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随着我国城市建设的快速发展，城市地下空间信息化越来越被行业管理者重视——地下空间数据是城市建设中不可或缺的重要组成部分，实现地下空间三维信息化、构建三维立体城市，为合理开发城市地下空间资源提供科学技术支撑，已成为目前解决城市问题最有效的措施之一。因此，研究高效率、高精度、全要素的地下空间三维信息获取和表达方式对推进城市建设和提高城市信息化水平起着至关重要的作用。
01 测量难点与瓶颈
城市地下空间具有独特的特征，常规测量手段在施测时往往遇到很多技术难点和技术瓶颈。
1）地下空间结构复杂，构筑物较多且形状各异，单一技术手段难以一次性获取全貌数据；
2）地下空间难以直接使用GNSS辅助测量，迫切需要一种新的数据获取手段替代传统高度依赖GNSS等技术手段的作业方式；
3）地下空间可供测量的开放时间有限，要求测量手段高效便捷。公众开放空间比如地铁、地下商场等人流密集，人群、车辆等可移动物对传统测量和三维激光扫描等测量方式的影响较大，测量需选择人群稀少或者夜晚时进行；非开放空间的进入审核严格，比如人防工程、地下市政设施等，在每次进行测量时，需得到管理部门许可，且需严格控制测量的时间。
02 测量手段
目前地下空间测量手段主要包括传统测量方式、静态三维扫描和移动式三维扫描，各测量手段对比如下表：
（图1/2源自网络）
03 SLAM100手持激光雷达扫描仪
3.1
产品介绍
SLAM100是飞马机器人推出的首款手持移动式激光雷达扫描仪，是国内外同类产品中工业化、集成化和产品化较高的产品。该系统具有360°旋转云台，结合行业级SLAM算法，可在无光照、无GPS条件下获取周围环境高精确度和高精细度的三维点云数据，具备室内外一体化的空间数据采集能力。
SLAM100采用一体化结构设计，内置控制和存储单元、使用可更换锂电池，具备一键式启动作业功能，使数据获取更加高效、便捷。
3.2
软件算法
SLAM GO是与SLAM100 配套使用的手机端APP软件，与设备无线连接，支持实时数据显示、2D/3D和切片显示；查看和管理工程，自动与云端工程信息同步显示作业时间、地点、工程概况、数据概况等；固件升级和设备维护等操作。
SLAM GO POST是基于飞马无人机管家的PC端应用软件，可实现数据后处理、彩色点云生产、数据拼接、数据优化、浏览和量测等功能。支持一键式点云解算，实时查看解算情况，只需将采集工程的数据文件夹导入即可生产高精度赋色和优化后点云、全景图；具备控制点自动识别功能，可以直接生产带有绝对坐标的成果数据。
04 SLAM100地下空间应用场景
SLAM100具备从未知环境未知地点出发，在运动过程中同时定位获取空间三维数据和构建周围环境的增量式地图，适用于各种地下空间应用场景。
4.1
地下车库
地下车库通视条件差、结构复杂等特殊性决定了其在三维建模时难以采用常规仪器采集数据。而三维激光扫描技术采用非接触测量方式可精确获取被测物体的空间几何信息，其密集点云数据可快速复建物体的三维模型，能够准确测量地下车库每个角落，实现停车场内部精准定位。
4.2
人防工程
人防工程是一种有防护要求的特殊地下建筑，形成了四通八达的地道网。早期有关部门对人防工程的基础信息掌握很难非常全面且可能存在错误。随着技术的进步，补充人防工程基础信息成为有关部门的重点工作。使用移动手持SLAM扫描仪可实现连续扫描，免除拼接过程，能够快速获取老旧人防工程的基础数据。
4.3
地铁隧道
地铁是在城市中修建的快速、大运量、用电力牵引的轨道交通系统。在地铁建设和运营全生命周期中，及时掌握已有地铁线路的现状尤为重要，已有基础数据可以为决策者提供必要的数据参考，进而优化地铁线路管理。
4.4
市政地下管线走廊
市政地下管线是城市基础设施的重要组成部分。清查地下管线现状，获取准确、完整的地下管线资料有助于城市地下管线的规划和管理、合理开发利用地下空间、保障维护地下管线安全。
4.5
地下仓储
地下仓储是指修建在地下的贮品建筑物，根据贮品的不同分为地下粮库、冷藏库、燃油库、弹药库等。在使用过程中，及时掌握仓储可用余量和使用情况有助于管理者充分了解可用存储空间，做出正确调度决策，提高管理水平。
（图片源自网络）
05 SLAM100地下空间信息化解决方案
SLAM100可有效解决复杂地下空间、异形结构、碎部结构测量的问题。与传统的GNSS 接收机与全站仪和静态扫描仪相比，具有以下特点：
1）点云数据结构信息丰富，能将视线范围内的所有构筑物全部扫描记录。对于一些存在遮挡的构筑物，可直接绕开，至构筑物周边进行扫描，获取全貌数据；
2）可连续获取地下空间点云数据，将地下空间不同结构、不同房间、不同方位的三维点云数据均连接在一个完整的空间范围内，对数据质量检查、完整性检查、逻辑结构检查而言，十分直观、清晰；
3）SLAM100自带的3个全景相机所获影像可与点云进行自动匹配，生成彩色点云。基于彩色点云所扫描的构筑物信息与实际地下空间中的构筑物色彩、纹理一样，对于后续三维建模、构筑物矢量化和结构属性识别等均有直观的参考。尤其针对一些细部纹理、异形结构的测量，彩色点云将能极大减少后续建模的工作量，提高工作效率。
5.1
智慧停车场实景重建
5.1.1配套软件
5.1.2数据采集与解算
1）线路规划与数据采集：采集人员实地查看测区概况，了解停车场各出口、通道联通情况，以此规划最便捷、合理的扫描路线获取数据，线路规划与采集遵循以下要点：①以里程最小的路线获取最完整的车库点云数据；②闭环采集必不可少；③遮挡物后方的数据能获取尽获取，例如防火门后方的墙体等；④采集过程尽可能避开连续移动的车辆和行人，保证点云成果质量，外业采集共耗时15分钟，采集面积约4300㎡；
2）数据解算：将原始数据导入SLAM GO POST，同时勾选【高精度点云模式】+【点云地图】+【彩色点云】，一键式解算数据，生成高精度彩色点云和局部全景影像，内业解算由原始点云到降噪、优化彩色点云并生成全景图共耗时40分钟。
地下停车场点云（彩色）
地下停车场点云（强度）
地下停车场全景影像
5.1.3模型重建与渲染
3ds MAX 2022版具备强大的点云数据加载能力，可直接、海量加载las/rcp格式点云，并提供不同点云渲染方式，方便内业人员判别不同构筑物轮廓和道路、车位边线，快速准确进行模型重建。本案例采用3ds MAX2022软件建模，耗时约8小时。
1）首先将点云导入3ds MAX中，利用BOX对点云进行裁剪，最大程度展示地下车库各类构筑物轮廓，对于轮廓不清楚的构筑物可重新拖拽、更改BOX大小对点云重新裁剪，裁剪后的点云可清晰呈现地下车库轮廓；
BOX裁剪点云
2）根据裁剪点云重构立柱、房梁、墙体等构筑物主体Mesh模型。地下车库中同类构筑物尺寸一致，利用3ds MAX阵列功能可快速完成同一类构筑物模型重构，提高作业效率。相比于根据已有矢量图或者影像翻模，参考点云地图进行模型重构可以保证模型的比例尺和精度，同时点云可以呈现不同类构筑物的细节特征，避免出现模型细节缺失和模型错误；
MESH模型边线效果
MESH模型实体效果
3）基于点云强度渲染方式确定地面标识线、车位边线等位置；确定车库内各构筑物模型材质；
MESH模型材质渲染
4）利用3ds MAX渲染功能，提高模型感官效果。
地下车库模型
5.1
人防工程普查
5.2.1配套软件
5.2.2外业采集流程
1）测区划分：地下防空洞路径错综复杂，单次扫描不能覆盖全部场景，采集前将测区划分为3部分进行数据采集——以下图为例，三种颜色代表3次扫描区域，各扫描区域有重复扫描区。分段扫描的目的在于：①重复区域可用于后期点云拼接；②防空洞环境特征高度相似，累计误差会随着采集时间的增加而逐渐增大，通过分次采集将每次扫描时长控制在25分钟内，保证点云精度；③避免重复采集和漏采，保证点云完整性；
2）数据采集：考虑到防空洞场景的复杂性不利于作业人员闭环采集数据，作业人员改用单次行走方式采集数据， 3次扫描均一次完成，没有出现因特征过弱导致的建图错误，共计耗时69分钟，采集时需用手电筒提供照明。
5.2.3数据解算与拼接
1）解算设置：将数据导入SLAM GO POST后处理软件，解算点云并检查质量，未发现点云分层、错位的情况，验证了飞马SLAM算法在弱纹理环境中的可靠性；
防空洞点云剖面
2）点云拼接：将点云成果导入飞马无人机管家【智点云】模块，拼接点云。拼接分为人为选点和自动匹配两步骤，首先在公共区域人工选择3对同名点给出大致对应位置，随后软件进行高精度配准和平差，完成点云拼接，拼接耗时10分钟，点云拼接中误差为2.1cm。
5.2.4点云矢量化
本方案采用PointCab配合AutoCAD 2020实现点云的矢量化。首先将点云加载至PointCab，选择合适高度的横切面生成点云影像三视图（俯视、前视、侧视）和矢量文件，其中点云正射影像嵌在矢量文件中，AutoCAD2020可直接打开此矢量文件，并加载点云正射影像。
PointCab点云三视图
利用AtuoCAD 2020打开矢量文件，基于点云正射影像图绘制防空洞及其附属物矢量图，完成防空洞矢量化采集，有助于相关部门及时掌握防空洞现状。本案例点云矢量化单人耗时2小时。
AutoCAD 矢量化
06
结语
城市地下空间是宝贵的自然资源，其开发利用已成为当今世界城市发展的趋势，并成为衡量城市现代化的重要标志之一。三维激光扫描技术作为地下空间测量方法的有益补充，可以无接触、高密度、高精度、快速地获取地物信息。随着愈发成熟的算法迭代，飞马SLAM100能够实现地下空间场景的连续快速扫描，极大地提高了工作效率，丰富了测绘成果内容与形式。
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初审：段鹏丽
复审：宋启凡
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