Mengapa Akurasi Data Terowongan 3D Itu Penting?
Dalam dunia infrastruktur bawah tanah, khususnya terowongan kereta dan metro, presisi dalam pengukuran struktur menjadi krusial untuk pemeliharaan dan keselamatan operasional. Namun, banyak lokasi seperti subway atau terowongan pegunungan tidak memiliki sinyal GPS, membuat pengukuran 3D jadi menantang.
Untuk menjawab tantangan ini, Han, Sun, dan Zhong (2021) memperkenalkan metode baru dalam artikel ilmiahnya: pemulihan linier tiga dimensi berdasarkan garis tengah rel dan pemindaian laser mobile tanpa kendali GPS.
Permasalahan: Akurasi Tinggi dalam Ruang Terbatas
Tiga tantangan besar dalam pengukuran terowongan saat ini adalah:
- Sulit dilakukan secara menyeluruh karena ukuran besar dan bentuk melingkar.
- Tidak cukup cepat untuk pemantauan rutin di area padat kendaraan seperti metro.
- Tidak akurat bila hanya mengandalkan sistem INS tanpa koreksi GNSS.
Solusi: Metode Restorasi Linier 3D Tanpa Navigasi Terintegrasi
Peneliti mengembangkan metode berbasis:
- Pemindaian point cloud dengan laser scanner bergerak (Mobile Tunnel Measurement System / MTMS).
- Interpolasi cubic spline dari data garis tengah rel nyata.
- Perhitungan rotasi dan translasi untuk memindahkan data dari koordinat relatif ke absolut.
Kelebihan utama metode ini adalah menghindari kebutuhan akan sistem navigasi terintegrasi mahal seperti GPS-IMU, menjadikannya cocok untuk proyek urban berbiaya menengah.
Studi Kasus: Terowongan Metro Shenzhen
Metode diuji menggunakan:
- Scanner Leica ScanStation P16 yang memindai pada kecepatan 100 Hz.
- Kecepatan kendaraan pemindai: 1.5 m/s.
- Kerapatan data radial: ±15 mm, dan sirkumferensial: ±1 mm.
- Diameter dalam terowongan: 5.4 meter dengan segmentasi cincin lebar 1.5 meter.
Pengukuran dilakukan pada beberapa target referensi yang telah diukur ulang menggunakan total station untuk memvalidasi hasil point cloud.
Hasil Akurasi: Deformasi dan Deviasi Terkontrol
Hasil verifikasi menunjukkan bahwa:
- Deviasi horizontal maksimum: 87.5 mm, dengan rata-rata 55.1 mm.
- Deviasi vertikal maksimum: 94.9 mm, rata-rata hanya 27.4 mm.
- Kesalahan posisi titik dapat dikendalikan di bawah 0.1 meter, sangat cukup untuk keperluan pemodelan digital dan analisis.
Keunggulan Dibanding Metode Sebelumnya
Metode lama bergantung pada:
- Data desain (seringkali tidak tersedia atau tidak sesuai dengan kondisi nyata).
- Navigasi terintegrasi (GNSS + IMU) yang mahal dan kompleks.
Sebaliknya, metode baru ini:
- Lebih murah dan cepat.
- Cocok untuk sistem struktur berulang seperti segmen terowongan atau bantalan rel.
- Dapat menghasilkan point cloud yang sesuai dengan sistem koordinat absolut, cocok untuk pemodelan BIM, deteksi deformasi, dan inspeksi visual 3D.
Mekanisme Perhitungan yang Diterapkan
1. Translasi:
Menggunakan interpolasi spline dari titik tengah jalur yang diukur, kemudian dibandingkan dengan pusat relatif scanner untuk menghitung pergeseran X, Y, dan Z.
2. Rotasi:
Dihitung berdasarkan:
- Sudut defleksi horizontal (dari kurva desain horizontal),
- Kemiringan lateral (berdasarkan elevasi),
- Defleksi vertikal (dari kemiringan kurva vertikal).
Setelah parameter translasi dan rotasi dihitung, data point cloud pada sistem lokal dapat dipetakan ke sistem koordinat absolut.
Penerapan dan Implikasi Nyata
Di proyek kereta berat di Tiongkok, metode ini digunakan untuk modeling digital sebagai bagian dari manajemen terowongan berbasis BIM dan GIS.
Metode ini juga diuji terhadap data airborne radar dan navigasi terintegrasi. Hasilnya setara, meskipun biaya dan prosesnya jauh lebih efisien.
Kelebihan Tambahan untuk Digitalisasi Infrastruktur
Metode ini sangat berguna dalam:
- Pemodelan 3D secara presisi di lingkungan tanpa GPS.
- Manajemen aset digital dari jaringan transportasi bawah tanah.
- Analisis deformasi dan deteksi penyimpangan dari data cross-section point cloud.
Kritik dan Arah Penelitian Lanjutan
Meskipun hasilnya menjanjikan, akurasi metode ini masih pada tingkat sentimeter. Untuk aplikasi seperti pengawasan deformasi mikro atau stabilitas lintasan dalam jangka panjang, dibutuhkan integrasi metode ini dengan sensor tambahan atau algoritma SLAM yang diperbarui.
Penelitian lanjutan akan fokus pada:
- Penambahan modul navigasi inersial.
- Koreksi posisi otomatis dengan kontrol titik minimal.
- Pengembangan rekonstruksi 3D adaptif untuk struktur berulang.
Kesimpulan
Metode pemulihan linier 3D berbasis data pengukuran jalur dan pemindaian laser ini:
- Memberikan alternatif akurat tanpa navigasi terintegrasi.
- Memungkinkan konversi data point cloud relatif menjadi absolut dengan deviasi rendah.
- Membuka peluang baru untuk pemodelan dan pengelolaan infrastruktur bawah tanah, terutama di lingkungan kompleks seperti subway dan jalur rel berat.
Sumber : Han, Yulong; Sun, Haili; Zhong, Ruofei. (2021). Three-Dimensional Linear Restoration of a Tunnel Based on Measured Track and Uncontrolled Mobile Laser Scanning. Sensors, 21(11), 3815.