презентація, Сидоренко Максим

1. Міністерство освіти і науки України Харківський національний автомобільно-дорожній університет Дорожньо-будівельний факультет

Кафедра проектування доріг, геодезії і землеустрою
ІЛЮСТРАТИВНИЙ МАТЕРІАЛ ДО КВАЛІФІКАЦІЙНОЇ РОБОТИ
бакалавра
Наземне лазерне сканування проїзної частини та побудова тривимірної
моделі мосту через р. Харків на км 499+798 автомобільної дороги М-03
Частина 2
КАМЕРАЛЬНА ОБРОБКА ДАНИХ СКАНУВАННЯ ТА
ПОБУДОВА ТРИВИМІРНОЇ МОДЕЛІ
Завідувач кафедри, канд. техн. наук, доцент
Євген ДОРОЖКО
Нормоконтролер, канд. техн. наук, доцент
Ігор МУСІЄНКО
Керівник, асистент
Ірина ШЕЛКОВА
Студент гр. ДГ-42-22
Максим СИДОРЕНКО
Харків - 2026

2. ЗМІСТ

2
1.
Мета та задачі роботи
3
2.
Лазерне сканування: хмара точок та різновиди за платформою
4
3.
Методи реєстрації хмар точок
5
4.
Джерела похибок наземного лазерного сканування
6
5.
Характеристика об'єкта та вихідних даних
7
6.
Ручна реєстрація хмар точок за опорними марками
8
7.
Вплив умов освітлення на ідентифікацію марок
9
8.
Зшивання станцій та підсумкова тривимірна модель
10
9.
Висновки
11

3. МЕТА ТА ЗАДАЧІ РОБОТИ

3
Мета кваліфікаційної роботи
камеральна обробка даних наземного лазерного сканування та
побудова тривимірної моделі мостового переходу через р. Харків на км
499+798 автомобільної дороги М-03.
Задачі роботи
аналіз сучасних різновидів лазерного сканування та підходів до обробки
хмар точок;
вивчення джерел похибок наземного лазерного сканування та шляхів їх
зменшення;
виконання реєстрації хмар точок за геодезичними марками з
використанням програмного забезпечення Trimble Business Center;
побудова єдиної тривимірної моделі мостового переходу шляхом
автоматичного зшивання методом «cloud-to-cloud».

4. ЛАЗЕРНЕ СКАНУВАННЯ: ХМАРА ТОЧОК ТА РІЗНОВИДИ ЗА ПЛАТФОРМОЮ

4
Загальний вигляд хмари точок інженерної споруди,
отриманої наземним лазерним сканером
Параметр
Наземне (TLS)
Мобільне (MLS)
Повітряне (ALS)
Тип носія
стаціонарний штатив
автомобіль, рухома платформа
літак, гелікоптер, БПЛА
прив'язка за марками / опорними
інтегрована система ГНСС +
інтегрована система ГНСС +
пунктами
IMU
IMU
Точність
міліметровий рівень (найвища)
сантиметровий – міліметровий
Щільність точок
дуже висока, нерівномірна
висока, до тисяч точок/м²
низька, зазвичай < 10 точок/м²
дуже висока
висока
Спосіб позиціонування
Продуктивність
низька (режим "зупинказйомка")
від кількох сантиметрів
(найнижча)
Охоплення зверху
обмежене
обмежене
повне
Потреба у зшиванні сканів
так (за марками або ICP)
ні (пряма геоприв'язка)
ні (пряма геоприв'язка)
окремі споруди: мости, тунелі,
протяжні об'єкти: дороги,
великі території, цифрові моделі
будівлі
вулиці, залізниці
рельєфу
Типова сфера застосування

5. МЕТОДИ РЕЄСТРАЦІЇ ХМАР ТОЧОК

5
Приклади опорних марок для реєстрації сканів
Метод
За марками
(target-based)
Основа реєстрації
однойменні опорні цілі
Потреба в
марках
Переваги
Обмеження
так
висока точність і
надійність, контроль
похибки
додаткові польові
роботи, планування
потрібне перекриття
≥ 30 %, виразна
геометрія
залежить від точності
позиціонування
«Хмара-дохмари» (ICP)
геометрія поверхні
ні
не потребує марок,
гнучкість
Пряма
геоприв'язка
ГНСС/IMU або відомі
пункти
ні
висока продуктивність,
єдина СК одразу

6. ДЖЕРЕЛА ПОХИБОК НАЗЕМНОГО ЛАЗЕРНОГО СКАНУВАННЯ

Основні джерела похибок наземного лазерного
сканування та шляхи їх зменшення
Група похибок
Основні чинники
Шляхи зменшення
далекомірна та кутові
похибки, розмір
лазерної плями
калібрування й
юстування, робота в
межах паспортної
дальності, вибір
режиму сканування
температура, тиск,
вологість, рефракція,
опади, пил
введення
метеопоправок,
уникнення
несприятливої
погоди, однорідні
умови сесії
кут падіння, відстань,
крайові ефекти
мінімізація кутів
падіння, помірні
відстані, згущення
станцій, підняття
приладу
Властивості
поверхні
темні, дзеркальні,
прозорі, вологі
поверхні
врахування матеріалів
при плануванні,
фільтрація шуму й
хибних точок
Методичні
(обробка)
похибки й накопичення
при реєстрації,
нестабільність марок,
геоприв'язка
а – оригінальне зображення інтенсивності
білої вапняної стіни;
b – оригінальне зображення інтенсивності
фасаду будівлі з сірою цеглою;
c – оригінальне зображення інтенсивності
цементної дороги
надлишкові зв'язки,
нерухомість марок,
точна опорна мережа
Вплив відбивних властивостей
поверхні на інтенсивність та повноту
хмари точок
Інструментальні
Атмосферні
Геометрія
сканування
6

7. ХАРАКТЕРИСТИКА ОБ'ЄКТА ТА ВИХІДНИХ ДАНИХ

Вид на міст
• Кількість смуг: 2 смуги руху
• Ширина смуги: 3,5 м
• Ширина проїзної частини: 7,0 м (для 2 смуг)
•Тип покриття: асфальтобетон
Дефекти та пошкодження
7

8. РУЧНА РЕЄСТРАЦІЯ ХМАР ТОЧОК ЗА ОПОРНИМИ МАРКАМИ

Вікно ручної реєстрації хмар точок
Геодезичні марки 3-го типу
Геодезичні марки 1-го та 2-го типу
8

9. ВПЛИВ УМОВ ОСВІТЛЕННЯ НА ІДЕНТИФІКАЦІЮ МАРОК

Вплив сонячного освітлення на
колоризацію хмари точок
Різниця видимості марок за контрастного освітлення
9

10. ЗШИВАННЯ СТАНЦІЙ ТА ПІДСУМКОВА ТРИВИМІРНА МОДЕЛЬ

Послідовне зшивання станцій методом «ланцюга»
Зшита тривимірна модель мостового переходу
10

11. ВИСНОВКИ

У ході виконання роботи проаналізовано сучасні різновиди лазерного
сканування – наземне, мобільне та повітряне, а також розглянуто методи
реєстрації та програмне забезпечення для опрацювання даних. Вивчено основні
джерела похибок наземного лазерного сканування – інструментальні, атмосферні,
зумовлені геометрією сканування та властивостями поверхні, а також методичні
похибки реєстрації й геоприв'язки – та визначено шляхи їх зменшення. Виконано
характеристику об'єкта дослідження та вихідних даних, отриманих сканером
Trimble TX6 у режимі «Level 2» з 17 станцій на кожну сторону споруди.
Обґрунтовано поетапну стратегію імпорту значного обсягу даних із розділенням
на окремі проєкти у програмному комплексі Trimble Business Center. Виконано
ручну реєстрацію хмар точок за геодезичними марками методом послідовного
«ланцюгового» зшивання з використанням трьох опорних точок на кожну пару
станцій. Встановлено вплив умов освітлення на якість колоризації та
трудомісткість ідентифікації марок. Об'єднання двох незалежно оброблених
частин мостового переходу виконано автоматичним методом «cloud-to-cloud» із
формуванням єдиної тривимірної моделі споруди, яка є завершеним цифровим
документом її геометрії та придатна для подальшого моніторингу технічного
стану.
11