3D SLAM背包式掃描儀在舊建筑改造輔助測量中的應用

彭 浩 吳凱華

1廣州市城市規劃勘測設計研究院，廣東 廣州，510060

城市化的加速發展階段，存在著大量的舊建筑亟需測量改造。傳統的測量模式，受限于舊建筑及其地下室狹小的空間，對向通視難，GPS信號弱，目標點復雜繁多、光線昏暗全站儀無法對準等特殊情形，造成采集數據效率差，容易出現錯漏等劣勢［1］。

目前，地面場景的三維點云數據獲取一般分為兩種，移動式激光掃描和固定式激光掃描［2］?，F有的地面移動測量系統通常是基于車載的移動測量系統的［3］，但地面移動測量系統均需要依賴于全球衛星導航系統和慣性導航系統，只能用于室外環境。固定式激光掃描雖然可以用于室內室外環境，但是復雜場景需要大量換站測量，然后再進行點云拼接［3-5］，數據獲取的效率十分低下。

3D同步定位與建圖（3D simultaneous localization and mapping，3D SLAM）技術在移動測繪方面具有較好的應用，能夠對室內和室外的地面水平環境進行地圖構建和環境建模，降低了測量復雜性，無需大量標記地物特征點［6-8］，能在GPS信號中斷的情況下正常作業，適用于在室內室外場景，能夠解決傳統測繪中的定位及場景重建問題，且數據采集方式簡單，無需外業人員具備較豐富經驗即可完成工作，降低作業門檻。本文利用3D SLAM背包測量機器人在廣州市越秀區采集舊建筑及其地下室數據點云，利用三維點云數據制作立面圖、平面圖等信息，并根據人工量尺方式對點云量測結果進行精度評定。

1 舊建筑改造輔助測量方案

本次舊建筑輔助改造測量采集的數據范圍為廣州市越秀區某舊建筑地下室3層以及地上主體2層。由于3D SLAM技術可脫離GNSS信號作業，對工作環境又有極強的適應性［6，8］，具體表現為：①外業數據采集速度極快，可快速獲得所需點云數據，數據精度高；②內業點云預處理時間短，自動化程度高，基本不需要人工干預，短時間便能獲得配準好的點云數據；③操作簡單方便，無需換站，連續采集，具有連貫性，可實現室內外一體化掃描作業。而該地下室常年未經使用，光線昏暗并存在積水，是3D SLAM背包式掃描儀比較合適的作業場景。因此，采用3D SLAM技術的背包式掃描儀對該舊建筑進行數據采集，其結構圖如圖1所示。

圖1 3D SLAM技術的背包式掃描儀Fig.1 Backpack Scanner Based on3D Slam Technology

通過點云數據采集，獲取建筑結構尺寸信息，具體包括柱、梁、墻體；項目需提供上述細部具體尺寸、位置信息，輔助制作建筑平面、立面圖紙，從而設計建筑改造方案。其項目技術流程如圖2所示。

圖2 項目技術方案流程Fig.2 Project T echnical Proposal Process

2 數據處理及制圖

2.1 數據采集及預處理

在數據采集之前需搜集項目工地信息，包括但不限于已有圖紙、現場照片，需提前踏勘現場規劃數據采集路線，避免出現重復采集和數據漏采，出于3D SLAM背包掃描機器人采集數據原理的特殊性，采集數據移動路線需設計成閉合環路，結合設備特性和經驗判斷，環路邊長適宜控制在200 m以內。點云數據的預處理（主要包括點云配準、去噪、拼接等）均內置在隨機軟件中完成。

設備采集完數據并預處理之后，成果為具有位置信息的點云數據。一般情況下，用戶的需求并不是直接的點云數據，而是在數據基礎上二次加工，生成的滿足用戶特定需求的產品［9-13］，本項目需要在三維點云數據基礎上生成建筑平面、立面、剖面圖紙。

2.2 平面圖制作

初期考慮到圖紙格式的通用性，本項目主要在AutoCAD平臺上進行，首先將點云數據導入Auto-CAD中，顯示效果如圖3所示。

圖3 點云在CAD中的顯示Fig.3 Display of Point Cloud in CAD

為獲取建筑目標信息、需采用切片方式，顯示建筑物內部間隔形狀、走向、寬度等信息，并在點云數據中勾勒出內部間隔線，其具體步驟如下。

1）確定切片的位置：某一層平面圖可以理解為三維物體在某個平面上的投影，首先要確定這個投影面的位置，可以采用旋轉點云的方式選擇投影面，也可通過自定義坐標系方式選擇，前者變動了點云的絕對位置，后者在原坐標系下點云坐標位置不變。對于建筑物平立剖面制圖，變動點云絕對坐標位置并不影響成果。

2）在自定義坐標系下，選擇合適的視圖（正視、俯視等），并在視圖下勾勒出建筑物立面輪廓。

3）輪廓勾勒完成之后，旋轉點云數據檢查輪廓。

AutoCAD切片操作中需注意切片厚度，過厚容易造成點云數據密集，導致視覺判斷復雜而引發錯漏。部分點云制圖效果如圖4所示。

圖4 部分點云制圖成果Fig.4 Some Point Cloud Mapping Results

剖面圖的制作方法與平面圖基本一致，區別在于切片的角度不一樣，這里不再重復。

2.3 立面圖的制作

對于建筑物的立面圖制作，主要分為以下兩個步驟。

1）剔除立面非建筑物點云。在點云采集過程中，目標建筑周邊存在樹木、雜物等干擾點云數據，需在繪制立面圖之前予以剔除，以免影響立面圖繪制時的判斷。

2）選擇合適的視圖（正視、東至北等視圖），并在視圖下勾勒出建筑物立面輪廓。

3 成果精度分析

通過點云的配準拼接處理得到地下室和地上建筑物的內外部的點云數據。在獲得的點云中選取充分的特征物，例如柱子、橫梁、房角等規則物體。然后利用GPS、全站儀、卷尺等常規測量手段測量，檢核這些特征物體的特征點和特征線。利用量取間距等空間工具量取點云特征物的長寬高等數據作為觀測值。計算差值Δ=觀測值－檢核值。

由于點云數據的密集性，觀測值需要依靠人工判別去獲取，存在偶然誤差的影響。采用多次量測取平均值方式，盡量降低人工判讀誤差的影響。本文區分地上、地下建筑物特征值，分別統計觀測值和檢核值。

根據式（1）計算得到中誤差RMSE（root mean square error）并最終以中誤差作為本次試驗評價精度的標準。

表1給出了地下室平面精度結果，表2給出了地上主體建筑平面精度結果，圖5給出了地下室及地上建筑物差值誤差分布圖。

表1 地下室平面精度結果/mTab.1 Basement Plane Accuracy Results/m

由表1、表2及圖5可以看出：

圖5 地下室及地上建筑物差值誤差分布圖Fig.5 Difference Error Distribution of Basement and Aboveground Buildings

表2 地上主體建筑平面精度結果/mTab.2 Plane Accuracy Results of Main Buildings on the Ground/m

1）三維點云數據測量出的建筑物尺寸與以人工量尺方式的檢核值，誤差最大絕對值為4 cm，最小值為0，誤差有正有負，不存在統一的偏大或者偏小，說明并無系統性偏差；

2）較差統計值中誤差小于2 cm，基本滿足舊建筑改造等一般工程測量精度要求；

3）地面及地下較差統計值中誤差基本一致，3D SLAM背包式測量機器人在室外無遮擋情況下可獲取GNSS信號獲取絕對坐標，在室內GNSS信號缺失的情況下則需要依靠SLAM算法自動捕捉相鄰時刻的同名特征點并同步配準，且本次舊建筑輔助測量成果為平面、立面、剖面建筑布局、尺寸，對建筑絕對坐標精度無要求，相對精度依靠的是同樣的SLAM算法，故兩者中誤差統計值基本一致。

4 結束語

本文利用3D SLAM技術的背包式測量機器人，以廣州市越秀區某舊建筑物的地下室3層以及地上主體2層輔助改造測量的具體應用為例，設計了該項目的作業流程和技術方案，實驗結果較好地證實了該種新型技術在舊建筑等室內狹小空間測量中的適用性與優越性，并通過人工量尺方式驗證成果誤差約0.02 m，基本上能滿足一般工程測量的精度需求。