【摘 要】
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本研究基于三维扫描（three-dimensional laser scanning）和BIM（building information modeling）的优势,结合行业现状和需求,通过点云数据处理方法和机器学习算法探究地面激光扫描（terrestrial laser scanning,TLS）和BIM模型库在装配式结构中的应用,研究工作主要分为以下四点:（1）本文使用地面激光扫描仪获取实测点云
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本研究基于三维扫描（three-dimensional laser scanning）和BIM（building information modeling）的优势,结合行业现状和需求,通过点云数据处理方法和机器学习算法探究地面激光扫描（terrestrial laser scanning,TLS）和BIM模型库在装配式结构中的应用,研究工作主要分为以下四点:（1）本文使用地面激光扫描仪获取实测点云数据,并对其进行预处理。例如,使用基于点密度的降采样算法在降低点云数据量的同时有效保留与钢筋相关的点云数据,以及基于点云法向量转换点坐标以自动化调整三维点云模型的空间位姿。另外,基于装配式结构的设计方法,通过Revit软件建立了装配式结构的BIM模型库。（2）通过提取点云数据中的平面特征,本文创建了五平面组,生成其与选定BIM模型的匹配关系,进而由刚体变换实现了Scan-vs-BIM粗配准,并基于迭代最近点优化结果以实现精配准。该方法能够快速识别与BIM模型对应的点云数据,实现了预制混凝土构件的三维模型重建,试验结果表明配准最大误差不超过2.00毫米。（3）本文采用多种机器学习算法处理点云数据,实现了预制混凝土构件的语义模型重建和自动化尺寸检测。与人工测量结果对比,本方法对四种主要尺寸或位置的计算误差中值分别为1.24、0.49、1.34和0.99毫米,远小于相应规范公差。（4）对于从点云数据中提取到的特征点,本文基于普氏分析法实现了特征点矩阵匹配和构件的模拟试配,并调整发生碰撞的构件。通过误差评估得出装配式结构与BIM模型建模结果之间的平均误差12.58毫米,平均标准差值为4.43毫米。
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