| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 三维激光扫描技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 三维激光隧道监测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 | 第15-17页 |
| 2 三维激光扫描技术理论 | 第17-29页 |
| 2.1 三维激光扫描技术原理 | 第17-22页 |
| 2.1.1 测距原理 | 第17-19页 |
| 2.1.2 扫描原理 | 第19-20页 |
| 2.1.3 定向原理 | 第20页 |
| 2.1.4 三维激光扫描仪器分类与比较 | 第20-22页 |
| 2.2 三维激光扫描隧道监测的误差来源 | 第22-24页 |
| 2.3 三维激光隧道点云数据采集方案优化 | 第24-28页 |
| 2.3.1 扫描间距优化 | 第24-25页 |
| 2.3.2 测站分辨率优化 | 第25页 |
| 2.3.3 靶标布设与拼接方案优化 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 隧道点云精细拼接 | 第29-39页 |
| 3.1 三维激光点云拼接模型 | 第29-32页 |
| 3.1.1 点云拼接模型的建立 | 第29-30页 |
| 3.1.2 点云拼接模型的解算 | 第30-32页 |
| 3.1.3 点云拼接的精度评定 | 第32页 |
| 3.2 三维扫描仪后视定向原理结合ICP算法的精细拼接 | 第32-38页 |
| 3.2.1 ICP算法模型 | 第33页 |
| 3.2.2 ICP算法应用于隧道点云拼接 | 第33-36页 |
| 3.2.3 分析验证 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 隧道点云数据处理 | 第39-57页 |
| 4.1 点云滤波与压缩精简 | 第39-45页 |
| 4.1.1 基于RANSAC模型的点云滤波 | 第39-42页 |
| 4.1.2 基于八叉树的点云压缩精简 | 第42-45页 |
| 4.2 断面获取与曲线拟合 | 第45-56页 |
| 4.2.1 连续点云断面提取 | 第45-51页 |
| 4.2.2 断面曲线拟合 | 第51-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 隧道可视化与形变分析 | 第57-73页 |
| 5.1 隧道三维重建与可视化 | 第57-63页 |
| 5.1.1 贪婪投影三角化算法 | 第57页 |
| 5.1.2 泊松曲面重建算法 | 第57-58页 |
| 5.1.3 三维Delaunay生长算法 | 第58-60页 |
| 5.1.4 重建方法对比分析 | 第60-63页 |
| 5.2 隧道形变分析 | 第63-71页 |
| 5.2.1 基于断面线的形变分析 | 第63-66页 |
| 5.2.2 基于隧道模型的形变分析 | 第66-68页 |
| 5.2.3 超欠挖分析与土方量计算 | 第68-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-73页 |
| 6 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第73页 |
| 6.2 不足与展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |