基于“BIM+GIS”的運營城市軌道交通安全監測與評估

羅海濤

(廣州地鐵設計研究院股份有限公司,廣州 510010)

1 概述

隨著智慧城市建設的快速推進,作為城市基礎配套設施的軌道交通也將加入其行列[1]。積極打造城市軌道交通運營監測與評估一體化平臺,有助于實現城市軌道交通運營維護階段的標準化、信息化及智能化管理。BIM技術利用軌道交通的幾何信息、物理特性及功能特性等數據建立三維模型,可實現對模型內部信息的存儲和分析管理[2-3],但其宏觀建模能力較差,模型不包含地理空間信息。GIS技術一般用于處理海量地理空間信息數據,適用于城市軌道交通的總體表達,將其與BIM技術相結合,有望利用各自的優勢構建智能監測平臺。已有許多學者進行相關研究,陳光等通過定義一體化三維空間數據模型,構建軌道交通“GIS+BIM”三維數字基礎空間框架[4-5];李虎等利用“BIM+GIS”技術,提出搭建城市軌道交通建設管理智慧平臺的思路[6];夏永俊等結合BIM和3DGIS各自的特點,提出了兩者結合應用的整套技術路線并在軌道交通建設中進行應用[7];王孟鈞等從設計界面、虛擬建造和協同平臺等三個維度對BIM和GIS技術在城市軌道交通中的應用進行分析[8]。以下結合運營城市軌道交通安全監測與評估的需求,分析利用“BIM+GIS”技術通過三維實景建模實現時空一體化成果表達。

2 城市軌道交通三維實景模型構建

將“BIM+GIS”技術應用于運營城市軌道交通結構監測與評估中,需要構建地面和地下空間的城市軌道交通三維實景模型。主要建模手段包括圖紙翻模、傾斜攝影建模、三維地質建模及三維激光掃描建模等。

(1)圖紙翻模

圖紙翻模是指利用已有的二維圖紙等基礎資料結合相應的補充資料,根據現有的工藝流程和技術標準生成軌道交通構筑物三維模型數據。主要基礎資料有設計施工圖、數字地形圖和正射影像圖等基礎測繪成果,需要補充完善的數據包括軌道交通構筑物表面的紋理和屬性等信息。在外業拍照采集紋理信息時,地鐵站內部的每個固定設施都必須采集,并需在圖紙上標明相應的位置;為保證后續紋理處理時對構筑物整體結構的把握,應盡量在不同的方向進行拍攝,以獲取一定數量的全貌及細節照片。資料完備以后即可進行三維模型數據的生產,此時需要以最小單位分塊的建模單元采用相應的軟件進行制作,同時給每個三維數據模型賦予屬性信息。三維模型建模完成之后需要進行質檢與提交,同時為適應不同平臺的瀏覽環境,還需進行效果美化,使之性能和視覺表現滿足需求。圖1為利用圖紙翻模技術進行某地鐵站三維實景建模的示例。

圖1 圖紙翻模地鐵站三維實景建模示例

(2)傾斜攝影建模

利用攜帶五鏡頭傾斜攝影相機的飛機沿軌道交通沿線進行拍攝,可以獲取城市軌道交通沿線地面空間的三維實景模型[9-11]。傾斜攝影三維建模工作主要分為外業數據采集與內業數據處理兩部分。外業數據采集包括現場踏勘、資料收集、航空拍攝及像控點測量等工作。在展開飛行之前,需要向主管部門進行空域申請;航空攝影數據采集后,需進行保密審查。為提高數據采集效率,一般采用直升機作為主要飛行平臺,同時采用無人機對重點車站、車輛段等部位進行補充拍攝。航線布設應從高效、經濟的原則出發,并綜合考慮設備性能、地形、地勢、高差、沿線建筑物高度、攝區形狀、航高、航向重疊度、旁向重疊度和航行協調等一系列要素。外業數據采集中,首先應根據相關規范進行像控點的布設,通過RTK方式直接測定其WGS84下的三維坐標,為與當地坐標系統統一,需聯測3個以上已知控制點,并進行七參數轉換。外業工作完成以后,采用Pix4D、smart3D及Photoscan等內業數據處理軟件,對原始的影像數據進行預處理,再通過幾何校正和聯合平差等處理流程生成密集點云數據,并以此生成基于真實影像紋理的三維模型,同時可以按需求完成數字正射影像圖和數字表面模型的制作。圖2為利用傾斜攝影技術進行軌道交通地面建筑物三維建模示例。

圖2 軌道交通地面空間傾斜攝影三維建模示例

(3)三維地質建模

三維地質建模既是滿足三維地下空間模型構建的現勢需要,又是開展地質空間分析、地質現象解釋及地下空間開發利用等的基礎,對于城市軌道交通的建設與維護具有重要作用。通過對地質現象進行抽象化處理,再利用建模算法模擬出地質模型數據,最終以三維可視化的形式表達[12]。在進行三維地質建模時,采用空間數據模型大致可分為面元模型、體元模型和混合模型。建模方法上,多利用多源數據集合展開,如實際鉆探過程中獲得的勘探數據,地震監測中收集到的地震波數據以及利用X光、掃描儀等方式收集得到的地質斷面數據等。目前,常用的三維地質建模軟件有Jewelsuite、Petrel、Pumaflow及MapGIS等,圖3為利用三維地質建模技術構建的軌道交通沿線地質模型。

圖3 三維地質模型

(4)三維激光掃描建模

三維激光掃描系統作為一種新型綜合測量技術,可以快速獲取海量點云數據,用于城市軌道交通隧道結構的三維建模。一般地鐵隧道空間狹長,在利用三維激光掃描儀采集數據時,需根據隧道內部的實際情況確定測站數量和儀器架設位置,以保障點云精度及掃描覆蓋率。為便于多測站點云數據的匹配拼接,需要在隧道管片布設特征明顯的球形靶標,并保證相鄰測站間至少有3個共用靶標點,以實現點云配準。

在實際數據采集時,設置掃描范圍、角度及分辨率等信息即可完成測站上隧道結構掃描。在數據處理方面,首先,需要進行點云去噪和平滑,將一些明顯偏離掃描對象的孤立點刪除,并對原始點云數據進行壓縮、重采樣,以提高后期建模效率;其次,需根據公共靶標點位置進行點云數據進行拼接,點云拼接之后可能涉及坐標轉換問題;最后,通過構建三角網模型,輪廓線提取,曲面擬合以及貼附紋理等手段,將離散的點云數據生成隧道表面模型。圖4為利用三維激光掃描技術進行隧道結構三維建模的示例。

圖4 三維激光點云隧道結構建模

利用多種方法建立運營城市軌道交通沿線地面地下的三維實景模型,為實現后期監測成果的一體化表達,需要選用合適的三維地理信息系統對各模型進行整合及統一管理,常見的平臺有ArcGIS、Skyline及SuperMap等。在進行模型的整合時,需要重點注意模型的多分辨率處理及輕量化、地形修改與套合及數據信息的交互等。

3 運營城市軌道交通安全監測與評估

(1)工程規劃期的運營隧道結構安全評估

運營城市軌道交通附近經常會有基坑開挖工程,或者新建軌道交通線路穿越既有路線,其施工會改變隧道結構的應力場和變形場,影響既有城市軌道交通的運營和安全。為降低既有隧道結構的安全風險,在工程的前期規劃階段,需要進行定性及定量的評估,預測其對隧道結構的影響程度,為安全合理的施工提供指導[13]。一般采用有限元法展開模擬分析,常用的分析軟件有ANSYS、MIDAS GTS等。首先,進行現場地形地貌調查,調查場地周邊地面和地下的建筑物、管線分布情況,收集場地周邊的三維地質和水文資料,確定各土層的計算力學參數,為進行三維動態施工數值模擬地層參數取值提供依據;然后,根據圖紙資料確定擬挖基坑與既有隧道結構的三維立體關系,為建立相應的三維模型奠定基礎;最后,根據已有的基坑開挖施工方案,結合地鐵隧道結構的走向、高程變化等設計參數建立三維大型數值計算模型,計算基坑開挖各工況階段隧道結構的內力、變形變化規律,為實際的施工過程提供指導,為相應的安全監測方案提供參考。

(2)工程施工期的運營隧道結構安全監測

在工程的施工期間,為保證運營隧道結構的安全,需要對隧道結構進行安全監測,其主要內容包括沉降、位移、收斂、裂縫、滲水量、應力應變等。傳統的監測方法以人工監測為主,效率較低。近年來,監測手段朝著自動化、智能化的方向發展,所采用的儀器設備包括三維激光掃描儀、測量機器人、靜力水準系統以及裂縫計等[14]。三維激光掃描儀的作用是進行施工前現狀確認,一般選用移動式三維激光掃描系統沿軌道進行連續掃描,以獲取隧道結構的幾何參數,斷面尺寸以及滲水、掉塊、錯臺、裂縫等結構病害信息。測量機器人用來進行沉降、位移及收斂量等的自動化監測,在距離基坑施工較遠的穩定區域布設基準點,以提供監測的起算數據;在受基坑施工影響的隧道區域按一定的間隔布設監測斷面和監測點,測量機器人在監測程序的控制下定期自動觀測各監測點并計算獲得相應的變形量。靜力水準系統主要部署在隧道結構重點關注區域并進行沉降自動化監測,作為測量機器人沉降監測結果的進一步檢驗。

(3)軌道交通保護區內違規作業巡檢

為確保城市軌道交通的安全運營,一般會設置城市軌道交通控制保護區,在保護區內施工作業需要得到主管部門的批準。未經批準的開挖、鉆探等違規作業會給地鐵設施的安全帶來了極大威脅,故有必要定期對保護區進行巡檢,及時發現違規作業風險因素并第一時間預警與處置。選擇合適的無人機平臺搭載成像傳感器,沿地鐵線路快速采集地面影像,在坐標轉換、幾何糾正、影像拼接及特征提取等圖像預處理的基礎上,采用機器學習的方法對風險源樣本數據集進行訓練,以實現地鐵保護區內違規作業目標的自動識別。利用無人機技術結合人工智能可減少巡檢的人力成本,提高工作效率,實現全天候按需巡檢。

4 時空一體化監測成果表達

時空一體化監測成果表達以地面、地下的三維實景模型為框架,選擇或構建合適的三維地理信息系統,對運營城市軌道交通監測與評估信息的成果進行表達和發布,以實現運營城市軌道交通監測和保護工作的標準化與信息化管理。

(1)實時監控與三維實景融合

三維視頻融合技術通過把多個攝像頭視頻序列與相應的三維實景場景進行匹配和融合,生成一個基于三維實景模型的動態虛擬場景,以三維地理信息系統平臺為依托,實現視頻的精準定位和時空動態分析[15]。三維視頻融合監控涉及的關鍵技術主要有視頻監控點位置規劃、圖象重疊區域的拼接及三維模型與視頻畫面融合。視頻監控的融合質量與每個攝像頭的位置布局息息相關,各攝像頭監控畫面需設置合理的重疊度,即保證拼接和畫面有合理過渡又避免浪費,并注意調整攝像頭之間的距離來降低圖像變形。在進行圖像重疊區域拼接時,可通過對三維實景模型進行編輯修改來實現融合拼接;選擇參照物時需從形狀、顏色及位置等因素來考慮實現更快更準的拼接。三維實景模型與視頻畫面的融合是將視頻畫面進行三維模型的貼圖,由于視頻拍攝為透視圖,需要將其轉化為軸側圖。在某鄰近地鐵隧道的基坑開挖監控中,將攝像頭的視場、焦距、畫幅等參數輸入系統,計算得到攝像頭的最佳安裝位置,同時通過多攝像頭視頻流拼接技術將多個攝像頭視頻流影像動態疊加到傾斜攝影模型上。圖5為實時監控與三維實景融合的示例。

圖5 實時監控與三維實景融合示例

(2)安全監測數據多維顯示

在城市軌道交通運營階段進行安全監測,以地鐵隧道結構為保護對象,以鄰近地鐵施工的非地鐵建設項目為監管對象,結合真實的地鐵三維實景數據,實現城市軌道交通既有結構監測信息的成果表達和發布,實現主體結構、周邊環境等在時間域及空間域上的信息表達。以隧道結構沉降監測為例(見圖6),為方便用戶查看監測數據的差異、變化量,以及進行趨勢預測,在三維地理信息系統平臺可進行隧道管片信息的查詢定位,對隧道管片上的監測點的基本信息和監測數據進行立體顯示,同時支持采用熱力圖的形式來進行監測數據的顯示。為方便數據的自動收集、錄入、分析及成圖,系統還可支持監測傳感器的直接接入,對于變化速率和累積變化量超限的監測點應及時報警。

圖6 隧道沉降監測數據多維顯示

(3)風險源圖像與地圖匹配

無人機沿城市軌道交通控制保護區拍攝,利用機器學習識別威脅地鐵隧道安全的風險源時,可將風險源圖像與地理信息系統的地圖相匹配,制作風險源專題地圖并進行展示預警。欲使無人機采集的風險源影像與GIS地圖匹配,需要知道至少1個點的坐標、航高以及航向角信息。根據航高可以計算航攝比例,即影像中一個像素所對應的實際距離,再根據某已知點的坐標即可將影像移動到地理信息系統坐標系對應的位置,最后利用航向角信息對影像進行旋轉即可實現風險源影像與GIS地圖的匹配。其中,某已知點坐標可根據無人機飛行時的位置和姿態信息進行投影轉換為影像中心點的坐標。圖7為風險源影像與GIS地圖相匹配的示例。

5 結語

通過“BIM+GIS”技術,在三維實景模型的基礎上,選用合適的地理信息系統建立軌道交通工程智能監測平臺,將受鄰近工程影響的運營軌道交通的安全評估、結構監測及保護區巡檢等數據進行統一,可實現軌道交通運營維護的智能高效,降低運營成本。進一步實現整個城市軌道交通的數字化、信息化及智能化,推動智慧交通的建設和發展。