一种利用无人机监测建筑物动态变形的方法_谭林.pdf

第 39 卷第 2 期2023 年 6 月测 绘 标 准 化Standardization of Surveying and MappingVol 39No 2Jun 2023收稿日期:2022 10 20作者简介:谭林，高级工程师，本科，现主要从事工程测量、形变监测、基础测绘等工作。一种利用无人机监测建筑物动态变形的方法谭林(山东省地质测绘院山东济南250001)摘要:为解决摄影测量动态监测系统(Photogrammetric Dynamic Monitoring System，PDMS)在现代建筑物动态变形监测中存在灵活性低、监测范围受限的问题，本文提出将无人机(Unmanned AerialVehicle，UAV)应用于监测钢结构的动态变形中，构建一种 UAV PDMS 监测方法，并在动态变形监测过程中，创新性地提出改进的零中心运动视差(Zero centered Motion Parallax，Z MP)方法，保证无人机在悬停过程中的姿态稳定性，从而使得监测精度更佳。针对某钢结构开展动态变形监测试验，监测结果表明，钢结构较为坚固，变形为弹性变形，在限差范围内。因此，UAV PDMS 能较好地应用于钢结构变形监测当中，且改进的 Z MP 方法可以有效降低无人机的悬停误差，具有一定的工程应用价值。关键词:无人机;摄影测量;动态监测;运动视差;精度分析中图分类号:P231DOI:10 20007/j cnki 61 1275/P 2023 02 10A method for monitoring dynamic deformation of building using UAVTAN Lin(Shandong GEO-Surveying Mapping Institute，Jinan，Shandong 250001，China)Abstract:In order to solve the problems of low flexibility and limited monitoring range of PDMS inmonitoring dynamic deformation of modern building，this paper proposes to apply UAV to monitor thedynamic deformation of steel structure and build a UAV-PDMS monitoring method In the process ofmonitoring dynamic deformation，an improved Z-MP method is proposed to ensure the attitude stability ofthe UAV during hovering，thus making the monitoring accuracy better A dynamic deformation monitoringtest is carried out for a steel structure The monitoring results show that the steel structure is relativelysolid，and the deformation is elastic，within the tolerance range Therefore，UAV-PDMS can be betterapplied to steel structure deformation monitoring，and the improved Z-MP method can effectively reducethe hovering error of UAV，which has certain engineering application valueKeywords:UAV;photogrammetry;dynamic monitoring;motion parallax;precision analysis近年来，随着现代建筑业的发展，钢结构变得高度不规则且复杂，给变形监测带来了极大困难1。传统的无损检测方法，包括超声波检测、射线检测、渗透检测等，由于存在效率低、检测精度差等问题，很难应用于建筑物变形监测当中2。因此，在监测大跨度钢结构的挠度和变形时，通常使用全站仪进行定点定位测量或采取激光雷达测量方法进行三维点云测量，但同样存在耗时费力的情形，且难以获得大跨度钢结构的动态变形状况3。全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)具有动态、高精度和自动化的优点，已成为结构健康监测的一项重要技术。然而，许多误差限制了 GNSS 的测 绘 标 准 化第 39 卷高精度定位服务，致使信号接收器需要安装在被监控对象上，才能降低误差的影响4。摄影测量作为一种非接触测量技术，在过去几十年中受到了越来越多的关注，主要是因为其具备高精度和灵敏度成像特性5。一些学者已成功地将摄影测量技术应用于工程结构(如铁塔、桥梁、砌体结构等)变形监测当中。直接线性变换(DirectLinear Transformation，DLT)和 运 动 视 差(MotionParallax，MP)是用于获得监测点变形的两种常规方法6。DLT 方法仅适用于小范围的测量，且对控制点要求较高;MP 方法则主要用于获取二维平面变形和监测点的相对变化。然而，在测量过程中，内部和外部方向元件总是在变化，使得这些测量手段也存在一定的局限性7。为了进一步拓宽摄影测量技术在动态变形监测中的应用，提高监测的灵活性，一些学者利用无人机和激光雷达，通过建模对钢结构变形进行监测，但在动态变形监测领域发挥的作用却不是很明显。综上分析，本文在摄影测量动态监测技术的基础上，引入了无人机 Z-MP 方法，并通过开展钢结构动态变形监测实验，对方法的可行性进行论证。1建筑物变形及监测理论1 1变形机理分析建筑物在投入使用后发生可控范围的变形是合理的，但所发生的变形量或变形速度超出了限定值，则会存在较大风险，导致建筑物无法正常使用8。建筑物发生变形的原因主要包括:自然灾害，例如当发生地震、坍塌、强降水等自然灾害时，地表可能会发生沉降，导致建筑物发生倾斜甚至出现裂缝。相比而言，不规则的地表沉降对建筑物的安全性影响更大;地质条件，一些建筑物在选址阶段没有对地基的岩土体性质进行深入考察，当建筑物重量超过地基承载范围时，会发生不同程度的沉降变形;外部载荷，随着城镇化建设发展需要，高层、超高层建筑物越来越多，城市的基坑工程分布密集，进而引起周边建筑产生的变形也越发明显。1 2变形监测理论建筑物变形监测分为沉降观测和水平位移观测。其中，沉降观测是较为常见的监测内容，一般贯穿于建筑物建设和使用的全过程，包括沉降量、沉降速度和沉降差 3 种观测量，应用测量数值可以绘制建筑物随时间的沉降变形曲线，用于预判建筑物的安全性能和生命周期;水平位移观测可根据坐标分量划定为两个方向，用于绘制水平位移曲线，根据高低布设的水平观测点，可进行建筑物倾斜状态预判，以便及时制定相关防护措施。监测精度是体现测量方法可行性的依据，只有监测精度可靠，才能达到良好的预测效果。本文主要依据 GB 500262007工程测量规范 中关于变形监测的精度要求9，以四等变形监测要求作为评价指标，垂直方向要求观测点高程中误差 2 0mm、相邻观测点高差中误差1 0mm，水平方向要求观测点点位中误差 12 0mm。2UAV PDMS 系统及关键技术2 1UAV PDMS 系统构成与监测原理UAV PDMS 系统构成如图 1 所示。其中，无人机采用 DJI Phantom 4 Pro，CMOS 尺寸 1 英寸，视频分辨率 3 840 216 030fps，焦距 8 8 mm，光圈 f/2 8 f/11，悬停精度垂直 0 1m，水平 0 3m。图 1UAV PDMS 系统构成Fig 1Structure of UAV-PDMS system64第 2 期谭林:一种利用无人机监测建筑物动态变形的方法使用无人机进行建筑物动态变化监测，通常包含两方面内容:一是检测对象的形态变化;二是检测对象的位置变化10。主要通过计算监测点三维位置坐标的位移变化来判断变形大小。在无人机获取建筑物影像数据后，即可应用多视几何理论构建三维点云模型，完成建筑物从二维到三维的呈现。以此为基础，对建筑物点云实施降噪、分割，提取出包含监测点的局部点云数据，在获得监测点几何中心的坐标后，即可将前后两组结果进行差值运算，进而计算出建筑物的变形量。利用无人机对建筑物进行动态变形监测的流程如图 2所示。图 2建筑物动态变形监测流程Fig 2Monitoring process for building dynamicdeformation本文点云模型建立主要采用计算机视觉理论，结合 Pix4D 软件将无人机获取的建筑物影像及 POS数据转换为含有地理坐标的三维点云模型。由于变形监测最终需要的是建筑物顶面及标识点点云，因此，本文采用点云处理软件 Cloudcompare 对点云进行简化。同时，应用点云库中的滤波器对点云模型实施降噪处理，经区域增长技术完成监测点的局部特征提取。2 2关键技术分析为降低无人机动态监测过程中系统误差的产生，以及改善标识点自动提取的精度，本文提出了改进的 Z MP 方法与包围盒坐标提取方法，有效提升了系统的稳定性与精准度。2 2 1改进的 Z MP 方法Z MP 方法和点位布设方案如图 3 所示。无人机在进行动态监测过程中存在 3 个虚拟平面，即图像平面、目标平面和参考平面。其中，摄像机传感器位于图像平面上;所有监测点都位于目标平面上，因此，目标平面也被称为监测平面;所有参考点都位于参考平面上，参考平面的功能是消除系统误差。理想情况下，参考平面和目标平面是同一平面，但在实际工程中难以确保这一条件。图 3Z MP 方法和点位布设方案Fig 3Z-MP method and point layout scheme为了提高 PDMS 的灵活性，有必要分离参考平面和目标平面。将目标平面位移一段距离，转换为参考平面，间接消除系统误差。假设目标平面上的监测点从位置 A 移动到位置 B，导致目标平面上 X 轴位移 X、Z 轴位移 Z。同时，监测点在参考平面上从位置 a 到位置 b，在 x 轴和 z 轴上的位移分别为 x 和 z。根据空间相似条件，两者的转换关系为X=YyxZ=Yyz(1)式中:Y 为图像平面到目标平面的距离，y 为图像平面到参考平面的距离。转换完成后，可以消除系统错误。然而，在实际工程中，无人机悬停后无法严格保持姿态，这将导致监测结果存在较大误差。因此，本文试图通过使用参考点来减少误差，并进一步改进 Z MP 方法。根据每幅影像上所有参考点的像素坐标，可以计算出重心坐标(xn，yn):xn=xn1+xn2+xn3+xnqqzn=zn1+zn2+zn3+znqq(2)式中:n 为影像编号，q 为参考点总数。因此，两幅相邻影像的参考点重心坐标的变化值为74测 绘 标 准 化第 39 卷xn=xn xn 1zn=zn zn1(3)从参考平面上未校正监测点的位移 x 和 z减去式(3)中的变化值 xn和 zn，得到参考平面上监测点的校正位移 xnewn和 znewn为xnewn=yYX xnznewn=yYZ zn(4)最后，将位移变化量转换到目标平面上，进而达到消除系统误差的目的。2 2 2包围盒坐标提取方法分割后监测点三维点云的疏密程度很难保证均匀。当采取对所有点进行坐标均值计算来确定监测点中心的方法时，很难准确提取监测点几何中心的坐标。因此，本文提出一种外接包围盒的坐标提取方法，并通过 MATLAB 编程得以实现，计算原理如图 4 所示。首先，根据监测点全部点云坐标计算外接包围盒，顶点为 P1、P2、P8;其次，拟合点云平面，并计算包围盒对角线与拟合平面的交点 A1、A2、A3、A4;最后，计算 4 个交点的平均值，求监测点中心位置 A。在提取两时期三维模型中监测点点云的中心点坐标后，经坐标的差值运算，即可计算出监测点的位移量。图 4监测点坐标自动提取原理Fig 4Automatic extraction principle of monitoringpoint coordinates3钢结构试验3 1试验概况为了验证使用无人机监测建筑物动态变形的可行性，我们利用钢结构进行了试验，钢结构试验的侧视图如图 5 所示，具体试验过程为1)控制无人机飞行至距离地面以上 7m;2)待无人机悬停后，机载摄像机立即开始记录钢结构的垂直视频。在试验中，向钢结构中心施加了 45N 的力 F，并保持平衡;3)将力 F 移除，钢结构在前后摇动中逐渐恢复平衡，而后无人机视频结束;4)多次重复步骤 2)和 3)。从视频中选择一个完整的监测周期，并每秒提取一帧图像进行保存。最后，选择 36 组连续图像作为测试数据。监测点的布局如图 6 所示，C0 C3 为4 个控制点，U0 U19 为 20 个标识点。为了清楚说明以下情况，标识点 U8 U11、U5 U7 和 U12 U14、U0 U4 和 U15 U19 分别命名为 Group A、Group B 和 Group C。图 5钢结构试验侧视图Fig 5Side view of steel structure test图 6钢结构监测点布置图Fig 6Layout of steel monitoring points84第 2 期谭林:一种利用无人机监测建筑物动态变形的方法3 2数据统计与讨论应用 Z MP 方法和改进的 Z MP 方法，对 36组图像的 20 个监测点的变形量进行计算，X 轴和 Z轴方向的统计结果如图 7 所示。图 7两种方案的变形量统计结果Fig 7Statistical results of deformation of two schemes从上述计算及统计结果，可以得到以下结论:1)从理论上讲，在移除力 F 后，图 7(a)和图 7(b)中的变形曲线应围绕 0 值前后摆动，并逐渐接近 0。但图 7(a)中 Z MP 方法的变形结果最终接近负值，表明变形曲线为病态;而图 7(b)中基于改进 Z MP 方法的变形结果与理论分析一致，表明校正效果良好。2)由图 7(a)可知，A 组、B 组和 C 组的监测点在 X 轴方向上的变形量逐渐减小，且同一组的变形值相似，这表明，在 A 组发生位移后，C 组会对 A 组到 B 组起到一定的约束作用。3)比较图 7(c)与图 7(d)，去除力 F 后，Z MP方法所产生的变形曲线没有产生在 0 值附近，而是出现一个累计位移;而改进 Z MP 方法的校正结果则是有效的。4)通过观察校正后的变形结果，可以看出钢结构具有良好的弹性。3 3精度分析钢结构在施加和释放 45N 力 F 后存在两次稳定状态，选取改进的 Z MP 方法对应影像编号下标识点的水平变形量作为无人机测量结果。与此同时，应用全站仪分别对两种状态下的 20 个标识点进行位置测量，统计移除力 F 后各标识点在水平方向的位移量。由于实验对象的结构具有对称性，因此本文对 U0、U1、U5、U6、U8、U9 共 6 个标识点进行统计分析，两种方法测量结果如表 1 所示。94测 绘 标 准 化第 39 卷表 1标识点水平变形量Tab 1Horizontal deformation of identification points标识点无人机测量/mXZ水平XZ水平全站仪测量/mXZ水平XZ水平差值/mU00 0060 0040 0070 0110 0070 0130 006U10 0050 0070 0080 0130 0150 0200 012U50 0230 0090 0240 0270 0210 0340 010U60 0210 0110 0230 0350 0140 0370 014U80 0370 0120 0380 0250 0270 0360 002U90 0420 0140 0440 0470 0230 0520 008由表 1 可知，钢结构在受水平外力施加后，产生了一定的水平位移，利用无人机和全站仪均能对标识点实施位移测量，针对上述 6 个标识点而言，无人机测量的最大水平变形量为 0 044m，最小的水平变形量为 0 007m。以全站仪的测量结果为基准，得出无人机变形测量中误差为 0 009m，满足四等变形监测精度要求。4结语本文将无人机应用于建筑物动态变形监测当中，使用无人机视频记录方法采集图像数据，然后截取图像，从而实现每秒 30 帧的数据采集速度，为建筑物动态监测系统提供了一个新的监测方法，获得了更为丰富的监测数据。为解决无人机空中悬停不稳定的问题，本文提出了一种改进的 Z MP 方法，达到消除系统误差的目的。实验表明，在实际工程中，改进的 Z MP 方法可以缓解无人机悬停后姿态引起的监测数据病态问题，从而准确预估变形量，满足四等变形监测要求，能有效判断建筑物空间结构的安全性。参考文献 1 钟晓霞，许武成，刘承栩 高层建筑沉降观测技术及数据分析探讨 J 科技视界，2016(10):195 196 2 黄杰品 基于建筑物的无人机摄影测量 3D 建模研究 J 当代化工研究，2017(5):179 181 3 朱凌，孙伟伦，周克勤 无人机倾斜摄影进行建筑施工进展监测初探 J 遥感信息，2021，36(4):12 19 4 石克勤，张奇，刘佳莹，等 数字近景在三维重建及变形监测中的应用 J 电力勘测设计，2017(S1):95 99 5 王宗辉 基于三维激光扫描技术的建筑物变形监测应用 J 中国建材科技，2017，26(2):70 72 6 王涛，王伟，覃应哲 基于无人机测绘技术的露天矿区边坡变形识别方法 J 地理信息世界，2022，29(1):58 62 7 张慧超 基于无人机摄影测量技术的地表塌陷变形监测及应用研究 D 武汉:武汉大学，2018 8 蔡天池，刘春，周骁腾，等 基于无人机的建筑立面裂缝检测 J 工程勘察，2022，50(4):45 51 9 陈鲲翔 基于无人机的建筑物变形监测方法研究 D 武汉:华中科技大学，2019 10 张学仕，李东荣 消费型倾斜无人机高精度三维模型重建研究 J 工程勘察，2021，49(12):63 6705