多傳感器信息融合的防波堤結構檢測技術研究

林曉彬，楊志敏

(1.福建省港航管理局勘測中心,福建 福州 350009;2.招商局(漳州)碼頭有限公司 ,福建 漳州 363105)

海洋是極具戰略意義的開發領域，隨著港口設施的快速發展，港口涉水工程的安全性和穩定性越來越受關注。港口工程一般包括水上和水下結構，水下結構長期受海洋潮流、泥沙、波浪的沖刷和腐蝕，以及船舶的碰撞等多種復雜載荷的疊加影響，導致水下結構容易產生結構斷裂、破損、變形等現象，由于水下結構的隱蔽性導致日常維護中難以發現這些細微的破損變形，進而破損情況逐級嚴重，影響港口的安全運營;同時水上結構的穩定性及發展趨勢也對水下結構的安全帶來影響，所以對港口工程水上水下結構的檢測對港口的安全平穩運行至關重要[1]。

當前，因受檢測條件限制，港口工程檢測通常采用水上和水下工程分別進行，水上工程主要采用GNSS RTK、無人機遙感技術、三維激光掃描儀等，港口水下隱蔽工程結構檢測常用的技術有無人遙控潛水器、多波束測深系統、水下三維聲吶成像系統等。水下高精度三維數據的獲取是水下結構檢測的基礎，而對涉水工程的穩定性及發展趨勢監測和評估又迫切需要水上水下高精度三維數據融合并進行定量分析[2]。因此，研究一種水陸一體化，多種傳感器信息融合的檢測方法，建立水陸一體化高精度三維模型，對港口近海工程的檢測具有重要意義。

基于此，本文系統闡述了基于無人機LiDAR系統、SeaBat T50-P多波束測深系統、Bv5000-1350三維聲吶成像系統等多傳感器系統集成原理和數據融合方法，并在東海某濱海電廠防波提開展聯合測量研究，建立水陸一體化三維地貌模型，驗證系統集成和數據融合的可行性，實現了對港口防波堤的三維可視化、定量分析，以期為防波堤建設和維護全生命周期管理體系的建設提供基礎數據支撐。

1 多傳感器信息融合系統

1.1 多波束測深系統

多波束測深系統具有全覆蓋和高分辨率掃測的特點，系統發射換能器通過聲波發射寬覆蓋的脈沖條帶，接收換能器以密集排列的窄波束定向接收，在與航跡垂直面上形成高分辨率數據[3];本文采用SeaBat T50-P寬帶超高分辨率多波束測深系統，系統包括：PSP聲吶處理器、EM7128單寬頻接收/TC2181單寬頻發射換能器、iXSEA OCTANS光纖羅經運動傳感器、聲速剖面儀、GNSS接收機;SeaBat T50-P多波束系統能夠沿航跡發射512個1°的超窄波束且等角模式下掃角寬度達到165°，測深分辨率6 mm，工作頻率可根據作業需要從190～420 Hz實時選擇20多個工作頻率，系統具有波束聚焦及多點探測能力，在防波堤檢測作業中可以通過波束聚焦將512個波束聚合于防波堤處，并通過調整波束角度對防波提進行傾斜和旋轉測量，確保作業船只與防波堤在一定安全距離情況下獲取水下精細地形數據，SeaBat T50-P多波束測深系統示意見圖1。

圖1 SeaBat T50-P多波束系統構成

1.2 BV5000三維全景成像聲吶系統

三維全景聲吶成像系統利用美國BlueView公司研發的BV5000-1350三維聲吶系統，系統集成掃描聲吶頭和云臺，聲吶采用緊湊型低重量設計，可安裝于三腳架及ROV設備，系統最小分辨率1.5 cm,最優掃描距離1～20 m。BV 5000通過聲吶頭發射固定頻率聲波并經目標物反射后經聲吶頭接收實時生成水下目標的三維圖像，系統能夠在低能見度甚至零能見度區域獲取三維圖像并能夠與傳統陸地激光掃描系統數據無縫集成。全景聲吶成像系統通過旋轉二維面陣實現垂直方向130°、水平方向360°大范圍掃測，直接獲取掃測目標表面水平(X)、垂直(Y)、高度(Z)數據;聲吶系統根據聲波反向散射獲得聲波傳播時間t和回波強度值，然后根據傳播時間、輸入的聲速值計算距離L，云臺控制系統實時獲取波束的橫向角度觀測值α和縱向角度觀測值θ[4]。根據波束角度觀測值和距離觀測值計算三維聲吶波束腳印在儀器坐標系內的坐標值：

XP=Scosβcosα;YP=Scosβsinα;ZP=Scosβ

圖2 三維成像聲吶BV5000 測量原理

1.3 無人機激光雷達測量系統

機載激光雷達(LiDAR)具有高精度、高效率、高密度、非接觸及全天候工作的優點，突破了傳統測繪儀器的局限。機載激光雷達系統集成了GPS定位系統、慣導系統、激光掃描儀、數碼相機等成像設備[5]，其中主動傳感系統可以根據返回的脈沖式窄紅外激光束獲得地形地物的距離、坡度坡向、反射率等高分辨率信息，被動光電成像系統可以實時獲取地形地物的高分辨率數字成像數據，經過內業數據處理生成地面采樣點三維坐標信息。本文采用AS-300HL多平臺激光雷達測量系統、大疆經緯M600無人機系統組成的機載激光雷達系統(圖3)。AS-300HL多平臺激光雷達測量系統激光發射頻率100 000點/s，測量范圍250 m,掃描頻率10～100 Hz,IMU更新頻率200 Hz;大疆經緯M600無人機系統采用六旋翼布局，集成IMU、GNSS模塊，可靈活掛載多種任務載荷，具有飛行姿態平穩、抗風能力強的特點，滿足港口設施檢測作業全過程需要。

圖3 機載激光雷達系統

2 研究區域與研究方法

2.1 研究區域

東海某新建濱海燃煤電廠，航道及港池為人工開挖形成，受水流及波浪影響，淤積嚴重。為防御波浪沖蝕岸線，阻攔泥沙，減少港內淤積，保證港內水深及水域平穩拋設約1 km長防波堤。該防波堤采用大型的混泥土方塊、扭王字塊、四腳空心塊等按照固定擺放序列，加固堤岸，減小波浪對防波堤的沖擊力，維持港內水域平穩;保護港區免受不良天氣影響，以便船舶安全航行與靠泊，減少港池內部泥沙淤積，保護陸域及碼頭建筑物;減小電廠碼頭泊位的淤積速度，減輕波浪對電廠岸線的沖蝕力度。防波堤建設至今，多年來受到多次臺風及風暴潮侵襲，防波堤周圍海床，特別是堤頭附近海床受涌浪、海流等沖刷，水下地形發生較大變化，防波堤扭王字塊、四腳空心塊等人工塊體受到一定損壞。

為了更全面的掌握防波堤護體、海底地形變化情況及防波堤壩體的穩定性，為電廠安全管理部門更全面、準確地評估防波堤水下工程質量情況，本文采用多波束測深系統、三維聲吶掃描系統、無人機激光雷達測量系統組成的多傳感器系統進行實驗性應用研究。

2.2 測量方法

2.2.1陸上邊坡測量

為保證點云采樣密度和設備安全，外業數據采集過程中，設置相對航高70 m，激光采樣頻率320 kHz，IMU更新頻率200 Hz,飛行速度6 m/s，點云密度為300 pts/m2,為保證精度要求，起飛前和落地后均應靜止觀測5 min，且為避免IMU誤差積累，起飛后在空中進行IMU激活的飛行操作，之后進入工程航線。無人機外業數據采集完成后應及時檢查原始數據是否保存，若數據保存正常即可結束外業采集。

2.2.2水下邊坡測量

為了降低點云噪聲，多波束傳感器應選擇在船長1/2處舷側安裝，換能器傾斜為15°或無旋轉，應盡可能避免在船尾安裝多波束傳感器;為精確測量多波束換能器的姿態數據，光纖羅經傳感器安裝于測船首尾線上，羅經北方向指向船首;在多波束數據采集開始前應先對多波束系統進行校準，在數據采集前必須進行多波束系統校準[6]。現場測線布設根據防波堤及地形情況布設，由于防波堤堤頭距離岸線最遠，三面均受波浪劇烈淘刷，受力情況較為復雜，所以現場測量時防波堤堤頭按10 m間隔進行測線布設;多波束數據采集過程中，采用波束傾斜旋轉功能混合采集，為保證防波堤坡面與坡底數據完全覆蓋，數據采集時將多波束換能器物理旋轉15°，測量船盡可能以勻速進行。

2.2.3三維掃描聲吶數據采集

利用BlueView5000-1350聲吶掃描儀對多波束掃測后發現防波堤坍塌部位進一步放大檢測，通過掃描儀對防波堤坍塌部位進行定量統計分析。根據多波束掃測結果獲取防波堤沖刷范圍，設計聲吶掃描儀測站和標靶放置的位置。為保證相鄰測站數據的拼接精度，2個相鄰測站間必須要有不低于10%的重疊區域，并且相鄰測站應包含3個及以上且不共線的同名標靶。三維掃描聲吶數據采集過程中采用三腳架固定儀器確保掃描儀不因波浪沖擊而產生晃動，確保三維掃描聲吶數據采集精度。掃描開始前利用海鷹HY1200聲速儀測定聲速值，并輸入Proscan軟件，設置掃描方式、聲吶在水平方向上的旋轉角度和旋轉速度。

2.3 數據處理方法

2.3.1激光點云數據處理

采用 Inertial Explorer對飛行軌跡數據、IMU數據及系統所提供的各類參數和GNSS基站數據進行聯合解算，生成高精度定位定姿數據。然后利用 Inertial Explorer軟件進行GNSS、INS數據融合處理，獲取高精度組合導航數據[7]。解算流程見圖4。

圖4 Inertial Ex-plorer數據處理流程

利用CoPre將無人機激光掃描系統采集的原始數據、飛行軌跡數據、高精度導航數據進行融合處理，還原地形地物的三維空間坐標及屬性，生成LAS格式點云數據[8]。再利用Terrascan軟件進行點云裁切，去噪和地面點分類，點云分類先利用軟件進行自動粗分類，然后再人機交互進行精細分類。

為了檢核點云數據精度，在測區利用RTK控制點采集功能采集特征點坐標，對研究區采集的點云數據進行精度驗證，選取點云中對應地面特征點的點坐標，經過統計數據質量見表1。

表1 點云數據質量統計

2.3.2多波束點云數據處理

多波束測深系統在水下三維數據采集結束后，采用加拿大Caris公司研發的專業多波束數據處理軟件Caris Hips 9.0編輯船型配置文件[9]、聲速剖面改正、潮位數據改正、刪除及噪點的粗差濾除、水底曲面生成、數據合并與平滑等編輯，生成格網化的點云數據。其中聲速剖面數據改正是為了將多波束數據采集過程中以波束角度和聲波傳播時間格式記錄的多波束原始觀測數據轉換為沿航跡垂直航跡及深度格式的數據。

2.3.3三維掃描聲吶數據處理

由于測量目標反射特性的不均勻和三維聲吶掃描儀的特性，水下三維觀測數據中存在大量噪聲點、粗差點、冗余點，對水下目標的真實形態帶來干擾，因此需要點云濾波，然后利用QuickStitch軟件自動分段處理、抽取及不規則三角網TIN模型構造，生成三維模型[10]。在數據采集過程中三維掃描聲吶采用座底式測量，采集的數據為系統自身坐標系，各掃描站之間需采用同名點匹配實現數據拼接，在拼接過程中采用最近點迭代(ICP)法實現初步拼接，然后采用Rieglscan Pro軟件提取同名點附近點云之間的拓撲關系，經過多次迭代獲取精確的平移和旋轉參數，最后采用最小二乘法對坐標轉換參數進行加權分配，完成各測站點云的無縫拼接。

2.4 點云數據融合

2.4.1點云數據融合方法

測量水上水下均采用CGCS2000坐標系，高斯3°帶投影，中央子午線120°，高程系統采用 1985國家高程系統。雖然水陸統一采用CGCS2000坐標系，但受定位方式及測量環境的影響，兩者數據不能實現完全融合[11]，由于多波束測量過程中聲速改正、姿態改正、潮位改正及設備安裝參數量取存在誤差，本次數據融合以機載激光為基準;因為多波束測深數據與機載激光點云數據所采用的坐標系、控制點均統一，首先將機載激光LAS點云數據與多波束點云數據導入RiScan Pro中統一轉換為LAS數據，實現地形數據初步配準，根據地形初步拼接結果，分別生成水陸交界區域的polydata，用于作為數據拼接的源數據。

因受潮水影響水下多波束點云與機載激光點云數據重疊區域位于水陸交界區域，特征點稀少，且不宜放置標靶點，重疊區域約占掃測面積的12.5%;根據地形實際本次融合采用迭代最近點(ICP)點云拼接算法進行點云數據融合，ICP點云拼接算法的基本模型為[12]：給定2個點云Ps和Pt，對兩點云間的變換矩陣進行求解，使得：

(1)

式中R——旋轉矩陣;t——平移向量;Ps、Pt——源點云和目標點云。

水下三維掃描數據因采用自身坐標系[14]，且水下三維掃描區域為多波束掃測后存在防波堤坍塌且較明顯區域，因此水下三維掃描數據與多波束、機載激光數據拼接先采用同名點進行初始拼接，然后同樣采用上述迭代最近點(ICP)拼接方法，最后生成海陸地形全面精準描述、海陸基準統一的高精度三維模型。

2.4.2地形融合精度分析

為檢驗數據融合精度，校核點選擇防波堤拐角、扭王塊、礁石、沉船等水陸交界的明顯地物點，采用統一坐標系和高程基準并在同一天內利用GNSS RTK系統實測特征地物點坐標，與融合結果進行對比分析;本次共采集37個特征點，并隨機抽取10個作為樣本點進行差值比對，精度統計分析結果見表2。

表2 融合精度統計 單位:m

根據上表可知，誤差隨機分布且符合正態分布規律[15]，平面和高程誤差均小于0.15 m，根據《水運工程測量規范》地形測量基本精度要求為圖上±0.6 mm,因此數據融合結果符合測圖精度要求。

2.4.3地形融合結果

地形融合結果(圖4)顯示，融合數據基本實現海陸全覆蓋。水下部分多波束點云覆蓋寬度約400 m，平坦區域海底高程約為-8.0 m，水上部分為三維激光點云成像，兩者完全拼接比例大于95%。

圖4 地形融合結果

根據三維圖像分析，整個防波堤堤頭護面、護腳塊體均存在不同程度滑落，受海浪潮水等自然因素影響，防波堤堤頭附近水流最大，沖刷最為嚴重[16]，最遠塊體距邊界約10 m。防波堤護面塊體近水端排列無序，受海床沖刷影響塊體局部滑落，坡腳受海浪水流沖刷呈現高低不均的起伏狀態，地形的不連續及塊體滑落改變周邊的水流動力場結構，導致邊坡侵蝕加劇。圖5顯示，防波堤西側因沉船影響局部水流動力場變化形成明顯的沖刷坑，沖刷坑呈橢圓形，長約5 m，最深約3 m。根據激光三維掃描圖顯示，圖6出現塊體滑落，排序錯亂。

a)沖刷坑

b)海床沖刷

通過三維成像聲吶可以獲取海底結構物的位置、大小及分布范圍，更加直觀、清晰，從圖7中可以清晰的分辨出護腳塊體滑落、空洞現象，可以與多波束系統三維圖像相互比對和驗證，為數據分析提供更有力的數據支撐。

a)空洞

b)塊體滾落

a)塊體滾落、空洞

b)塊體滑落

通過多傳感器信息融合，最終生成高精度水上水下三維模型，通過模型直觀、定量的展示水下構筑物的海底沖刷情況，通過定量分析，及時為可能出現的情況提供數據支撐。后續通過定期觀測，將高精度三維地形數據進行對比分析，揭示水下構筑物附近沖刷坑的發育、變化規律，為水下構筑物的維護管理提供依據。

3 結語

詳細介紹了多傳感器信息融合技術的設備組成、試驗原理和方法，并詳細描述了系統設備集成、數據采集和處理、多源數據融合，在港口水下結構檢測中取得了理想的效果。

數據采集方式采用機載激光雷達、多波束、三維掃描聲吶等非接觸方式，有效規避了傳統測量方式的局限性，提高了測量效率和測量精度，通過數據融合獲取高精度水陸一體化的三維數據模型，可以準確的分析水下結構沖刷情況及陸上地形變化情況，對港口碼頭結構檢測、橋墩及水下結構檢測均有較好的適用性。但是，多傳感器集成系統尚且處于初級集成階段，儀器的安裝固定方式、定位精度及數據融合精度均會影響數據精度，因此，還需要依靠技術的進步及規范化安裝設備，實現多傳感器的高度集成是后續研究中需要解決的技術難題。