车载激光扫描系统（共7篇）
车载激光扫描系统 篇1
一、项目简介
(一) 技术原理
第一步:原始数据采集。使用激光扫描车沿目标区域街道进行原始数据的采集, 得到具有精确位置信息的原始点云数据及与点云数据同步的数字图像数据。
第二步:数据预处理。使用基于点云的噪声分布计算及点云分割算法去除原始采集点云数据中的噪声及非目标数据, 得到按目标个体分块的点云数据。
第三步:建粗略模型。根据第二步得到的经过预处理的点云数据, 使用自主研发的三维建模软件中的粗略建模重建得到粗略的三维实体模型。
第四步:建精细模型。在第三步的基础上, 改变建模算法的参数得到精细模型。
第五步:纹理贴图。使用在第一步获得的图像数据给精细模型贴上纹理, 使得模型更具真实感。
第六步:模型的显示。使用三维显示平台加载重建好的三维实体模型, 用户基于此平台可以开展各种各样的个性应用。 (见图1)
黄色的是汽车行走路线, 白色部分是激光扫描得到的点云数据重建的场景。由于设备的采样频率高, 达到20万赫兹, 因此可双在瞬间获得大量的测量数据, 可获得高精度数据, 而且该设备是动态采样, 采集时速度最高可达50km/h。工作效率极高, 保守估计每天可测量200公里的公路或者几十平方公里的区域。
(二) 技术优势
1、数据采集技术优势
现有数据采集技术:
手工测绘:需要工作人员多, 每次要出动5人, 效率低, 数据量少, 误差高, 相对成本高。
定点激光扫描测绘:需要工作人员少, 每次作业只要2-3人, 效率中, 数据量中, 误差低, 相对成本中。
机载激光扫描测绘:需要工作人员少, 作业范围大, 效率高, 数据量大, 误差中, 相对成本高。
相比较而言, 此项目车载激光扫描采集技术, 测量距离长、范围宽, 数据采集速度快, 需要工作人员极少, 每次大规模作业也只要2人就可完成, 效率极高, 数据量极大, 误差低 (厘米级别) , 相对成本低。
下面对上述各项采集技术作一下对比:
2、数据处理技术优势
*现有软件特点:目前普遍应用的工程三维建模软件, 主要有SpaceClaim, 3Dmax, maya, pro/E, Autocad等软件。其特点为:
人工建模:建模、加纹理、加阴影等都由人工手动完成。
需时长, 需要专业技术人员。
对已知物体 (如建筑物、生物体) 建模时缺乏精度。
且需要额外的测量工作。
*此项目所采用的软件ScanMapper核心优势:
可在软件上实现自动的建模、加纹理、加阴影, 实现自动化和序列化过程。
对技术人员的要求低, 只要3D建模的普通技术从员即可操作软件。
在自动建模的基础上, 技术人员也可在建模的过程中加入一系列的可控性操作, 按需要进行交互式建模, 能得到更精确的模型。
目前只有剑桥大学研究出了类似的3D快速建模软件 (ProFORMA系统) 。
二、项目应用
(一) 初级应用
初级应用主要包括对公路、隧道、桥梁及古建筑物修复等的数据采集业务。针对大规模且对测绘精度要求高的项目, 以便充分发挥此技术效率高、精度高的优势。
(二) 高级应用
在进行大规模城市建模的过程中, 可以将以前项目所积累的数据进行二次利用, 从而降低成本。而最后处理好的数据可以交付给客户获取一次性的盈利;还有一部分的客户会需要对处理好的数据进行及时的更新和维护, 可以持续性地获取利润。另外, 还可以根据客户的需求, 在三维建模的基础上进行一些后续服务如:小区的消防监控、社区的景观设计等来满足客户的需求, 提高产品的附加值。
三、行业概况
(一) 行业现状
地理信息产业, 是以现代测绘技术和信息技术为基础发展起来的综合性产业。既包括GIS (地理信息系统) 产业、卫星定位与导航产业、航空航天遥感产业, 也包括测绘业和地理信息技术及其应用。2008年是我国地理信息产业高速发展的一年。调查显示, 我国地理信息产业总规模已达400亿元, 从业人口达33万人。一些地理信息技术产品已达到或接近国际先进水平。地理信息系统 (GIS) 技术在我国已经广泛应用, 在资源环境及设施的管理和规划中发挥着日益重要的作用, 并且逐步成为一门新兴的产业。随着21世纪的来临, 一个新型的信息社会和空间时代即将展现在人们面前。
(二) 技术发展
随着信息技术的飞速发展和用户对多种数据采集以及数据处理业务需求的与日俱增, 给地理信息产业市场带来了巨大的市场机会和挑战, 同时对地理信息采集的高效性、精确性提出了一些新的需求。例如, 势必利市数据信息采集效率;调整地理信息采集室内室外作业时间比例, 降低产出成本;缩短地理信息数据处理周期。我国目前推行的大型三维数字城市建设也必须基于强大的城市数据资源。因此, 随着我国信息化产业的迅速推行, 数据信息采集技术 (RS、GPS、GIS) 以及三维数据处理软件系统也需要满足全球不同市场对产品的特殊要求。
四、市场机遇
(一) 市场容量
市场巨大:城市数字化是中国经济社会发展的必然趋势, 地理信息产业也被写入十一五规划纲要。城市空间信息技术产业市场存在着巨大的容量。2007年, 我国地理信息产业产值已达到420亿元。现在全国90%以上的城市正准备启动“数字城市”工程, 据已有数据统计2009年地理信息产业产值约在600亿元左右。中国国家遥感应用工程抚摩研究心等单位专家预测, 到2010年, 我国地理信息产业年总产值将超过700亿元, 并将以20%左右的速度高速增长。
结构变化:国家测绘局提供的数据显示, 现在地理信息数据服务应用增长迅速。2009年服务应用测量的总产值已经超过了工程应用测量。占整个行业的51.6%, 达到309.6亿元。同比2008年增长30%, 而随着数字化城市的建设, 对GIS数据进行应用的需求出越来越多, 预计应用测绘的增长将继续以30%左右的速度增长。
(二) 市场需求
1、工程测绘
需求稳定:全国城市基础设施位置测量市场约为5亿元人民币每次, 城市三维建模市场约40亿元人民币每次;根据全国高速公路4万公里, 铁路8万公里长度来计算, 路基两侧地形精确测量1亿元每次。而对信息的定期更新需求决定了以上的服务是周期性的。
需求转型:随着我国城市化进程的加速, 国内高速公路、高速铁路的建设速度也是分秒必争。今年武汉至广州的高速铁路正式通车, 而京沪高速的通车时间也提上日程。这就对工程测绘的速度和效率提出了更高的要求。
2、数据应用需求
需求稳定:目前城市化水平已经达到45%, 共有城市人口6.07亿;全国的城市总数为656个, 以前400个城市来计算。假设每个城市平均250平方公里, 共10万平方公里;现在随着数字化城市的建设, GIS数据的周期性实时更新成为数据应用的新需求。因此, 这就对数据更新以及处理速度提出了更高的要求。
需求转型:我国GIS数据应用正在进入一个需求旺盛期, 数据应用工程对数据形式提出更高要求。例如, 消防排险系统, 矿山开采规划等信息服务项目必须依托三维高精度数据来完成。因此, 行业内现有的数据服务产品 (如二维地理信息数据、仿三维模拟数据等) 已经难以满足市场对数据精度的要求, 三维数据的广泛应用必将成为趋势。
2008年地理信息的应用在我国得到了高速的增长。据中国地理空间项目网监测数据显示, 本年度招标项目数年比去年同期有大幅度的增长, 全国招标项目近2000个, 土地调查项目占主导地位。今年5月起地理信息系统平均每月招标项目约200个, 12月是招标项目数量最高的月份, 达到300多个, 如图2所示。
(三) 目标客户
1、工程数据客户
2008年测绘行业经济继续保持快速增长态势, 共完成服务总值220.61亿元, 同比增加35.58亿元, 增长19.2%。工程测量是随着国家“扩内需、保增长”、加大基础设施建设投入政策的逐步落实, 其基础性服务作用充分体现, 全年完成工程测量服务总值106.75亿元, 同比增加19.75亿元, 增长22.7%。
在客户的选择上针对大规模、测绘精度要求高的项目, 以便充分发挥该技术效率高、精度高的优势。举例如下:
公路测绘
传统的公路测绘, 采用较多的为手工测绘和定点激光测绘。此技术的主要优势在于速度快、精度高、成本低。以测量100公里公路为例:
传统手工测量:需要5人连续工作2个月。由于完全是人工作业, 误差出现的概率很大, 采集数据量少, 成本约4000元/公里, 共40万元。
定点激光测绘:需要3人, 连续工作1个月。数据采集时有部分是人工参与, 误差中等, 采集数据量中, 成本约2000元/公里, 共25万元。
车载激光扫描:需要2人, 工作1天。数据采集均为稳定的系统作业, 误差极小, 休集的数据量大, 成本约1000元/公里, 共10万元。
其它测绘
例如对精度要求高的桥梁、隧道等。
图4桥梁数据从采集到三维建模
2、应用服务客户
目前, 地理信息数据采集还原后的工程应用领域几乎涉及到国民经济和社会发展的各个方面 (见图5) , 如国土资源、生态环境、城市建设、房产、交通、铁道、统计、公安、紧急事务处理、经济规划、农业、林业、海洋、军事等等。地理信息工程在企业中的应用也非常广泛。举例如下:
消防系统应用
社会问题:在各种灾害中, 火灾是最经常、最普遍地威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一。而建筑消防高州是保证建筑物消防安全和人员疏散安全的重要设施建筑消防设施主要分两大类, 一类为灭火系统, 另一类为安全疏散系统。
市场规模:据相关资料表明, 某市某区有各类小区80多个, 去年共发生各类火灾86起, 因为疏导路线的不清晰、防火器材老化而造成的人员伤亡为12起, 造成的经济损失达4000多万元。为此, 该市政府以该区为试点, 于2010年起开始在数字城管的平台中建立一个全区消防系统的规划设计。目前, 该市政府将逐步建立起整个城市的现代化消防管理系统, 市场潜力巨大。
如下图所示, 这是某公司提供的.该系统是在仿真三维模型的基础上设计的。结合其它的传感器能显示、查询、定位、消防中队的情况、颁与辖区信息, 消防设施的颁与状态信息, 为消防部门迅速排除险情提供诸如最短路径分析等辅助决策功能。
但是, 由于采用的是GIS二维仿真三维的数据模型为基础, 所以不能对楼房的阳台、窗户、安全通道等进行建模。而在真实情况下往往是楼房的住户最有可能出现火灾, 那么这套系统就很难解决现实问题。
下图是用该技术建立的三维实景模型, 可以很清楚地看到, 能够将楼房的窗户、安全栓、消防门、安全楼梯等都建立三维模型, 再加上一些其它的传感器辅助设施, 就能够为消防部门的火险指挥带来巨大的帮助。而各建筑物内独立的火灾自动报警系统联网, 并综合运用数字视频监控等信息技术, 在监控中心内对所有联网建筑物的火灾报警情况进行实时监测、对消防设施进行集中管理, 为消防部门迅速排除险情提供决策参考。
矿山体积、质量测量
行业问题:矿山包括煤矿、金属矿、非金属矿、建材矿和化学矿等等。目前采用较多的是图解剖面法、面积量算, 这种方法不仅工作量极大且测量的数据精度不高。
市场规模:中国已探明矿产资源总量居世界前列, 矿产资源开采总量居二位, 全国建成大中型矿山企业1万多个, 小型矿山企业11万多个, 从业人员800多万人。矿山测量是矿山建设的眼睛。矿山测量的任何疏忽或轻率都会影响生产或有可能导致严重事故发生。而精确地测量数据也能为安全生产提供信息, 供领导对安全生产做出决策参考。
利用该技术可以对矿山数据三维数据扫描, 就可以非常逼真地还原出真实的三维模型。这样就可以非常直观地知道矿山的各面面积、体积、开头。根据平均的密度就能够计算出矿产的质量。建模好的数据可以为矿产资源的开发利用提供很大帮助, 还能为一些大型企业估算能源储备, 便于生产调度。
其它民用
港口物流、辅助营销、景观设计、古迹复原等领域。
五、风险分析
(一) 政策风险 (低)
就我国目前出台的政策分析, 我国在未来五十年内将大力推动地理信息产业发展, 中国现行的法律政策和税务政策均持续稳定地贯彻执行, 可以充分保障投资商的权益。
(二) 市场风险 (中)
我国的地理信息产业的应用市场才刚刚起步, 市场处于培育阶段。目前, 地理信息数据服务企业主要的商业模式为B 2 G及B2B, 而B2C项目相对较少。根据市场反映调整不同时期的营销管理策略, 做好各种风险防范性措施, 可以将市场风险降低至最低。
(三) 技术风险 (低)
数据采集是地理信息产业的基础, 也是产业链的基础环节。地理信息产业中基础数据的采集和处理至关重要。在目前我国该产业迅速发展的时期, 数据采集及处理的快速、精确的技术成为整个产业中的关键。目前领先的数据采集和数据处理的需求极大。当然不排除更先进的技术进入的风险。
车载激光扫描系统 篇2
信息的获取、处理及应用是地球空间信息技术研究的三大主题, 如何快速、准确、有效地获取空间三维信息, 是许多学者深入研究的课题[2]。从简单的向实时信息提供测量数据和影像数据, 该应用已扩展到许多领域中。如何解决信息获取的实时性与准确性已成为空间信息技术发展的瓶颈[3]。近来迅速发展起来的一项新技术即三维激光扫描测量技术, 也为具有地理坐标的空间数据获得提供了一种重要的技术手段。这项新技术打破了传统单点测量方法, 具有快速、非接触、穿透、实时、动态、主动、高密度、高精度、数字化、自动化等特点[1]。
三维激光扫描技术能够完整并高分辨率高精度的快速获取扫描目标的真实三维数据, 通过点云的方式表达出来, 采集的点云数据除了具有几何位置外, 有的点云还含有颜色信息和反射强度信息, 使得获取的点云数据经过一系列后处理工作可以真实的呈现扫描物真实状态, 因此, 三维激光扫描技术这项新技术又被称作实景复制技术[4]。按照载体平台的不同, 能够把三维激光扫描技术分为船载、车载、机载、地面、背包以和手持型。
目前, 水文部在重庆已成功地进行了全国水文演练应急监测, 三维激光测绘为应急演练的外业科目之一, 而且还提供了技术支持科学处置堰塞湖。
本文具体介绍车载型三维激光扫描系统的工作原理, 外业采集和内业处理的操作流程, 最后通过实验数据分析了车载三维激光扫描系统的精度问题。
1 车载三维激光扫描系统的工作原理
本文采用的是广州中海达卫星导航技术股份有限公司开发的车辆三维激光扫描系统。该系统集成安置了HS450 高精度三维激光扫描仪、高分辨率相机、差分全球定位系统 (GPS) 和惯性导航系统 (IMU) 等多种传感器。车载计算机系统控制所有的传感器的运行, 由同步控制系统触发脉冲来实现数据的同步采集[5]。外业采集过程中, 车辆是在一个相对恒定的速度行驶, 三维激光扫描仪和全景摄像头开始在一定的采样频率扫描和拍照。目标物的点云数据和反射强度都是三维激光扫描仪获得的原始数据。原始点云数据的坐标系是三维激光扫描仪下的坐标系, 要想把点云数据应用到具体的工程中, 还需要将三维激光扫描仪下的坐标系转换到大地坐标系下或地理坐标系下。全景相机采集的单个相片经过拼接处理获得具有RGB信息的全景影像, 将点云与全景影像匹配获得彩色点云图, 增强判读点云的视觉感和效果。与此同时, GPS采集并记录车载移动测量系统的位置数据, IMU采集并记录各传感器的姿态角数据。因此, 该系统的工作原理可理解为三维激光扫描仪、GPS、IMU和全景相机获得的原始数据进行时间同步和地理坐标系统一的快速移动测量系统。
其中, 三维激光扫描仪在移动的过程中, 采用脉冲式测距方式, 由发射器发射激光到达目标物表面, 再由接收器接手目标物表面反射回来的激光束, 可得到三维激光扫描仪到目标物表面的距离信息, 其工作原理如图1 所示。
2 车载多传感器集成系统作业流程
该系统获取的数据按照下面的流程进行:准备工作、外业采集、内业数据处理。各流程需要注意的问题如下:
2.1 准备工作
在保证测量基站GPS正常工作的前提下, 对定位定姿系统 (GPS/IMU) 进行对准并标定各传感器合适的参数。如果在已经控制点的情况下, 采集到的数据为绝对坐标, 若没有已经控制点, 得到的数据均为相对坐标。确保各传感器正常运行。
2.2 外业采集
正式作业前, 采取试采集操作, 是为了检查仪器运行是否正常, 扫描仪是否在正确采集点云数据, 全景相机拍照时是否有缺失照片, 卫星信号是否良好。在没有问题的情况下, 作业前后都需要进行静止测量。
2.3 内业数据处理
由多个相机获得的像片进行全景拼接, 优化因为拼接问题造成的树干、天线、电线杆与实际不符的情况。道路两侧的目标地物信息, 会被花草、行人、车辆等遮挡住所需的目标地物信息, 这些冗余数据需要去除后, 才能得到真正需要的点云数据。
3 实验及分析
3.1 精度验证实验
本次实验区域为武大园区内, 图2 所示为武大园区内的点云数据, 图3 所示为武大园区内的线化图, 线化图获得的手段是基于三维点云快速测图采集, 并与Auto CAD联合测图获得的。因此, 线化图是点云应用的二次产物, 两者的精度也有一定的相关性。由车载三维激光扫描仪采集得到的点云与传统测绘技术得到的地物点的数据进行对比, 验证车载三维激光扫描系统的点云精度问题。
采用车载三维激光扫描系统采集的建设场地称为标定场, 由RTK技术采集的场地成为验证场, 在该区域内, 寻找合适的建设场地进行试验, 必须满足以下要求: (1) 标定场与验证场应具有良好的GPS信号; (2) 优先选择宽阔道路, 并且路况较好, 路面平整度高, 行人车辆较少, 方便车载三维激光扫描系统的外业采集; (3) 道路两边具有固定的特征显著的地物, 如道路标识线, 满足特征地物分布均匀的要求, 方便车载三维激光扫描系统快速识别采集到这些特征; (4) 建设场地的长度应不短于100 米, 不超过500米的距离为最合适的采集路线长度。
在测量验证场时, 采用单点测量方法, 用PTK测量出验证场中特征点的绝对坐标。特征点的选择应满足以下要求: (1) 特征点容易测量得到, 可以使用RTK或全站仪测量出它的绝对坐标; (2) 特征点没有遮挡物, 方便车载三维激光扫描系统的采集识别; (3) 特征点在点云中容易被识别。本实验选取的特征点为道路边上的某点, 如图4 所示。测量出该点的绝对坐标。在点云图中, 找到该同名点的位置, 在点云中提取出该标记点的坐标, 如图5 所示。
3.2 精度数据分析
本实验采集了6 个同名点的坐标信息数据, RTK与点云精度对比如表1 所示, 所得数据的单位都是米。
由点云与RTK精度对比的数据中可得:点云精度与RTK精度的绝对误差小于10cm。因为线化图是由点云数据衍生出的产物, 6 个同名点在线化图和点云图上的坐标信息完全一致, 可见点云数据衍生出的其他成果的精度的可靠性, 也再次验证了车载三维激光扫描系统作为一项测绘新技术。
4 结束语
车载移动测量系统可以弥补传统外业测量的耗时耗力, 还能够获得单点测量以外的空间信息。尽管车载三维激光扫描系统的诸多优势, 但仍有一些问题存在, 主要有定位定姿的平衡问题对点云精度的影响;点云数据仍有部分缺少色彩信息;车载移动测量系统采集道路两旁地物信息, 因此立面体的顶部和背对街面的点云数据仍有缺失问题;点云数据量大, 给内业数据处理增加了一定难度, 自动化的后处理模式也将会是车载移动测量系统应用的一大趋势。
参考文献
[1]胡雨佳.车载激光扫描技术研究与应用现状[J].乡镇企业科技, 2014 (9) :301-302.
[2]汪肇勇.三维激光扫描测量技术探究及应用[J].科学与财富, 2014 (12) :457-458.
[3]刘春, 杨伟.三维激光扫描对构筑物的采集和空间建模[J].工程勘察, 2006 (4) :49-53.
[4]韩继旺.三维激光扫描仪的数据处理与精度控制[J].中国新技术新产品精选, 2014 (13) :3.
车载激光扫描系统 篇3
关键词：车载三维激光测量系统,激光点云,道路竣工测量
0引言
现代城市测量的特点表现为 “快、广、精”, 要求信息获取与处理速度快速、服务领域广、产品质量和精度高。由于城市测量的复杂性,即使全站仪、超站仪、测量机器人等一系列先进地面测量仪器不断的涌现,城市测量仍然存在作业模式单一、 重测频率高、工作效率低、劳动强度大等长期困扰地面测量的技术问题［1，2］。因此,非接触测量和高效率测量必然成为城市空间数据获取的重要手段, 而海量空间数据的快速、可靠、自动化处理必然成为研究的核心问题［3］。
随着GPS技术、惯性导航技术、CCD成像及激光扫描技术的发展和成熟,车载移动测量技术已成为城市空间信息获取的一种趋势［4 ～ 7］。本文在深入研究车载三维激光测量系统扫描成像机理的基础上,提出了完善的基于激光扫描和全景成像的车载三维激光测量系统设计方案,系统介绍车载系统的构成、工作原理及其在道路竣工测量中的应用,并通过工程实践证明,该技术用于城市道路竣工测量满足城市测量精度要求,从而为城市道路竣工测量提供了高效、全新的技术手段。
1车载三维激光测量系统的工作原理
本文的车载三维激光测量系统是由宁波市测绘设计研究院和武汉大学共同开发研制完成。如图1所示,该系统是一个多传感器集成系统,主要由定位定姿传感器、遥感传感器和同步控制单元组成。 其中,定位定姿传感器包括惯性测量单元IMU、 GPS和车轮编码器ODO三个部分,它们组成位置姿态测量系统( POS系统) ,用于获取车载系统时间、平台位置和姿态; 遥感传感器包括激光扫描仪和全景相机两个部分,本文的车载系统集成RIEGL公司两台不同型号的激光扫描仪VZ-400和LMS- Q120i,其中VZ-400安装在车体的右后侧,用于获取车辆两侧的目标点云信息; LMS-Q120i则主要用于获取地表面点云,从而实现全方位场景下的三维空间信息和反射强度信息获取。
如图1所示,车载系统的所有传感器被固定在移动平台上,并受控于车载计算机系统,通过系统标定可建立各传感器之间的严格几何关系,同时采用GPS时钟和IMU使各传感器数据在起始时的时间保持一致,即对采样频率各异的多传感器目标观测数据进行时间定位,并通过同步控制系统触发脉冲,保证所有传感器与平台的运动和姿态同步进行。当车辆以一定速度匀速行驶时,POS系统观测并记录各传感器的位置和姿态数据,地面激光雷达和全景相机以一定采样频率开始扫描和获取全景影像,从而实现全方位场景下的三维点云信息和纹理信息的快速获取［1］。
2基于车载三维激光测量系统的道路竣工测量
道路规划竣工与验收是目前城市测绘单位主要的作业领域,目前道路竣工测量主要采用全站仪观测的单点测量方式,劳动强度较大,作业效率低, 同时缺乏精确的细部特征和高密度的DEM支持, 无法为后续的三维规划提供依据［8］。车载三维激光测量系统采用非接触主动测量的方式,可高效安全地获取地物三维信息,从而为道路竣工测量提供了完善的解决方案。
2. 1外业数据采集
利用车载移动测量系统进行道路竣工数据采集前,应进行测区作业合理规划,具体包括提前进行卫星星历预报,绘制卫星环视图,选择星历预报卫星信号较好的时段采集数据; 根据已有的地形资料合理规划移动测量系统的扫描路线,并检查各仪器设备的运行状态是否良好。车载系统进入测区工作前,首先应进行POS系统的初始化,以完成IMU和GPS信号的对齐,然后开启扫描仪和全景相机, 设置扫描仪分辨率、水平及垂直方向的扫描范围、 影像采样间隔等,其中VZ-400固定在车辆一侧保持在一个角度上进行线状条带扫描,LMS-Q120i固定在车辆后侧对车辆后方进行线状条带扫描,在数据采集过程中,可实时查看GPS卫星信号、点云和影像数据的采集状态。当外业采集完毕后,仍需要将车辆停止一段时间,从而保证POS数据的精度。
2. 2 POS数据解算
车载POS数据包括GPS数据和惯导IMU数据两部分,利用Waypoint软件进行解算以获取车载系统的位置和姿态信息。具体实施如下: 首先将车载POS数据中的GPS分量与基站GPS数据进行差分处理,解算得到基于GPS的移动测量车轨迹,然后将GPS差分处理结果与惯导IMU数据进行紧耦合处理,并将紧耦合结果进行RTS平滑,从而得到高精度的位置和姿态数据。
2. 3多传感器数据融合处理
车载三维激光测量系统在车辆行进过程中对地物进行高速扫描,每秒钟的有效扫描记录高达120000个点,并同时记录扫描时刻的时间、扫描角度、扫描仪到地物的距离,通过测角和测距可解算地物目标在扫描仪坐标系下的坐标。然而,由于原始点云数据是基于瞬时扫描仪坐标系下的,而瞬时扫描仪坐标系的坐标原点和坐标轴指向随着车辆载体的不断运动瞬时发生变化,因此必须通过多传感器数据融合处理将点云和影像转换到统一的绝对坐标系下。
如图2所示,首先利用Waypoint软件对POS数据联合处理以获取车载系统的位置和姿态信息,然后根据车载系统的外参数标定结果,即激光扫描仪的外参数,进行激光点云的定位定姿处理,从而获得WGS-84系下的点云信息; 同时利用全景影像数据、相机检校参数和惯导数据,对全景影像进行定位定姿处理,将影像纠正到WGS-84坐标系下,从而实现激光点云与全景影像的高精度配准; 最后基于WGS-84系下的激光点云和全景影像进行道路竣工图的制作。
2. 4道路竣工图制作及精度检验
当车载点云与全景影像实现高精度配准后,可利用我院和武汉大学联合开发的点云处理软件Cit Scene进行道路特征边线、路灯、电线杆、信号灯等特征地物的半自动化提取,同时可将提取出的地物要素实时导入CAD中,然后利用阿拉图数据采集系统进行竣工图制作。对于路面变化较为复杂的道路,可以采用在变化处截取纵断面的方式获取准确的变化点,也可以将点云按高程裁切后直接批量进行高程点获取,并注记高程。精度检验则采用全站仪测量的外业点和基于点云提取的地物点进行精度检核。
3工程应用案例
针对宁波市环城西路( 新星路—启运路) 约6. 8km的城市道路进行了道路竣工测量。相对于传统全站仪—棱镜杆的测量模式,车载方式没有控制测量阶段,参与人数仅3人,外业时间2h,外业工作时间较传统道路竣工测量提高了近80% ,其总体工作时间节省25% ,同时避免了大多数遮挡情形, 并检查了路面裂痕和坑洞情况,获得了良好效果。
采用车载激光扫描与全景成像城市测量系统采集道路及两侧地物的激光数据与影像数据,采集的激光点云数据如图3所示。
采用采集的点云与影像配准,在此基础上制作道路竣工图,制作完成的道路竣工图如图4所示。为了验证本文方法的正确性和可靠性,采用徕卡0. 5″的TM30全站仪进行极坐标法实地检测竣工图的平面和高程精度,其中平面坐标检测的道路长度为1. 5km,占比22% ,共计159个三类地物点; 高程检测的道路长度约1. 5km,共计78个高程点, 平面和高程精度检查结果如表1和表2所示。由表1和表2可以看出,基于车载三维激光测量系统进行道路竣工图制作,平面精度可达11cm,高程精度为6. 6cm,同时,无地物要素遗漏,从而满足城市道路竣工测量的精度要求。
4结论
本文提出基于车载三维激光测量系统的城市道路竣工测量技术,全面系统地研究了车载三维激光测量系统的构成、工作原理及其在道路竣工测量中的应用。通过生产实践证明了利用车载三维激光测量进行城市竣工测量满足城市道路竣工测量的精度要求,并能显著地减少工作人数、外业工作量,提高工作效率,减少总体工作时间。
参考文献
[1]陈为民.基于全景成像与激光扫描的城市快速三维测量与重建技术研究[D].武汉:武汉大学,2012.
[2]徐进军,张民伟.地面3维激光扫描仪:现状与发展[J].测绘通报,2007,(1):47~50.
[3]张毅.地面三维激光扫描点云数据处理方法研究[D].武汉:武汉大学,2008.
[4]韩友美.车载移动测量系统激光扫描仪和线阵相机的检校技术研究[D].青岛:山东科技大学,2011.
[5]王留召,韩友美,钟若飞.车载激光扫描仪距离测量参数标定[J].测绘通报,2010,(1):19~20.
[6]张卡,盛业华,叶春等.车载三维数据采集系统的绝对标定及精度分析[J].武汉大学学报(信息科学版),2008,33(1):55~59.
[7]杨长强,叶泽田,钟若飞.基于时空匹配的车载激光点云与CCD线阵图像的融合[J].测绘科学,2010,35(2):32~33.
三维旋转激光扫描测量系统的设计 篇4
自然对象和大部分的人造对象都具有复杂的三维形状,如何在计算机中建立三维对象的计算机模型就是三维形状的数字化问题,该项研究源于20世纪六七十年代。三维形状复杂多变、形状繁多,而且其外观、材质、颜色、用途等各不相同,这就使得三维形状数字化的问题非常复杂,至今,该项技术尚未成熟,仍是数字化技术研究的难点。目前,三维形状数字化技术种类很多,包括机械、声学、光学、电磁等类型,其中运用得最广泛、效果最好的是光学测量技术。光学测量是光电技术、机械测量、计算机技术相结合的产物,可以实现快速,准确的测量。该项技术具有速度快、精度高、非接触、易于自动化的特点,主要适用于自由曲面的测量。目前,光学测量技术得到了越来越广泛的应用,其中最典型的应用是三维激光扫描仪[1]。
1 三维激光扫描仪的工作原理
三维激光扫描仪是基于激光扫描测量的原理而设计的,主要作用是对三维形状进行数字化,基本工作原理是:线激光器发出的光平面扫描物体表面,面阵CCD采集被测物面上激光扫描线的漫反射图像,在计算机中对激光扫描线图像进行处理,依据空间物点与CCD面阵像素的对应关系计算物体的景深信息,得到物体表面的三维坐标数据,快速建立原型样件的三维模型[2],如图1所示。
2 三维旋转激光扫描测量系统
目前,普通的三维激光扫描仪存在的主要问题是难以实现复杂三维图像的扫描数字化问题,如圆柱形状的石雕、木雕等。如图2所示。
如果设计出能够旋转扫描测量的系统,则可以有效地解决数字化设计与制造之间的衔接。这样的系统,企业投入少,见效快,而且能够将激光扫描测头安装在数控雕刻机上,设计出能够旋转扫描测量的系统,可以有效地解决数字化设计与制造之间的衔接,充分利用现有数控设备,节省硬件成本[3]。
为了解决复杂物体的数字化问题,同时降低企业的投入成本,我的设计方案是,在普通三维激光扫描仪的基础上,开发出能够实现360°旋转的旋转扫描测量系统,改进已有平面浮雕扫描软件,使之适用于改进后的系统。
3 系统构成
图3是三维旋转激光扫描系统的测量平台,x轴左右运动,向左为正向;y轴前后运动,向前为正向;z轴上下运动,向上为正;三轴之间互相垂直;数控转台安装在沿y轴运动的花岗岩工作台面上。激光测头随x轴的拖板一起运动。
在该平台上有两种测量方式,一种是边测量边旋转,被测物体旋转360°就能测量物体全部外表面的形状,该种方法适合测量回转体或近似回转体;另一种方法是一次测量全部朝向光线的外表面,然后再转到下一个需要测量的方位,全部外表面从几个方位就可以测量完毕,这种方法适合形状较为规则的多面体。
在该系统中,数控转台可以获得被测物体的旋转角度,测量的数据点绕转台中心轴线可以自动拼合,其拼合精度取决于转台中心轴线的精确标定。
系统分为硬件、软件两大部分,硬件部分除机械测量平台、激光测头外,还包括步进电机与步进电机驱动器、工控机以及插在工控机主板上的图像采集卡和运功控制卡。图像采集卡将CCD摄像机拍摄的视频信号转换为计算机能够处理的数字图像。步进电机驱动器可以设置脉冲的细分数,并从运动控制卡获取脉冲与运动方向信息,驱动步进电机运动[4]。
软件部分包括测量与数据处理两部分,测量部分的软件功能主要是控制运动、图像获取、图像处理以及坐标换算,完成表面形状的数字化过程。数据处理主要包括测量数据的平滑、光顺、网格建模、显示、缩放等功能,完成表面形状的重构过程。
在系统设计过程中,转台中心轴线标定和多视拼合及重叠数据区域的处理是影响测量结果的2个重要因素,下面简单介绍这两部分的设计思路[5]。
4 转台中心轴线标定
在对三维物体进行旋转扫描测量的过程当中,通过数控转台可以实现从不同的方位对物体进行进行测量,这样才能获得被测物体全方位的外表面数据信息。然后,还需要将物体不同旋转角度的多视数据拼合在同一坐标系中。在拼合的过程当中,转台的中心轴线标定是否精确对结果有着非常重要的影响。
如图4所示,由于安装误差,转台中心轴线R与平行于z轴的z′方向难以一致,若不同角度的测量数据点绕z′旋转会产生间隙,如图5所示。
为精确标定转台中心轴线,提出如下方案:在图4的转台上固定一个标定球。通过数控系统控制转台旋转,控制球的球心绕转轴R形成一个圆,该圆的圆心O″是R上的点,该圆所在平面的法矢即为R的方向[6]。
基于该思路,在xyz三轴测量系统中测量并计算标定球三个不同位置的球心P1(x1,y1,z1),P2(x2,y2,z2),P3(x3,y3,z3),P1,P2,P3所在平面的法矢量N即为转台中心轴线的方向。
有了转台中心轴线的方向,还需要确定空间三点P1,P2,P3绕转轴R形成圆的圆心O″(x0,y0,z0)才能使转台中心轴线定位。如图6,为了求O″,首先计算转轴R在xOy面上的投影与y轴夹角α、R与z轴的夹角β,然后P1,P2,P3依次绕z轴、x轴旋转到与xOy平行的平面上,旋转矩阵分别为:
式中:P1,P2,P3旋转到与xOy平行的平面上就可以很容易求出圆心,然后将圆心再依次绕x轴、z轴反向旋转β和α,即得到O″, 转台中心轴线的方向和位置得到确定[7]。
5 多视拼合及重叠数据区域的处理
逆向工程中,对实物样件进行数字化时,因为测量范围的限制或遮挡的关系,往往不能在同一坐标系下一次测量产品全部的几何数据,需要在不同的方位(即不同的坐标系)测量产品的各个部分,其中每个方位测量的数据片称为视,多个方位测量的数据称为多视数据,将不同坐标系下的多视数据统一到同一坐标系下的处理过程,称为多视数据拼合[8]。
多视数据拼合包括两个部分,第一步是将不同坐标系的数据变换到同一个坐标系中,数据片通过旋转和平移来调整方位达到形位匹配;多视数据变换到同一坐标系后,数据片之间存在重叠区域,由于测量和变换存在误差,重叠区域内的多重数据需要做合理的运算使其融合为单层数据。第一步是方位调整,可称为“拼”(Registration),亦称数据对齐,第二步是多层数据融合为单层数据,可称为“合”(Intergration)。将数据点集看作一个刚体,两个数据点集的对齐属于空间刚体移动,因此多视数据对齐问题可看作空间两个刚体的坐标转换,问题归结为求解相应的转换矩阵,移动矩阵T和旋转矩阵R。如图7所示是2个数据片截面上两行数据融合的示意图。最简单的融合方法是中值平均,这样会在重叠区域边缘出现台阶。改进的方法是加权,使得融合后的数据片在重叠区域边缘光滑过渡,但这种方法未考虑重叠区域边缘外一定邻域内的数据点也存在误差。
6 结 语
通过激光旋转扫描测量的方式获取样件的三维信息,可方便快捷地进行雕刻制品的加工,快速实现雕刻艺术品的数字化以及复制或批量生产。从而节省硬件平台及人力成本,在木雕、石雕、玉雕等各类雕刻行业中获得极其广泛的应用,掀起了一场革新的浪潮。
摘要：为了实现三维激光扫描仪的旋转扫描测量问题,用于实现形状复杂的三维柱形物体的数字化测量,在普通三维激光扫描仪的基础上,增加了一个可以自动旋转的数控转台,从而实现了旋转测量的目的。通过在转台上安装标定球的方法来实现转台中心轴线的精确标定,获得了新的转台中心轴线的标定方法和后期的拼合和处理方案。
关键词：旋转扫描,转台标定,多视拼合,激光扫描仪
参考文献
[1]徐永安,杨钦,怀进鹏.激光旋转扫描测量系统中转轴标定及多视拼合[J].中国激光,2005,32(5):659-662.
[2]徐永安,杨钦,怀进鹏.转台中心轴线标定误差分析与修正[J].北京航空航天大学学报,2005,31(8):899-903.
[3]高晓辉.三维数字化测量系统研究[M].北京:中国机械工程出版社,2000.
[4]吴敏,周来水,王占东,等.测量点云数据的多视拼合技术研究[J].南京航空航天大学学报,2003,35(5):552-557.
[5]王学军,刘平方,施发进,等.三维曲面激光快速自动测量系统[J].激光杂志,1998,19(2):46-50.
[6]张舜德,卢秉恒,丁玉成.光学三维形面分区域测量数据的拼接研究[J].中国激光,2001,28(6):533-536.
[7]周会成,陈洁红,阳道善.一种新型三维视觉测头的结构与原理[J].电子测量与仪器学报,2000,14(2):21-25.
[8]李晶,吴章江.基于图像处理的激光双三角法测量三维曲面[J].激光与红外,2001,31(2):87-89.
[9]徐玉春,解则晓,冯国馨,等.被测表面特征对激光测头特性的影响[J].天津大学学报,2001,34(6):796-799.
车载激光扫描系统 篇5
果树形态的研究一直以来都是农业研究的一个重要领域。通过对于树形的研究,人们可以得到果树的年龄,果树的生长情况,果树的直径、高度、茂密程度等特征数据。传统方法对于这些数据的测量,完全是靠人工计算、测量,工作量大,且测算不准确,不能达到现代农业的精度要求,给农业的生产造成了很大不便,急需新方法的出现。随着计算机技术的发展,对于果树形态的重建出现了两种方法:基于图像的方法和基于距离的方法[1,2,3]。
基于图像的方法通过图像采集设备采集果树图像,并对图像分别进行灰度化、二值化等变换,实现果树图像的离散化以及特征的提取,进而完成形态的分析、重建。王晓松等对图像分割与自然图像抠图技术在树木图像提取应用中的优势和局限性进行了分析和比较,提出把图像分割和自然图像抠图技术合理结合,针对树木图像特征,设计出准确、快速、实时的树木图像提取技术[4]。基于距离的图形重建方法利用激光扫描仪等仪器直接获扫描对象的详细的二维或三维几何和距离信息,通过对这些信息的筛选、归类、除噪等工作,提取出属于目标的几何和距离信息,后通过坐标变换,实现计算机的果树形态重建。王剑等利用激光扫描仪获取一系列树木枝干的坐标数据,继而通过筛选这些数据来重建一系列树木枝干的片断模型,最后利用所得到的这些片断模型进行拼合,从而得到完整枝干模型的重建[5]。
本文以拖拉机为载体,以果树为研究对象,通过激光传感器采集的果树距离信息,进行果树形态的二维重建。文中首期提出将激光传感器采集的果树距离信息与图像的灰度信息进行关联,完成距离信息到灰度值的转变。实验表明本系统在二维图像的扫描、重绘方面具有一定的可靠性,能很好地完成果树树形的计算机二维重现,为果树特征的提取,提供了更为有利的、直接的数据支持。同时,对果园机械自动对靶喷药,果树的精确定位,果树形态的分析,以及对靶喷药中树形的识别,提供了可行的方法,对于今后果园自动化机械的研制具有一定理论指导意义。
1 系统
1.1 系统构成
激光传感器(sickLMS291)纵向安装在拖拉机的车头位置,与拖拉机的航向垂直,距离地面1.5m;拖拉机(福田欧豹4040型拖拉机);PC机(联想9333)。
激光传感器进行果树点数据的采集;拖拉机提供传感器的安装平台,同时提供运动速度,使激光传感器可以动态地进行果树点数据的采集;PC机完成对采集数据的筛选与变换,最终完成图像的绘制。
数据采集系统如图1所示。
拖拉机速度0.27m/s;激光传感器接线方式RS232,扫描周期300ms,波特率38400,数据位8位,无奇偶校验位,数据位为1,扫描半径范围为20m,扫描解析角0.5°,一次扫描361个点的距离信息。
扫描数据建立在以传感器为中心,拖拉机运动方向的垂直方向为极轴的极坐标系下,包括传感器到采集点之间的距离信息和角度信息。
通过对于激光传感器所采集的十六进制数据的进行转变,得到与实际相符的距离与角度信息。
1.PC机 2.电源 3.激光传感器
扫描数据如表1所示。
1.2 系统原理
拖拉机运动时,安装在车头位置的传感器实时扫描车辆左侧的物体,并将其数据传输给PC机;PC机按照一定的筛选方法,对扫描点数据进行筛选,选出属于果树点的信息;而后传输给matlab软件,利用matlab的编程功能,完成采集数据点距离到二维图像灰度值的变换,并最终实现二维灰度图形的绘制。系统流程图如图2所示。
2 树形点的扫描
树形的确定,重点在于确定果树与拖拉机的位置关系,首先将果树离散化,将果树看做一个由三维点云所组成的物体,传感器随着拖拉机的运动,纵向扫描果树的每个切面,最后将扫描的所有果树纵切面图像相叠加,构成扫描果树的二维图像[6]。
传感器随着车辆运行时,由于周围环境的影响,以及传感器扫描解析角的限制,许多非果树点的信息被传感器所采集,为将果树的树形得以重现,必须将这些信息进行剔除;通常果树的轮廓为一个椭球形,因而传感器采集数据时,所的单次扫描图形近似为一个的圆弧,基于这个特征,进行果树点的选取[7]。
设Ri表示扫描第i个点的距离;λ表示Ri所表示的角度值。
当(min(Ri)+100)>Ri>min(Ri)时,将Ri所对应的λi保存;i=2,3,4,…,360。
以此类推,将所有扫描数据都进行如上变换,得到果树点与传感器之间距离的点列。激光扫描的数据是建立在以激光传感器为极点,拖拉机航向的垂线为极轴的极坐标系中,要进行树形的二维重现,须转换到直角坐标系下来进行讨论。设激光传感器的安装位置为(0,0)点,拖拉机的轴向为y轴,建立直角坐标系;并将激光传感器所检测的极坐标信息,转化为直角坐标系下的坐标信息[8]。转化公示为
其中,R为激光传感器检测的极径信息,θ为极径对应的角度信息,x,y为转化后的横纵坐标。
通过以上变化,实现了将传感器所采集的果树点到拖拉机的极坐标信息到二维直角坐标下的转换。
3 扫描结果的图像绘制
为将扫描点列距离信息融合到扫描后的图像中去,采用扫描距离与颜色值相结合的方式, 转换公式为
扫描点的离散化,致使图像不连续,需要进行扫描点的填充,从而确保图像构成一片连续的区域,成为一个整体。填充方法采用计算机图形图像学中的膨胀算法,膨胀是在二值化图像中使图像加长或变粗的操作,膨胀的运算符为⊕,A用B来膨胀记为A⊕B;
4 实验
为了检验系统的扫描精度,实验以西北农林科技大学校内路旁的景观树为实验对象,模拟果园环境;拖拉机距果树2m;激光传感器从开始接触树木开始进行扫描。实验树原图及重构图如图3所示。
由图3可知,系统可以很好地完成激光扫描数据二维图形的绘制,并将各扫描点到激光传感器的距离信息融入到二维图像当中,使扫描点离传感器距离越远,点的颜色越淡;距离越近,点的颜色越暗;从而完成传感器所扫描的距离信息与二维图像的融合。图3(b)的左中部与原图像有点差距,多出了一部分,通过分析得知,数据采集当天,由于风的影响,传感器随车辆运动时,将摆动中的树枝当作果树的一部分来进行处理,致使结果失真;图像中部的明暗程度也与原图像存在差异,原因在于传感器解析角(0.5°)的限制,致使传感器采集数据时,有些树木上点的信息采集丢失,在图形绘制时,由于信息的缺失,导致绘制的二维图形与原图存在差异;相信随着传感器扫描精度的提高,以及选取更加茂密的果树来进行实验,定会使扫描后的图更加的清晰、逼真。
5 结论
通过对激光测距技术的研究,将测距方法用于计算机图像的显示中来,拓宽了激光扫描技术的研究领域。通过二维图形的绘制,使果树的树形得以重现,为今后的计算机图像的采集、研究提供了新的思路和方法。同时,与视觉图像的采集方法相比,图像数据的采集速度更快,图像中包含的信息量更大。图像数据采集不仅包括每个像素点的坐标信息,还包含了传感器与果树之间的距离信息,为果树特征的提取提供了新的数据,方便了人们通过图像进行果树立体性、全方位的研究。
摘要：为了实现果园机械自动对靶喷药中树形的识别,采用激光测距传感器进行果树二维图像的绘制,通过对车载激光传感器采集的果树点云信息的筛选和变换,完成果树点距离信息的选取;利用MATLAB的绘图功能,将筛选后的距离信息与二维图像的灰度值进行融合,实现扫描距离到图像灰度值的转变。实验表明,该系统可以很好地将扫描距离信息融入到二维灰度图像的绘制当中,使图像中所包含的信息量更大、更全面。
关键词：激光扫描,点云,灰度值,二维图像
参考文献
[1]Shlyakhter I.Reconstructing 3D tree models from instrumen-ted photographs[J].IEEE CG&A,2001,21(3):53-61.
[2]Michael Thies,Norbert Pfeifer,Daniel Winter halder,et al.Three-dimensional reconstruction of stems for assessment oftaper,sweep and lean based on laser scanning of standingtrees[J].Scandinavian Journal of Forest Research,2004,19:571-581.
[3]尤红建,苏林.基于机载激光扫描数据提取建筑物的研究现状[J].测绘科学,2005,30(5):114-116,113.
[4]王晓松,黄心渊,付慧.复杂背景下的树木图像提取[J].北京林业大学学报,2010,32(3):197-203.
[5]王剑,周国民.基于激光扫描仪的树干三维重建方法研究[J].微计算机信息,2009,25(24):228-230.
[6]范海英.三维激光扫描系统的应用研究[J].辽宁科技学院学报,2009,9(2):34-35.
[7]苗永平,刘永智.二维激光扫描规律研究[J].应用光学,2005,26(2):27-30.
[8]窦志强,毛志怀,魏青.基于激光扫描的田间目标跟踪系统[J].农业机械学报,2006(12):220-222.
非扫描激光主动成像系统性能分析 篇6
影响激光主动成像系统性能的因素有很多,如:探测器和激光器的性能,大气的衰减、散射,目标的反射率以及光学系统的性能等。但起决定性作用的主要是探测器的灵敏度、信噪比和激光器的功率及发散角等光束质量指标。目前采用比较多的探测器是像增强ICCD,因为它具有最灵活快速的快门控制,更适合距离选通和脉宽门控操作,激光器则采用脉冲半导体激光器,因为它的波段大多在750~900 nm之间,正好和ICCD相匹配。如:加拿大的两代激光主动成像系统ALBEDOS和ELVISS。文中的分析和实验也是基于此种模式的系统。
1 激光主动成像模型
根据所要求的性能细节不同,可以从不同角度模拟激光主动成像系统的性能。比如采用激光测距方程模型[6]、激光雷达方程模型[7]。激光主动成像具有面阵ICCD成像,激光发散角小,可以距离选通去除后向散射,可以控制快门过滤背景噪声,可以多帧累加和积分等特性,系统性能的核心就是在焦平面上成像的最低辐照度和成像的距离。根据以上特点建立的激光主动成像模型[8,9]如图2所示,并假定照射光束具有均匀的强度分布,目标为漫反射目标。
模型中激光光源输出功率P,激光发散角θ,距离L,可得入射到探测器上的目标辐照度为
式中,ρ为目标平均反射率;C为目标对比度(在能见度较低的情况下一般取1);K为入射光与反射光比率系数(对朗伯表面为1/πsr-1;对半球反射表面强度分布为1/2π);Ta为大气透过率;To为镜头透过率;f#为镜头F数(f/D);θ为激光发散角。
通过式(1)可计算出不同距离目标反射的辐照度数值范围,然后与探测器的响应灵敏度进行比较,只有大于探测器的响应辐照度才可能成像。
2 ICCD探测器性能分析
像增强ICCD的性能可以由它的亮度增益、调制传递函数、分辨率等来描述[10],但比较实用的是用噪声等效照度(NEI)和响应灵敏度来表示。用噪声等效照度可计算系统的信噪比SNR
NEI是当SNR=1时与入射光强Ii对应的噪声等效照度。MTFs是整个系统的调制传递函数。而ICCD的响应灵敏度一般用m A/W或量子效率(QE)的百分比来表示(见图3),需要换算成激光主动成像模型中的辐照度(W/m2)单位。
设量子效率为ηλ,以m A/W为单位的辐射响应灵敏度为Sλ,前者表征了产生的光电子数和接收到的光子数的比例,而后者表示探测器输出信号电流(由产生的光电子形成)和接收到的辐射功率之比。它们其实是统一的,可由下式表示
式中,h为普朗克常数6.626×10-34J·S;c为光速3×108m/s;e为电子电荷常数1.6×10-19C;λ为波长,以μm为单位。
实际上hc/λ就是光子能量的表达式。根据以上分析可以推导出探测器的量子效率和辐照度响应灵敏度Iλ(W/m2)的关系
式中,t为探测器有效积分时间;a为像元面积;
3 成像距离计算
由式(1)、式(2)可以导出距离估算公式[11,12]
理论上只要信噪比SNR>1,通过图像滤波增强等处理手段,就可以获得目标图像。但实际上SNR达到2以上更加稳妥。图4为Matlab计算的成像距离和激光功率关系曲线,参数取值为:MTFs=0.036,C=1(夜间实验),To=0.7,SNR=2.5,f#=2,NEI=7×10-9W/m2,θ=3 mrad,大气透过率Ta=exp(-σL),σ为大气消光系数,它与距离、波长和天气等因素有关。
实际上探测器的响应灵敏度能更直观、更简便、更准确地反映系统的性能。因此可根据式(1)的计算结果和探测器灵敏度的辐照度指标Iλ,来计算探测距离。理论上当入射到探测器像面上的辐照度Ii>Iλ时,就可以探测到目标,但Ii应大于2Iλ更符合实际情况。表1列出了计算数据(ρ=0.1~0.7,大气透过率Ta可按表2取值)。
(μW/m2)
(%)
4 目标识别性能分析
对于成像系统而言,要得到满足要求的目标像,除了要求被摄目标具有足够的照度,还需要满足分辨率要求的光学系统和高分辨率ICCD。根据约翰逊准则,发现、识别和认清目标所需的空间频率n分别为1、4、8对线/目标临界尺寸,则相应分辨角为
式中,H为目标的临界尺寸。系统所能达到的最小分辨角α由物镜的焦距f和ICCD的分辨力m决定
由式(6)和式(7)得
系统的视场角为
式中,Y为有效靶面尺寸。表3列出了不同距离和尺寸下识别目标的焦距和视场要求,认清目标时的焦距和视场则相应的分别扩大和减小一倍。可见,系统的目标识别性能可以达到10 km处识别2 m的物体和认清4 m的物体。如果配合高质量的光学系统,进一步增加焦距到1 200 mm,则可达到认清10 km处2 m目标的性能。
5 激光成像实验结果
图5列出了采用808 nm波段进行非扫描激光主动成像的实验图像。其中,图5a、图5b的探测器辐照度灵敏度为:Iλ=1.76μW/m2,10 W功率可以得到4.7 km高塔的图像,根据式(1)估算的入射辐照度Ii=2.6μW/m2,满足Ii>Iλ的条件;图5c的ICCD在波长808 nm的灵敏度可根据图3和式(4)换算成相应的辐照度响应灵敏度为Iλ=0.1μW/m2。3 ns快门对应的有效激光功率为21 m W,则估算Ii=0.2μW/m2满足探测灵敏度要求。图5d是通过长焦镜头实验得到的8.32 km目标图像,这一结果也在先前的估算范围之中。
6 结论
通过理论分析、计算并且和实验数据进行对比,可以得出以下结论:
(1)非扫描激光主动成像系统的成像距离主要依赖ICCD探测器的灵敏度和激光光束质量。激光的发散角要小,而平均功率不一定很大。
(2)ICCD采用距离选通和多快门累加,延长积分时间,可以达到很高的灵敏度,探测很低的辐照度。发散角3 mrad,最低激光功率21 m W就可探测到4.7 km的目标光斑。
(3)激光器应具备高频、低脉宽特性,可以降低其总的功率。功率太大对提升探测距离的作用有限,而且会增加后向散射能量,但提高脉冲峰值功率是有益的。
(4)理论分析和实验数据是基本符合的,证明激光主动成像模型和距离计算方法的有效性。合理地选择参数对计算成像距离和分析系统的性能具有一定的应用和指导意义。
(5)由于ICCD探测性能的提高,有效激光功率10 W以上可以达到10 km的成像距离。随着大气衰减、散射的增强,要进一步增加系统成像距离,单纯增大激光功率是不行的,需要大口径光学系统、更小的发散角和多种降噪手段的综合运用,才能实现更远距离的探测。
摘要：介绍了面阵非扫描型激光主动成像系统的原理、特点及影响其性能和成像距离的因素。对激光主动成像模型、ICCD探测器性能、灵敏度指标换算和目标识别性能进行了分析计算。依据入射辐照度和探测器辐照度灵敏度,建立了探测距离公式和入射辐照度需大于探测器辐照度灵敏度2倍的距离估算方法。采用808 nm波段激光进行的主动成像实验证明了理论分析的有效性。
关键词：非扫描,激光主动成像,成像距离,辐照度灵敏度,ICCD
参考文献
[1]戴永江.激光雷达技术(上册)[M].北京:电子工业出版社,2010:7.
[2]詹玉书,安毓英.非扫描成像半导体激光雷达[J].激光与红外,1995(5):15-17.
[3]徐效文,郭劲,于前洋.距离选通激光成像系统发展现状[J].仪器仪表学报,2003,24(4):616-618.
[4]David Dayton,Steve Browne.Long Range Laser IlluminatedImaging[J].Proc.SPIE,2000,4124:232-243.
[5]王寿增,孙峰,张鑫.激光照明距离选通成像技术研究[J].红外与激光工程增刊,2008,37(9):95-99.
[6]王海平,王寿增,张保.激光主动照明成像系统及其关键技术分析[J].舰船光学,2008,44(1):1-5.
[7]庞春颖,张涛.激光主动成像系统信噪比模型的研究[J].光学精密工程,2008,16(2):319-323.
[8]Vincent Larochelle,Pierre Mathieu,Jean-Robert Simard.Two Generations of Canadian Active Imaging Systems:AL BEDOS and ELVISS[J].SPIE,1999,3698:229-243.
[9]Kevin J Snell,Andre Parent.An Active Range-gatedNear-IR TV system for All-weather Surveillance[J].SPIE,1997,2935:171-181.
[10]孙大维,蒲元远.像增强器参数综合测试研究[J].光电技术应用,2009,24(3):17-19.
[11]张晟翀,唐树威,朱海波.激光主动成像技术研究[J].光电技术应用,2009,24(3):9-11,28.
车载激光扫描系统 篇7
贵州省第一次全国地理国情普查项目试点工作中, 利用基础1:1万DEM数据制作DOM产品的过程中, 生产中发现DEM产品时效性不够, 导致DOM成果精度达不到使用要求, 因此DEM急需更新。针对该问题提出了相应得技术解决方案, 并且进行了实际生产与可行性验证。
2 全省1:1万基础DEM数据概况
2.1 我省DEM数据现状
贵州省最早的1:1万基础DEM数据是经由上世纪六、七十年代成图的纸质地形图扫描矢量化生产而得的, 距今已有四十多年的历史, 而贵州山区随着经济建设的发展, 地形变化非常大, 尤其是近些年来修建的道路、桥梁等变化在1:1万基础DEM数据上完全没有进行更新。
2.2 用于地理国情普查影像生产时的问题
使用这样的DEM数据进行数字正射影像生产, 使得生产处的正射影像的平面与高程纠正精度较差, 尤其当遇到新建道路以及道路的附属设施, 例如桥梁、路堤路堑、护坡等, 在纠正影像上会有较大误差。通过基于该数字正射影像内业解译采集到的数据对比统计, 利用未经过更新处理的DEM生产的正射影像在高速公路区域的平面中误差超过10米, 变化更大的区域甚至超过20米。
3 DEM数据更新思路与技术
3.1 传统的DEM更新技术
传统的DEM数据通常使用的更新技术有航测成图, 外业实地用全站仪或GPS进行补测等。航测成图的周期长, 经费高, 适合于进行大区域的重新测量;外业补测工作量大、经费高, 适合于小区域。
两者对于本次白云区地理国情普查的试点工作而言, 都有一定缺陷, 最主要在于时间的紧迫性上。因此如何快速准确地更新本地区的DEM数据, 是一项急需解决的重要问题。
3.2 车载移动测量技术用于DEM更新
车载激光雷达移动测量技术是近年来新兴的一项测量技术, 机载激光雷达技术是集激光扫描、GPS和惯性导航系统于一体的空间测量技术, 能够快速、准确地获取地表三维空间信息。而车载移动激光扫描技术代表着移动测量系统的最新发展趋势, 该技术可以快速获取高密集、高精度的激光点云数据, 并同步获取与点云高精度匹配的数码照片。
实现了地理三维空间数据快速获取, 制作完成了数字高程模型、数字正射影像和具有顶部细节的建筑物三维体框模型。该技术解决了传统单点测量的限制, 具备高效快速、高密度、高自动化程度等特性。但是其测量精度有待实际检验, 作业的方式有待进一步完善。根据本次试点需求, 我院联合移动测量设备厂商开展了本次移动测量用于DEM更新的试验。
3.3 生产试验思路与方法介绍
利用移动测量车采集的高速公路区域点云数据对原始DEM进行更新并用来纠正卫星影像, 比较DEM更新前后纠正的影像的精度。试验区域为试点区域境内高速路段。
GPS基站架设:移动测量激光雷达车采集需要在一定的控制范围内提供GPS基站差分处理数据, 以提高采集到的激光点云数据平面精度。
移动测量车点云数据采集:实验共采集了约100公里的激光点云数据, 采集的目标主要为高速路路面以及路堤、护坡等高速路附属物, 同时采集了部分沿线的城市开发区的街道及建筑物。
通过预处理的点云数据生产高速公路区域DEM并与原始DEM进行镶嵌拼接。
4 影像纠正效果对比
使用更新后的DEM的对卫星影像进行重新纠正, 纠正后的影像在DEM地形变化的部分都有了明显改善, 准确的反映出道路、桥梁、护坡等地物实际的地形情况, 同时精度完全满足地理国情普查的成果数据要求。
5 评价与总结
贵州山区高速公路建设方式基本为开山架桥与打隧道的方式, 对地形破坏严重, 而我省高速公路基本上是九十年代以后才兴建起来的。近年来贵州经济建设快速发展, 城市与工业园区的建设使得地形地貌也发生巨大的变化, 靠传统的地形测量手段更新如此巨大的DEM数据在人力、物力、时间、精度上都难以满足需求。对于此次地理国情普查工作中涉及到的DEM数据更新, 不仅要高效快速, 满足精度, 还要有针对性, 尤其是在时效性较差的1:1万DEM数据需要对高速公路所经过的区域进行针对性的更新。
车载移动测量系统相对于传统数字化航空摄影测量的方法与外业实测的DEM制作方法有着无可比拟的高效性。其主要的优势体现在不受空中交通管制的限制, 可以无限制在人类常活动的区域, 经济发达区域进行相关数据采集, 不易受到天气因素的限制, 甚至在多云、小雨的天气都可以进行数据采集。相对于传统的DEM更新测量手段而言, 利用车载移动测量系统对1:1万DEM数据更新具有速度快、效率高、针对性强的优势。
参考文献
[1]王晓凯.车载激光雷达在铁路复测中的应用探讨[J].铁道建筑, 2013 (2) .
[2]沈严, 李磊, 阮友田.车载激光测绘技术[J].红外与激光工程, 2009 (3) .