车载移动三维激光扫描技术高程精度研究

张麟

摘  要：随着时代发展，扫描技术的不断前进，车载移动三维激光扫描技术也出现在人们的视野之中。文章将使用实例数据，通过与传统方式的对比研究，对车载移动三维激光扫描技术的高程精度进行研究，探索其在智慧城市建设中使用的可行性。

关键词：车载移动三维激光扫描技术;三维控制点;点云纠正

中图分类号：P225.2    文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2019）08-0144-02

Abstract： With the development of the times and the continuous progress of scanning technology， vehicle-borne mobile three-dimensional laser scanning technology also appears in people's field of vision. This paper will use the example data， through the comparative study with the traditional way， to study the elevation accuracy of the vehicle mobile 3D laser scanning technology， and explore the feasibility of its use in the construction of intelligent city.

Keywords： vehicle moving 3D laser scanning technology; 3D control point; point cloud correction

引言

随着城市建设的不断发展，规划与设计对于城市数据的使用更为精确，道路数据的使用也越来越精细，城市道路建设的长度也越来越长，如何快速准确地提取城市道路高程数据也是当务之急。

就传统的方式而言，获取道路高程数据，需要进行水准路线的布设，不同精度要求的數据提取需要采用不同等级的水准路线进行测量，而且道路数据的提取密度也不够灵活，这种方式繁杂且效率较低。因此，随着技术的不断发展，三维扫描仪也逐渐应用其中，面块式的数据采集往往能够采集更多的数据，但是面对越来越多的大批量数据采集，固定式的三维扫描仪也无法满足数据采集的效率，所以本文将采用移动三维激光扫描技术结合上海黄浦区外滩某城市道路数据实例，对其采集的高程数据的精度进行研究探讨。

1 车载移动三维激光扫描技术

车载移动三维激光扫描技术，即用车辆作为扫描仪的载体，将三维激光扫描设备、GNSS导航定位设备、惯性测量设备以及相关的全景相机进行统一封装之后，在车辆行驶过程中，使用多源传感器获取周边地形地物与三维激光扫描设备间的位置关系的系统。其中数据采集模块即包含全景相机以及三维Lidar扫描设备，前者采集车辆行驶时所拍摄的全景相片，可以用来进行常见的街景制作以及模型纹理使用。后者则是用来测量地形地物的水平角、垂直角以及与激光发射器的间距，进而可以准确获得待测点的空间直角坐标。以固定坐标系统为例，假设以激光发射器为原点建立空间直角坐标系统，XY为平面坐标，Z为垂直方向高程值，求得待测点的三位坐标如图1。

2 数据采集

2.1 项目概况

本工程实例采用的是华测AS-900HL多平台激光雷达测量系统进行点云数据采集，其测距精度为1cm，搭载的是Ladybug5全景相机，载体为别克GL8商务车，测量的道路位于上海市黄浦区外滩约1.3km的城市道路。本项目针对的是高程精度，故本次数据采集仅采集点云数据，对于影像数据的采集以及处理不作说明。

2.2 作业流程

外业数据采集包括基站控制测量、点云数据扫描和三维控制点测量三部分，控制测量包含平面控制测量以及高程控制测量。

基站控制测量主要是测设基站点的平面高程数据，需要在数据采集前在采集周边选定位置，基站要求在信号较好处，距采集现场方圆15公里范围以内。现场施测基站平面坐标时，需与上海CORS站网进行GPS联测，按GB/T 18314-2009 《全球定位系统（GPS）测量规范》中D级网要求施测。基站高程控制测量，采用Leica电子水准仪DNA03及与其配套的条形码标尺。水准仪和水准标尺的检校项目、限差和水准施测方法按GB12897-2006《国家一、二等水准测量规范》二等几何水准规定执行。而根据上海CORS站网的位置，其中的“上海市测绘院站”距采集现场道路方圆约7km，所以可直接使用上海市测绘院的CORS站网的数据资料，故本文中的控制测量部分可省去。

外业车载点云数据采集时，需要注意以下几点：（1）首先根据需要扫描的道路制定车载扫描路线，车载扫描路线要求车辆行驶尽量走直线，较宽的道路为了保证数据质量，需要往返行驶;（2）为了减少道路点云数据的遮挡，点云数据采集需选取道路车辆、行人闲暇时段进行采集;（3）需在采集路段周边找一空旷地区用于扫描仪pos静置使用;（4）车载移动三维激光扫描需要同步在控制点上架设

基站，本项目使用的上海市测绘院站为7*24小时不间断采集数据，即在内业处理时直接调取上海市测绘院站的星历数据。

三维控制点测量需要注意的是，散点需测设在有明显三维特征的角点上，可以是建筑物明显角点上，也可以是有反光强度的道路标线上，为保证所测散点能够在点云成果中找到对应的同名点，建议在解算出初步的点云后，在点云上进行三维控制点选择后进行外业数据施测。外业三维控制点测量主要分为点位的平面坐标测量以及高程坐标测量。（1）平面坐标测量，点位平面坐标精度参照地形图测图图根点的精度，外业实测时可利用上海已建成的CORS站网，采用GPS RTK模式现场直接测设三维控制点坐标，信号较差区域可布设平面控制点，然后使用全站仪进行图根控制测量，具体限差参照GB 50026-2007 《工程测量规范》中具体要求执行。（2）高程控制施测按GB-T 12

898-2009《国家三、四等水准测量规范》三等几何水准规定执行。水准测量采用上海市已布设完成的二等控制点作为起始点，经校验后使用。本次于1.3km道路均匀分布并采集了33个三维控制点数据。

3 内业数据处理

3.1 数据解算

数据解算分为2个部分：一是采用Inertial Explorer（简称IE）软件进行轨迹解算，IE软件是一款用于处理并解算所有可用的GNSS、INS数据，并且提供高精度组合导航信息，包含位置、速度和姿态信息，在软件中，输入上海市测绘院CORS站三维坐标，并且导入外业仪器所采集的GPS导航信息，即可解算出车载扫描轨迹POS文件。二是点云数据生成，使用CoPre软件，CoPre软件用于点云数据的预处理以及点云数据的解算。通过在CoPre软件中读取IE解算出的POS轨迹文件，与车载移动三维激光扫描仪采集的数据结合，以30m为滤波值，即可解算出初步的点云。

3.2 精度验证

精度验证采用CoRefine软件进行，CoPefine软件是用于点云数据修正POS文件，点云数据精度验证。本次验证采用同名点验证方式进行。即外业实测点的三维信息与点云中同名點的三维信息进行比较。通过3.1中初步解算出来的点云数据与外业测量的三维控制点数据进行同名点比对，确认同名点位的平面以及高程差值普遍在10-20cm内，精度较差，说明原始数据的三维信息较差。但是，我们通过点云中相对精度的校验，即同名点位的距离差之差，即两外业实测点位的距离差值与三维点云两对应同名点位距离插值的互差进行比较，发现点云自身的相对精度基本保持在5cm左右，因此，为了提升点云的绝对精度，采用CoRefine软件，使用部分外业测量的三维控制点数据对点云数据进行数据纠正，为了了解不同密度的纠正点间距对点云高程精度的提升，我们采用了三套方案进行研究，具体方案如下：

（1）以约60米左右作为间距，增加一个纠正点进行点云数据纠正，即采用21个三维控制点纠正后，再次输出纠正后的点云，以其余的控制点进行高程同名点校验，得到高程中误差0.011m。

（2）以约150米左右作为间距，增加一个纠正点进行点云数据纠正，即采用8个三维控制点纠正后，再次输出纠正后的点云，以其余的控制点进行高程同名点校验，得到高程中误差0.03m。

（3）以约400米左右作为间距，增加一个纠正点进行点云数据纠正，即采用3个三维控制点纠正后，再次输出纠正后的点云，以其余的控制点进行高程同名点校验，得到高程中误差0.045m。

4 结束语

通过三套方案的中误差可得：

（1）纠正点位密度越高，高程点位精度越高。

（2）纠正点位密度与高程点位精度呈一定的正比关系。

（3）400m左右的纠正点密度高程精度可以达到5cm。

本次获得的结果还是仅仅针对城市平缓区域道路，且数据量有限，对于这一结论的准确性还需要进一步以实际案例进行验证。

参考文献：

[1]张文峰，王智明.车载激光扫描技术在地形数据采集中的应用[J].山东工业技术，2018，24：237-238.

[2]魏笑辰，罗志清.车载三维激光扫描系统的点云精度分析[J].价值工程，2016（1）：121-122.