基于三维激光扫描的校园建筑三维建模

佘智渊

（兰州市城市建设设计院，甘肃 兰州 730000）

社会的发展与科技的进步，测绘行业已经从传统的二维技术上升到了三维的高度。三维模型作为三维地理信息平台中的最主要的数据，三维信息技术的飞速发展对三维模型提出了更高的要求：高效率、高精度。不仅停留在可视高度还需要融入细描、后期设计规划等，从而为需求者提供更加真实准确的服务。

20世纪90年代中期，随着激光雷达技术的发展、最早应用于医学领域的三维激光扫描技术开始兴起。三维激光扫描技术以其可以快速精确的获取物体外层大批量三维坐标数据等优势，深受欧美等发达国家重视。三维激光扫描仪仪器方面，美、日、德等国的公司生产的产品在精度、速度、影像清晰度等方面已经达到较高水平。比较有影响力的厂家有美国的polhemus、日本的Minolta2、瑞士的 Laika、瑞典的Top Eye等。当前市场的主流三维激光扫描系统品牌有美国的CYRA公司生产的Cyra、法国Topo Sys公司的Falcon II、德国IGI公司的Lite Mapper 等[1，2]。

我国在三维激光扫描技术方面起步较晚，测绘行业在此技术方面颇为重视，我相信定会后来居上。仪器方面，我国中海达公司生产的HS1200高精度三维激光扫描仪在精度、频率、自动化处理方面达到了较高水准，其他国产生产厂商也是厚积薄发实力不容小觑。在软件及后期数据处理方面，近几年我国的科研院所、大学在此方面的研究正在增多，出现了一批像Cyclone、Geomigic（这些是国外软件）等优秀软件[3]。

本文阐述了地面三维激光技术国内外发展情况，对三维激光扫描仪测量方法进行介绍，结合实例对采集的点云数据后期建模流程进行展示，其中包含前期点云预处理，点云数据分割提取、模型框架构建等，后期对数据贴图，创建带有坐标系统的真三维模型，最后分析了地面三维激光扫描三维建模精度。

1 三维激光扫描解析坐标原理

三维激光扫描系统种类的不同，主要表现在不同系统的测距原理不同。当前阶段主流仪器三维激光扫描技术方法有：脉冲测距技术、相位干涉方法扫描技术、相机与光源位置关系解算技术，不同的方法也形成了相对应的三维激光扫描仪[4，5]。

因其测量模块相对简单、测量范围广等优势市面上多数的三维激光扫描仪所用系统的工作方式是三维激光脉冲测距技术。它以激光反射的原理以点云方式获取海量三维点云数据。获取待测目标的坐标原理为：三维激光扫描仪发射器发射出的一个激光脉冲信号碰触待测物体表层后反射出四面八方的激光反射线，接收器识别与发射光线路径几乎一致的一束激光被接受所用的时间经过计算得到该点到扫描仪的距离S，如图1所示。

图1 标解算方法图解

三维激光扫描仪发射器放射一个激光脉冲信号，经物体外层漫反射后，沿差不多一样的行径反向传回到接收器，能够计算目标点P与扫描仪直线距离S，对反射回来的强度解析进行色彩灰度匹配，控制编码器同时测量每个激光的横向扫描角度观测值α和纵向扫描角度观测值β。三维激光扫描仪是在系统局部坐标系进行坐标采样，在仪器的内部的一个点为坐标的原点，X、Y轴在系统局部坐标系所在平面上，X轴为光束水平偏转方向，Y轴为光束垂直偏转方向，Z轴与光束扫描平面垂直，知道这些信息可以解算出扫描点的坐标（XP，YP，ZP），其计算公式如下[6-9]：

2 外业数据采集

三维激光扫描技术核心在于准确快速的采集待测物体三维信息。在对测区进行测量时，先对测区大小、相对位置、信号情况、测区形态和测区周围可能带来的影响进行分析。分析后确定扫描站位置、测量站数、控制标靶个数及位置进行前期分析设计，统一测站与标靶的坐标系统[10]。

外业数据采集分为测量控制网建立和三维激光扫描[11-13]。布设控制网和测定靶标点坐标采用网络RTK测量方法，困难地区可采用基于连续运行参考站的静态观测及处理模式，三维激光扫描用于采集点云数据和提取靶标坐标。

2.1 站点的设置

采用三维激光扫描技术对兰州交通大学四号教学楼进行三维建模，现场勘测该教学楼长度47.5m、宽度20.3m、高度23.5m，整体呈现长方形，砼房屋结构。扫描时需要对不同站点之间的点云数据进行拼接，所以需要站点之间的点云数据有部分重叠，重叠率控制在20%左右即可。仪器的参数所致站点不可离待测目标过近过远，虽然理想环境下FARO Focus 3D 120这款仪器采集距离可达120m，可为达到精度要求和点云有效数据容易提取和处理扫描距离应控制在50m内。最终确定扫描站数为三个，位置分别为四号楼南侧中间位置与博学路北侧花坛空隙中，第二个位置于知行环路四号楼中端，第三个位置在四号楼北侧大桐树前。控制靶标每站之间设置三个，三站就需要两组的控制靶标，位置选于四号楼对角线的西北和西南角上，一组的三个靶球不共线，保证每两站之间都可以扫描到一组靶标球。这样采集过的数据就能够保证在经过控制点的强制符合后两个测站点的数据符合要求的七个自由度，使点云数据能有效地使用到同一个坐标系下。

接下来使用高精度GPS测量靶标的坐标。使用强制对中杆进行强制对中，将仪器设置成移动站模式输入甘肃省cors号进行测量。用该系统的平滑功能间隔十秒测量四组数据并挑选最合适的数据来保证精度。测量的控制点坐标采用国家CGCS2000坐标成果。后期即可根据靶球的坐标系和扫描仪内部坐标系进行相互转化，根据测量出的标靶三维坐标数据一点云进行拼接使点云变得有三维信息。

2.2 三维扫描

在测量规划好的测站点上，调整好三维激光扫描仪的姿态并进行对中整平，对已经规划测量好的靶标点上架设标靶并对中整平。在三维激光扫描仪上进行参数设置，新建一个工程文件使用仪器的内置计算机系统，设置室外扫描环境。四号教学楼整体结构不算复杂扫描范围设置为100m，质量设置为4x，彩色扫描的方式。

以在博学路这一站为例，扫描第一遍设置较低的分辨率进行快速的扫描来整体把控测区地物和简单特征。在全景扫描过后需要更改参数对单独教学四号楼部分区域进行较高的分辨率扫描来获取更密集更有针对性的点云，为精细化建模做好数据的准备。最后还需要对靶标进行高分辨率的扫描来获取更加密集靶标球点云，这样才能通过扫描得到的靶标上的大量点云来确定靶标球的中心点的位置。只有得到了高精度的靶标球的坐标才能保证多站拼接和坐标之间的转换成果的精度。

当第一测站经过两到三次扫描过后，需要作业人员简单的查看数据，重新发现问题，对比实地和点云数据大概形状，分析还不需要再次补充扫描。核实过后对扫描参数进行检查确认后，对数据进行保存。这一测站结束后，对仪器进行检查及时对电池进行充电。前往下一测站进行测量，重复上述操作即可。

3 点云数据处理

三维激光扫描工作结束后将获得大量的点云数据。其中很大一部分是分布随机或人为干扰造成的噪声产生的无用数据。扫描仪每测一站就会产生相应的局部坐标系，而点云数据应用时需要让点云数据处于同一坐标系下，所以对于前期的点云数据需要处理后使用。

3.1 点云数据配准

兰州交通大学四号教学楼的三维扫描共架站三次，各个站点所扫描的点云处于不同的坐标系下，而最终建模所需点云数据要统一于一个坐标系统下。这样就需要把采集的点云信息用软件SCENE打开进行点云的配准、拼接。

采集同一组的待测物体点云数据中包括了不同的采集点，在架设仪器时设计之初就要保证百分之二十扫描重叠率，这就让不同站点间存在很多点云是重复的。对于靶标球的扫描我们增大了对它的采集分辨率，这样使得在标靶球部分有更多的公共点。处理数据配准时我们将利用这些公共部分的点云，通过这些个点云特征同时利用三角形间的约束关系对两部分点云进行拼接。这一匹配方法类似于摄影测量中影像中同名相点的解算，把两个同名进行拼接，使得两幅影像图拼接到了一起。这里对点云的配准使点云的数据统一到了一个基准坐标系中，把多个部分的点云集中到了一个整体上。

打开SCENE软件，点击文件—新建—项目，创建一个新的项目。将三维激光扫描仪与计算机相连接，找到数据点云原始文件进行备份。把备份好的文件直接拖进新建的工程中，即可查看初始点云。在智能化的软件辅助下，可以实现自动拼接，选择工具—选择—匹配—匹配球体设置，输入靶球半径。接下来在SCENE模式选择操作—正在预处理—预处理扫描命令，扫描结束后对路径进行保存。在预处理选择框中选择进行标靶球拼接，接下来软件将进行处理，完成点云的拼接。

3.2 点云去噪处理

四号教学楼整个区域扫描范围较大，所获取点云信息较为庞大，其中包括扫描到其他非测量地物的冗余信息。在激光扫描仪扫描过程中不可避免的是环境对仪器的影响，如空气中飘着的柳絮、人和车辆的流动、树木遮挡所产生的无用点云。还有部分无用点云是在扫描过程中，由其他来源的激光被接收的散光、背景光还有仪器内部产生的热噪声、电噪声、图像采集卡本身和信号在电子电路传输过程中带来的随机噪声。

这些无用的点云数据会导致整体数据量变大，计算机数据处理、数据导入导出变慢，我们需要把这些信息剔除掉。在SCENE软件中打开点云，可以直接手动对点云进行一便筛选。从软件中打开视图命令，选择三维视图，选择三维视图工具栏中的地球图标，这样就可直观挑选点云。选择工具栏中的多边形选择器对数据进行框选，选择性删除和保留。对于远离点云聚集的中心区域、远超测区范围的点云直接删除。测量建筑物的周围如高大的树木，不相关的人员、车辆、路灯等地物进行人为干预，进行逐点、逐面、逐块进行切割去噪。

最后把点云数据导入Geomagic中通过自动去除噪音点对点云数据进行进一步细化。Geomagic软件的这个功能可以去除人为无法分辨系统内部产生的噪点。处理后的点云数据分布如图2、图3所示。点云数据经过一系列的处理已经得到了很好的简化。这时就需要对多删除的点云和漏采的点云特征点进行补充测量。这时选用单点测量的RTK法，对点云漏洞区域和丢失的测区特征点进行采集，坐标系应与激光扫描系统下的坐标系保持一致。

图2 处理后的四号教学楼整体点云

图3 处理后的四号教学楼侧面点云

4 三维建模

处理后的点云数据可以直接在建模软件3ds Max中打开。导入点云的第一步需要把点云所处的高度设置为 0，坐标设置为（0，0，0）。 调整后坐标不再改动，这样方便以后对其他模型进行融合。连接计算机与三维激光扫描仪，把仪器中的测区高清照片导出到电脑，应用于软件的模型贴图、渲染。

有了点云这个准确的参照物，让我们在3ds Max中建模可以精确美观并且省时省力的建出模型。四号教学楼面积较大，窗户、门、房檐等非面状地物较多是模型制作的难点。

4.1 构建房屋主体结构

模型建造现需要选取勾勒出房体主要骨架线，确定房屋整体结构。先在max中将视角变成俯视，使用二维线确定房屋主体bumxnkd长宽（x，y)，勾出楼体的轮廓，再切换为三维视角，选择挤出命令根据点云所形成面的高度为房屋准确的高度，选择底面挤出形成四号教学楼的主体长方体结构。

房屋主体上还有由玻璃外墙组成的长方体结构楼梯间，高度比房屋主体多一层。在房体顶层有为了防雨所修筑的檐廊，每一层窗口下方都有放置空调和防止杂物掉落的水泥隔板。在点云的约束下，合理利用挤出，倒角、拉伸、壳等工具，使用由点云的点到点云连成的线拉伸成面的原理，设计制作出房檐、水泥板、堆放杂物等方正结构。最后把这些多出来的主体附属物与主体房屋连接起来，形成一个房屋框架实体。

4.2 房屋细节处理

接下来切换为编辑多边形模式，设置边层级使用连接命令加线来画出门窗的轮廓。接下来进入细节制作，选择面层级勾勒出窗户轮廓后使用线层级命令进行加线处理，然后用切角命令把线分成两根对应着窗户的位置形成了一个窗户的基本形状。进入面层级选中玻璃面绕后向内挤出，一个窗户就制作完成了。

房屋面上的各种地物处理方式近乎相同。都是先从二维入手勾勒出外形，进行加线处理使其更精细，然后进入三维层面，对面进行向内外的挤压形成体。在模型制作过程中需要时刻与真实照片做比对。

建模总的来说就是一个通过点云的约束创造模型的过程，当骨架做好后需要的就是添枝增叶。复杂的模型进行分解后变成个别小块简单的三维模型，进行组合拼接成大块模型，比如楼梯模型的创建就是由多个大小各异的长方体进行合理拼接形成楼梯。利用三维命令旋转、镜像、阵列，合理使用挤出、旋转、拉伸等命令即可构建出绝大多数的相对复杂的实体。

4.3 模型贴图

四号楼的骨架及各部分细小区域构建好后，进入模型的贴图。渲染贴图前首先需要进行重合面的检查，如检查出有重合面，这个重合面就会闪烁，需要对其进行修改删除处理。

在贴图前需要用照片编辑软件对扫描仪中的原始照片进行简单处理。可以选择PhotoShop软件打开照片，把照片中的不属于测区范围d内的杂物经过裁剪、橡皮差等工具删除。也可以使用剪裁、复制粘贴把照片中的房体单独提取出来放到一个图层中。对处理后的照片进行保存，选择照片质量为最大，最大程度保持照片的清晰度，保存格式选择JPG或PNG。

然后进行UVW贴图，在3ds Max中，选择材质编辑器，选择材质球中的位图建立对象并显示。对UVW贴图时选择照片放置合适的骨架位置上，时刻比对模型与实际照片使纹理保持一致，贴图后进行塌陷处理，达到预期效果后导出模型，建模效果如图4所示。

图4 四号教学楼建模效果图（模型不像是激光点云制作的模型）

4.4 精度检验分析

选取模型上的房屋外围防水台的四个角点进行网络RTK测量精度a检核，四个点命名为a，b，c，d。使用手持激光测距仪进行楼体的长宽检核比对，见表1。

表1 精度对比

从数据比对来看所建模型相对精度误差控制在2cm之内，绝对精度控制在3cm，满足模型的限差要求。

5 结语

地面三维激光扫描技术可以弥补当前建模方式应用比较广泛的倾斜摄影测量建模技术存在的精度一般、遮挡区域无法建模、影像匹配误差较大等缺陷，做到高精度，高效率的数据采集进而进行快速建模。

因此倾斜摄影技术与三维激光扫描技术在技术层面有很强的互补性两种技术相互结合会得到很好的建模效果。在大范围城市建模中，可以采用倾斜摄影测量方式进行大面积建模，在房屋密集、树木遮挡严重和城区关键建筑测量时可采用地面三维激光扫描技术对测区加以补充，使得整个测区模型获得最佳效果，类似工程项目可以应用两种方法结合建模的方法进行建模。