基于PCL 與HOOPS 的空區(qū)點(diǎn)云處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)

王運(yùn)森 唐忠偉 徐 帥

(東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院，遼寧 沈陽110819)

1 問題的提出

在國內(nèi)的礦山開采生產(chǎn)中，考慮到成本等方面的優(yōu)勢，留礦采礦法、空場采礦法被廣泛采用，形成了大大小小的采空區(qū)，隨著時(shí)間的推移，采空區(qū)不斷地表現(xiàn)出其固有的安全隱患。并且大量空區(qū)成片出現(xiàn)構(gòu)成的空區(qū)群比單個空區(qū)的破壞在空間上更大，時(shí)間上破壞頻度更高，嚴(yán)重影響了礦山的生產(chǎn)安全。采空區(qū)的有效治理與綜合利用在很多礦山都被提上了重要的日程［1-2］，而探明空區(qū)準(zhǔn)確的空間位置是治理的首要條件，近年來，三維激光掃描技術(shù)在空區(qū)探測中逐漸被廣泛地運(yùn)用［3-8］。利用三維激光掃描系統(tǒng)獲取了大量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，人們一般借助逆向工程的軟件系統(tǒng)如geomagic 等進(jìn)行預(yù)處理，生成三維模型，再導(dǎo)入CAD 等輔助工具中進(jìn)行后期處理［9-11］。由于沒有專門針對空區(qū)的點(diǎn)云處理系統(tǒng)，不得不在多個軟件間切換、進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)交換，浪費(fèi)大量時(shí)間和精力。為此，本研究總結(jié)歸納了空區(qū)點(diǎn)云的一般處理流程，對點(diǎn)云過濾的關(guān)鍵算法進(jìn)行了研究，進(jìn)行了系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)，基于PCL 與HOOPS 開發(fā)了空區(qū)點(diǎn)云處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了同一個軟件界面中進(jìn)行空區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理與三維建模應(yīng)用。

2 空區(qū)點(diǎn)云處理的流程

首先利用三維激光掃描設(shè)備進(jìn)行采空區(qū)的現(xiàn)場測量。由于采空區(qū)空間位置的復(fù)雜性，存在遮擋等不利因素，一次測量往往不能獲取空區(qū)全部的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，需要多次不同位置進(jìn)行分別測量，每次測量都會獲得相應(yīng)的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)。把這些原始的點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入到處理軟件中，根據(jù)點(diǎn)云的真實(shí)坐標(biāo)進(jìn)行合并，以三維形式進(jìn)行顯示。為了使點(diǎn)云在顯示時(shí)易于區(qū)分，把這些合并后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行著色，立體化顯示。對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾處理，根據(jù)點(diǎn)云測量形成誤差的原因，一般有3 種方法進(jìn)行過濾處理:①明顯偏離孤立點(diǎn)的刪除;②多次對相同地點(diǎn)的掃描，形成的冗余數(shù)據(jù)，進(jìn)行冗余數(shù)據(jù)的刪除;③由于空氣中塵埃顆粒、光的反射折射形成的散亂點(diǎn)進(jìn)行去除。處理后的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行三維瀏覽，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，對于明顯測量錯誤的點(diǎn)進(jìn)行刪除或者修補(bǔ)，至此就得到了數(shù)據(jù)質(zhì)量比較好的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。根據(jù)這些處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)行基于點(diǎn)云的剖切，輸出剖面，建立空區(qū)的三維實(shí)體模型，進(jìn)行體積計(jì)算等其他的應(yīng)用處理。一般的處理流程如圖1 所示。

圖1 三維激光空區(qū)點(diǎn)云處理流程Fig.1 Flow-sheet of cavity 3D laser point cloud processing

3 系統(tǒng)的功能架構(gòu)設(shè)計(jì)

結(jié)合空區(qū)點(diǎn)云的處理流程及功能需求，進(jìn)行系統(tǒng)功能模塊結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，系統(tǒng)總體功能由數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、三維顯示、點(diǎn)云過濾、剖切、實(shí)體建模、應(yīng)用功能等5部分組成，系統(tǒng)的總體功能框架如圖2 所示。

圖2 系統(tǒng)總體功能框架圖Fig.2 Overall function frame of the system

(1)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入。由三維激光掃描儀獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的格式有XYZ、CSM 及其他格式，需要把這些原始的點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)中，首先進(jìn)行點(diǎn)云坐標(biāo)點(diǎn)的坐標(biāo)格式統(tǒng)一，進(jìn)行坐標(biāo)的平移與旋轉(zhuǎn)，統(tǒng)一為絕對坐標(biāo)，保存在本系統(tǒng)的內(nèi)存結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)庫中，供其他功能分析使用。

(2)三維顯示。顯示并瀏覽導(dǎo)入合并后的點(diǎn)云或者處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，包括為方便人工瀏覽識別而提供的點(diǎn)云著色功能，三維環(huán)境下的平移、放大、縮小、旋轉(zhuǎn)、選擇機(jī)能，使用戶可以方便、直觀地瀏覽點(diǎn)云數(shù)據(jù)，全面地認(rèn)識空區(qū)的位置與形態(tài)。

(3)點(diǎn)云過濾。由于測量的儀器及環(huán)境、相同地點(diǎn)的多次測量，會產(chǎn)生很多壞點(diǎn)或者重復(fù)點(diǎn)數(shù)據(jù)，過濾機(jī)能就是有效地把這些點(diǎn)進(jìn)行去除，并且還要保證盡量不影響后期的剖切與建模的精度，包括孤立點(diǎn)去除、散亂點(diǎn)去除、冗余點(diǎn)去除及手工去除等子機(jī)能。

(4)剖切。對空區(qū)的測量，一個很重要的目的就是完全掌握空區(qū)的剖面圖;這個功能可以在建立實(shí)體模型后進(jìn)行，但是由于存在很多因素，建立的實(shí)體并非能完全準(zhǔn)確地表示空區(qū)，本機(jī)能是在原始點(diǎn)云基礎(chǔ)上基于點(diǎn)云的剖切，包括自由面的剖切及根據(jù)包裹空區(qū)的六面體進(jìn)行等間距的連續(xù)剖切。

(5)數(shù)據(jù)輸出。需要和現(xiàn)有的CAD 輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行對接，把處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)、生成的剖面及后期建立的實(shí)體模型輸出為點(diǎn)云文件或者DXF 文件進(jìn)行數(shù)據(jù)的共享。

(6)實(shí)體建模。依據(jù)過濾后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，根據(jù)一定的建模方法進(jìn)行三角網(wǎng)或者四面體的實(shí)體建模。

(7)應(yīng)用功能。針對建立后的實(shí)體模型，進(jìn)行剖切及空區(qū)體積計(jì)算等后期應(yīng)用機(jī)能。

莊子哲學(xué)一反世俗的態(tài)度，主張生為人間之累，死勝過南面王樂。髑髏顰眉蹙額不愿復(fù)生的描寫，正是為了破除人們好生惡死的觀念而設(shè)計(jì)的，正是為了祛除人們貪生怕死的心理而下的一劑釜底抽薪式的藥方。在中國哲學(xué)中只有被視為“異端”的道家哲學(xué)(主要是莊子哲學(xué))敢于標(biāo)新立異，對死亡文化進(jìn)行了較為深入一些的挖掘，所以在遺令文中能時(shí)時(shí)看到莊子哲學(xué)死亡觀的影響。

4 關(guān)鍵算法

4.1 孤立點(diǎn)的過濾

指定一個閾值K 和搜索半徑R，如果一個點(diǎn)在給定的搜索半徑R 內(nèi)臨近的點(diǎn)數(shù)量小于給定的閾值K，則判定為離群孤立的點(diǎn)，從點(diǎn)云中把這些點(diǎn)刪除。如圖3 所示，點(diǎn)云集合P1，P2，P3，對于給定點(diǎn)P1，以P1為圓心，以給定的半徑R 做圓，落在圓內(nèi)有P2、P3兩點(diǎn)，如果閾值K 為3，則判定P1為孤立點(diǎn)，如果K 為2，則P1不為孤立點(diǎn)。

圖3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)孤立點(diǎn)過濾示意Fig.3 Schematic diagram of isolated point filtering of point cloud data

4.2 冗余點(diǎn)的過濾

在點(diǎn)云的坐標(biāo)系內(nèi)，建立三維立方體單元格柵，每個單元內(nèi)所有的點(diǎn)用該單元內(nèi)的點(diǎn)集的重心來近似，這樣就消除了單元內(nèi)的冗余點(diǎn)，并且可以大大減少點(diǎn)云的數(shù)據(jù)量。如圖4 所示，點(diǎn)云集合P1、P2、P3，在坐標(biāo)系內(nèi)構(gòu)建以h 為寬度的正方形格柵，形成體元1、體元2、體元3、體元4，落在體元1 內(nèi)只有P3點(diǎn)，那么該單元的重心和P3重合，單元1 內(nèi)點(diǎn)云的點(diǎn)集用P3來近似;單元2，單元4 內(nèi)點(diǎn)集為空，該體元內(nèi)的近似點(diǎn)仍為空;落在單元3 內(nèi)有P1(x1，y1)和P2(x2，y2)，則單元3 的重心為O((x1+ x2)/2，(y1+ y2)/2)，在點(diǎn)云中刪除P1，P2，以O(shè) 近似代表單元3 內(nèi)的點(diǎn)云集合。通過選擇適當(dāng)?shù)膆 值，可以有效地去除冗余點(diǎn)，并且可以大大減少點(diǎn)云的數(shù)據(jù)量。

4.3 基于點(diǎn)云的剖切

指定剖切平面與厚度，以剖切平面為中心平面，保留厚度范圍內(nèi)的點(diǎn)，然后把保留的點(diǎn)投射在平面上形成新的投射點(diǎn)，所有的投射點(diǎn)形成點(diǎn)云剖面。圖5為二維的算法示意圖。

圖4 點(diǎn)云數(shù)據(jù)冗余點(diǎn)過濾示意Fig.4 Schematic diagram of redundant point filtering of point cloud data

圖5 基于點(diǎn)云的剖切示意Fig.5 Schematic diagram of cutting based on point cloud

原始點(diǎn)云為P1、P2、P3，剖切平面a，厚度為H，P1、P2點(diǎn)在厚度H 范圍的a1，a2之間，屬于保留范圍，P1、P2在a 剖面上投射點(diǎn)形成P11、P22，這2 點(diǎn)組成了a 平面的剖面圖。

5 系統(tǒng)開發(fā)

由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)量龐大，并且涉及到文件的交互，系統(tǒng)采用C/S 架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫采用SQL server2008，開發(fā)工具采用Visual Studio 2010 +HOOPS +PCL，利用HOOPS 強(qiáng)大的三維顯示技術(shù)及PCL 在點(diǎn)云處理方面的優(yōu)秀算法，大大加快了系統(tǒng)的開發(fā)實(shí)現(xiàn)。

5.1 PCL

PCL(Point Cloud Library)是大型跨平臺開源模塊化C+ +編程庫，它是在吸收了前人點(diǎn)云相關(guān)研究基礎(chǔ)上建立起來的，利用OpenMP、GPU、CUDA 等先進(jìn)高性能計(jì)算技術(shù)，通過并行化提高程序?qū)崟r(shí)性，設(shè)計(jì)了高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了大量點(diǎn)云相關(guān)的通用算法。PCL 中的所有模塊和算法都是通過Boost 共享指針來傳送數(shù)據(jù)的，因而避免了多次復(fù)制系統(tǒng)中已存在的數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)傳遞的效率，速度也是目前同類技術(shù)中最快的。支持多種操作系統(tǒng)平臺，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X 和部分嵌入式實(shí)時(shí)系統(tǒng)上運(yùn)行［12］。

從算法的角度，PCL 納入了多種操作點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維處理算法，其中包括點(diǎn)云獲取、濾波、分割、配準(zhǔn)、檢索、特征提取、識別、追蹤、曲面重建等。每一套算法都是有對應(yīng)的基類，整合了常見的功能，結(jié)構(gòu)清晰，提高了代碼的重用性、簡潔可讀。為了進(jìn)一步簡化和方便開發(fā)使用，PCL 被分成一系列較小的代碼庫，使其模塊化，以便能夠單獨(dú)編譯使用提高可配置性，PCL 每個庫可以獨(dú)立使用，包括以下代碼庫。

filters:實(shí)現(xiàn)采樣、去除離群點(diǎn)、特征提取、擬合等過濾算法。

features:實(shí)現(xiàn)曲面法線、曲率、邊界點(diǎn)估計(jì)、矩不變量、主曲率、旋轉(zhuǎn)圖像、積分圖像、數(shù)據(jù)強(qiáng)度的篩選等功能。

segmentation:實(shí)現(xiàn)聚類提取，通過采樣方法對參數(shù)模型(如平面、柱面、球面、直線等)進(jìn)行擬合點(diǎn)云分割提取。

surface:實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格重建、凸包重建、移動最小二乘法平滑等表面重建功能。

register:實(shí)現(xiàn)ICP 等點(diǎn)云配準(zhǔn)方法。

keypoints:實(shí)現(xiàn)各種的關(guān)鍵點(diǎn)提取方法。

本系統(tǒng)使用了PCL 的filters、I/O、segmentation 、surface 4 個主要的代碼庫。利用直通濾波的代碼如下:

5.2 HOOPS

HOOPS 及其3D 組件是業(yè)界領(lǐng)先的3D 造型和可視化引擎，為當(dāng)今許多主流3D 應(yīng)用程序提供核心圖形基礎(chǔ)架構(gòu)及功能，大大降低自行研發(fā)底層技術(shù)的成本，并能夠縮短開發(fā)周期，有助于客戶快速開發(fā)應(yīng)用程序并在市場上及時(shí)發(fā)布。

本系統(tǒng)使用了HOOPS 組件中重要的子組件－HOOPS/3dAF。HOOPS/3dAF 具有高級2D 和3D 圖形功能，采用可擴(kuò)展的、模塊化的開放式架構(gòu)，提供完全的應(yīng)用程序接口，使用戶可以訪問一套功能強(qiáng)大的、最基礎(chǔ)的集成組件;可以工作在多種平臺上，支持多種編程語言包括Python、Java 、C 、C + +和FORTRAN 等。其中又包含4 個子組件:HOOPS/3dGS、HOOPS/MVO、HOOPS/GUI、HOOPS/GMB。

5.3 環(huán)境搭建

本系統(tǒng)開發(fā)語言采用VC + +，首先安裝VS2010，并且安裝升級補(bǔ)丁;安裝DirectX SDK，編譯HOOPS 的庫文件時(shí)需要其中相應(yīng)的頭文件及庫文件;安裝HOOPS 應(yīng)用程序包，安裝完畢后，就可以編譯安裝目錄下(D:HOOPS －1919_VS_2010)下的hoops_3df_vc10. sln 工程，能后直接查看hoops 的例程代碼與運(yùn)行效果;無需從PCL 的源碼開始從頭編譯，PCL 的官方網(wǎng)站已經(jīng)有編譯完成的庫文件，下載并安裝PCL －1.6.0 － AllInOne － msvc2010，將安裝PCL 組件及依賴的程序包，系統(tǒng)會自動設(shè)置以下環(huán)境變量:

CLASSPATH=C:OpenNIBinorg.OpenNI.jar，OPEN_NI_BIN=C:OpenNIBin，

OPEN_NI_INCLUDE =C:OpenNIInclude，OPEN_NI_INSTALL_PATH=C:OpenNI，OPEN_NI_LIB=C:OpenNILib，

Path=C:OpenNIBin;C:PCL 1.6.0in;C:PCL 1.6.0cmakein，PCL_ROOT=C:PCL 1.6.0;5)

PCL 依賴QT，但是并未包含含在AllInOne 中，所以要下載并安裝Qt_4.8.0_msvc2010;6);如果想編譯并運(yùn)行PCL 自帶的例程，需要下載并安裝cmake －3.0.0 －win32。至此，開發(fā)環(huán)境安裝完畢。

5.4 軟件的整體界面及運(yùn)行效果

系統(tǒng)的主界面包括工程管理、圖形基本操作、集成顯示分析、點(diǎn)云處理等4 大部分。系統(tǒng)運(yùn)行主界面效果圖如圖6 所示。

圖6 系統(tǒng)運(yùn)行主界面Fig.6 Main interface of the system

6 結(jié) 論

介紹了HOOPS 的可視化技術(shù)與其3D 組件，并著重說明了PCL 軟件庫的功能、組成結(jié)構(gòu)及用法，作為底層的建模與點(diǎn)云處理技術(shù)，PCL 由于其平臺的開放性，具有較強(qiáng)的通用性，還可以進(jìn)行更高層級的開發(fā)，也可以很好地運(yùn)用于其他的行業(yè)，在點(diǎn)云的后處理中必將發(fā)揮不可低估的作用。利用HOOPS 的三維顯示功能、PCL 在點(diǎn)云處理中成熟高效的算法，優(yōu)勢互補(bǔ)，高效快速地實(shí)現(xiàn)了空區(qū)點(diǎn)云處理系統(tǒng)，整個系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上具有很強(qiáng)的適用性和擴(kuò)展性，也為其他類似軟件開發(fā)有一定的借鑒作用。三維激光空區(qū)點(diǎn)云處理系統(tǒng)集成了點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入、點(diǎn)云三維顯示、點(diǎn)云過濾、剖切和實(shí)體建模及高級應(yīng)用等功能于一體，降低現(xiàn)有點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理過程的復(fù)雜程度，減少了處理時(shí)間與工作量。有針對性地對空區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾與優(yōu)化，能夠快速準(zhǔn)確地進(jìn)行空區(qū)的三維建模、可視化與剖切、空區(qū)體積計(jì)算等，顯示直觀，易于使用，為現(xiàn)場技術(shù)人員的決策提供了方便，為空區(qū)安全治理與綜合利用提供科學(xué)依據(jù)于技術(shù)支撐，對于促進(jìn)空區(qū)處理的可視化、科學(xué)化具有積極的意義。

［1］ 王春毅，王永紅，程秀升. 露天礦境界內(nèi)地下采空區(qū)探測實(shí)踐［J］.采礦技術(shù)，2008(6):39-40.

Wang Chunyi，Wang Yonghong，Cheng Xiusheng. Underground detection practice of open-pit realm［J］.Mining Technology，2008(6):39-40.

［2］ 馬玉濤，彭 威.采空區(qū)三維激光掃描系統(tǒng)C－ALS 及其在安慶銅礦的應(yīng)用［J］.有色金屬:礦山部分，2013(3):1-3.

Ma Yutao，Peng Wei. Study on cavity-autoscanning laser system(CALS)and its application in Anqing Copper Mine［J］. Nonferrous Metals:Mining Section，2013(3):1-3.

［3］ 任洪文，劉兆富，韓智堯，等. 三維激光掃描技術(shù)在測繪采空區(qū)中的應(yīng)用［J］.黃金科學(xué)技術(shù)，2013(3):64-68.

Ren Hongwen，Liu Zhaofu，Han Zhirao，et al.Application of 3D laser scanning technology in the surveying and mapping goaf［J］. Gold Science and Technology，2013(3):64-68.

［4］ 夏永華，方源敏，孫宏生，等. 三維激光探測技術(shù)在采空區(qū)測量中的應(yīng)用與實(shí)踐［J］.金屬礦山，2009(2):112-113.

Xia Yonghua，F(xiàn)ang Yuanmin，Sun Hongsheng，et al. Application practice of 3D laser monitoring technology in finished stope survey［J］.Metal Mine，2009(2):112-113.

［5］ 夏永華，方源敏，孫宏生，等.3D 激光探測系統(tǒng)在采空區(qū)測量中的精度評價(jià)［J］.有色金屬:礦山部分，2009(4):55-58.

Xia Yonghua，F(xiàn)ang Yuanmin，Sun Hongsheng，et al. Accuracy assessment of 3D Laser monitoring system in mined-out area［J］.Nonferrous Metals:Mining Section，2009(4):55-58.

［6］ 王運(yùn)敏，劉海林，孫國權(quán).CMS 實(shí)測地下礦采空區(qū)建模及穩(wěn)定性分析研究［J］.金屬礦山，2009(8):5-9.

Wang Yunmin，Liu Hailin，Sun Guoquan. Modeling and stability analysis of the mined-out area in underground mine by CMS［J］.Metal Mine，2009(8):5-9.

［7］ 劉曉明，羅周全，楊承祥，等. 基于實(shí)測的采空區(qū)穩(wěn)定性數(shù)值模擬分析［J］.巖土力學(xué)，2007(S1):521-526.

Liu Xiaoming，Luo Zhouquan，Yang Chengxiang，et al. Analysis of stability of cavity based on cavity monitoring［J］.Rock and Soil Mechanics，2007(S1):521-526.

［8］ 羅周全，張文芬，許士民.復(fù)雜采空區(qū)多次探測的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡方法［J］.科技導(dǎo)報(bào)，2014(20):54-58.

Luo Zhouquan，Zhang Wenfen，Xu Shimin.Multiple detection data's simplification in complicated goafs［J］. Science ＆ Technology Review，2014(20):54-58.

［9］ 樊忠華，許振華，王 進(jìn).復(fù)雜采空區(qū)群精密探測及多軟件耦合建模［J］.金屬礦山，2014(5):138-141.

Fan Zhonghua，Xu Zhenhua，Wang Jin. Precision detection in complex goaf group and couple modeling with multiple softwares［J］.Metal Mine，2014(5):138-141.

［10］ 熊立新，羅周全，羅貞焱，等.深部復(fù)雜環(huán)境下采空區(qū)激光掃描異常點(diǎn)云數(shù)據(jù)修正［J］.東北大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2014(3):438-442.

Xiong Lixin，Luo Zhouqian，Luo Zhenyan，al. Data amendment of abnormal point cloud of goaf by laser scan in deep complex environment［J］.Journal of Northeastern University:Natural Science，2014(3):438-442.

［11］ 陳 凱，張 達(dá)，張?jiān)?采空區(qū)三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法［J］.光學(xué)學(xué)報(bào)，2013(8):125-130.

Chen Kai，Zhang Da，Zhang Yuansheng.Point cloud data processing method of cavity 3D laser scanner［J］. Acta Optica Sinica，2013(8):125-130.

［12］ 朱德海.點(diǎn)云庫PCL 學(xué)習(xí)教程［M］. 北京:北京航空航天大學(xué)出版社，2012.

Zhu Dehai.Point Cloud Base PCL Tutorial［M］. Beijing:Beihang University Press，2012.