基于点云匹配算法与三维重建技术的煤矿巷道变形智能监测

摘要

煤矿巷道变形智能监测对于保障井下开采安全和提升矿山生产效率至关重要。但传统监测方法存在空间覆盖度有限、动态响应滞后、精度易受环境干扰等问题。为此，采用基于K维树（KD-Tree）索引优化的迭代最近点点云匹配算法与多源传感器融合的三维重建技术相结合的方法，通过激光雷达、相机及三维扫描平台协同采集数据，经预处理优化点云质量后完成坐标转换与配准，构建巷道三维动态模型。利用特征提取算法识别巷道顶底板及帮部边界点，并通过参数对比对不同时期点云数据进行变形量化分析。试验数据显示，该方法高度测量误差控制在±0.02 m之内，宽度测量误差不超过±0.05 m，可精确表征巷道几何参数变化规律。应用结果表明，该方法监测到的最大变形量达0.226 m，相比传统监测方法在空间覆盖度和监测精度上性能更优，突破了传统方法的技术局限，为煤矿巷道变形监测提供了高精度、全空间的智能解决方案，具有重要的实践意义和应用价值。

关键词

煤矿巷道 / 点云匹配算法 / 激光雷达 / 三维扫描平台 / 三维重建技术