지하철 터널 단면 윤곽 매개변수 측정 과정에서 고속 라이다 포인트 클라우드에 대한 고정밀 시스템 보정이 필요하다. 특히 대규모 터널 환경에서는 보정 템플릿에 대한 요구가 높고, 보정 과정이 복잡하며, 측정 정확도에 큰 영향을 미친다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 지하철 터널 윤곽 포인트 클라우드에 적합한 새로운 보정 방법을 제안하고, 이중 라이다 측정 시스템을 기반으로 알고리즘 연구를 수행하였다. 본 방법은 전용 수동 휴대용 보정 시스템을 설계하였으며, 포인트 클라우드 데이터에서 추출한 보정판 선 특징을 이용해 목표 함수를 구축하고, 유전 알고리즘과 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 혼합한 비선형 최적화 방법을 통해 전역 최적해를 찾아 라이다 보정을 실현한다. 실험 결과 본 방법은 양쪽 레일 상단의 보정 오차가 ±1.5mm 이내이며, 정적 측정 정확도는 X 오차가 ±1mm 이내, Y 오차가 ±4mm 이내이고, 수집 시스템이 5km/h 속도로 데이터 수집 시 동적 측정 정확도는 X 오차가 ±4mm 이내, Y 오차가 ±6mm 이내이다. 본 방법은 라이다의 고정밀 보정을 실현할 수 있으며, 알고리즘의 견고성이 높고, 조작이 용이하며, 환경 적응성이 뛰어나다.

라이다;지하철 터널;포인트 클라우드 보정;공면 제약;터널 단면