基于三维激光扫描仪技术的地铁限界测量应用
本文通过利用三维激光扫描仪对地铁隧道轨道交通工程进行限界测量项目
实例，对点云数据采集流程及处理方法进行研究与分析。对于地铁隧道的施工限
界测量、竣工限界测量、运营维护检测具有一定的参考价值。
标签：三维激光扫描技术;点云数据;限界测量
1、引言
随着城市交通的不断发展，地铁轨道交通成为不可或缺的一部分。其路線也
在不断增多，这无疑对地铁轨道交通的日常运维效率要求越来越高[1]。铁路的
行车安全需要愈发重视，而限界测量是保障地铁安全运行的重要部分，如何高效
且保质的完成限界测量成为一个值得研究的问题。随着三维激光扫描技术的不断
发展，其自动化、数据密度大[2]、精度高、非接触性[3]等优点使得其成为测绘
技术成果里的又一项突破。
2、点云数据采集
2.1控制点布设
为了满足测量需求，使得所有扫描目标都能被覆盖在扫描站扫描范围内，扫
描站位置就要均匀的选取在视线开阔无遮挡，且地面状态稳定的安全区域内，还
需要尽可能少的布设扫描站。但是，当测量环境比较困难，如测量目标结构繁复、
线路因出现拐角或者遮挡而通视困难或无法通视时，可以选择搭建稳定平台作为
扫描站将扫描仪安置在上面进行测量。
标靶需要在扫描范围内高低错落的均匀布置。每一扫描站应拥有不少于4
个标靶，相邻两扫描站的公共标靶个数不少于3个。可以将测区范围内的明显特
征点作为标靶。
2.2点云数据的采集
在进行点云数据采集作业前，将仪器放置在观测环境中30分钟以上。扫描
作业时，每两个相邻扫描站之间满足不低于30%的有效点云重叠度，在困难区域
满足有效点云重叠度不低于15%。扫描站设有标靶时，需要对标靶进行识别与精
准测量。
3、点云数据处理与分析
点云数据配准根据测量方法的不同，有控制点、标靶、特征地物点三种选择。
其中，利用目标点和特征地物点进行点云数据配准时，需使用不少于3个的同名
点建立点云配准的转换矩阵。配准后，同名点的内符合精度需要满足不低于1/2
的特征点间距中误差。
坐标系转换是通过七参数模型进行的，选取至少3个分布平均的同名点，转
换时应选取固定的比例因子，转换残差小于点位相对于临近控制点中误差的1/2。
小范围或单个扫描目标物采用一个已知点和一个已知方位进行坐标系转换。如图
1所示，为点云数据合并示意图。
点云数据中会存在一些分离扫描目标物的失常点、孤立点，需要利用滤波或
人机交互的方法对这些数据进行降噪处理。点云数据抽稀应不影响目标物特征识
别与提取，利用人工提取方法进行靶球提取。降噪效果对比如图2、3所示。
结语：
三维激光扫描技术高精度、高密度、高效率等作业特点，使其成为地铁限界
测量一种全新的测量方式。本文通过利用三维激光扫描仪与全站仪对某地铁隧道
进行限界测量，对三维激光扫描仪点云数据采集与处理流程及注意事项进行介绍
与研究。地面三维激光扫描技术在地铁领域具有广阔的应用前景。
参考文献：
[1]周少平.三维激光扫描监测地表沉降精度研究[D].中国矿业大学，2017.
[2]张靖，张爱能，刘国栋.三维激光扫描仪技术在地形测量中的应用[J].西安
科技大学学报，2014，34（02）：199-203.
[3]姜如波.基于三维激光扫描技术的建筑物模型重建[J].测绘通报，2013
（S1）：80-83+120.