[发明专利]一种bim模型与点云数据的匹配方法

说明书

本发明涉及工程建造技术领域，具体来说是一种bim模型与点云数据的匹配方法，在工程现场设置至少三个辅助参照物，并通过三维扫描仪对现场的工程结构及辅助参照物进行点云数据采集以获得相对坐标，将辅助参照物的绝对坐标与点云数据中辅助参照物的相对坐标进行比对，并以此为参照通过配准算法对点云数据进行纠偏并获得工程结构的真实的绝对坐标。本发明同现有技术相比，其优点在于：在现场设置并定位辅助参照物，利用辅助参照物的真实的绝对坐标通过配准算法将点云数据的相对坐标转化为绝对坐标，以实现计算机端信息模型与点云模型的匹配，提高扫描匹配工作的便捷性和准确性，也为后期的结构变形检测可视化展示提供准确且可靠的数据支持。

技术领域

本发明涉及工程建造技术领域，具体来说是一种bim模型与点云数据的匹配方法。

背景技术

在逆向工程中通过测量仪器得到的产品外观表面的点数据集合也称之为点云，其中，使用三维坐标测量机所得到的点数量比较少，点与点的间距也比较大，叫稀疏点云；而使用三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云，点数量比较大并且比较密集，叫密集点云。

对工程构筑物进行三维点云采集，凭借着采集速度快、点数量庞大、操作难度较低等优势，在工程领域有着广泛需求。传统的三维测绘方法，如全站仪、RTK等，属于单点测量，对构筑物测量点的分布较为稀疏，一般工程中只针对少部分控制要求高的点进行持续观测，大大收到了空间限制，并且费时费力。

目前激光扫描技术广泛应用于工程实体构件三维轮廓采集与尺寸检测，也有部分企业率先利用点云与数字模型进行几何比较，来查看结构变形状况。但是，由三维激光扫描仪测得的数据都位于各自的局部坐标系中，为相对坐标，空间信息是基于机器坐标系，不能反映构筑物的真实地理位置信息。因此现有的点云与数字模型匹配受制于现实坐标与模型坐标之间的匹配精度，不能保证展示数据完全真实地反应结构的变形特征。传统地，技术人员根据人为判断，肉眼识别点云模型与bim模型的相似位置，然后进行点云和模型的手动匹配操作，这种人为因素将引来匹配误差。近年来对一些特殊结构，例如圆形隧道，可将点云模型切片成多个断面的二维点云环，利用断面的二维点云坐标进行椭圆拟合，将椭圆中心与设计中心进行固定匹配，可提高二维模式下的匹配精度，但是对于三维匹配程度在工程中还是没有较易操作较准确的匹配方法。因此，对匹配方法进行优化改进，形成一种较易实施且较精确的点云与bim三维模型匹配的方案，对基于激光扫描的工程变形检测有极大的意义。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种bim模型与点云数据的匹配方法，实现bim模型与点云数据之间的准确匹配。

为了实现上述目的，设计一种bim模型与点云数据的匹配方法，所述的匹配方法包括如下步骤：

步骤a.根据设计资料，采用真实的绝对坐标建立BIM工程实体模型，以获得设计参数下的初始模型结构。

步骤b.在工程现场设置至少三个辅助参照物，并通过三维扫描仪对现场的工程结构及辅助参照物进行点云数据采集以获得相对坐标，将辅助参照物的绝对坐标与点云数据中辅助参照物的相对坐标进行比对，并以此为参照通过配准算法对点云数据进行纠偏并获得点云数据采集时工程结构的真实的绝对坐标。

步骤c.将获得的点云数据采集时工程结构的绝对坐标导入BIM工程实体模型中，以形成点云数据采集时的当前模型结构，同时展示当前模型结构与初始模型结构，以实现可视化对比展示。

本发明还具有如下优选的技术方案：

所述的步骤b中的配准算法具体如下：

p_t＝R·p_s+T (1)

式中，pt为某一点集的相对坐标集合的坐标矩阵，ps为某一点集的绝对坐标集合的坐标矩阵，R为旋转参数矩阵，T为平移参数矩阵，Np为辅助参照物的数量。