移动式三维激光扫描系统在盾构隧道管片椭圆度检测中的应用

张华

(广州地铁设计研究院有限公司，广东 广州 510010)

1 引 言

随着城市化进程及城市的大规模发展，我国各大城市均在建设高效的地下轨道交通网以解决越来越严重的交通阻塞问题［1］。盾构法以其掘进速度快，自动化高及不影响地面交通与设施等优点在地铁隧道结构建设中被广泛使用［2］。在地铁隧道建成以后，由于所处地质条件差或者周边临近基坑施工等原因，隧道会出现漏水、裂缝、下沉等病害。根据《城市地下空间检测监测技术标准》关于盾构法隧道健康检测的规定，需要对隧道衬砌环直径椭圆度进行检测。传统的椭圆度检测作业方式效率低，无法进行大范围的检测。移动式三维激光扫描系统的出现，使得椭圆度检测工作变得高效、简便，北京、上海和广州等地都开始采用这种新型的测量技术［3］。本文主要分析了基于移动式三维激光扫描系统的椭圆度检测的基本原理及内外业工作流程，并结合具体的工程实例验证了该方法在实际应用中的优越性。

2 椭圆度检测常用方法

盾构隧道管片在理论上要求是圆形的，但是由于盾构管片在生产、安装、使用过程中均会出现偏差，因此采用椭圆度(也叫不圆度)来量化盾构隧道管片的不圆度。椭圆度是定量分析盾构管片的整体形变的重要参数，地铁隧道盾构法施工设计、验收和保护相关规范都对盾构管片的椭圆度检测进行了规定和要求。计算隧道管片的椭圆度，关键是在于求得隧道管片的椭圆长短半轴。根据现有的测量手段可分为直接法和间接法［4］。

2.1 直接法

直接法是通过直接测量确定盾构管片椭圆的长轴和短轴。最直接的测量方法为吊铅垂法。该方法采用皮尺和铅垂测量隧道管片的长半轴和短半轴。长半轴在水平方向上用皮尺多次量取，找到最长的边认为是长半轴;短半轴通过吊铅垂使铅垂线通过长半轴中心即可确定。该方法适用的前提是认为椭圆的短半轴与铅垂方向平行，但实际情况隧道的长半轴不一定在水平方向上，故具有一定的狭隘性。

2.2 间接法

间接法检测不直接测量长、短半轴，通过测量隧道表面的轮廓，采用椭圆拟合得到椭圆长短半轴以及椭圆的旋转角度。相对于直接法，自动化程度高，测量结果更加精确。

(1)全站仪断面扫描法［5］

将全站仪放在隧道中心线上，在隧道中心线上设置后视定向点，然后采用无棱镜测量模式，让测量机器人按照设定的程序逐断面扫描。该方法单点测量精度高，但是数据采集速度较低，采样点的密度较小。

(2)激光隧道断面仪［6］

激光隧道断面仪采用无合作目标激光测距技术和精密测角技术，将极坐标测量方法与计算机技术紧密结合，配合专业图形处理软件，可快速获得隧道封闭空间内部轮廓曲线。采取单站式测量方式，经过基准点确立、隧道基准线确立等步骤采集隧道断面数据。

(3)移动式三维激光扫描系统［7］

移动式三维激光扫描系统是能够有效测量轨道几何尺寸和周围环境的集成化系统。系统将各种传感器和测量仪器进行了最佳组合，能准确对轨道几何尺寸及限界进行完整的动态测量。移动式三维激光扫描系统，无需确定隧道中心线和设置基准点，能够移动式快速扫描隧道断面。

表1 为各测量方式的优缺点的对比。从表中可以看出，移动式三维激光扫描操作简单、测量效率高、采集点密度大，在盾构隧道管片的椭圆度检测方面具有明显的优势。

各测量方法对比 表1

3 移动式三维激光扫描系统椭圆度检测

本文以GRP5000 系统为例介绍了利用移动式三维激光扫描系统进行盾构隧道结构椭圆度检测的方法，并系统分析了椭圆度检测的外业数据采集流程及内业数据处理方法。

3.1 GRP 5000 系统介绍

GRP5000 移动式三维激光扫描系统由激光扫描仪、超高传感器、规距传感器、里程计、计算机等(如图1 所示)组成。测量小车在轨道上前进时传感器同步采集各种测量参数:里程计记录下车的行走里程;激光扫描仪采集隧道断面的外表形态和激光反射率;倾斜仪测量轨道超高;轨道间距测量仪测量铁轨的间距;计算机接收存储各传感器的数据，并实现各传感器的时间同步。各断面的信息采用里程作为横轴进行拼接，激光扫描仪的断面点云加上里程这一维度就形成三维激光点云，通过点云反射率进行灰度量化形成隧道内表面影像。GRP5000 系统测量速度快，测量参数种类多，精度高，作业方式简单。仪器的测量精度如表2 所示。

图1 GRP5000 系统

仪器测量精度 表2

3.2 椭圆度检测数据处理

利用GRP5000 系统获取的每个断面能够达到7 700 多个点，一般隧道直径为 5.4 m，周长为16.96 m，在盾构隧道管片上点平均间距为2.2 mm。数据量足够大，能够充分反映隧道管片断面的形状。但由于隧道表面安装了各种配套设施，比如照明灯、电缆、应急走廊等，断面扫描后会形成孤点，孤点可以理解为数据点集中的一些点，其行为与点集的总体行为或模型不符，如果不进行剔除，会对椭圆拟合产生较大干扰，影响椭圆拟合的精度。整个椭圆度检测数据处理包含孤点剔除、椭圆拟合和椭圆度计算3 个过程。

(1)孤点剔除

孤点剔除方法比较多，常用的有:距离法，通过设置距离阈值，排除明显不在隧道管片上的点;迭代法，先将所有点加入计算，得出拟合椭圆，设置阈值剔除残差较大的值，然后再进行拟合计算，直到满足要求。

(2)椭圆拟合

椭圆拟合［8］有很多方法，常见的有最小二乘法、Hough 变换、最小子集椭圆拟合方法等。一般采用最小二乘方法［9］，其基本思想就是考虑数据受随机噪声的影响进而追求整体误差的最小化。对椭圆拟合而言，就是先假设椭圆参数，得到每个待拟合点到该椭圆的距离之和，也就是点到假设椭圆的误差，求出使这个和最小的参数。

(3)椭圆度计算

拟合之后可以得到盾构隧道管片椭圆的长短半轴等参数，此时即可以进行椭圆度的计算:

T=2(a－b)/D

式中:T—椭圆度;a—隧道的长半轴;b—隧道的短半轴;D—隧道的外径。

3.3 作业流程

GRP5000 系统［10］作业流程主要分为外业流程和内业流程两个部分。

(1)外业流程如下:

①校准超高传感器，把手推车放在水平的轨道上，读取超高传感器的当前值;将小车旋转180°，再读取测量值;按照(Reading 1+Reading 2)/2 计算误差值，如果误差值较大则需要在GRPwin 软件中进行校正。

②找到某处里程牌，以此为起始点进行里程定位。

③推动小车沿隧道进行连续断面扫描。

(2)内业数据处理步骤如下:

①数据预处理。软件根据原始数据自动整合超高数据、点云数据、轨距、里程等信息，生成可供用户使用的数据。

②里程匹配。匹配目的是便于将现场分成多次采集的数据在后一步工作中进行合并。里程匹配将数据与实际里程信息对应起来，这样多期测量时，可以找到相同位置的数据进行多期对比分析。

③数据导出。导出关注区域的横断面点集数据，每个盾构管片选取两个断面以便相互检核。

④椭圆度检测。将导出的横断面点集数据导入开发的后处理软件中，利用3.2 节的方法计算得到盾构管片的椭圆度。

4 应用案例

4.1 项目概况

某段隧道的埋深为13.3 m～24.6 m，该隧道区间盾构管片在验收时即有较多裂缝存在(如图2 所示)。自运营以来，对该区间裂缝主要分布的K11+980－K13+715 区段上下行线盾构管片进行了长期观察，发现裂缝的数量和长度均存在一定发展。裂缝的产生说明隧道管片发生了形变，为了掌握地铁隧道结构变形情况，除了常规的沉降监测、水平位移监测以及收敛监测，还需要对发生病害区域的隧道管片椭圆度进行定期检测。本项目利用GRP5000 移动式三维激光扫描系统对该区域进行了扫描(现场作业如图3 所示)，扫描的隧道区间长约1 km左右，总共进行了三期扫描作业，每次扫描时间1 h左右，数据处理方法采用第三节介绍的流程进行。

图2 盾构隧道管片裂缝

图3 现场作业图

4.2 数据分析

以断面里程为12 000 m 的断面为例，进行孤点剔除和椭圆拟合的结果如图4 所示。最终的数据处理结果如下:

椭圆度21.2 mm=3.53‰D(隧道内表面直径)，D=5.4 m，旋转角度=82.63°。

图4 某里程处的断面处理结果图

选取裂缝病害较为严重的隧道断面，进行批量计算椭圆度，然后以隧道里程为X 轴绘制椭圆度曲线，如图5 所示。从断面里程－椭圆度曲线发现，椭圆度较大的里程处的裂缝处比较严重，应该加强监测，继续跟踪其变化。2014年11月，2014年12月，2015年1月这三次扫描结果变化不大，说明此期间隧道结构未发生较大形变，处于比较稳定状态。

图5 隧道结构椭圆度在不同里程上的分布

5 结 语

本文通过对比分析了地铁隧道管片椭圆度的检测方法，并GRP5000 系统为例详细分析了利用移动式三维激光扫描系统进行椭圆度检测的内外业工作流程。工程实践证明该系统作业流程简单、测量效率高、扫描点细节丰富、检测精度高，非常适合运营地铁盾构隧道管片的椭圆度检测工作。

［1］刘冠兰．地铁隧道变形监测关键技术与分析预报方法研究［D］．武汉:武汉大学，2013．

［2］崔国华，王国强，何恩光等．盾构机的研究现状及发展前景［J］．矿山机械，2006(6)．

［3］沈至毅，谭周．GRP5000 隧道检测车在上海地铁的应用研究［J］．山西建筑，2013(27):158～159．

［4］沈剑闻．地铁隧道椭圆度检测方法探讨［J］．建筑监督检测与造价，2012(4):12～14，18．

［5］许正文，姚连璧，孙良育．Trimble S8 全站仪隧道断面扫描测试报告［J］．城市勘测，2008(4):118～122．

［6］张朦朦，张谢东．激光断面仪在隧道断面检测中的应用［J］．交通科技，2014(5):94～96．

［7］闻永俊．三维激光扫描技术在地铁盾构隧道变形监测中的应用研究［D］．徐州:江苏师范大学，2013．

［8］夏菁．椭圆拟合方法的比较研究［D］．广州:暨南大学，2007．

［9］闫蓓，王斌，李媛．基于最小二乘法的椭圆拟合改进算法［J］．北京航空航天大学学报，2008(3):295～298．

［10］温佐彪，段强，李子忠．激光全息扫描技术在隧道病害调查中的应用［J］．交通标准化，2014(23):115～118．