Xây dựng mô hình 3D từ dữ liệu thu nhận bởi máy quét laser Hokuyo UTM 30LX: Trường hợp đối tượng nghiên cứu một phòng chức năng của công trình dân dụng

Mô hình 3D của vật thể là một công cụ hữu dụng cho các kỹ sư đánh giá tình trạng hiện tại của công trình. Công nghệ laser đã giúp cho việc thu thập dữ liệu dày đặc và chính xác trong thời gian ngắn nhằm tái tạo mô hình 3D của vật thể. Trong nghiên cứu này, máy quét 2D đơn tia giá thành rẻ Hokuyo UTM 30LX được sử dụng để tái tạo mô hình 3D của đối tượng là một căn phòng chức năng nhỏ.

Nghiên cứu - Ứng dụng XÂY DỰNG MƠ HÌNH 3D TỪ DỮ LIỆU THU NHẬN BỞI MÁY QUÉT LASER HOKUYO UTM 30LX: TRƯỜNG HỢP ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU MỘT PHỊNG CHỨC NĂNG CỦA CƠNG TRÌNH DÂN DỤNG PHAN THỊ ANH THƯ Trường Đại Học Bách Khoa - ĐHQG TP HCM Tóm tắt: Mơ hình 3D vật thể công cụ hữu dụng cho kỹ sư đánh giá tình trạng cơng trình Cơng nghệ laser giúp cho việc thu thập liệu dày đặc xác thời gian ngắn nhằm tái tạo mơ hình 3D vật thể Trong nghiên cứu này, máy quét 2D đơn tia giá thành rẻ Hokuyo UTM 30LX sử dụng để tái tạo mơ hình 3D đối tượng phòng chức nhỏ Thuật tốn phát triển ngơn ngữ lập trình R để tạo đám mây điểm 3D từ liệu quét laser Máy quét ngàm khung nhơm đặt biệt có đường ray cao su nhằm giảm rung động mô tơ điều khiển cài đặt vận tốc di chuyển khác Để có hình ảnh 3D đầy đủ phòng, máy quét phải thiết lập lần qt vị trí khác phịng nhằm thu hình ảnh đầy đủ bên phịng Hơn nữa, để đảm bảo độ xác đám mây điểm, máy quét di chuyển vận tốc ổn định theo chiều dọc đường ray Dữ liệu thô phịng xử lý qua thuật tốn viết ngơn ngữ lập trình R cho lần quét Bằng phần mềm CloudCompare, đám mây điểm ghép lại với thông qua đặc điểm đối tượng Từ đó, đám mây điểm với mật độ dày thành lập giúp cho kỹ sư nhìn thấy tình trạng thực đối tượng Quá trình tạo ảnh màu giả đối tượng phòng tiến hành để tái tạo lại mơ hình 3D phịng sử dụng phần mềm Revit Do đám mây điểm dày đặc nên yêu cầu thời gian xử lý dài Từ khóa: 3D Model, point cloud, Hokuyo UTM 30LX Đặt vấn đề Cùng với phát triển xã hội nhu cầu số hóa lưu trữ thơng tin cơng trình để phục vụ cho công tác vận hành, tu, bảo dưỡng quản lý sở vật chất hạ tầng tăng cao Với tiến ứng dụng đại nhu cầu số hóa cơng trình hữu thành mơ hình 3D trực quan tăng lên ngày Các mơ hình 3D ứng dụng cho nhiều lĩnh vực khác khảo cổ học, khí, khảo sát, xây dựng dân dụng… Trong lĩnh vực xây dựng dân dụng, công nghệ quét laser ứng dụng xây dựng mơ hình 3D phục vụ cho cơng tác quản lý liệu BIM (Building Information Modeling) mục đích khác BIM viết tắt mơ hình thơng Ngày nhận bài: 21/2/2022, ngày chuyển phản biện: 25/2/2022, ngày chấp nhận phản biện: 28/2/2022, ngày chấp nhận đăng: 5/3/2022 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ SỐ 51-3/2022 47 Nghiên cứu - Ứng dụng tin cơng trình mơ máy tính phục vụ mục đích lập kế hoạch, thiết kế, xây dựng vận hành tòa nhà BIM sử dụng rộng rãi giai đoạn thiết kế xây dựng vịng đời tịa nhà khơng sử dụng giai đoạn quản lý Tuy nhiên, với trợ giúp máy quét laser mặt đất (terrestrial laser scannersTLS) việc xây dựng nguồn thông tin đầu vào cho mơ hình BIM trở nên dễ dàng Các mơ hình 3D xây dựng cách nhanh chóng từ liệu đám mây điểm Nhiều nghiên cứu thực chứng minh tính hữu ích cơng tác xây dựng mơ hình 3D đối tượng từ liệu quét laser Cụ thể, Altunas cộng tiến hành thu liệu máy quét laser tích hợp liệu để tạo mơ hình đám mây điểm 3D bảo tàng Mevlana, Thổ Nhĩ Kỳ (Altunas cộng sự, 2016) Bên cạnh đó, sản phẩm tạo từ liệu quét laser sử dụng để đánh giá sức khỏe kết cấu bê tông thông qua phương pháp phần tử hữu hạn Việc sử dụng máy quét TLS mang lại nhiều thuận lợi việc tạo hiệu chỉnh mơ hình thành lập phương pháp phần tử hữu hạn (finite element method - FEM) khả thu thập liệu nhanh chóng với độ xác cao Từ đó, mô thực để xây dựng mô hình hiệu quả, thuận tiện phục vụ cho cơng tác đánh giá trạng nhiều loại cấu trúc (Yang cộng sự, 2014) Máy quét laser mặt đất (TLS) công cụ quang học cho phép tạo biểu diễn hình học đối tượng đám mây dày đặc xác điểm 3D Thiết bị cung cấp thơng tin bổ sung, chẳng hạn giá trị phản xạ màu sắc Mặc dù chi phí cao, TLS ngày sử dụng để thực nhiều nhiệm vụ cảm biến cho 48 phép thu nhận liệu thời gian ngắn, tình trạng đối tượng khảo sát thu ảnh chụp nhanh hình dạng chúng Hướng nghiên cứu áp dụng nhiều lĩnh vực di sản văn hóa để hỗ trợ nghiên cứu đa ngành giám sát tình trạng tịa nhà lịch sử để hỗ trợ cơng trình cần trùng tu kiểm tra phân tích cấu trúc (Luhmann cộng sự, 2020) Mơ hình 3D cho phép lưu trữ thông tin định lượng đối tượng để phục vụ cho phân tính Khả có góc qt bao qt tịa nhà thay đổi quan niệm truyền thống khảo sát có liệu số phận quan trọng cách rời rạc Hơn nữa, lợi ích phát sinh từ khả tích hợp thơng tin hình học liệu cường độ phản xạ, để tạo mơ hình 3D có kết cấu mà màu sắc trực quan lớn Ví dụ, chúng hỗ trợ việc phân tích số điều kiện hư hỏng cơng trình xây dựng, chẳng hạn suy giảm diện độ ẩm, đối lưu khơng khí Bên cạnh đó, khơng bị giới hạn mặt tiền bên ngồi, TLS sử dụng để khảo sát phận bên tịa nhà Ví dụ, để đánh giá thiệt hại sau động đất tòa nhà (Jiao cộng sự, 2019) Một số nghiên cứu giới thiệu quy trình bán tự động để tạo mơ hình phần tử hữu hạn (FEM) từ liệu khảo sát máy qt laser tồn tịa nhà Ưu điểm vượt trội thiết bị quét laser mặt đất (TLS) khả thu thập liệu nhanh chóng với độ xác cao, cơng nghệ giữ cho tình trạng đối tượng khơng bị phá hủy việc thu thập liệu tiến hành từ xa Phương pháp ưu tiên sử dụng lĩnh vực khảo cổ học khôi phục trạng cơng trình kiến trúc cổ có tuổi đời lâu năm Tuy nhiên giá TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ SỐ 51-3/2022 Nghiên cứu - Ứng dụng thành cao vấn đề cần cân nhắc cho dự án có kinh phí thấp quy mơ nhỏ Việc dựng lại mơ hình bề mặt cơng trình từ đám mây điểm nhận từ liệu máy quét laser vấn đề nan giải, chưa giải triệt để liệu thưa thớt, chưa hoàn thiện bị nhiễu Bên cạnh đó, việc mơ hình hóa xác bề mặt kín vật thể có hình dáng phức tạp chưa giải triệt để vấn đề quan trọng hoạt động nghiên cứu TLS ứng dụng việc phân tích cấu trúc tịa nhà hồnh tráng địi hỏi phát triển chuỗi thao tác kết nối với nhằm mục đích thu liệu xác cơng trình Từ thấy, việc tách đối tượng từ mơ hình 3D tồn thể vô cần thiết hỗ trợ nhiều cho công tác Nhưng thực thủ cơng tốn cơng, tốn thời gian độ xác khơng cao Do đó, cần thiết phải có biện pháp tách liệu giải thuật Tuy nhiên, Việt Nam chưa có nghiên cứu cụ thể cho giải thuật Vì thế, cần thực nghiên cứu phương pháp tách liệu theo đối tượng từ đám mây điểm thu nhận máy quét laser Bên cạnh lợi ích việc sử dụng máy quét laser mặt đất vấn đề chi phí thiết bị cần cân nhắc Máy quét laser 3D phương pháp đắt tiền khó tiếp cận số quốc gia Do đó, nghiên cứu nhằm mục đích khơng đưa phương pháp rẻ nhiều mà cịn đảm bảo tính xác liệu thu thập Tác giả thử nghiệm thu thập liệu qt laser dựng mơ hình 3D trạng phòng sử dụng cách sử dụng máy quét laser 2D, Hokuyo UTM 30LX Một mơ hình 3D đơn giản phịng tình trạng tạo trực tiếp từ đám mây điểm tạo lập Dữ liệu thu thập phịng sử dụng cho nhu cầu đánh giá trạng phòng, thống kê tài sản kiểm tra đặc tính phịng Thu thập liệu 2.1 Mơ tả hệ thống Kỹ thuật quét laser dựa truyền nhận tín hiệu xung ánh sáng Bằng cách xác định dịch chuyển pha chùm tia laser, kỹ thuật qt laser phát thơng tin khoảng cách từ máy quét đến bề mặt đối tượng cần thu nhận liệu đồng thời ghi nhận lại giá trị phản xạ Hướng truyền xung laser thay đổi nhờ chuyển động lăng kính từ ghi nhận tập điểm mơ tả bề mặt đối tượng gọi đám mây điểm Thông tin đám mây điểm, bao gồm vị trí vật lý bề mặt mà tia laser “nhìn thấy”, sau sử dụng để phát thơng tin quan trọng hữu ích cấu trúc bao gồm độ cao, bề mặt biến dạng Trái ngược với phân tích thơng thường ảnh chụp, thuật tốn tương đối đơn giản sử dụng để thao tác liệu đám mây điểm để lấy thơng tin hình học đối tượng đề cập Để thu thập liệu đám mây điểm nghiên cứu này, máy quét laser đơn tia Hokuyo UTM 30LX với bước sóng 905 nm, độ phân giải góc 0,25 độ trường nhìn 270 độ sử dụng (Bảng 1) Máy quét laser có trọng lượng nhẹ dễ dàng gắn dạng phẳng khác để thu vật thể khoảng cách tối đa 30 m Bằng cách kiểm soát chuyển động máy quét laser, đám mây điểm 3D đối tượng mục tiêu tạo Trong nghiên cứu này, thiết bị laser gắn chặt khung nhôm đặc biệt bu lơng (Hình 1) Động điện (được cung cấp Pin 12V) chuyển động TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ SỐ 51-3/2022 49 Nghiên cứu - Ứng dụng máy quét với khung Máy quét cung cấp lượng cách kết nối với máy tính xách tay kết nối USB Bảng 1: Đặc điểm máy quét laser HOKUYO UTM 30LX Model No Nguồn Bước sóng UTM-30LX 12VDC±10% λ=905nm Khoảng cách quét 0.1m đến 30m Độ xác Độ phân giải góc qt Khoảng cách 0.1 đến 10m: ±30mm, từ 10m đến 30m: ±50mm 0.25° (360°/1,440 điểm) Tần suất quét Trọng lượng 25msec/scan 370g (có cab kèm theo) Hình 1: Máy qt HOKUYO UTM 30LX gắn khung nhôm di chuyển nhờ sức kéo động truyền qua dây truyền động 2.2 Thu thập liệu Hình 2: Hình ảnh phòng chức sử dụng nghiên cứu 50 (a) (b) Hình 3: Thu thập liệu phần mềm Urg Benri Plus (a) giao diện phần mềm thu liệu (b) hình ảnh liệu thô bao gồm phần thông tin header file liệu (a) (b) Hình 4: Hiển thị trực quan liệu quét trạm a) Hình ảnh cường độ b) Hình ảnh phạm vi Nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho công tác thu thập liệu tác giả chọn đối tượng nghiên cứu phòng chức trực thuộc môn Địa Tin Học, Khoa Kỹ Thuật Xây dựng, trường đại học Bách Khoa-ĐHQG TP.HCM Bên phòng chứa nhiều đồ đạc bàn ghế (Hình 2) Với đặc thù máy quét laser 2D, tác giả thiết kế lần quét độc lập tương ứng với vị trí mặt tường phịng nhằm đảm bảo có đầy đủ đám mây điểm phòng Đối với lần quét, động đặt với tốc độ không đổi 20 mm/s máy quét laser đặt để di chuyển theo hướng thẳng đứng với trường quan sát 270 độ Máy quét kết nối với máy tính xách tay liệu thu thập cách chạy chương trình Urg Benri Plus (Hình 3a) Trên giao diện, phần màu xanh minh họa giá trị khoảng cách từ vật thể đến trạm, phần màu hồng biểu thị cường độ phản xạ xung laser Hình ảnh cường độ phạm vi quét tạo lập trường chương trình phát triển ngơn TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ SỐ 51-3/2022 Nghiên cứu - Ứng dụng ngữ R để kiểm tra sơ thông tin thu nhận (Hình 4) Kết thí nghiệm ghi nhận thông tin liệu thô bề mặt phịng Dữ liệu thơ thu thập khó để xử lý trực tiếp Mỗi dòng quét mã hóa riêng chứa thơng tin khoảng cách qt cường độ phản xạ điểm quét (Hình 3b) Xử lý liệu 3.1 Tạo lập đám mây điểm từ liệu quét Sau kết thúc trình thu thập liệu, tệp liệu thơ (*.ubh) chứa thông tin phạm vi, cường độ, thời gian quét Tệp * ubh có cấu trúc phức tạp với kết hợp định dạng số bảng chữ (Hình 3b) Do đó, liệu phạm vi cường độ tách thành tệp văn để truy cập liệu theo điểm quét Sau đó, liệu phạm vi sử dụng để tạo tọa độ 3D tất điểm quét cách hiệu chỉnh giá trị góc quét tốc độ di chuyển máy quét Dựa mặt phẳng quét, hệ tọa độ máy quét laser coi hệ tọa độ bên tay phải Cụ thể, trục X song song với trượt hướng vào hướng chuyển động; trục Z vng góc với mặt phẳng qt Chiều dương trùng với trọng lực quy tắc bàn tay phải xác định trục Y (Trần cộng sự, 2021) Do đó, tọa độ điểm đám mây điểm tính cơng thức (1) Bằng cách này, điểm qt khơng trùng nhau, vị trí điểm qt xác định thơng qua giá trị hàng cột hàng số dòng quét cột số điểm quét Sau đó, bốn đám mây điểm 3D tương ứng với bốn trạm xử lý để loại trừ liệu nhiễu không cần thiết Cuối cùng, chúng hợp với phần mềm mã nguồn mở Cloudcompare Hai đám mây liền kề kết hợp thông qua cặp điểm trùng hai đám mây Từ tọa độ cặp điểm trùng thơng số chuyển đổi mơ hình Affine không gian xác định bao gồm thông số dịch chuyển ngang (Tx, Ty, Tz), thông số tỷ lệ ba trục (Sx, Sy, Sz) góc xoay ba trục (𝜙, 𝜃, 𝜑) Sau đó, thơng số mơ hình chuyển đổi áp dụng để quy đổi tọa độ hai đám mây tọa độ thống (cơng thức 2) Q trình tiến hành đám mây điểm cuối chuyển đổi hệ tọa độ Kết đám mây điểm đầy đủ phòng tạo lập x= r sin θ y= v t (1) z= r cos θ Trong đó: r: phạm vi quét v: tốc độ di chuyển máy quét θ: góc quét t: thời gian quét  x '  Tx   S x  x   '        y  = Ty  +  S y  R( , ,  )  y  (2)  z '  T   S   z     z  z Trong đó: x,y,z: tọa độ 3D gốc đám mây điểm x', y',z': tọa độ 3D sau chuyển đổi Tx, Ty, Tz : thông số dịch chuyển ngang Sx, Sy, Sz : thông số tỷ lệ ba trục R(𝜙, 𝜃, 𝜑): Ma trận xoay ba trục 3.2 Tạo hình ảnh màu giả phục vụ cho cơng tác số hóa trực tiếp Nhiều đối tượng xuất bên khu vực mục tiêu trình thu thập liệu tạo nên điểm liệu nhiễu Do đó, điểm nhiễu loại trừ cách thủ công để đảm bảo cho q trình xử lý Bên cạnh đó, đám mây điểm hiển thị với màu tương ứng với giá trị cường độ phản xạ điểm quét gây khó khăn cho người sử dụng TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ SỐ 51-3/2022 51 Nghiên cứu - Ứng dụng việc phân biệt đường nét đối tượng Tác giả đề xuất giải pháp tạo lập tổ hợp màu giả đám mây điểm nhằm hỗ trợ người dùng phân biệt đối tượng riêng biệt cách trực quan Dựa đặc điểm phòng chức bao gồm bề mặt thẳng đứng tường nằm ngang mặt bàn, điểm nhiễu nằm phía ngồi tạo thành góc xiên so với mặt phẳng Do đó, nhằm hỗ trợ trực quan cho cơng tác số hóa hình ảnh phịng nhóm tác giả đề xuất tạo ảnh tổ hợp màu giả đám mây điểm dựa giá trị vector pháp tuyến điểm quét Vectơ pháp tuyến tất điểm xác định thơng qua phân tích thành phần nhóm điểm liền kề với điểm xem xét Giá trị riêng nhỏ thu nhận vectơ pháp tuyến điểm xét Để thực công tác việc ước lượng mặt phẳng cục đại diện điểm xét điểm lân cận cần thiết Cụ thể tập k điểm gần xác định cho điểm đám mây theo phương pháp người láng giềng gần Một mặt phẳng cục xác định với trọng tâm điểm xét Tiếp theo, phương pháp phân tích thành phần áp dụng cho tập điểm vừa xác định bao gồm điểm xét Vector pháp tuyến xác định vector trị riêng nhỏ tập điểm định hướng phương pháp minimum panning tree (Hình 5) Phương pháp cố gắng định hướng lại tất vectơ thông thường đám mây theo hướng thống Nó điểm ngẫu nhiên sau truyền hướng bình thường từ điểm lân cận sang điểm lân cận khác Sau có giá trị vector pháp tuyến đám mây điểm, ảnh tổ hợp màu giả theo HSV tạo lập Tổ hợp màu HSV bao gồm thành phần hue, độ bão hịa độ 52 sáng Trong giá trị hue quy đổi từ độ lớn góc nghiêng vector pháp tuyến so với mặt phẳng cục điểm xét (Bảng 2) (a) (b) (c) (d) Hình 5: Quy trình xác định vector pháp tuyến điểm quét (a) xác định điểm mục tiêu, (b) xác định tập điểm lân cận bán kính dị tìm, (c) xác định vector theo phương pháp phân tích thành phần chính, (d) vector pháp tuyến xác định giá trị vector trị riêng nhỏ Bảng 2: Bảng quy đổi màu hue từ giá trị góc vector pháp tuyến tương ứng Màu Màu đỏ Màu vàng Góc (độ) 0-60 60-120 Màu xanh 120-180 Cyan 180-240 Màu xanh da trời 240-300 Màu đỏ tươi 300-360 3.3 Dựng mơ hình 3D phịng Trong quản lý đám mây điểm nói chung vẽ lại mơ hình nói riêng, việc phân nhóm điểm qt việc cần thiết Kết tạo tổ hợp màu giả hỗ trợ nhiều cho việc thực công tác số hóa đối tượng khơng thể phác thảo mơ hình khối lớn đám mây điểm xếp chồng lên với phần mềm Revit Bên cạnh đó, định dạng tệp cần thay đổi sử dụng nhiều phần mềm khác cho hoạt động khác Do đó, tập liệu lưu dạng tệp ".txt" Sau đó, cần sử dụng Autodesk Recap làm phần mềm trung gian để chuyển đổi thành định dạng ".rcp" Dữ liệu nhập vào Revit Architecture để xây dựng lại mơ hình 3D phịng TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ SỐ 51-3/2022 Nghiên cứu - Ứng dụng Kết Một chương trình phát triển ngơn ngữ R để tạo lập đám mây điểm trạm quét độc lập theo giải thuật đề xuất Kết tạo lập đám mây điểm cung cấp nhìn trực quan đối tượng ghi nhận Từ hình ảnh hiển thị trực quan cho thấy dễ dàng phân biệt đối tượng bên phòng bàn, ghế, tường, hình máy tính… Tuy nhiên, Bức tường khơng thể quan sát đầy đủ vật thể che phủ Các vách ngăn bàn làm việc bị biến dạng nhẹ Do trường quét lớn thiết lập (270 độ) có nhiều điểm nhiễu xuất Do đó, điểm nhiễu loại trừ cách thủ công ứng dụng Cloudcompare (Hình 6a) (a) (b) (c) (d) Hình 6: Quá trình hợp liệu trạm quét độc lập thành tập liệu thể phịng chức hồn chỉnh (a) Dữ liệu nhiễu loại bỏ (vùng bên hình chữ nhật màu cam), (b) chọn cặp điểm nối hai đám mây liền kề, (c) hai đám mây liền kề hợp nhất, (d) liệu đám mây hồn chỉnh thể hình ảnh phịng chức (a) (b) (c) Hình 7: Quá trình tạo lập mơ hình 3D phịng (a) Giá trị vector pháp tuyến đám mây điểm, (b) ảnh tổ hợp màu giả đối tượng (c) mô hình 3D tạo lập phần mềm Revit Quá trình liên kết liệu trạm thực hai trạm liền kề Bốn cặp điểm trùng hai đám mây xác định để tính tốn thơng số mơ hình chuyển đổi Affine (Hình 6b) Sau đó, tọa độ đám mây điểm tính tốn lại theo cơng thức Bốn đám mây điểm độc lập kết nối tạo nên hình ảnh trực quan bên phịng (Hình 6) Kết thu đám mây điểm dày đặc bao gồm 1,7 tỷ điểm quét đơn lẻ Khoảng cách điểm quét ước tính mm Với mật độ điểm dày đặc đám mây điểm hình ảnh chi tiết bên hiển thị rõ nét Tuy nhiên, ảnh hiển thị từ giá trị cường độ phản xạ điểm quét nên gây số nhầm lẫn công tác nhận diện đối tượng q trình số hóa Do đó, q trình tính tốn vector pháp tuyến tổ hợp màu HSV cần tiến hành Như đề cập trước tập điểm lân cận điểm xét xác định theo phương pháp người láng giềng gần Mặt phẳng cục tạo lập từ tập điểm quét (bao gồm điểm xét) Vector pháp tuyến xác định trị riêng nhỏ tập liệu (Hình 7a) Dựa bảng phân màu theo giá trị góc vector pháp tuyến hình ảnh tổ hợp màu đối tượng khác tạo lập Nhờ đó, tác giả TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ SỐ 51-3/2022 53 Nghiên cứu - Ứng dụng dễ dàng nhận đồ vật bên phịng (Hình 7b) Cuối cùng, liệu đám mây tổ hợp màu chuyển đổi định dạng để hiển thị phần mềm Revit Các phận phịng số hóa Các vật thể bàn với hình dạng phức tạp cáo cáo, mơ hình cầu thép khơng số hóa chúng khơng phải tài sản cần thống kê quản lý (Hình 7c) Kết luận Trong nghiên cứu này, máy quét laser 2D Hokuyo UTM 30LX sử dụng để quan sát vật thể bên phòng chức Để nắm bắt thơng tin đầy đủ phịng, thí nghiệm thiết lập trạm Kết là, đám mây điểm đầy đủ với mật độ dày đặc tạo Nhìn chung, đám mây điểm hiển thị rõ ràng chi tiết xếp tổng thể phịng Vị trí đồ đạc phịng ngồi thực tế có khác biệt nhỏ Những khác biệt không ảnh hưởng đến độ xác kích thước đồ vật phịng Vì tường có nhiều điểm đặc trưng, máy quét phải thiết lập nhiều trạm để thu hình ảnh tốt đám mây điểm cơng nghệ máy qt laser mặt đất (TLS) thực công việc lần qt Mặc dù mơ hình 3D nghiên cứu minh họa đầy đủ mặt bên phịng chức năng, khơng thể thu bề mặt trần bề mặt sàn góc đặt mặt phẳng quét, dẫn đến khó đánh giá trạng kết cấu Nhiều vấn đề liên quan đến biến dạng hình ảnh số hình ảnh ẩn, điểm ma, Chúng vấn đề kỹ thuật quét laser Trong tương lai, điều chỉnh phương pháp thu thập liệu quy trình xử lý liệu để mang lại kết xác Trong nghiên cứu này, với mật độ điểm dày đặc, mơ hình đám mây 54 tạo lập với kích thước thực tế, khoảng cách điểm ước tính mm nên đảm bảo độ xác cho q trình số hóa Việc tạo lập ảnh tổ hợp màu giả từ giá trị vector pháp tuyến hỗ trợ nhiều cơng tác số hóa trực tiếp đối tượng Tuy số liệu sàn trần chưa ghi nhận kết nghiên cứu cho thấy tiềm việc sử dụng máy quét 2D công tác thu thập quản lý tài sản cơng trình dân dụng nhỏ. Lời cảm ơn: Tác giả chân thành cảm ơn nhóm sinh viên Nguyễn Quốc Gia Bảo, Nguyễn Thái Khiêm, Nguyễn Đức Nhã Trần Vũ Kim Sơn hỗ trợ nhiệt tình trình thu thập liệu cho nghiên cứu Tác giả chân thành cảm ơn hỗ trợ từ Trường ĐHBK, ĐHQG-HCM cho nghiên cứu Tài liệu tham khảo [1] Altuntas, Cihan & Yildiz, Ferruh & Scaioni, Marco (2016) - Laser Scanning and Data Integration for Three-Dimensional Digital Recording of Complex Historical Structures: The Case of Mevlana Museum ISPRS International Journal of GeoInformation 18 10.3390/ijgi5020018 [2] Mill, Tarvo & Alt, Aivars & Liias, Roode (2013) - Combined 3D building surveying techniques-Terrestrial laser scanning (TLS) and total station surveying for BIM data management purposes Journal of Civil Engineering and Management 19 S23S32 10.3846/13923730.2013.795187 [3] Luhmann, Thomas, Maria Chizhova, and Denys Gorkovchuk 2020 "Fusion of UAV and Terrestrial Photogrammetry with Laser Scanning for 3D Reconstruction of Historic Churches in Georgia" Drones 4, no 3: 53 https://doi.org/10.3390/drones4030053 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ SỐ 51-3/2022 Nghiên cứu - Ứng dụng [4] Qisong Jiao, Hongbo Jiang, Qiang Li, "Building Earthquake Damage Analysis Using Terrestrial Laser Scanning Data", Advances in Civil Engineering, vol 2019, Article ID 8308104, 12 pages, 2019 https://doi.org/10.1155/2019/8308104 [5] The properties of Hokuyo UTM 30LX, https://www.hokuyo-aut.jp/search/single.php?serial=169 [6] Tran Viet Quoc, To Phuong Anh Thi, Huynh Thi Ngoc, Phan Anh Thu Thi, Detection of Asphalt Pavement Cracks using mobile 2D laser scanning system: A case study of UTM 30LX laser scanner, Journal of Physics Conference Series, 1793, 2021/02/1. Summary Generating 3D model from point cloud collected by laser scanner Hokuyo UTM 30LX: case study is a room of a civil structure Phan Thi Anh Thu, Ho Chi Minh City University Of Technology-VNU 3D model of objects has become a useful tool for engineers to assess the current status of the structure LiDAR technology has the advantage of gathering dense and accurate data in a short time for 3D model generation In this study, the 2D line laser scanner Hokuyo UTM 30LX, which is cheaper than a 3D scanner, is used to generate a 3D point cloud model of a small function room Using a 2D laser scanner makes the cost much lower than the others The algorithm is developed by the R programming language to generate a 3D point cloud from laser scan data The laser scanner is attached to a special aluminum frame equipped with a rubber railway to reduce vibration and a programmable speed motor In order to get a full image of the room, the scanner has to be set up times in different positions to cover the full scan sight Moreover, the precise point cloud requires constant speed during data collecting and the scanner moves along the track in vertical direction Raw data is processed through a script written in R language to produce the point cloud for each scan By using the Cloud Compare application, point-clouds are combined to make a full image of the structure based on the structural characteristic of each point cloud so that we can find common points between each point cloud As a result, a 3D point cloud is generated allowing engineers to visualize the 3D image of the room, hologram in specific Then, the point cloud is colorized and has been performed to reconstruct the 3D model of the room using Revit software However, the dense point cloud requires a significant amount of time to process. Key words: 3D Model, point cloud, Hokuyo UTM 30LX TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐO ĐẠC VÀ BẢN ĐỒ SỐ 51-3/2022 55 ... cịn đảm bảo tính xác liệu thu thập Tác giả thử nghiệm thu thập liệu qt laser dựng mơ hình 3D trạng phòng sử dụng cách sử dụng máy quét laser 2D, Hokuyo UTM 30LX Một mô hình 3D đơn giản phịng tình... xây dựng cách nhanh chóng từ liệu đám mây điểm Nhiều nghiên cứu thực chứng minh tính hữu ích cơng tác xây dựng mơ hình 3D đối tượng từ liệu quét laser Cụ thể, Altunas cộng tiến hành thu liệu máy. .. pháp tách liệu giải thu? ??t Tuy nhiên, Việt Nam chưa có nghiên cứu cụ thể cho giải thu? ??t Vì thế, cần thực nghiên cứu phương pháp tách liệu theo đối tượng từ đám mây điểm thu nhận máy quét laser Bên