基于激光点云和视觉技术的盾构隧道皮带机渣土体积测量方法研究

为提高盾构隧道施工过程中渣土体积测量的精度和自动化水平,提出一种基于激光点云和视觉技术的盾构隧道皮带机渣土体积测量方法。该方法系统硬件包括2台单线激光雷达和1个4 K摄像头,其中2台激光雷达分别用于采集断面点云和纵向点云数据,摄像头用于获取设备周围视频信息;采用改进的光流法判断传送带的运动状态,通过结合三角形累加截面积法(TACA)和改进的AE-ICP算法实现对渣土断面面积的精确测量,并通过辛普森法进行数值积分获得渣土体积。试验结果表明,该方法在复杂隧道环境下具有较高的测量精度和鲁棒性,渣土体积测量的相对误差控制在5%以内,测速精度的平均误差在1%以内,具备良好的工程应用前景。

基于深度卷积自编码网络的渣土车厢点云数据自校正方法

为解决智能化盾构施工中,施工隧道内所采集的渣土车原始点云数据存在畸变,从而影响渣土体积测量准确性的问题,基于点云数据处理与深度学习的方法,建立基于深度卷积自编码网络的渣土车厢自适应去畸变模型。首先,采用包围盒滤波和反距离加权插值对渣土车厢点云数据进行滤波与补全操作,接着使用真实渣土车厢尺寸构建网络的理想输出,并通过灰度化将点云数据转换为伪特征图,构建网络的数据集;然后,以传统卷积自编码网络为基础构建渣土车厢自校正网络,网络设计融合堆叠式卷积层和栈式自编码的处理方法,增加网络层数以获得更优的特征表达;最后,使用盾构掘进现场数据进行试验。结果表明:本文提出的渣土车厢点云数据自校正方法在保证时间效率的前提下,渣土车厢数据的峰值信噪比(PSNR)达到29.73,结构相似性(SSIM)达到0.86,均优于传统自编码网络与几何约束矫正的方法。证明了本文方法的正确性与有效性,能够提高隧道内所获取渣土车厢点云数据的可用性,同时为点云数据去畸变技术在三维重构和工程领域的应用提供了理论依据。