本發(fā)明涉及測繪領域，特別涉及一種通過分塊調度道路面點云，以公里為單位，構建三角網（TIN網），最后按照特定算法獲取高精度道路縱橫斷面的一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法。

背景技術：

LiDAR（Light Detaction And Ranging）具有多回波特性，可以快速獲取高密度、高精度的地表高程數據，截至目前機載、車載LiDAR技術的優(yōu)勢已獲得國內外公路設計行業(yè)的認可，在該行業(yè)的應用日漸廣泛，主要用于獲取生成DEM產品、生成道路模型及縱橫斷面。

由于道路斷面測量主要是通過傳統測量的方法獲取，目前國內主流的道路設計軟件（如緯地軟件）所使用的模型數據大部分為文本格式或其他主流軟件格式（如CAD的*.dwg），并不支持大數據量的點云數據(*.las格式)。激光點云數據不僅精度高，且點云密集，精度均勻、統一。激光點云應用于道路縱橫斷面提取會大幅度提高斷面精度，并可以避免由于設計變線導致的縱橫斷面重新測量。經測試，道路設計軟件若想使用點云數據，只能抽稀點的方式提取高程點生成模型，這樣會影響了道路模型的精度。

現有技術不能同時滿足以下需求：

1、海量點云數據的組織處理：數據量大是LiDAR點云的特點之一，一次飛行機載激光雷達或一天車載激光雷達采集的點云數據量可達幾十GB甚至上百GB，較難于管理調度。2 、多種格式的數據支持；3、 斷面成果精確表達等需求。

技術實現要素：

本發(fā)明實施例提供一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，本發(fā)明通過工程文件組織點云數據的思路，通過工程文件管理點云數據，自動調用道路中軸線相應范圍內的地面點云數據，經過格式轉換后用于構建TIN網。通過無縫分塊的方法，巧妙的解決了點云數據量大無法統一讀取的問題。支持設計道路的矢量格式與緯地平面格式的讀入，保證了多格式的讀入。結合緯地軟件繪制縱橫斷面圖,下圖為由緯地軟件建模生成的橫斷面與由本方法使用點云生成的橫斷面的對比，很明顯由點云生成的橫斷面更能精確反映地形起伏，可為道路設計提供更可靠更精細的設計基礎數據。本方法采用了點云數據直接參與道路設計，實現了機載激光雷達新技術在道路設計中的應用。使高密度、高精度、大數據量的點云準確的應用到道路交通設計行業(yè)，避免了傳統斷面測量的效率低、精度不統一等缺點。

本發(fā)明實施例提供一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，其中，該方法包括如下步驟：

道路數據獲?。航涍^外業(yè)控制、數據采集、數據預處理、坐標轉換、點云濾波等步驟生成濾波后道路地面點云數據；

數據組織分塊：按照適合的距離方格對點云數據分塊管理；

數據構建TIN網：根據已有的道路中軸線，按照特定距離緩沖構建TIN網；

計算斷面成果：根據里程文件生成縱橫斷面文件。

一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，其中，所述道路數據獲?。航涍^外業(yè)控制、數據采集、數據預處理、坐標轉換、點云濾波等步驟生成濾波后道路地面點云數據；其中，道路數據獲取的具體步驟為：

外業(yè)控制：通過傳統測量方式采集多個控制點，將控制點獲取的點云數據進行糾正與檢核；

數據采集：通過機載雷達或車載雷達在作業(yè)區(qū)啟動工作系統，啟動全球定位系統、慣性導航系統，開啟各傳感器，設備記錄激光回波原始數據，通過掃描帶獲取道路及兩側的原始機載激光數據；

數據預處理：在數據采集完成后，對傳感器數據進行融合處理，生成軌跡和姿態(tài)，然后將激光掃描儀測量的激光回波距離數據和姿態(tài)數據進行融合，得到點云WGS- 84 坐標系下的絕對坐標，最后利用外業(yè)控制測量數據對原始數據進行匹配糾正，生成滿足精度要求的原始數據；

坐標轉換：使用七參數轉換模型，計算WGS- 84 坐標系向地方坐標系轉換的參數，對點云數據進行轉換，得到地方坐標系下的點云數據；

點云濾波：對點云進行分類，分出地面點與非地面點，通過設置的參數進行粗分類，然后人工將點云中的樹木、電線、交通牌、房屋、車輛、電桿等非地面的點云過濾掉，最終獲得道路及兩側地面點。

一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，其中，所述數據組織分塊：按照適合的距離方格對點云數據分塊管理，其中數據組織分塊的具體步驟為：通過適合距離的方格對點云分塊，通過方格四角的坐標對點云進行索引，對于獲取的位置坐標，首先判斷該位置屬于哪個方格塊，然后根據方格塊名稱調度該區(qū)域點云數據。

一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，其中，所述數據組織分塊中按照適合的距離范圍在100米至1000米之間。

一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，其中，所述數據構建TIN網：根據已有的道路中軸線，按照特定距離緩沖構建TIN網，其中數據構建TIN網的具體步驟為：

加載道路中軸線：通過矢量格式或特定數據格式的加載道路中軸線；

通過道路中軸線分段構建TIN網：通過導入的道路中軸線，以適合的距離分段構建TIN網模型，并且各分段之間要求重疊，保證數據沒有漏洞；

通過構建TIN網生成構網矢量數據：通過離散的高程點按照三角形構網形成與之對應的三維面，獲取構成各個三角形的邊的矢量數據。

一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，其中，所述以適合的距離分段構建TIN網模型中的距離范圍在1公里至2公里之間，各分段之間的重疊范圍在20米至100米之間。

一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，其中，所述計算斷面成果：根據里程文件生成縱橫斷面文件，其中所述計算斷面成果的具體步驟為：

加載里程樁數據：由于設計道路有標準的里程樁，故將里程樁文件進行導入；

根據里程樁坐標調度對應的TIN網模型與矢量文件：提取里程樁文件中的各個斷面點坐標，根據坐標索引對應的TIN網模型與構網矢量邊文件；

根據里程樁坐標與道路中軸線獲取該樁點左右斷面線文件：根據樁點坐標獲取垂直于道路中軸線切線的斷面線，行進方向道路中軸線左側為左斷面線，右側為右斷面線；

獲取斷面點高程值：橫斷面的所選取的采樣點為斷面線與三角網相交的關鍵點，通過誤差傳播定論推算三角網邊線上關鍵點精度，按照左右斷面線與三角網的交點記錄其交點內插的高程值，毫無損耗的獲取斷面線上的高程值；

生成斷面文件：根據如緯地道路設計軟件的格式生成道路縱橫斷面文件。

一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，其中，所述獲取斷面點高程值：橫斷面的所選取的采樣點為斷面線與三角網相交的關鍵點，通過誤差傳播定論推算三角網邊線上關鍵點精度，按照左右斷面線與三角網的交點記錄其交點內插的高程值，毫無損耗的獲取斷面線上的高程值；其中所述獲取斷面點高程值的具體步驟為：

確定關鍵點：橫斷面的所選取的采樣點為斷面線與三角網相交的關鍵點；

計算點云高程：現通過誤差傳播定律來推算邊線上關鍵的精度；假設構成三角網的三個點（A點的高程值）、（B點的高程值）、（C點的高程值）的精度為點云高程精度；

計算斷面點高程精度：AB線上L點的高程（公式中為l點處的高程值，為點云A處點云的高程值，為點云B處點云的高程值，、、分別為各點處的X坐標值），根據誤差傳播定律，獲取精度值；由于三角網間距很小，為此關鍵點的精度幾乎沒有損失；

獲取斷面線上的高程值：按照左右斷面線與三角網的交點記錄其交點內插的高程值，毫無損耗的獲取斷面線上的高程值。

由此可見：本發(fā)明實施例中的方法通過工程文件組織點云數據的思路，通過工程文件管理點云數據，自動調用道路中軸線相應范圍內的地面點云數據，經過格式轉換后用于構建TIN網。通過無縫分塊的方法，巧妙的解決了點云數據量大無法統一讀取的問題。支持設計道路的矢量格式與緯地平面格式的讀入，保證了多格式的讀入。結合緯地軟件繪制縱橫斷面圖,下圖為由緯地軟件建模生成的橫斷面與由本方法使用點云生成的橫斷面的對比，很明顯由點云生成的橫斷面更能精確反映地形起伏，可為道路設計提供更可靠更精細的設計基礎數據。本方法采用了點云數據直接參與道路設計，實現了機載激光雷達新技術在道路設計中的應用。使高密度、高精度、大數據量的點云準確的應用到道路交通設計行業(yè)，避免了傳統斷面測量的效率低、精度不統一等缺點。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的實施例提供的基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明的實施例提供的道路數據獲取步驟流程示意圖；

圖3為本發(fā)明的實施例提供的數據構建TIN網步驟流程示意圖；

圖4為本發(fā)明的實施例提供的計算斷面成果步驟流程示意圖；

圖5為本發(fā)明的實施例提供的獲取斷面點高程值步驟流程示意圖；

具體實施方式

為了使本技術領域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結合附圖以及具體實施例來詳細說明本發(fā)明，在此本發(fā)明的示意性實施例以及說明用來解釋本發(fā)明，但并不作為對本發(fā)明的限定。

實施例1：

圖1為本實施例提供的一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法的流程示意圖，如圖1所示，該方法包括如下步驟：

道路數據獲?。航涍^外業(yè)控制、數據采集、數據預處理、坐標轉換、點云濾波等步驟生成濾波后道路地面點云數據；

數據組織分塊：按照適合的距離方格對點云數據分塊管理；

數據構建TIN網：根據已有的道路中軸線，按照特定距離緩沖構建TIN網；

計算斷面成果：根據里程文件生成縱橫斷面文件。

如圖2所示，一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，所述道路數據獲?。航涍^外業(yè)控制、數據采集、數據預處理、坐標轉換、點云濾波等步驟生成濾波后道路地面點云數據；其中，道路數據獲取的具體步驟為：

外業(yè)控制：通過傳統測量方式采集多個控制點，將控制點獲取的點云數據進行糾正與檢核；

數據采集：通過機載雷達或車載雷達在作業(yè)區(qū)啟動工作系統，啟動全球定位系統、慣性導航系統，開啟各傳感器，設備記錄激光回波原始數據，通過掃描帶獲取道路及兩側的原始機載激光數據；

數據預處理：在數據采集完成后，對傳感器數據進行融合處理，生成軌跡和姿態(tài)，然后將激光掃描儀測量的激光回波距離數據和姿態(tài)數據進行融合，得到點云WGS- 84 坐標系下的絕對坐標，最后利用外業(yè)控制測量數據對原始數據進行匹配糾正，生成滿足精度要求的原始數據；

坐標轉換：使用七參數轉換模型，計算WGS- 84 坐標系向地方坐標系轉換的參數，對點云數據進行轉換，得到地方坐標系下的點云數據；

點云濾波：對點云進行分類，分出地面點與非地面點，通過設置的參數進行粗分類，然后人工將點云中的樹木、電線、交通牌、房屋、車輛、電桿等非地面的點云過濾掉，最終獲得道路及兩側地面點。

具體實施例中，所述數據組織分塊：按照適合的距離方格對點云數據分塊管理，其中數據組織分塊的具體步驟為：通過適合距離的方格對點云分塊，通過方格四角的坐標對點云進行索引，對于獲取的位置坐標，首先判斷該位置屬于哪個方格塊，然后根據方格塊名稱調度該區(qū)域點云數據。

具體實施例中，所述數據組織分塊中按照適合的距離為500米。

如圖3所示，一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，所述數據構建TIN網：根據已有的道路中軸線，按照特定距離緩沖構建TIN網，其中數據構建TIN網的具體步驟為：

加載道路中軸線：通過矢量格式或特定數據格式的加載道路中軸線；

通過道路中軸線分段構建TIN網：通過導入的道路中軸線，以適合的距離分段構建TIN網模型，并且各分段之間要求重疊，保證數據沒有漏洞；

通過構建TIN網生成構網矢量數據：通過離散的高程點按照三角形構網形成與之對應的三維面，獲取構成各個三角形的邊的矢量數據。

具體實施例中，所述以適合的距離分段構建TIN網模型中的距離為1公里。

具體實施例中，各分段之間的重疊為50米。

如圖4所示，一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，所述計算斷面成果：根據里程文件生成縱橫斷面文件，其中所述計算斷面成果的具體步驟為：

加載里程樁數據：由于設計道路有標準的里程樁，故將里程樁文件進行導入；

根據里程樁坐標調度對應的TIN網模型與矢量文件：提取里程樁文件中的各個斷面點坐標，根據坐標索引對應的TIN網模型與構網矢量邊文件；

根據里程樁坐標與道路中軸線獲取該樁點左右斷面線文件：根據樁點坐標獲取垂直于道路中軸線切線的斷面線，行進方向道路中軸線左側為左斷面線，右側為右斷面線；

獲取斷面點高程值：橫斷面的所選取的采樣點為斷面線與三角網相交的關鍵點，通過誤差傳播定論推算三角網邊線上關鍵點精度，按照左右斷面線與三角網的交點記錄其交點內插的高程值，毫無損耗的獲取斷面線上的高程值；

生成斷面文件：根據如緯地道路設計軟件的格式生成道路縱橫斷面文件。

如圖5所示，一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，所述獲取斷面點高程值：橫斷面的所選取的采樣點為斷面線與三角網相交的關鍵點，通過誤差傳播定論推算三角網邊線上關鍵點精度，按照左右斷面線與三角網的交點記錄其交點內插的高程值，毫無損耗的獲取斷面線上的高程值；其中所述獲取斷面點高程值的具體步驟為：

確定關鍵點：橫斷面的所選取的采樣點為斷面線與三角網相交的關鍵點；

計算點云高程：現通過誤差傳播定律來推算邊線上關鍵的精度；假設構成三角網的三個點（A點的高程值）、（B點的高程值）、（C點的高程值）的精度為點云高程精度；

計算斷面點高程精度：AB線上L點的高程（公式中為l點處的高程值，為點云A處點云的高程值，為點云B處點云的高程值，、、分別為各點處的X坐標值），根據誤差傳播定律，獲取精度值；由于三角網間距很小，為此關鍵點的精度幾乎沒有損失。

獲取斷面線上的高程值：按照左右斷面線與三角網的交點記錄其交點內插的高程值，毫無損耗的獲取斷面線上的高程值。

下面以一個更具體的一個細節(jié)方面的例子來對上述內容加以說明。

如圖1所示，該方法包括如下步驟：

道路數據獲?。航涍^外業(yè)控制、數據采集、數據預處理、坐標轉換、點云濾波等步驟生成濾波后道路地面點云數據；

數據組織分塊：按照適合的距離方格對點云數據分塊管理；各方塊的點云能滿足電腦一次性讀取，方便操作。

數據構建TIN網：根據已有的道路中軸線，按照特定距離緩沖構建TIN網；對道路中軸線分段緩沖生成道路緩沖面，根據緩沖面提取范圍內對應的點云數據，構建生成TIN網。

計算斷面成果：根據里程文件生成縱橫斷面文件。提取里程樁文件的坐標，根據道路中心線，生成斷面線，生成縱橫斷面文件。

如圖2所示，一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，所述道路數據獲?。航涍^外業(yè)控制、數據采集、數據預處理、坐標轉換、點云濾波等步驟生成濾波后道路地面點云數據；其中，道路數據獲取的具體步驟為：

外業(yè)控制：通過傳統測量方式采集多個控制點，將控制點獲取的點云數據進行糾正與檢核；點云糾正主要包括高程糾正與平面糾正。

數據采集：通過機載雷達或車載雷達在作業(yè)區(qū)啟動工作系統，啟動全球定位系統、慣性導航系統，開啟各傳感器，設備記錄激光回波原始數據，通過掃描帶獲取道路及兩側的原始機載激光數據；數據采集中要求設備工作正常，各項參數滿足項目精度要求，原始激光數據完整不能有漏洞等。

數據預處理：在數據采集完成后，對傳感器數據進行融合處理，生成軌跡和姿態(tài)，然后將激光掃描儀測量的激光回波距離數據和姿態(tài)數據進行融合，得到點云WGS- 84 坐標系下的絕對坐標，最后利用外業(yè)控制測量數據對原始數據進行匹配糾正，生成滿足精度要求的原始數據；對于精度不能滿足要求的數據及數據漏洞的區(qū)域應重新采集該區(qū)域數據。

坐標轉換：使用七參數轉換模型，計算WGS- 84 坐標系向地方坐標系轉換的參數，對點云數據進行轉換，得到地方坐標系下的點云數據；點云數據轉換完成后，需要通過精度檢測點進行檢測評價，保證地方坐標系下的點云數據的正確性。

點云濾波：對點云進行分類，分出地面點與非地面點，通過設置的參數進行粗分類，然后人工將點云中的樹木、電線、交通牌、房屋、車輛、電桿等非地面的點云過濾掉，最終獲得道路及兩側地面點。人工點云濾波是通過對點云切剖面，人工分離地面點與非地面點。

具體實施例中，所述數據組織分塊：按照適合的距離方格對點云數據分塊管理，其中數據組織分塊的具體步驟為：通過適合距離的方格對點云分塊，通過方格四角的坐標對點云進行索引，對于獲取的位置坐標，首先判斷該位置屬于哪個方格塊，然后根據方格塊名稱調度該區(qū)域點云數據。通過坐標位置管理調度全部的點云數據。

具體實施例中，所述數據組織分塊中按照適合的距離為500米。

如圖3所示，一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，所述數據構建TIN網：根據已有的道路中軸線，按照特定距離緩沖構建TIN網，其中數據構建TIN網的具體步驟為：

加載道路中軸線：通過矢量格式或特定數據格式加載道路中軸線；道路中軸線為公路設計單位設計生成的道路中軸線，是道路的中心線。

通過道路中軸線分段構建TIN網：通過導入的道路中軸線，以適合的距離分段構建TIN網模型，并且各分段之間要求重疊，保證數據沒有漏洞；分段之間的重疊最少要保證兩個橫斷面的距離。

通過構建TIN網生成構網矢量數據：通過離散的高程點按照三角形構網形成與之對應的三維面，獲取構成各個三角形的邊的矢量數據。三角形邊的矢量數據主要是與斷面線求相交點。

具體實施例中，所述以適合的距離分段構建TIN網模型中的距離為1公里。

具體實施例中，各分段之間的重疊為50米。該重疊距離用以保證接邊處的斷面完整。

如圖4所示，一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，所述計算斷面成果：根據里程文件生成縱橫斷面文件，其中所述計算斷面成果的具體步驟為：

加載里程樁數據：由于設計道路有標準的里程樁，故將里程樁文件進行導入；里程樁文件是準確表示整公里樁的坐標文件。

根據里程樁坐標調度對應的TIN網模型與矢量文件：提取里程樁文件中的各個斷面點坐標，根據坐標索引對應的TIN網模型與構網矢量邊文件；

根據里程樁坐標與道路中軸線獲取該樁點左右斷面線文件：根據樁點坐標獲取垂直于道路中軸線切線的斷面線，行進方向道路中軸線左側為左斷面線，右側為右斷面線；斷面線的長度一般為50米。

獲取斷面點高程值：橫斷面的所選取的采樣點為斷面線與三角網相交的關鍵點，通過誤差傳播定論推算三角網邊線上關鍵點精度，按照左右斷面線與三角網的交點記錄其交點內插的高程值，毫無損耗的獲取斷面線上的高程值；

生成斷面文件：根據如緯地道路設計軟件的格式生成道路縱橫斷面文件?？v橫斷面有多種格式，按照格式要求獲取縱橫斷面文件。

如圖5所示，一種基于LiDAR點云的道路縱橫斷面獲取方法，所述獲取斷面點高程值：橫斷面的所選取的采樣點為斷面線與三角網相交的關鍵點，通過誤差傳播定論推算三角網邊線上關鍵點精度，按照左右斷面線與三角網的交點記錄其交點內插的高程值，毫無損耗的獲取斷面線上的高程值；其中所述獲取斷面點高程值的具體步驟為：

確定關鍵點：橫斷面的所選取的采樣點為斷面線與三角網相交的關鍵點；該關鍵點為橫斷面上的點，該點的密度取決于點云數據的點密度。點密度越大，斷面線上的關鍵點越多，斷面線對真實地面的表示更精細。

計算點云高程：現通過誤差傳播定律來推算邊線上關鍵的精度；假設構成三角網的三個點（A點的高程值）、（B點的高程值）、（C點的高程值）的精度為點云高程精度；

計算斷面點高程精度：AB線上L點的高程（公式中為l點處的高程值，為點云A處點云的高程值，為點云B處點云的高程值，、、分別為各點處的X坐標值），根據誤差傳播定律，獲取精度值；由于三角網間距很小，為此關鍵點的精度幾乎沒有損失。該公式表明本方法內插點的高程精度。

獲取斷面線上的高程值：按照左右斷面線與三角網的交點記錄其交點內插的高程值，毫無損耗的獲取斷面線上的高程值。獲取每個相交點的高程值，按照斷面要求的格式輸出。

由此可見：

本發(fā)明實施例中的方法通過工程文件組織點云數據的思路，通過工程文件管理點云數據，自動調用道路中軸線相應范圍內的地面點云數據，經過格式轉換后用于構建TIN網。通過無縫分塊的方法，巧妙的解決了點云數據量大無法統一讀取的問題。支持設計道路的矢量格式與緯地平面格式的讀入，保證了多格式的讀入。結合緯地軟件繪制縱橫斷面圖,下圖為由緯地軟件建模生成的橫斷面與由本方法使用點云生成的橫斷面的對比，很明顯由點云生成的橫斷面更能精確反映地形起伏，可為道路設計提供更可靠更精細的設計基礎數據。本方法采用了點云數據直接參與道路設計，實現了機載激光雷達新技術在道路設計中的應用。使高密度、高精度、大數據量的點云準確的應用到道路交通設計行業(yè)，避免了傳統斷面測量的效率低、精度不統一等缺點。

雖然通過實施例描繪了本發(fā)明實施例，本領域普通技術人員知道，本發(fā)明有許多變形和變化而不脫離本發(fā)明的精神，希望所附的權利要求包括這些變形和變化而不脫離本發(fā)明的精神。