结合BIM技术的无人机点云数据模型探究

李少旭

摘要：结合BIM技术的无人机点云数据模型创建已成为建筑工程信息化的重要手段，无人机采集的数据通过Smart3D实景建模，可实现三维模型创建。创建的数据模型与BIM数据模型进行比对，得出建筑物尺寸偏差，可实现建筑物信息化管理。

关键词：BIM技术;Smart3D;点云数据;模型创建

近年来许多建筑从业人员利用三维扫描点云数据技术，完成了建筑物的竣工验收相关研究，并取得了一些成果。如胡章杰等人详细介绍了微地形提取流程和规划竣工核实的主体建筑物立面轮廓特征线的数据采集[1]。张平等运用三维激光扫描技术对建筑物进行点云数据处理、三维模型建立和横切面轮廓线提取，证明了三维激光扫描技术应用于建筑物的建筑面积测量是可行的[2]。邢汉发等提出了一种基于三维激光扫描技术的城市建筑竣工测量方法，详细介绍了三维竣工测量数据采集和处理过程中的关键技术[3]。多项研究表明，利用三维扫描仪可以获取各种建筑物外观完整的点云数据，获知各建筑物轮廓与面积，并结合BIM技术对比分析实现建筑物智能验收。但FARO等三维扫描仪受角度及建筑物互相遮挡，采集的点云缺失建筑物外表面，尤其是上表面数据。

随着无人机倾斜摄影技术的飞速发展，结合BIM技术的无人机倾斜摄影智能验收已成为建筑工程质量验收的重要手段。无人机倾斜摄影可获取建筑物外表面大部分建筑尺寸，弥补FARO等三维扫描仪受角度调整及建筑物互相遮挡导致的点云数据缺失，获得点云数据（空+地）的三维结合，无人机航空摄影获取的倾斜照片、POS数据、外控点坐标，经检查无误后，在密集点云的基础上构建不规则三角网，从而生成TIN模型[4]，将此模型对比施工前依据蓝图绘制的BIM建筑信息模型，可实现建筑物智能验收。

1、无人机点云数据创建三维模型的原理

无人机点云数据的三维模型创建基于无人机倾斜摄影测量技术，基本原理是使用无人机携带相机，对建筑物进行全方位数据采集，得到建筑物多角度数据，并通过相关算法识别提取出的多幅影像间的同像点，实现数据匹配，采用解析法对多个航带进行联合整体平差，完成空中三角测量，通过密集匹配生成三维点云数据，并根据点的相对空间关系，构建出三维模型。

为保证数据质量，研究中使用大疆M300RTK无人机进行测量。无人机采集完数据后，内业采用Smart3D 实景建模软件进行三维建模。以对单个或大型建模主体从多个角度获取的影像、视频或点云采集设备获取的数据作为输入源，经过严密的空中三角测量解算，最后输出带有真实纹理的高分辨率三维网格模型。

2、无人机点云数据采集的特点

无人机点云数据采集有如下特点：

①获取建筑物尺寸等点云数据的速度快，效率高;

②获取的点云数据真实还原建筑物所有特征，采集范围广，且便于量取;

③点云数据采集为无接触式，且其工作时间不受限制，白天、夜晚均可进行数据采集。

3、无人机点云数据采集

使用无人机进行点云数据采集时，主要分为以下步骤：

①勘查数据采集区

数据采集前，需勘查采集点范围内其他建筑物、植物等障碍物，设置无人机飞行高度，以保障无人机作业的安全性。并根据障碍物的遮挡位置及采集区域的玻璃、镜面物等反光点确定无人机航行路线，飞行路线应避开障碍物且避免物体反光产生的建模噪点，反光点较多时，数据采集工作宜在多云天气进行。

②点云数据现场采集

在遥控端需设定完无人机工作区域、飞行高度、重叠度、飞行速度、拍照间隔、相机倾斜角、取景范围、画面亮度等。为保证无人机影像数据与相机影像数据在三维构建时可以融合，需保持无人机正对目标主体，抬升无人机镜头并采集影像数据，至镜头与目标正对，期间同样保证相邻影像重叠度不低于75%。最后使用相机对目标区域进行采集，相机变换角度或移动时要保证相邻影像间的重叠度。

无人机数据采集完成后，还需对采集的数据进行检查。如观察影像对焦是否准确，亮度是否一致、影像是否有位置偏移、是否有阴影、影像间的重叠度是否满足建模要求等。

4、无人机数据处理与三维模型创建

内业采用Smart3D 实景建模软件进行三维建模。根据空中三角测量还原的影像航带关系，通过逐像素的匹配建立空间相对关系，使用影像中的冗余信息修正错误的匹配信息，结合已知的影像方位元素，对匹配像素进行前方交会，还原点的空间位置信息，生成密集点云。完成密集匹配。采用一系列相连接的三角形拟合地表或其他不规则表面，点的空间位置决定三角形的顶点，且所构造的三角形尽量接近等边。拟合时每个物体都可以用一系列的不规则三角网来表示，地物越复杂、表面起伏越大，则三角网的密度越高、尺寸越小。拟合完成后，即形成TIN模型。

在控制点信息上添加控制点，定义好控制点坐标系，完成控制点添加。点击一张照片开始刺点，所有控制点刺加完成后，复制一个空三任务，提交空三计算，进行控制点平差计算。此时，使用控制点平差和控制点做刚体变换选项处于可选状态。建议第一次提交控制点时，采用控制点做刚体变换，第二次提交时，再采用控制点参与平差，空三精度会更高。当 POS 坐标与控制点坐标存在偏移时，自动预测的控制点像点位置会存在偏差。可在测区均匀量测四个控制点后，进行一次平差（控制点做刚体变换），然后再次预测，结果会更加准确。平差解算完成后，需要检查空三质量。

空三完成后可以导出.xml格式的空三成果。并可查看空三精度报告。确认空三无误，进行三维重建工作。由于模型输出需大量内存，需对模型进行分块处理，使其占用少量内存。生成的TIN模型输出范围默认情况下，会包括所有连接点，但可通过手动编辑范围框范围，去除不参与重建的区域。

5、检验模型并与BIM数据模型比对分析

检验创建的三维模型，模型尺寸误差满足《混凝土结构工程施工质量验收规范》等规范中对构件尺寸允许偏差的检测精度要求后，與施工前建立的BIM数据模型进行尺寸比对，可直观地在三维显示中反映出建筑物实际误差，得出建筑物偏差尺寸。

6、结束语

随着影像建模技术地不断发展，结合BIM技术的无人机点云数据模型智能验收逐渐应用于建筑业，但仍存在许多问题有待解决，如无人机飞行作业受风力等干扰、影像建模技术构建的三维模型易出现边缘失真等问题，无人机点云数据模型探究具有广泛应用意义。

参考文献：

[1]胡章杰，薛梅.基于地面三维激光扫描的三维竣工规划核实技术研究[J].城市勘测，2013（1）：15-20.

[2]张平，黄承亮，朱青海，等.基于三维激光扫描技术的异型建筑物建筑面积竣工测量[J].测绘与空间地理信息，2014，37（5）：222-224.

[3]邢汉发，高志国，吕磊.三维激光扫描技术在城市建筑竣工测量中的应用[J].工程勘测，2014（5）：52-57.

[4]周晓波，杨化超.无人机与三维激光扫描在规划核实测量中的应用[J].城市勘测，2020（6）：111-115.

石家庄职业技术学院建筑工程系 河北石家庄 050081