无人机+BIM助力施工现场管理技术研究

32技术交流测绘技术装备第20卷2018年第3期无人机+BIM助力施工现场管理技术研究白芝勇1王涛2（1.中铁一局集团第五工程有限公司陕西宝鸡721006；2.陕西铁路工程职业技术学院陕西渭南714000）摘要：将无人机低空高精度航测影像数据生成的地表真实三维地形模型与BIM建筑模型信息相融合，应用BIM技术解决结构物设计参数之间的碰撞检查，“无人机+BIM”进一步实现了工程构筑物与“实际场景之间的碰撞检查”，该技术可为项目策划、场地布置、便道选线、土方测算、进度控制、变更设计等工程施工管理提供空间立体数据支持。关键词：无人机+BIM数字地表模型项目管理1引言BIM技术是一种应用于工程设计建造管理的数据化工具，通过参数模型整合各种项目的相关信息，在项目策划、运行和维护的全生命周期过程中进行共享和传递，使工程技术人员对各种建筑信息作出正确理解和高效应对，为设计团队以及包括建筑运营单位在内的各方建设主体提供协同工作的基础，在提高生产效率、节约成本和缩短工期方面发挥重要作用。无人机能够通过超低空航空摄影测量获取现势性强的数字地表模型（DSM），可以真实地反映工程项目在拍摄时刻的实际场景，“无人机+BIM”的融合，实现了将设计构筑物镶嵌在工程实际场景中的构想。2项目背景论文研究主要区域教子川特大桥，位于银西客专庆阳市庆城县葛崾岘乡天子村附近，2((24m+2-32m+3-24m+13-32m+2-24m+4-32m)简支箱梁+(60+100+60)m连续梁+(3-32m)简支箱梁），其中(60+100+60)m大跨连续梁跨越青兰高速公路桥梁，其余孔跨采用移动模架和支架现浇施工。桥位位于两山坡之间。3模型建立按照设计图纸建立构筑物BIM模型，将BIM模型与无人机地形模型进行融合处理建立基于实景的三维模型，如图1所示，供施工管理各专业、各应用模块共享利用。图1BIM模型与数字地表模型匹配融合结果通过无人机获取数字正射影像（DOM）和数字高程模型（DEM）影像图，利用虚拟测量员软件对其进行处理，生成直观精确的数字地表模型（DSM），为现场施工的一些问题进行分析，通过影像图提取和规划出合理的解决方案。在施工阶段，随着场地的施工变化，通过无人机航拍影像，可以有效地指导场地调度安排工作。比如随着场地变动，临时地面安全防护、排水、紧急逃生路线等方案探索，在无人机航拍片结合BIM模型，统筹策划更加有的放矢。BIM模型与无人机数据精确匹配后，可根据项目需要，添加所需信息，如：材料量、关键部位施工图、现场照片等等，方便技术人员及时掌握工程情况，便于对工程进度进行把控。4应用效果4.1助力项目前期策划在项目的投标决策前，采用无人机对所投标线路进行实景三维建模，与设计线路三维模型进行融合。在室内完成了线路走向、周边地形、征地拆迁等信息统计，综合分析工程的经济效益，为项目投标前提供决策依据。4.2助力项目部规划选址工程项目建设的前期选址工作，是保证项目顺利建设，并取得良好的经济效益、社会效益和环境效益的重要条件。利用无人机沿线路方向左右各300米进行带状区域飞行，建立实景三维模型，在模型中进行位置、面积、场地、交通等综合比较分析，选择最合适的区域进行项目部规划。4.3助力施工便道选线方案比选为在最短时间内拿出银西高铁四标贾塬隧道2号斜井的施工便道比选方案，采用无人机获取数字正射影像图，在图中提取特征点，利用特征点的坐标和高程信息进行坡度、距离计算，优化了施工便（下转第9页）测绘技术装备第20卷2018年第3期学术研究9[22]Mehra,R.K.OntheIdentificationofVariancesandAdaptiveKalmanFiltering[J].IEEETransactionsonAutomaticControl.1970.15(2):75-184.[23]符拯，王书满，刘丙杰.自适应卡尔曼滤波的最新进展[J].战术导弹技术，2009(6)：62-66.[24]祝转民，杨宜康，李济生，等.Kalman滤波工程应用问题分析及改进方法研究[J].宇航学报，2002，23(3)：44-47.[25]LinChai,JianpingYuan.NeuralNetworkAidedAdaptiveKalmanFilterforMulti-SensorsIntegratedNavigation[M].BerlinHeidelberg:pringerVerlag，2004：85-101.[26]白宇俊，徐晓苏，刘国燕.神经网络辅助卡尔曼滤波技术在组合导航系统中的应用研究[J].中国惯性技术学报.2003.11(2):40-43.[27]郝钢，叶秀芬.多传感器加权观测融合自适应UKF滤波器[J].宇航学报，2011(6)：1400-1408.[28]张瑜，房建成.航天器天文导航模糊自适应卡尔曼滤波研究[J].北京航空航天大学学报,2004，30(8)：735-738.[29]XiaojunTang,JieYan,DuduZhong.Square-RootSigma-PointKalmanFilteringorSpacecraftRelativeNavigation[J].ActaAstronautica.2010.66(5-6):704-713.[30]汪秋婷.自适应抗差UKF在卫星组合导航中的理论与应用研究[D].武汉：华中科技大学，2010.[31]吴富梅,杨元喜.一种两步自适应抗差Kalman滤波在GPS/INS组合导航中的应用[J].测绘学报,2010,39(5):522-527.[32]Huang,G,Zhang,Q.Real-timeEstimationofSatelliteClockOffsetUsingAdaptivelyRobustKalmanFilterwithClassifiedAdaptiveFactors[J].GPSSolution,2010,16(4)：531-539.（上接第32页）道的设计方案，如图2所示。图2施工便道的设计方案选取4.4助力项目施工进度管理应用无人机对银西高铁四标工程项目不同施工阶段进行航测摄影，获取高精度地面模型。通过前后两次同精度、同区域影像的飞行数据对比分析，进行工程进度、现场的施工状态分析，为施工管理提供丰富的空间信息数据，为方案优化及施工决策提供依据。4.5助力隧道弃渣场比选应用无人机对银西高铁四标贾塬隧道二号斜井弃渣场进行方量测算并对场地优化比选，选择合适的弃渣场位置并绘制边界线，确定填筑高度，确保弃渣场满足施工需要。通过实地测量弃渣场可弃渣值为48.7万方，满足设计弃渣量48.02万方的要求。5结束语通过BIM技术与无人机测绘技术的结合，不仅提高了项目部在施工过程中的管理水平，对于BIM技术应用于桥梁工程领域更是有着开拓性的贡献，主要表现在以下两点。1)利用BIM技术进行的模板工程量的计算、坐标点导出的数据校核、钢构件的翻样算量真正实现了BIM技术的量化，其所创造的经济效益也可直接进行测算。2)实现了建筑物与实际场景之间的碰撞检查功能，创造性地引用到桥梁领域并成功应用，对于今后桥梁领域BIM技术类似的应用可提供一定的借鉴作用。参考文献：[1]李红学，郭红领，高岩，等.基于BIM的桥梁工程设计与施工优化研究[J].工程管理学报，2012(6)：48-52．[2]白芝勇，杜君伟.天狼星SiriusPro无人机在高铁施工中的应用[J].测绘通报，2017(8)：156-157．[3]隋振国，马锦明，陈东，等.BIM技术在土木工程施工领域的应用进展[J].施工技术，2013(S2)：161-165．[4]程建华，王辉.项目管理中BIM技术的应用与推广[J].施工技术，2012，41(16)：18-21．