SLAM100 方量计算解决方案及其案例应用

1

概述

方量计算作为工程建设的基础和前提，在铁路、公路、水电工程、港口、城市规划等工程建设中占有重要位置，精确计算堆场方量在资源调配、工程费用预估、加快工程进度和提升工程质量方面具有重要意义。传统的方量计算以全站仪、GNSS-RTK 等单点量测方法为主，这种方法不仅耗时耗力，同时计算结果与实际存在较大误差。随着三维激光扫描技术的推广和普及，三维点云数据获取手段呈现快速多样化发展的趋势，其快速、高效获取堆积物表面高密度、高精度点云数据的特点为精确计算方量提供了新的途径。

2 方量计算现状

目前方量计算所用数据的获取方式主要包括传统测量、无人机摄影测量、静态激光扫描、无人机机载LiDAR扫描和移动式车载/背包LiDAR扫描，每种采集方式都存在各自优势和弊端，仅适用于某一场景的方量计算。

土方量计算外业数据采集方式对比表

3 SLAM 技术方量计算应用场景

同步定位与地图构建技术（ Simultaneous Localization and Mapping，以下简称 SLAM）具备从未知环境未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的环境特征定位自身位置和姿态，再根据自身位置获取空间三维数据，构建周围环境的增量式地图，可达到同时定位和地图构建的目的。SLAM 不依赖GNSS，可自主定位和导航，适用于室内、室外各场景下堆积物高密度三维点云数据获取，配合三角 法、格 法、断面法等方量计算方法，快速、准确量取堆体体积。

3.1

粮仓储粮清仓查库

储粮清仓查库工作中，粮食的体积需要快速、准确测量。传统的粮食体积计算方法一般是根据粮食堆积的形状，通过量取长、宽或者直径，之后利用数据体积公式进行计算，由于是粗略的量取长度，因此这种方法得到的储粮体积存在很大的误差。随着国家提出粮食领域信息技术应用开发的课题，如何精确测量粮食体积是急需解决的问题。

采集人员手持 SLAM100 围绕粮堆行走即可获取粮堆完整连续点云数据，可用于室内粮仓储粮体积清查工作，建立粮堆三维可视化信息档案，精准计算各粮堆体积，有效提高储粮清仓查库工作效率。

3.2

煤矿剥离量盘点

在矿山开采中，煤矿剥离量计算是矿山工程的一项基本工作。由于剥离量对工程造价和方案的选择至关重要，其计算的准确性直接关系到生产企业的经济效益，因此利用现场测量数据，快速、简单、准确地计算出方量就显得尤为重要。目前，仍有许多露天矿利用GNSS-RTK 实测点，采用人工解析断面法、DTM 三角 法计算土石方剥离量。采用此方法虽然可以避免边坡、台阶、陡坎等数据丢失导致实测与实际地形不符的情况，但煤矿剥离量计算是一个周期性重复工作，随着开采量和开采场地的不断扩大，坑底时常出现 GNSS-RTK 无法固定的情况，导致实测数据效率和精度都无法保证，进而影响剥离量计算准确性，最终影响生产企业效益。

SLAM 技术在上述场景能够充分发挥其自主定位导航的特点，配合其快速、精确获取点云数据的优势，实现煤堆剥离量三维可视化显示并精确计算方量。

3.3

园林绿化工程土方计算

园林绿化工程在城市园林建设规划中占据十分重要的地位，对改善园林整体景观和规范空间布局有着十分重要的作用。完善的园林绿化整改施工需要根据地区实际情况来制定出科学合理的施工方案，而土方计算的准确度对施工方案的合理性影响较大。目前主流土方计算方法包括：

①土方施工估算，根据土方地形施工实际情况来直接评估施工所需要的土方量，为整个工程的临时性施工提供重要支持；

②土方图形几何公式计算，将工程建设所需要的土方量看作是一个几何图案，应用科学的几何计算公式来评估土方量；

③土方断面计算方式，根据 GNSS-RTK 采集断面数据计算土方。土方断面计算方式一般适合应用在狭长土方量的计算；

④土方高面计算方式，沿着土方等高线的方向来获得断面，将临近的断面设置相应的等高距。

其中方法①和②是根据经验预估土方量，③和④是基于外业实测点计算土方量，无论采用哪种计算方式均存在较大偏差，同时园林中植被较多通视条件差、GNSS 信 遮挡严重，给外业测量带来困难。

SLAM 技术在园林绿化工程土方计算中不受通视条件、GNSS 信 限制，采集人员可穿梭于树林间轻松获取改造区点云数据，经过点云纠正、去噪、分类后获取地面点，结合 DTM 三角 法精确计算土方量。

3.4

运砂船砂石方量盘算

在围海造地项目中，砂石料是主要建筑材料，是施工成本的主要组成部分。因此，对砂石料能否准确计量直接影响项目的盈亏，而传统的人工计量受计量仪器、人为因素、计算手段的影响，误差比较大。如何对砂船进行准确的方量量测是亟待解决的难题。已有的计算方法是利用静态扫描仪对沙堆进行扫描，后期经拼接、抽稀后计算砂石方量，这种方法方量计算结果准确，但存在以下两点不足：①获取数据效率较低；②由于船在水中晃动导致静态扫描仪不稳固，影响点云数据采集。

SLAM 技术不受船体晃动的影响，分别在集运砂船空载和满载时，利用 SLAM100 围绕运砂船船舱四周行走一周，即可获取空载和满载时的点云数据；内业通过计算两期的点云模型差即可得到本次运砂量。

3.5

场平工程土方计算

场地平整工程是指根据建设需要改造工程场地原有地貌，利用地形测量结果精确计算土方量，进而平衡土方填挖量，合理选择施工人力和机械配备。场平工程是控制现场施工方案和进度的可靠依据，是影响工程项目造价和投资的关键，切实关系到工程建设各个方面。受制于传统测量方法采集外业数据的缺陷，场平工程土方量计算无论采用哪种计算方法均存在较大误差。因此，如何获取高精度数据，进而提高工程施工过程中的精准度，从而创造更高的经济效益就显得尤为重要。

采集人员手持 SLAM100 围绕场地扫描，即可快速获取场地点云数据，同时激光雷达非接触主动测量方式解决了边坡、平台阶梯等人员不易达到的地方数据获取困难的问题，真正做到场地三维实景复刻，内业经坐标转换、分类即可获取场地地面点，根据场地地形特点合理选择土方计算方法，计算填挖平衡。

4 飞马解决方案

4.1

配套软件

SLAM GO ，是与 SLAM100 配套使用的手机 APP。该 APP 可通过手机连接 SLAM100 设备进行项目管理、实时点云拼图显示、影像预览、固件升级等操作。

SLAM GO POST Pro， 是与 SLAM100 配套的 PC 端软件，内嵌在无人机管家专业版中。该软件可进行 SLAM100 采集数据的后处理，生产高精度、高精细度彩色点云和局部全景图，可进行点云浏览和优化。

CloudCompare ，是一款免费的商业软件，基于点云数据采用格 法计算土方。格 大小可自行设定，可计算两期点云土方变化量和一期点云至指定高程面土方量。

图 CloudCompare 土方计算

4.2

外业技术路线

1）现场踏勘

实地查看测区概况，了解测区路线和地物分布，各道路、出口、通道联通情况，方便后续扫描路线规划。

2） 控制点布设

有些项目要求点云数据为绝对坐标系，可利用 GNSS-RTK 或者全站仪测量控制点坐标，用于后续控制点自动提取与坐标转换。如果对点云数据无要求可不进行此步骤。

3） 路线规划

图 规划扫描路线

根据掌握的踏勘情况和控制点分布，合理规划扫描路线。最为理想的扫描线路为“闭环扫描”，执行“闭环扫描”只需要简单地回到一个之前扫描过的点，软件将自动识别重叠区域。此步骤用来计算已发生的任何偏移误差或跟踪误差并进行纠正，类似于水准测量中的“闭环”。当由于条件限制无法形成闭环时，SLAM100 配套后处理解算软件SLAM GO POST Pro依然可以保证点云数据质量。

4）数据采集

采集人员手持 SLAM100 按照既定规划路线采集点云数据，行走至控制点附近时，将SLAM100 底座十字中心与控制点重合并静置 10 秒，扫描过程中通过 SLAM GO 浏览实时点云拼接效果，如有缺失及时补扫，确保点云数据完整。

图 SLAM GO 实时显示

4.3

内业技术路线

1）点云解算

图 导入数据图（左）、一键式解算（右）

利用SLAM GO POST Pro 对原始数据进行一键式后处理，生产高精度点云数据、彩色点云、局部全景图等成果。

图 局部点云效果

图 局部全景图效

2）坐标转换

SLAM GO POST Pro采用自动化提取控制点的方法，依靠算法从点云中提取控制点位置进行坐标转换，避免手动添加控制点引入的误差。

3）精度检核

将点云导入智点云，利用【精度检核】工具检查转换后点云精度， 若点云与检查点误差满足精度要求，可进行后续方量计算。

图 点云精度检核

4）点云分类

点云分类目的是准确提取地面点。此步骤是极为关键的一步，它决定了方量计算精度的好坏。采集人员手持 SLAM100 近距离获取数据，点云穿透效果好，结合智点云地面点自动分类算法，快速准确分离地面点。

图 地面点

5）方量计算

采用 CloudCompare 软件计算方量，基于分类后的地面点确定格 大小、参考面、格 高度等参数设置并输出方量结果。

图 土方计算结果

4.4

方案特点

本方案将SLAM100 成功应用于在方量计算中，利用SLAM100 充分获取测区点云数据，经过坐标转换和点云分类后获得地面点，结合三方软件基于地面点云精确计算方量，可为后续改造施工提供数据支撑。该方案有以下特点：

1）革新了获取测量数据的方式，在无GNSS 的环境中依靠自主导航和定位构建高精度增量式地图；

2）突破了传统测量方式获取单一点位的束缚和不足，解决了静态扫描仪频繁换站、点云拼接的麻烦，提高了内外业效率；

3）手持采集方式保证数据的穿透性，配套软件 SLAM GO 确保了外业无死角扫描，保证点云完整性；

4）工业级SLAM 后处理算法解算点云相对精度优于±2cm，绝对精度优于±5cm，确保土方计算结果的准确性；

5）智点云自动提取地面点准确率高，减少繁重的手动分类工作量，提高内业效率；

6）CloudCompare 基于地面点云采用格 法计算一期土方和多期土方量。软件适用范围广，数据承载能力强，操作简单、精度高， 运算速度快；

7）一体化软硬件解决方案，数据成果无缝对接，适用于各个场景的方量计算。

5 应用案例

5.1

公园改扩建

某公园为增加绿植覆盖面积，需对已有场地进行规划改造，精准计算改造场地土方量，为施工提供数据支撑。改造区位于公园中心区域，面积约为1500m2，地形起伏不大，植被覆盖率较高，GNSS信 遮挡严重，通视情况受阻。

图 改造区位置及概况

采集人于场地采集数据，既解决常规测量方法由于不可抗力（植被遮挡等）致无法施测的问题，又避免静态扫描仪频繁换站、点云拼接等带来的麻烦，有效提高作业效率。扫描过程中通过SLAM GO浏览实时点云拼接效果，如有缺失及时补扫，确保点云数据完整，外业扫描耗时10分钟。

图 外业数据采集（左）、原始点云数据（右）

原始数据导入SLAM GO POST Pro进行后处理，生成高精度点云地图，经点云分类后利用CloudCompare计算方量。内业处理耗时1.5小时，根据现场实际情况填方量85m3忽略不计，挖方量为2898.107m3。

图 地面点及三角 渲染

图 土方计算结果

5.2

粮仓储量清查

某粮仓需定期对仓内余粮进行清查，仓内无法接收GPS信 不可采用机载Lidar 雷达获取数据；粮堆高约4-5m，静态扫描仪无法获取粮堆顶部数据。手持SLAM100绕粮堆行走，配合延伸杆获取完整三维点云成果，由于粮库大小不同单个粮库的扫描耗时约5-7分钟。

经去噪、裁剪单独分离出粮堆点云，粮堆表面无杂乱点云可直接进行储量计算，其中一粮仓储粮体积为3400m3。根据粮库大小和内部空间布局不同清查一个粮库储量耗时约25-30分钟。

图 SLAM100 粮堆扫描现场

图 粮堆点云

图 粮堆方量计算

5.3

建筑垃圾方量计算

某建筑工地施工过程中产生大量建筑垃圾，现需要确定其体积以此来制定清理计划。建筑垃圾占地面积约1400㎡，形状极不规则，若采用静态扫描仪需要架站12-14次完成扫描。飞马技术人员手持SLAM100沿建筑垃圾周边和顶部扫描一次即可获得连续堆体数据，省去后期拼接，外业耗时9分钟，内业人员耗时1.2小时对点云数据进行去噪、裁剪、分类等操作后，计算建筑垃圾与地面形成的堆体体积为2704.506m3。

图 建筑垃圾

图 建筑垃圾点云图

图 体积计算结果

初审：张艳玲复审：宋启凡终审：金 君

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