(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221049526 0.5 (22)申请日 2022.05.07 (71)申请人 中交二公局铁路 建设有限公司 地址 710000 陕西省西安市高新区丈 八一 路1号汇鑫IBC C座16层 (72)发明人 牛遥　赵祖林　张俊存　冯春强　 曹鸿　李军峰　李昆　丁鹏飞　 张晨　李超　李攀　 (74)专利代理 机构 石家庄众志华清知识产权事 务所(特殊普通 合伙) 13123 专利代理师 陈跃心 (51)Int.Cl. G06V 20/64(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 一种盾构管片钢筋笼加工精度的激光点云 识别算法 (57)摘要 本发明公开了一种盾构管片钢筋笼加工精 度的激光点 云识别算法， 涉及轨道交通领域的施 工技术领域， 针对钢筋笼的外弧面、 两个端面、 两 个侧面， 这5面存在的误差问题， 通过激光点云， 自动采集钢筋笼的外弧面、 厚度、 宽度、 端面垂直 度的关键特征点， 勾勒出管片 的外轮廓， 通过算 法快速准确的分析其绑扎误差， 从而根据误差对 钢筋笼作进一步调整， 相较于传统的人工测量， 该方法所测的相关尺寸更精确， 效率更高。 权利要求书4页 说明书9页 附图5页 CN 115063788 A 2022.09.16 CN 115063788 A 1.一种盾构管片钢筋笼加工精度的激光 点云识别算法， 其特 征在于： 包括如下算法： 步骤S1、 将激光雷达放置 于钢筋笼外弧面上 方， 利用激光雷达对钢筋笼进行扫描； 步骤S2、 将步骤S1中以激光雷达扫描的范围中心作为分界线分为左侧扫描范围和右侧 扫描范围； 步骤S3、 激光雷达沿钢筋笼外弧面的长度方向进行扫描， 左侧扫描范围和右侧扫描范 围内均选取与激光雷达中心 最大高度的扫描点和与分界线最大横距离的扫描点， 钢筋笼实 测厚度为扫描点和激光雷达中心的最大高度值与扫描点和分界线的最大横距离对应的高 度值之差， 通过比较实测钢筋笼厚度与标准钢筋笼厚度之差是否在允许误差范围内判断钢 筋笼厚度是否合格； 步骤S4、 激光雷达沿钢筋笼外弧面的长度方向进行扫描， 左侧扫描范围和右侧扫描范 围内均选取与分界线最大横距离的扫描点， 钢筋笼外弧长为左侧、 右侧扫描点与分界线的 最大横向距离之和对应的弧长， 通过比较实测钢筋笼外弧长与标准钢筋笼外弧长之差是否 在允许误差范围内判断钢筋笼外弧长是否合格； 步骤S5、 激光雷达沿钢筋笼外弧面的宽度方向进行扫描， 左侧扫描范围和右侧扫描范 围内均选取与分 界线横向距离最大且与激光雷达垂向距离最小的扫描点， 钢筋笼实测宽度 为这两点的横向距离之和， 通过比较实测钢筋笼宽度与标准钢筋笼宽度之差是否在允许误 差范围内判断钢筋笼宽度是否合格； 步骤S6、 激光雷达沿钢筋笼外弧面的宽度方向进行扫描， 3个断面为一组， 每个断面均 选择左侧扫描范围和右侧扫描范围内与分界线横向距离最大且与激光雷达垂向距离最小 的扫描点， 计算每组3个扫描点的割线斜率与该组数据对应的端面扫描点拟合后的直线斜 率， 通过验算割线斜率与拟合后的直线斜率乘积是否在允许斜率范围内从而验证左侧拟合 直线与钢筋笼弧面模板的切线是否垂直。 2.根据权利要求1所述的一种盾构管片钢筋笼加工精度的激光点云识别算法， 其特征 在于： 所述步骤S1中将激光雷达扫描采集的数据以激光雷达为坐标原点的极坐标值， 通过 坐标变换转换成直角坐标值， x轴以向右 为正方向， y轴以向下为正方向， 激光雷达按逆时针 方向进行扫描， 设置的扫描范围为起始扫描度数A至终点扫描度数B， 在扫描范围内有多个 测点， 记m为测点编号， m取 σ 为角度分辨率， n为激光雷达扫描环次， l为激光 雷达中心至钢筋笼外弧面表面对应扫描点的距离， 激光雷达扫描采集的数据以数 组M(n,m, l)的形式表示。 3.根据权利要求2所述的一种盾构管片钢筋笼加工精度的激光点云识别算法， 其特征 在于： 所述步骤S2中分 界线的角度 记为C， 左侧扫描 范围内的扫描点距分 界线的角度 记为α， 右侧扫描范围内的扫描点距分界线的角度记为β， 当C ‑A‑mσ ＞0时， 此时扫描点为左侧扫描 点， 用mi表示， 则α ＝C ‑A‑miσ， 当C‑A‑mσ ＜0时， 此时扫描点为右侧扫描点， 用mj表示， 则β ＝mj σ‑(C‑A)。 4.根据权利要求1所述的一种盾构管片钢筋笼加工精度的激光点云识别算法， 其特征 在于： 所述 步骤S3的具体过程 为： 步骤S31、 存 储第k环数据,k ＝1、 2、 3…n； 步骤S32、 当C ‑A‑mσ ＞0是， 判定扫 描点为左侧扫描点， 则 按如下公式计算实测左侧钢筋权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115063788 A 2笼厚度Hnz： 其中lnz1为激光雷达中心与左侧激光雷达最大高度扫 描点的连线长度； lnz2为激光雷达 中心与左侧距分界线最大横向距离扫描点的连线长度； 步骤S33、 当C ‑A‑mσ ＞0是， 判定扫 描点为右侧扫描点， 则 按如下公式计算实测右侧钢筋 笼厚度Hnd： 其中lny1为激光雷达中心与右侧激光雷达最大高度扫 描点的连线长度； lny2为激光雷达 中心与右侧距分界线最大横向距离扫描点的连线长度； 步骤S34、 验证实测左侧钢筋笼厚度Hnz是否合格： 设定标准钢筋笼厚度为Hbd， 允许误差范围为 ±ed， 当Hnz‑Hbd在允许误差范围 ±ed内时， 实测左侧钢筋笼厚度Hnz合格； 当Hnz‑Hbd小于‑ed时， 则实测左侧钢筋笼厚度Hnz不足， 实测左 侧钢筋笼厚度Hnz增加厚度ΔHnz1＝Hbd‑Hnz； 当Hnz‑Hbd大于+ed时， 则实测左侧钢筋笼厚度Hnz 较厚， 实测左侧钢筋笼厚度Hnz减小厚度Δ Hnz2＝Hnz‑Hbd； 步骤S35、 验证实测右侧钢筋笼厚度Hnd是否合格： 当Hnd‑Hbd在允许误差范围 ±ed内时， 实测右侧钢筋笼厚度Hnd合格； 当Hnd‑Hbd小于‑ed时， 则实测右侧钢 筋笼厚度Hnd不足， 实测右侧钢筋笼厚度Hnd增加厚度ΔHnd＝Hbd‑Hnd； 当Hnd‑Hbd 大于+ed时， 则实测右侧钢筋笼厚度Hnd较厚， 实测右侧钢筋笼厚度Hnd减小厚度ΔHnd2＝Hnd‑ Hbd。 5.根据权利要求1所述的一种盾构管片钢筋笼加工精度的激光点云识别算法， 其特征 在于： 所述 步骤S4的具体过程 为： 步骤S41、 存 储第t环数据,t＝1、 2、 3 …n； 步骤S42、 当C ‑A‑mσ ＞0是， 判定扫 描点为左侧扫描点， 则左侧扫描点到分界线的最大横 向距离为 max|lnz3·sinα |， 左侧扫描 点到激光雷达最小垂向距离为 min|lnz4·cosα |,其中， lnz3为激光雷达中心与左侧距分界线最大横向距离扫描点的连线长度,lnz4为左侧扫描点与 激光雷达最小垂向距离的连线长度； 步骤S43、 当C ‑A‑mσ ＜0是， 判定扫 描点为右侧扫描点， 则右侧扫描点到激光雷达的最大 横向距离为max|lny3·sinβ |， 右侧扫描点到激光雷达最小垂向距离为min|lny4·cosβ |,其 中， lny3为激光雷达中心与右侧距分界线最大横向距离扫描点的连线长度,lny4为右侧扫描 点与激光雷达最小垂向距离的连线长度； 步骤S44、 将max{max|lnz3·sinα|,max|lny3·sinβ |}对应的扫描点距分界线的激光雷 达的垂直距离记为H1， min{min|lnz3·cosα |,min|lny3·cosβ |}对应的扫描点与激光雷达最 小垂向距离记为H2， 则max{max|lnz3·sinα |,max|lny3·sinβ |}对应的扫描点距钢筋 笼外弧 长中心的垂直距离为Hnx＝H1‑H2； 步骤S45、 令Lnx为左、 右两侧扫描点与激光雷达的最大横向距离之和， R为钢筋 笼外弧长 的半径,γ为钢筋笼外弧长Lnh对应的圆心角， 按照如下公式计算实测钢筋笼外弧长Lnh： Lnx＝max|lnz3·sinα |+max|lnz4·sinβ |，权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115063788 A 3