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    基于測量機器人的碾壓質量監(jiān)控系統數據處理與應用

    2017-02-10 10:02:20李洋洋黃聲享
    測繪工程 2017年5期
    關鍵詞:遍數格網碾壓

    李洋洋,黃聲享,2,張 文

    ( 1.武漢大學 測繪學院,湖北 武漢 430079;2.地球空間信息技術協同創(chuàng)作中心,湖北 武漢 430079)

    基于測量機器人的碾壓質量監(jiān)控系統數據處理與應用

    李洋洋1,黃聲享1,2,張 文1

    ( 1.武漢大學 測繪學院,湖北 武漢 430079;2.地球空間信息技術協同創(chuàng)作中心,湖北 武漢 430079)

    測量機器人具有目標自動跟蹤功能,將其應用于填筑工程碾壓施工中,可實現對碾壓機械的實時監(jiān)控,確保施工質量。在實際應用中,為了實時顯示并反饋碾壓狀況,需要對測量機器人的監(jiān)控數據進行實時的數據處理。文中結合該系統的應用情況,介紹數據處理的主要實現過程,并采用GDI+繪圖技術實現碾壓監(jiān)控參數的圖形輸出,起到良好的應用效果。

    測量機器人;質量監(jiān)控;數據處理;GDI+

    大壩填筑碾壓施工質量直接影響到大壩安全運營。為保證大壩填筑碾壓施工質量主要采用“雙控”制,即控制施工碾壓參數(碾壓機械的運行速度、碾壓遍數、攤鋪層厚度和平整度)和現場挖坑取樣檢測。這種方法對堆石壩建設具有十分重要的作用,但該方法主要是通過人工實現,不能滿足大規(guī)模機械化施工的要求[1-4]。目前,基于GPS和基于測量機器人兩種監(jiān)控技術均可用于大壩碾壓監(jiān)控?;贕PS的碾壓監(jiān)控技術已逐漸成熟,但因GPS本身高程精度不夠,需要對空通視的特點在一定程度上限制其使用,特別在峽谷河段內對天通視較差,信號弱,可能導致系統無法正常運行。而基于測量機器人的監(jiān)控技術具有系統結構簡單,平面、高程方向精度較高,適用性強,操作簡便等特點,根據大壩工程項目實際的施工環(huán)境、監(jiān)控要求等情況,利用測量機器人的實時、連續(xù)、自動化、高精度以及使用環(huán)境靈活等特點[5-8],研發(fā)出基于測量機器人的大壩填筑碾壓施工質量監(jiān)控系統。然而在實際觀測中,由于施工現場環(huán)境復雜多變,系統所獲取的監(jiān)控數據不能直接進行處理,否則會導致碾壓監(jiān)控參數計算不正確,故需進行監(jiān)控數據的預處理。預處理過程主要包括坐標轉換、過濾靜止、區(qū)域選擇、時段分割等,預處理完成后再進行監(jiān)控參數計算。碾壓監(jiān)控參數主要包括碾壓機械的運行速度、運行軌跡和碾壓遍數等。利用GDI+(GDI,Graphical Device Interface)繪圖技術[9-10],可以將監(jiān)控參數以圖形的形式輸出,使監(jiān)控結果直觀、清晰地展示給用戶。

    1 系統簡介

    基于測量機器人的大壩填筑碾壓施工質量監(jiān)控系統的組成框架如圖1所示,其包括監(jiān)控中心、控制點組和監(jiān)控移動遠端3部分。

    圖1 TPS碾壓監(jiān)控系統組成

    監(jiān)控中心由測量機器人、計算機、TPS碾壓監(jiān)控軟件組成。控制點組由多個已知控制點組成,用于確定觀測站坐標。監(jiān)控移動遠端由碾壓機械及固定在其頂端的信號反射器組成。

    2 碾壓監(jiān)控數據處理

    碾壓監(jiān)控數據處理包括監(jiān)控數據獲取、數據預處理、碾壓參數計算、碾壓參數的圖形顯示等4個步驟,如圖2所示。

    圖2 碾壓監(jiān)控數據處理流程

    2.1 監(jiān)控數據獲取

    利用測量機器人的自動跟蹤功能,TPS碾壓監(jiān)控軟件以串口通信的方式訪問測量機器人,獲取坐標信息并保存至TXT文檔中。碾壓監(jiān)控數據格式及示例如表1所示。

    表1 碾壓監(jiān)控數據格式 m

    2.2 監(jiān)控數據預處理

    在實際碾壓監(jiān)控過程中,碾壓機械中途停碾、在不同區(qū)域混合碾壓等情況時常發(fā)生,導致觀測數據存在大量冗余、數據錯亂等問題;同時在計算機繪圖時,需將工程坐標轉換為屏幕坐標,故需對觀測數據進行預處理。預處理包括:坐標轉換、過濾靜止、區(qū)域選擇、時段分割等。

    2.2.1 坐標轉換

    在使用GDI+繪圖時,首先要將工程坐標轉化為計算機屏幕坐標。將屏幕繪圖區(qū)域中心點和碾壓區(qū)域中心點匹配,根據工程坐標點與碾壓區(qū)域中心點的距離和比例因子來計算屏幕坐標如圖3所示(圖3中xoy坐標系為工程坐標系,XOY為屏幕坐標系,小寫字母表示在工程坐標系下的坐標點,大寫字母表示在屏幕坐標系下的坐標點,如c(C)。dx(Dy)中dx表示在工程坐標x方向的坐標跨度,Dy表示在屏幕坐標Y方向的坐標跨度)。

    圖3 坐標轉換示意圖

    坐標轉換算式為

    (1)

    式中:X,Y為屏幕坐標系中任一點坐標;x,y為工程坐標系中任一點坐標;X0,Y0為屏幕中心點坐標;x0,y0為碾壓監(jiān)控區(qū)域中心點坐標;旋轉角θ=90°;k為工程坐標向屏幕坐標轉換的比例因子;S為屏幕繪圖縮放因子,通過改變其值可進行圖像的放大、縮小等操作。

    2.2.2 過濾靜止

    在碾壓監(jiān)控過程中,存在碾壓機械臨時停碾,但不知何時重新開始碾壓的情況,故在碾壓機械靜止時也進行了觀測,導致存在大量冗余的觀測數據,需要將在靜止狀態(tài)時的觀測數據過濾掉。根據坐標點間的距離進行判斷,設置一定的距離閾值,當相鄰時刻距離變化小于該閾值時,認為碾壓機械未開動,在觀測數據中將其剔除。

    2.2.3 區(qū)域選擇

    在碾壓監(jiān)控過程中,存在同一碾壓區(qū)域在不同的時段碾壓,或同一時段在不同區(qū)域碾壓的情況,因不同區(qū)域的碾壓指標及要求不同,故需將在同一碾壓區(qū)域的觀測數據篩選出來。通過射線法判斷點與多邊形的關系[11]進行篩選。利用鼠標繪制出篩選區(qū)域,遍歷所有觀測點,當觀測點在該區(qū)域內時,則將其保存在數據鏈表中,按觀測文件格式生成區(qū)域選擇文件。

    2.2.4 時段分割

    因原始的觀測數據可能在時間上不完全連續(xù),且對觀測數據進行了過濾靜止操作,觀測數據不再連續(xù),需進行文件分割。將觀測數據分割后,可更加真實的反映碾壓機械的運行狀態(tài)。根據坐標點間的時間間隔判斷,設置一定的間隔閾值,若相鄰坐標點間的時間間隔超過該閾值,則認為開始了一個新的觀測時段。將不同的觀測時段文件保存在數據鏈表中,按觀測文件格式生成觀測文件。

    2.3 碾壓參數計算

    監(jiān)控數據經預處理后,可進行碾壓參數計算。碾壓參數主要有:碾壓機械的碾壓軌跡、碾壓速度和碾壓遍數等。

    2.3.1 碾壓軌跡

    碾壓軌跡反應碾壓機械實時運行軌跡如圖4所示。設在ti,ti+1,ti+2,ti+3,ti+4時刻的觀測點為Ti,Ti+1,Ti+2,Ti+3,Ti+4。

    圖4 碾壓軌跡示意圖

    碾壓機械滾筒輪軸的位置計算(以Li,Ri為例)主要步驟如下:

    1)由Ti,Ti+1的坐標、碾壓機械滾筒輪軸寬度d、信號反射器與滾筒輪軸間的相對位置關系可求出Li,Ri的坐標。

    2)由Li,Ri的坐標求出滾筒輪軸中點坐標。將滾筒輪軸中點在不同時刻的坐標點相連接即可得到碾壓軌跡(如圖4加粗線條所示),由滾筒左右坐標點組成的多邊形即為碾壓帶(如圖4虛線所圍成的區(qū)域所示)。

    2.3.2 碾壓速度

    碾壓速度根據觀測點間的距離與時間差的比值來計算。設相鄰時刻ti,ti+1的觀測點坐標分別為pi(xi,yi,zi),pi+1(xi+1,yi+1,zi+1),則碾壓速度v利用式(2)計算。其中Δt=ti+1-ti,實際中Δt=1s。

    (2)

    2.3.3 碾壓遍數

    碾壓遍數利用格網法進行計算。利用格網法進行碾壓遍數統計分析主要步驟如下:

    1)根據碾壓范圍,將碾壓區(qū)域格網化,并將格網單元的碾壓遍數值初始化為0。在格網化過程中,應根據實際情況適當設置格網規(guī)格。若格網太大,則碾壓遍數統計不準確;若格網太小,則增加計算量,耗時較長。

    2)以ti,tj時刻滾筒輪軸的位置組成多邊形ABCD,根據ABCD確定格網分析區(qū)域R1。在組成多邊形的時候,ti,tj兩觀測時段坐標點間距離應大于一定值(根據實際情況而定),否則R1中可能找不到包含于多邊形的點,導致碾壓遍數統計錯誤。

    3)利用射線法判斷R1中格網單元的中心點是否在軌跡多邊形內。若在多邊形內,該格網單元的碾壓遍數增加1,依此類推計算出所有格網單元的碾壓遍數。

    4)根據格網單元的碾壓遍數值,填充相應的顏色,得到碾壓遍數統計圖,如圖5所示。

    圖5 碾壓遍數統計示意圖

    2.4 碾壓參數圖形顯示

    GDI+是GDI的升級產品,較GDI具有很多優(yōu)點,使得繪圖更加容易、方便。GDI+提供繪圖表面、鋼筆、畫刷、圖像、文字等基本的繪圖功能,使用C#編程語言調用其基本函數,可繪制出碾壓參數圖形。

    2.4.1 碾壓速度圖

    碾壓速度圖反映某碾壓時段內,碾壓機械的運行速度,如圖6所示,其可真實地反映出碾壓機械在運行中的速度實時變化情況。從圖6中可以得出碾壓機械最大行駛速度3.8 km/h,平均速度2.5 km/h。

    2.4.2 碾壓軌跡與碾壓遍數圖

    碾壓軌跡圖反映碾壓機械的實際運行軌跡如圖7所示,碾壓遍數圖反映該區(qū)域內的碾壓遍數分布情況如圖8所示。從圖7可知,碾壓軌跡均勻、緊密;從圖8可知,中心區(qū)域碾壓最大遍數為14遍,絕大部分區(qū)域為10遍以上。

    圖6 2016-04-25 1#碾壓車實時速度圖

    圖7 碾壓軌跡圖

    圖8 碾壓遍數圖

    3 結束語

    基于測量機器人的碾壓質量監(jiān)控系統具有實時、連續(xù)、自動化、高精度以及使用環(huán)境靈活等特點,在觀測視條件良好的情況下,可實現無間斷自動跟蹤測量。目前該系統已在大壩填筑碾壓質量監(jiān)控中應用,為大壩填筑碾壓質量起到積極保障作用。通過對監(jiān)控數據進行預處理,去除冗余的數據,對不同碾壓區(qū)域的觀測數據做出正確劃分,將不同時段數據分割開,可更加真實地反映碾壓情況。

    [1] 黃聲享,劉經南,吳曉銘.GPS實時監(jiān)控系統及其在堆石壩施工中的初步應用[J].武漢大學學報(信息科學版),2005,30(9):813-816.

    [2] 黃聲享,曾懷恩.GPS實時控制系統碾壓試驗的高程精度評定[J].測繪信息與工程,2004,29(5):39-40.

    [3] 吳曉銘,黃聲享.水布埡水電站大壩填筑碾壓施工質量監(jiān)控系統[J].水力發(fā)電,2008, 34(3):47-49.

    [4] 曾懷恩.基于GPS的路基壓實質量控制方法研究與系統實現[D].武漢:武漢大學,2008.

    [5] 梅文勝,楊紅.測量機器人開發(fā)與應用[M].武漢:武漢大學出版社,2011.

    [6] 何海清,黃聲享,伍根.碾壓施工質量監(jiān)控的徑向神經網絡擬合高程研究[J].武漢大學學報(信息科學版),2012,37(5):594-597.

    [7] 鄧文彬,阿力甫·努爾買買提.測量機器人在隧道仰拱路基施工面的碾壓監(jiān)測[J].工程勘察,2015(3):57-60.

    [8] 張先為,于磊.基于測量機器人的跨海三角高程自動測量系統[J].測繪與空間地理信息,2016,39(8):100-103.

    [9] 楊建昌.GDI+高級編程[M].北京:清華大學出版社,2010.

    [10] (美)Mahesh Chand.GDI+圖形程序設計[M].韓江,譯.北京:電子工業(yè)出版社,2005.

    [11] 陳瑞卿,周健,虞烈.一種判斷點與多邊形關系的快速算法[J].西安交通大學學報,2007,41(1):60-63.

    [責任編輯:張德福]

    Data processing and application of the roller compactionquality supervisory system based on georobot

    LI Yangyang1,HUANG Shengxiang1,2,ZHANG Wen1

    (1.School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079,China;2.Collaborative Innovation Center of Geospatital Technology,Wuhan 430079,China)

    Georobot has the function of automatic target tracking, which can be applied to the construction of the filling project, and realize the real-time supervisory of the rolling machine and ensure the construction quality. In practice, real-time data processing is needed to the supervisory data of georobot in order to display and feedback the roller compaction condition in real-time. Based on the development and application of this system, this paper introduces the main process of data processing, and uses GDI+ technology to achieve the graphics output of the roller compaction supervisory parameters, which has a good applicative effect.

    georobot; quality supervision; data processing; GDI+

    引用著錄:李洋洋,黃聲享,張文.基于測量機器人的碾壓質量監(jiān)控系統數據處理與應用[J].測繪工程,2017,26(5):67-70.

    10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2017.05.014

    2016-05-20

    國家自然科學基金資助項目(41274020)

    李洋洋(1990-),男,碩士研究生.

    P241

    A

    1006-7949(2017)05-0067-04

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