身坐标系下，出于质量控制的目的，需要将激光传感器产生的点云数据转换到BIM场景坐标系下。
数据处理
为了达到质量控制的目标，建造过程应该实时监控，以便准确的了解各部分与设计目标的符合程度；质量管理图用来定期更新监控质量；质量管理图是一种统计工具，用于区分由于常见原因或特殊原因引起的过程变化；常见原因通常称为随机变化，对质量没有显著的影响；但是有些变化可能是由于影响建筑质量的原因引发；使用质量管理图的目的是当过程变化发生时，区分是否是由于影响质量的特殊原因引起；如果是常见原因，比如下雨工期搁置，如果质量管理图中，没有这种一般情况的发生，那么出现问题就可能是由于影响建筑质量的原因引发，发出预警、引起关注。
本发明采用四旋翼无人机，四旋翼无人机控制命令的动态输入与输出，实现四旋翼运动的精确控制，包括上下，左平移，右平移，前进，后退，顺时针旋转和逆时针旋转八种动作；此外，还可以调整四旋翼飞行器的线速度和角速度。
实时计算四旋翼飞行参数。该功能实时读取四旋翼飞行器的飞行参数，如线速度，角速度，飞行高度和位置坐标；此外，还显示与四旋翼飞行器正常工作状态相关的其他参数，例如信号强度，电池电量和设备维护信息。
实时从传感器计算三维点云模型。此功能处理从激光传感器收集的点云数据，并实时显示最终注册的三维点云模型；该数据对于施工缺陷评估至关重要。
在显示3D点云模型的窗口实时同步BIM模型。该功能实现目标BIM模型与扫描得到的点云模型之间的实时同步。根据四旋翼飞行器和激光传感器传输的数据，***可以自动计算偏差，从而评估施工质量。快速检测和报警。该功能在 BIM管理***中实时显示质量评估结果。
BIM模型中提取待测目标模型并自动规划路径，编写按照规划路径飞行的程序模块，无人机在飞行过程中获取点云数据。无人机的自动路径规划采用现有技术。
使用激光传感器获取点云，其方法是：根据被检测目标的BIM模型，提取待测目标的自身结构模型和周围环境模型，在BIM环境中自动规划四旋翼无人机预飞行路线；根据无人机和激光传感器厂商提供的API，开发BIM规划路径到无人机飞行指令的映射模块，使得无人机按虚拟环境中预规划的路径及朝向飞行；在无人机飞行过程中实时采集3d激光传感器数据并存储与机载硬盘。
以上描述了本发明的基本原理、主要特征及本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (4)
1.基于3d激光传感与BIM结合的建筑工程质量控制***，该控制***执行以下操作：获取待检测目标的BIM点云模型，用搭载有3d激光传感器的无人机获取待检测目标的结构点云模型，结构点云模型包括待测目标和周围环境；将待检测目标的结构点云模型变换到BIM点云模型所在的BIM坐标系下，变换关系为：
其中，(xi,yi,zi)表示无人机坐标系下的坐标，(Xi,Yi,Zi)表示BIM坐标系下的坐标，(tx,ty,tz)表示平移变换矩阵，表示旋转变换矩阵；
以满足最小二乘问题获得平移变换矩阵和旋转变换矩阵，最小二乘问题表示为：
计算在BIM坐标系下的BIM模型与结构点云模型的实际偏差，若实际偏差小于或等于BIM模型中预设的可控偏差，则认为建筑质量合格；若偏差大于BIM模型中预设的可控偏差，则输出质量预警。
2.如权利要求1所述的基于3d激光传感与BIM结合的建筑工程质量控制***，其特征在于，在将结构点云模型变换到BIM坐标系下之后，用ICP点云配准算法对BIM点云模型与无人机点云数据进行精配准，精配准后再计算实际偏差。
3.如权利要求2所述的基于3d激光传感与BIM结合的建筑工程质量控制***，其特征在于，实际偏差表征为结构点云模型和BIM点云模型之间对应点的平均距离偏差，或者，将结构点云模型和BIM点云模型分别分割为多个局部邻域，结构点云模型的局部邻域与BIM点云模型的局部邻域一一对应，用局部邻域距离偏差表示实际偏差。
4.如权利要求3所述的基于3d激光传感与BIM结合的建筑工程质量控制***，其特征在于，实际偏差的计算和评估由质量评估模块进行，质量评估模块根据平均误差值，或者整体误差方差，或者局部误差均值，或者局部误差方差所处的数值范围判断是否为低质量、高质量以及不合格；将低质量、高质量和不合格用不同颜色表示，将不同颜色的点云区域叠加到BIM模型中，展示结构点云模型的质量评估结果。根据质量评估结果生成项目管理评估报告，更新BIM质量管理模块，报告存在的建造缺陷。
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