CN119478282A 基于点云数据的危岩体自动化切割与精确模型的构建方法 （中南大学）

基于点云数据的危岩体自动化切割与精确本发明涉及一种基于点云数据的危岩体自了一种能够实现危岩体节理面准确分割和生成精确模型能使对危岩体的静力学分析和动力学2步骤S1、将点云数据转换为网格模型：将通过无人机步骤S9、构建出危岩体的精确模型：由所述步骤S8中得到的一块或多块真实节理面S’2.根据权利要求1所述的基于点云数据的危岩体自动化切割与精确模型的构建方法，3.根据权利要求2所述的基于点云数据的危岩体自动化切割与精确模型的构建方法，4.根据权利要求3所述的基于点云数据的危岩体自动化切割与精确模型的构建方法，5.根据权利要求3所述的基于点云数据的危岩体自动化切割与精确模型的构建方法，36.根据权利要求5所述的基于点云数据的危岩体自动化切割与精确模型的构建方法，7.根据权利要求5所述的基于点云数据的危岩体自动化切割与精确模型的构建方法，4[0004]专利申请CN202211371060.5提供一种基于无人机巡检的边坡危岩识别与监测方骤3：基于边坡主要节理法向量方向并利用赤平投影分析方法和法向量匹配方法确定边坡第二点云模型与第一点云模型进行点云模型配准和相对距离计算后得到边坡变化的结果。[0005]这两件专利申请都将重点放在其节理面的产状识别上，其得到的都是平面节理[0007]因此，本领域需要一种基于点云数据的危岩体自动化切割与精确模型的构建方5骤S8中得到的一块或多块真实节理面S’与步骤S1中的网格模型共同构成危岩体的精确模S的中点O为起点，以交点筛选空间点集合U’中的n组点集上的每一个点为终点作线段；6[0029]图13为步骤S6中以初始节理多边形面S的中点O为起点，以n组点集上的每一个点[0030]图14为步骤S6中的图13中的线段与危岩体网格求交点得[0032]图16为步骤S6中的图15中的最优交点连线形成的三维非平面曲线l的示意图，其[0033]图17为步骤S6中的由图15中正视图的60个点在图16中的三维非平面曲线l插值后[0035]图19为步骤S7中的通过不同的参数Span和参数Flexibility的调节而得到的不同[0036]图20为步骤S8中的真实节理面S’的基准面Ss由步骤S1的网格模型对其进行切割7[0045]图29为本发明基于点云数据的危岩体自动化切割与精确模型的构建方法的流程8发明可以根据工程实际来自主调节参数获取符合自然规律的高质量[0067]参数Span决定生成曲面的控制点网格的分辨率，也就是控制点的数量。更高的9[0069]图19为本发明中通过不同的参数Span和参数Flexibility的调节而得到的不同的[0072]图20为步骤S8中的真实节理面S’的基准面Ss由步骤S1的网格模型对其进行切割[0077]本发明的分割方法和建模方法可以参数化调节节理面与完整网格交线的搜索范围和节理面的不规则程度，也就是可以参数化建立更加符合实际情况的自动化建模方法。[0080]图28为该蘑菇岩的平面节理面（步骤S4中的初始节理多边形面S）与曲面节理面[0081]从计算机对平面节理面与曲面节理面分别循环运算10000次后的有限差分的分析义u和v方向上的曲面平滑度；Pi,j是控制点的坐标，表示控制网格中每个控制点的位置；了如式（1）所示的曲面主公式。其中，span参数控制了插值过程中的点的影响范围，flexibility则通过调整权重