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申请/专利权人：东北大学

摘要：本发明研发一种巷道收敛变形移动式高精度测量与分析方法，涉及采矿工程技术领域；首先设计巷道监测方案并基于此安装测量标识盘；其次利用移动式三维激光扫描仪，采集监测巷道点云数据，得到监测区域巷道点云模型；然后完成测量标识盘中心点点云数据的自动提取；最后基于提取的测量标识盘中心点坐标，计算监测断面变形监测点间的距离，通过对比不同时间监测断面的测量点间距的变化，获取巷道围岩的收敛变形数据，根据围岩变形量判断巷道是否具有发生灾害的风险，进而采取相应的控制技术；本方法现场作业灵活，数据采集高效和受施工干扰影响小，极大降低了现场工作量，同时点云数据自动化处理，围岩变形数据提取简捷。

主权项：1.一种巷道收敛变形移动式高精度测量与分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：设计巷道监测方案；步骤2：根据步骤1设计的巷道监测方案安装测量标识盘；步骤3：利用移动式三维激光扫描仪，采集监测巷道点云数据，得到监测区域巷道点云模型；步骤4：采用巷道点云特征聚类方法提取测量标识盘点云中心点，包括如下步骤：步骤4.1：巷道点云模型定位；依据现场测量得到的巷道三维点云模型，提取点云模型中的定位控制点，输入定位控制点坐标，进行点云模型定位；步骤4.2：测量标识盘的初始定位点或种子点的坐标提取；人工判断巷道三维点云模型是否为首次扫描生成，若为首次扫描采集的巷道点云，人工拾取测量标识盘点云中的任意一点，作为该测量标识盘的初始定位点；若为后续监测阶段扫描采集的巷道点云，将上一监测阶段提取测量标识盘中心点作为本次测量标识盘的种子点；获取所有测量标识盘初始定位点或种子点坐标；步骤4.3：目标区域点云提取；采用K半径搜索算法，以测量标识盘初始定位点或种子点为球心，提取搜索半径内的目标区域点云；K半径搜索算法的搜索半径需要满足：Rmin≥ΔD+ΔG+r+Δm+g式中，ΔD-相邻扫描测量阶段巷道收敛变形测量的围岩变形量阈值，cm；ΔG-现阶段扫描的巷道点云模型定位精度，cm；g-上阶段扫描的巷道点云模型定位精度，cm；r-测量标识盘半径，cm；Δm-三维激光扫描仪的扫描范围精度，cm；步骤4.4：目标区域点云分割；采用DBSCAN算法分割目标区域点云，球邻域半径Eps需要满足： 其中Eps取ΔO偏移量最小时的值；ΔO-测量标识盘安装时相对岩壁的偏移距离；以目标区域点云中的一点为中心，半径为Eps球邻域点数量n为： 式中：K-测量标识盘点云数量；Eps-球邻域半径，cm；V-测量标识盘点云体积，cm3；再次根据步骤2架设一个圆形测量标识盘，在距测量标识盘1、2和3m位置，采用扫描仪分别进行6次扫描，获取测量标识盘扫描点云数据，按照上述计算和统计测量标识盘点云的球邻域点数量n，取测量标识盘点云球邻域点数量n的最小值，作为DBSCAN算法球邻域的有效聚类最小点数MinPts；步骤4.5：测量标识盘点云判别；对目标区域点云的分割结构进行矩形平面拟合，计算各分割结构的判别指标值，其中判别指标值最小的为测量标识盘；判别指标计算公式： 式中：Lmax-点云拟合矩形平面长边，cm；Lmin-点云拟合矩形平面短边，cm；A、B、C和D-均为已知常数；xi-测量标识盘点云中第i个点的x坐标；yi-测量标识盘点云中第i个点的y坐标；zi-测量标识盘点云中第i个点的z坐标；步骤4.6：测量标识盘点云噪点过滤；依次采用半径滤波、平面滤波和统计滤波算法对测量标识盘点云进行滤波，剔除测量标识盘点云的噪点，提取测量标识盘点云的目标点；其中，半径滤波的半径值为Eps，球邻域最小点数为MinPts2；平面滤波的距离阈值为Δm；统计滤波的标准差系数为2，k值为MinPts2-1；步骤4.7：计算测量标识盘中心点坐标；基于步骤4.6得到的测量标识盘点云的目标点数据，计算测量标识盘中心点坐标： 式中：KTP-测量标识盘点云的目标点数量；步骤5：计算标识盘中心点间距的变化，获得巷道收敛变形；基于提取的测量标识盘中心点坐标，计算监测断面变形监测点间的测线长度，通过对比不同阶段监测断面的测线长度，获取巷道围岩的收敛变形数据，根据围岩变形量判断巷道围岩是否有发生灾变的风险，进而进行支护控制。

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