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三维激光扫描与多传感器集成移动测绘技术与应用示范汇报提纲一、技术与应用背景二、主要关键技术三、多功能一体化集成系统四、三维信息集成与综合处理系统航空、无人飞行器数据获取三维激光扫描探地雷达高精度立体监测网络空中-地面-地下监测网络多载荷数据获取平台机载—车载—室内集成创新，自主知识产权系列产品大型—中型—轻型一、技术与应用背景：立体化监测需求一、技术与应用背景：传统方式弊端传统三维建模方式从数据采集到成图周期太长，如航测传统街景方式为二维、清晰度低、不够逼真传统城市部件采集方式效率低有必要将当代的、尖端的传感器全部用上航天—》航空—》车载下视—》环视航空摄影外业控制空三加密内业成图移动激光地表一、技术与应用背景：移动激光测量定义：一种基于移动载体的影像和激光点云数据采集系统。功能：在移动载体行进过程中获取精确的地理编码影像和激光点云数据。zyxGPS天线2D激光测距仪CCD相机IMU人工观测点击同名点、交互工作量大基线较短、精度低不便于自动分类、提取、实体化基于激光的移动测量可克服基于近景摄影测量下述缺点：被动测量间接测量主动测量直接测量一、技术与应用背景：激光测量与摄影测量区别一、技术与应用背景：部分国外产品加拿大Optech产品日本TOPCON产品Applanix产品英国MDL产品国外产品自2010年在国内销售一、技术与应用背景：部分国外产品上述产品可分为高端测量型（900万）和低端街景型（300万）•核心部件昂贵（激光和惯导）•技术含量高，涉及多个技术学科交叉•产品相对可选择较少•需要事后处理软件•市场潜在客户少一、技术与应用背景：系统售价昂贵原因一、技术与应用背景：实际应用对产品的需求•更轻•更紧凑•多用途•多数据-立体影像、激光点云、红外热成像、视频、音频•快捷的检校方式•操作简易、安装方便•低成本•空地一体化弥补车载立面视角局限•组合导航与摄影测量结合解决GPS信号缺失问题汇报提纲一、移动测量技术背景二、主要关键技术三、多功能一体化集成系统四、三维信息集成与综合处理系统硬件选型与集成时间同步二、主要关键技术空间检校2.1硬件集成研制将GPS、IMU、DMI、激光、CCD集成优化、服务快速获取地理空间数据的移动载体激光建模测量系统单一传感器多传感器集成度（不同传感器的精度要求应在同一个数量级）基于便携机的数据记录和控制软件GNSS天线360°激光扫描仪电子转台2.1硬件集成2.1.1硬件集成——激光的选型•成本————10万人民币到100万人民币不等•线扫频率————至少20HZ到200HZ不等•点描频率————至少1000个点•距离——————至少30米•测量精度————至少10cm•距离分辨率————至少2cm•重量———————最好2kg以内激光技术指标计算一些计算：假定转速50圈，也即每秒激光扫描仪扫描频率可达50条线相当于100k/50=2K个点在360度的空间均匀分布此时角分辨率=2*3.14/2000约为3mRad在时速50公里时，在100米外的数据点纵向和横向的间距仅为0.3米左右。车行方向激光点间距计算：车速50公里/小时=13米/秒13/50=0.26米扫描方向点距计算：圆弧长=半径*弧度100*3/1000=0.3米100米外光斑大小为：0.3/1000*100=0.03米也即3cm2.1.1激光的选型——Velodyne测距精度2cm2.1.1激光的选型——ibeoLUX2.1.1激光的选型——RieglVUX-12.1.1激光的选型——FAROX3302.1.1激光的选型——RieglVZ系列位置姿态系统（PositionandOrientationSystem,POS）（测绘）惯性导航技术(INS,InertialNavigationSystem)捷联惯性导航系统（SINS，StrapdownInertialNavigationSystem）惯性测量器件(IMU,InertialMeasurementUnit）POS的本质是捷联惯性导航系统与GPS构成的组合系统。SINS可实时连续地测量载体的位置、速度和姿态等全部运动参数，但是其误差随时间累积。GPS可以提供载体的高精度位置和速度，但是GPS信号易受到遮挡、干扰等因素影响，且数据更新率低，因此将SINS和GPS组合起来，可以综合二者的优点，实现优势互补，是一种较为理想的位置姿态测量系统。2.1.2硬件集成——惯导的选型2.1.2硬件集成——选择惯导的理由（1）•更新频率，GPS20HZ，IMU200HZ假定车行速度是40km/h，相当于10m/秒，则只用GPS的话两个输出点之间的距离是10/20=0.5米，即50厘米假如用IMU的话，两点之间车移动的距离为10/200=0.05米，即5厘米•解算激光扫描仪数据时，六个外方位元素包含翻滚、俯仰、航向，而单个GPS不能输出姿态，IMU输出参数包含整个载体的三个姿态角。•是否可以考虑用三个GPS组成一个三角形来测姿呢?国内也有这样的研究，但有一些缺陷，一个是输出频率低，一个是容易失锁，另外还需要长基线。2.1.2硬件集成——选择惯导的理由（2）2.1.2硬件集成——选择惯导的理由（3）车载三维数据采集系统在高楼大厦林立的城市中运行，GPS信号时有时无。又由于交通状况的影响，车载平台时走时停，这些都使得车载系统的工作环境十分独特。容易失锁的地方：立交桥、过街天桥、高楼底下、两边是树的林荫道，一般失锁时间是30秒，所以我们关心组合导航系统的精度也是主要是关心在失锁30秒或1分钟之后可以达到的精度2.1.2硬件集成——选择什么样的惯导（1）•评价IMU的指标零偏稳定性、重复性•评价SINS的指标初始对准精度、姿态航向保持精度•评价POS的指标定位精度、姿态精度•车载测图系统需要什么样惯导才能满足其对姿态精度的要求呢？这是个大概推算值，假定激光扫描仪的测角精度为0.1个毫弧度，在100米外点位精度要达到1cm的话，我们也需要选择姿态精度为0.1个毫弧度，即组合后的姿态精度为0.005度这个等级的惯导器件需要什么样的惯导来满足其对姿态精度的要求？2.1.2硬件集成——选择什么样的惯导（2）多传感器数据融合处理的前提是所有的传感器是在同一时刻获取的数据；由于它们安装在同一载体上，所以同一时刻获取的数据也保证了它们获取的是同一位置的数据。2.2时间同步——基于GPS的时间基准由于数据采集频率不同，在对数据融合时，需要以时间为标志，对数据进行内插处理和数据匹配，结合传感器检定信息，分别求得每一扫描及拍照时刻传感器的运动位置与姿态参数。2.2时间同步——数据采集频率内插2.2时间同步的难点如何保证高精确性？计算机的时间不精确，统一到GPS的授时时间对于一些黑匣子的进口设备，如何确保得到的是真正获取数据的时间，而不是获取保存的时间。比如IMU，给它发一个开始的指令，这个时候的时间是不是就是数据获取开始的时间，还是有一个延迟？假如不了解设备的原理，就很难知道其真正开始的时间。2.2无PPS输入设备的时间同步方案2.2有PPS输入设备的时间同步方案IMU单元GPS单元激光L单元相机C单元PPS+SIOPPS+SIO外触发脉冲时间同步准确时间同步误差0.5s2.2时间同步误差前后对比如何将每个传感器独立坐标系下获取的数据转换到共同的坐标基准之中——WGS84坐标系；单个传感器的独立检校；集成传感器的总体检校------激光与POS之间的六个外方位元素。2.3系统空间同步LIDAR的单项检校激光的测距误差，包括反射点性质对距离的影响，加常数、乘常数；由于码盘偏心引起的测角误差；2.3.1系统空间同步2.3.1系统空间同步——激光检校识别标志2.3.1系统空间同步——强度对距离的改正1.361.371.381.391.41.41406080100120140160180200激光测距值(m)激光测距值-全站仪测距值(m)加常数：-1.367m，乘常数：-0.000165中误差：0.0037m2.3.1系统空间同步——强度对距离的改正1.测角系统零位测定。主要是由机械制作零位与计数器零位存在偏差引起的。2.测角跟踪误差主要是码盘偏心误差引起的。OO11光栅环读数头12.3.1系统空间同步——测角误差2.3.1系统空间同步——测角误差把激光垂直放在转台上，使激光扫描平面水平并使激光旋转中心与转台中心重合。开始扫描后，移动活动靶标并找到其实时云图，读取其角度，旋转转台后角度也跟着改变，这就可以测出激光角度的跟踪误差。2.3.1系统空间同步——测角误差修正-0.300.30.60.91.21.51.82.12.42.73050100150200250300350400激光输出的角度值(°)‘真值’-激光角度值(°)北二(低-高)北二(高-低)第一组第二组第三组第四组)sin(21KKLLQ关系曲线：IMU的单项检校初始对准姿态角、跟踪姿态角、保持姿态角测试2.3.2系统空间同步——IMU的集成测试2.3.2系统空间同步——多个IMU叠加测试2.3.3系统空间同步——激光与全景配准2.3.3系统空间同步——激光与面阵相机配准2.3.3系统空间同步——激光与线阵相机配准前进方向线阵相机安装面OX(东方向E)Y(北方向N)Z(h)激光XLYLZLOLΩLΦLΚLXCYCZCOCΩCΦCΚC激光L相机C2.3.4系统空间同步——激光与POS的检校激光与IMU之间的安装角度及偏心矢量。激光IMUOX(东方向E)Y(北方向N)Z(h)前进方向激光LPOSXLYLZLOLΩLΦLΚLXPYPZPOPΩPΦPΚP翻滚角（roll）误差会造成测距值的不准确，影响坐标在激光扫描方向和高程的偏差，如果受到翻滚角误差的影响，使测距值偏大，会使记录值位于真实地面之下。俯仰角（pitch）误差同样会造成测距值的不准确，影响坐标在车行驶方向和高程的偏差，如果受到俯仰角影响，使测距值偏大，也会使记录值位于真实地面之下。航向角（yaw）误差也是通过影响测距值来影响坐标在车行方向和激光扫描方向的水平误差，且此误差会使每一条扫描线扭曲。2.3.4系统空间同步——安置角误差影响2.3.4系统空间同步——安置角检校方式两种检校方式需要一定数量控制点真值假设安置参数未知平差原理缩小真值与测量值的差异迭代修正安置角参数最小二乘法的安置误差检校工具同一区域重复扫描数据通过条带间不重合调整安置参数需要检校参数近似值重复扫描数据动态检校工具综合检校场检校场云图检校前控制点映射点云图检校后的控制点映射点云图2.3.4系统空间同步——控制场检校方法控制点点位偏移检校前控制点同时求解安置参数检校后2.3.4系统空间同步——控制场检校方法2.3.4系统空间同步——重复轨迹检校方法2.3.5系统空间同步——全站仪验证汇报提纲一、移动测量技术背景二、主要关键技术三、多功能一体化集成系统四、三维信息集成与综合处理系统机载车载一体化三、多功能一体化集成系统室内室外一体化地面和车载一体化水上水下一体化地上地下一体化3.1、地面定点和车载移动一体化集成系统2013年11月30日，在广州通过以中国科学院童庆禧院士为组长、东京大学陈天恩教授为副组长的项目鉴定委员会的鉴定设备采用导轨抽拉式，安装简便设备体积较小，相机高度可伸缩可基于POS的定点转扫与车行扫描结合转扫时不用人工迁站，人工拼站，可以直接得到WGS-84坐标的点云，还可以解决部分不能行车的地段的点云采集。与全站仪结合进行转扫可解决隧道等失锁环境的测量问题GPS失锁情况下，位置信息误差很大，而IMU依然能够获取高精度姿态，此时，用全站仪观测设备顶部的360°棱镜，获取设备当前位置信息，从而保证失锁区域精度已知点GPS失锁地下停车场多站数据拼接测量距离远，VZ1000可到1000多米在高速公路改扩建项目中，往往需要的车道两侧近200-300米范围的数据；在海、湖、河岸带，船不能靠岸太近，需要远距离移动激光测量来回交叉扫描，解决数据覆盖问题水