精灵4RTK 无人机在铁路勘测中的应用与精度评价

赵罗明

(中国铁路设计集团有限公司，天津 300251)

近年来，无人机在测绘领域的应用越来越多，无人 机测图精度一直以来都是航测工作关注的重点。 测图精度与所使用的无人机稳定性和机载设备精度密切相关[1-2]。 现阶段，无人机测图多沿用传统航测模式作业，即外业根据成图比例布设地面像控点，内业空三加密后进行立体矢量采集[3]。 然而，传统航测模式工序多、周期长，无法满足快速制图需求。 随着机载高精度POS 系统的小型化与集成化，为其在小型无人机上应用提供了便利[4]；GPS 技术引入航空摄影测量中，也大大减少了外业像控点测量[5]，提高了外业效率。 随着硬件设备精度的提高免像控技术逐步得到推广[6]，国内市场出现较早的一款免像控无人机是拓普康天狼星固定翼无人机[7]，在水利河湖环境变化监测及露天矿开采测绘领域都有应用案例[8-9]。 固定翼无人机最大缺点是对起降场地要求较高，需要长200 ～300 m 较平整的场地，这一缺点限制了其进一步发展。 于是，市场上出现了多旋翼免像控无人机，其无需起降跑道，起降场地选择方便，其中大疆精灵Phantom 4 RTK 是一款小型多旋翼高精度航测无人机，面向低空摄影测量应用，其自身具备5 个方向(前后左右下)的避障功能，可以超低空飞行，同时具备厘米级导航定位系统和高性能成像系统，便携易用[10]。 千寻网络现已经覆盖国内大部分地区，部分铁路在勘测设计阶段就提前建立了铁路CORS 网络，这也为网络RTK 使用提供了便利。 对于无网络覆盖区域可以架设静态基站，使用后差分处理(PPK)，这种模式适用于偏远的测绘山区无移动网络覆盖区域。

无人机主要应用于铁路勘测阶段测绘、建设阶段施工管理及运维阶段线路巡检，铁路勘测阶段需获取影像制作1 ∶2 000 地形图，在此过程中，某些重要的控制性工点往往需要人工实测。 然而，这些工点多为车流量大的道路，常规人工测量有一定风险，使用无人机进行非接触测绘可以规避风险，使用该类型无人机航飞获取重要工点的地形图，再通过外业实测检核点验证其精度是否满足规范要求。

1 无地面像控点摄影测量

随着卫星导航技术的发展，早期的GPS 辅助空中三角测量现已经发展成为多星座GNSS 辅助空中三角测量，即通过获取影像曝光点高精度三维位置信息，将其作为带权非摄影测量观测值并参与到区域网平差[11]。 引入的摄影测量区域网平差模型[12]可利用统一的平差模型和算法，通过整体平差的方式，以达到代替(或减少)地面像控点的目的[13]。 实验表明，在1 个测区中的4 个角布设4 处平面高程控制点，且在测区两端设计2 条高度比正常航高高的垂直构架航线，可有效减少地面控制点。

图1 为传统航测空三加密流程，可通过图像匹配、自由网平差、控制点辅助区域网平差实现。 若获取的外方位元素与内方位元素精度较高，则无需转刺地面像控点。 因此，为实现无人机航测免像控，需要高精度的航摄像片外方位元素与内方位元素，二者缺一不可。

图1 传统航测空三加密流程

1.1 高精度外方位元素获取

影像的外方位元素即通常所说的影像POS 数据，由机载高精度GNSS 设备和惯性导航系统(IMU)设备获取。 大疆精灵4RTK 无人机通过时间同步系统将影像曝光时刻的定位误差控制在厘米级；与此同时，对相机镜头像主点位置和GNSS 天线中心点位置进行补偿，以减少位置系统误差。 通过机载高频GNSS 载波相位差分定位可以获取厘米级空间位置信息，机载云台记录相机姿态数据(侧滚角、俯仰角和航偏角)，经IMU 和GNSS 数据联合处理，可直接获得测图所需的每张像片的6 个外方位元素(3 个线元素与3 个角元素)[14]，就能够实现影像高精度定位与定姿。

1.2 高精度相机内外方位元素获取

内方位元素是描述摄影中心与像片之间相关位置的参数，包括3 个参数，即摄影中心s、像片的垂距(主距)f 及像主点o 在框标坐标系中的坐标[15]，以上是建立测图所需立体模型的基础。 大部分无人机搭载的都是非量测相机，非量测相机拍摄的影像边缘畸变较大。 大疆精灵4RTK 出厂前经过厂家严格工艺校正，相机的内方位元素参数写在每张像片属性中。 需要指出的是，相机在使用一段时间后，其内方位元素会变化，需要定期对相机进行标定。 相机出厂时参数见表1。

表1 大疆精灵4RTK 相机参数

2 工程实例应用

2.1 项目概况

某铁路项目需跨越高速公路，工点位于华北平原，地势平坦，平均海拔10 m。 跨越处高速公路车流量较大，若采用常规全野外数字化测图，测量人员要往返跨越高速公路，危险性较大，出于人身安全和工作效率考虑，决定采用免像控无人机航飞采集数据，内业裸眼3D 测图。

项目测区平面坐标系采用CGCS2000 国家大地坐标系，中央子午线经度为117°，高程系统采用1985 国家高程基准。 项目初期建立勘测控制网，勘测控制网等级为铁路四等GPS，高程控制网等级为四等水准。

2.2 项目实施

航飞设备为大疆精灵4RTK 无人机，无人机搭载1 颗2 000 万像素相机，飞行过程中，飞机搭载自稳定云台使相机平稳成像，并记录相机曝光时刻姿态信息。

项目的生产流程包括3 部分:①航飞前规划，包括测区既有地形资料的收集，既有控制网资料收集，航线预规划；②影像数据获取，包括飞机设备调试，起降点选取，无人机数据获取，影像质量检查等；③内业成图，包括数据空三加密，矢量图采集，成图质量检查。

由于收集的既有地形图比例为1 ∶2 000，精度不能满足铁路勘测设计要求(需提供1 ∶500 地形图)。由于测区地形平坦无起伏，根据低空航空摄影测量规范要求，1 ∶500 地形图航飞影像地面分辨率优于5 cm，设计地面分辨率为2.75 cm，满足规范要求，航飞高度与地面分辨率的关系为

式中，H 为航飞相对地面的高度/m；f 为焦距/mm；GSD 为地面分辨率/m；a 为像元尺寸/mm。 根据式(1)，可以得到航飞高度为100 m。

整个测区长300 m，宽250 m，面积为0.075 km2，航飞当天为晴天，风速小于4 m/s，规划航线6 条，飞行1 个架次，设置航向重叠率为80%，旁向重叠率为70%。

采用后差分模式处理GNSS 数据，主要原因为①项目尚未建立铁路CORS 网络，千寻位置虽然能够提供CGCS2000 国家坐标系平面成果，但是不能提供1985 高程成果，无法满足成图要求；②后差分模式可以利用勘测控制网成果与GNSS 无约束平差成果求解7 参数，将后差分成果转换为成图坐标系。 地面GNSS基站架设在控制点上，设备标称水平精度为±(5 mm+0.5 ppm)，高程标称精度为±(5 mm+1 ppm)，每个点量取仪器高度3 次，取平均值，采样间隔设置为1 s，卫星截止高度角为12°。

航飞获取数据后下载影像数据，影像质量检查包括影像曝光情况、明暗是否合适、是否有漏拍现象，测区共获取350 张影像。 测区范围示意如图2 所示。

图2 测区范围示意

2.3 高精度POS 数据处理

采用大疆精灵4 RTK 无人机进行低空数字航空摄影，内业采用PIX4DMAPPER 制作高精度正射影像图(DOM)和数字表面模型(DSM)，利用清华山维裸眼3D 测图软件进行矢量采集。

首先将机载GNSS 观测数据与地面固定基站数据进行后差分数据处理，地面基站坐标采用GPS 控制网无约束平差，确定经纬度和大地高，机载的移动站要对天线进行位置改正。 改正方法:以相机为中心，飞机前进方向为Y 轴正方向，垂直Y 轴向右为X 轴正方向，竖直向上为Z 轴正方向，将改正值输入软件进行后差分处理。 其次通过坐标转换参数计算软件求取GPS控制网无约束平差与CGCS2000 国家大地坐标系，利用中央子午线经度为117°投影坐标系之间的转换参数计算7 参数或平面4 参数加高程的拟合参数。 最后应用转换参数将差分后坐标转换成图坐标系。

影像的姿态信息由飞控记录并保存于影像属性内，通过将影像的姿态信息和位置信息一一对应制作高精度POS 数据文件并用于空三加密处理。

2.4 空三处理

利用PIX4DMAPPER 进行低空航摄影像数据处理，该软件优点在于高度集成化，能够实现全自动空中三角测量，可全自动生成正摄影像(DOM)和数字表面模型(DSM)。 软件工作流程包括:初始化全自动空三加密处理；匹配密集点云和纹理；生成DOM 和DSM。将坐标转后的POS 信息输入软件，POS 的精度将直接影响平差时权重。 根据经验，后差分的精度往往能达到2～3 cm，故将POS 精度设为2 cm。

但采用这种全自动处理方法还无法获得带有精确地理定位的成果，为获得高精度的成果，需将初始化处理中相机优化选项进行设置。 由于使用的相机经过严格校准，故保持相机出厂校准的内方位元素不变；因飞机的IMU 精度不高，获取的影像姿态角精度没有位置信息精度高，将对外方位元素中角元素进行优化，对线元素不进行优化。 设置后初始化再进行自动空中三角测量以及光束法局域网平差和相机自检校计算。 内业数据处理流程如图3 所示。

图3 内业处理流程

2.5 构建三维模型精度检核

为了验证免像控无人机大比例测图的可行性和精度可靠性，通过外业实测检查点来评定成图精度。 在测区内均匀选取了11 个具有明显特征的地面检核点(平面检查点选择清晰可辨认的地物点，高程检查点选择地势平坦的路面点)，检查点均匀分布于成图范围内。 外业检核点均采用实时动态RTK 方法测量三维坐标，设备实时动态测量平面标称精度为±(8 mm+0.5ppm)，高程标称精度为±(15 mm+0.5ppm)。 利用清华山维EPS 平台中三维测图模块，将生成的DOM及DSM 加载到EPS 平台中生成三维模型，并在基于垂直摄影生成的实景模型上量取检核点三维坐标。

3 无人机成图精度分析

通过后处理得到的DOM 和DSM 后，在正射影像上量测了均匀分布的11 个标志点的平面坐标，并在DSM 上量测了对应的高程，如图4 所示。 检核点坐标差值见表2，精度统计数据对比见表3，检核点平面位置和高程中误差都小于5 cm(小于2 倍的地面分辨率)；8 号点和10 号点Y 方向较差超过10 cm，经过分析，原因在于这2 个点位于航带边缘，由于航飞高度低、相机框幅小，故建议航带设计时，可外扩一条航带，使测区范围位于航带内部。 剔除航带边缘的检核点后，地点平面位置中误差为2.5 cm(满足规范的15 cm限差)，高程点中误差为3.1 cm(满足规范要求的高程中误差且不大于基本等高距的1/3)。 综上分析，免像控点测图方案可行。

表2 检核点坐标实测数据对比 m

表3 精度统计数据 m

图4 航线与检核点分布

4 结束语

论述了小型无人机航测免像控点技术的原理，并以大疆最新测绘无人机精灵4RTK 为例，通过工程实测验证了无人机航摄测图精度。 实验结果表明，在无地面像控点参与空三加密条件下， 使用PIX4D MAPPER 软件全自动处理制作的DOM 与DSM，在清华山维EPS 平台上构建三维模型，裸眼采集地形图作业，能够满足大比例地形图测图精度要求。 该款无人机自身具有使用简单、方便、易携带等优势，适用于面积较小的大比例地形测量工作，基于免像控技术的无人机低空摄影测量方法在满足地形图精度前提下，可大幅提高内外业工作效率，具有较强的工程适用性。