无人机机载激光雷达作业效率及精度提升方法研究

2022-05-28张钦文

现代制造技术与装备 2022年4期

唐敏张钦文

（中铁二院工程集团有限责任公司，成都 610031）

激光雷达是集激光扫描仪、全球定位系统、惯性导航系统于一体的空间测量系统。与其他遥感技术相比，激光雷达系统具有自动化程度高，受天气影响小，数据生成周期短、精度高的技术特点。近年来，各种系统技术逐渐发展，如扫描仪测距更长、转速更高，全球定位系统精度更高、体积更小，惯性导航系统更灵敏等，促使激光雷达技术也有了长足的进步。目前，激光雷达技术已可以实现最高2 400 m有效测距的高精度测量模式。为适应不同的作业场景，还有机载、车载和背包等作业模式[1]。

然而，目前国内外对于无人机机载激光雷达常见的一些技术提升措施，在满足精度和密度要求的情况下，跨测区飞行、测区内小角度转弯等提高飞行作业效率的方法，以及此情况下如何有效保证测量精度的方法，尚未有完整和详细的研究。

1 激光雷达作业效率及精度提升方法

1.1 检校场对数据质量影响

激光雷达的误差源主要有全球定位系统定位误差、惯性导航系统姿态误差、激光扫描器的测角误差及测距误差、设备各系统的集成误差4个方面[2]。

为了减少上述误差对数据质量造成的影响，项目开始前应进行飞行检校场作业，在一定的海拔获取原始数据，通过相应的软件得到如下改正参数，以改正初始的点云质量：坐标改正参数X、Y、Z；姿态改正参数Heading（俯仰角）、Pitch（旋滚角）、Roll（偏航角）。

因为检校场需要选择专门的区域，从而占用一个有效架次甚至一个工作日，所以需要研究飞行检校场对数据质量的影响程度，以评估何时需要进行检校场改正，何时不需要进行检校场改正。

1.2 测区内沿着线路转弯角度对数据质量影响

由于无人机必须沿直线飞行，弯曲的铁路线路设计会造成很多的冗余飞行面积。同时，铁路改线范围很大，多飞的面积并无很大的作用。如果无人机在测区内可以沿着线路小角度转弯航飞，则可以有效提升作业效率，但根据相应规范并无明确条例允许此类作业方式。根据实际情况，如由于空中环境的影响，飞机始终处于不水平的状态，存在一个小角度倾斜；车载激光雷达作业方式已在行业内普遍存在，由汽车进行牵引，令激光雷达沿着道路扫描，并且公路设计转弯半径要求是远小于铁路设计转弯半径要求的[3]。由上述原因可知，沿着线路小角度转弯航飞理论上是可行的，但需要准确评估影响程度，以供外业作业人员参考。

1.3 跨测区作业对数据质量的影响

跨测区作业，即根据现场情况多架次交替进行2个测区甚至多个测区的飞行作业。由于不同架次之间可能出现的一些误差，如安装误差、全球定位系统定位误差以及天气影响造成的误差等，此方法对数据质量可能造成不良影响，同时相应规范并无明确条例允许此类作业方式。但此方法可以有效提升外业飞行的作业效率，所以需要研究跨测区作业对数据质量的影响程度，以便外业作业人员调整航线设计。

2 实验设计与实施

2.1 实验流程

实验流程如图1所示。

图1 流程示意图

2.2 实验设计

使用同一设备、采用同一操控方法，对特定时间段内同一区域进行多次不同飞行模式的测量，统计数据质量情况，评估内符合精度；利用普通检查点和特殊检查点，检验航飞的外符合精度；得出结论，输出报告。

内符合精度主要统计点云的分层情况，主要参数有点云厚度、点云平均厚度、点云分层距离、同名断面线距离以及改正数大小。

外符合精度主要依靠点云特征坐标和检查点坐标的差距进行评估，平面精度由特殊检查点评估，高程精度由高程检查点和特殊检查点进行评估。特殊检查点的权重应更高，权重建议为普通点的10倍[4]。

检查点可分为平面检查点和高程检查点[5]。平面检查点同像控点一样，主要布设于地物特征点，如房角、地角、道路转折角等，用于评估点云的平面精度；高程检查点主要布设于平坦无遮挡的区域，如坝子、路面等，用于评估点云的平面精度。点云对地物的再现并不完整，使得精度评估并不准确，所以采用人工特殊标志物的特殊检查点，同时评估平面和高程精度。

2.3 详细流程及注意事项

（1）选择场地：应选择比较典型的区域。（2）设计航线：按照作业规范或者厂家建议设计航线。（3）航飞采集：按照规范执行每一个架次，保证数据质量。（4）数据检查：检查基站全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）、移动站GNSS、惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）等原始数据，有问题时应补飞。（5）数据处理：选择一般性的设置，保证最终结果不受输入参数的影响。（6）检查点采集：应保证高程和平面精度优于10 cm，特殊控制点应保证精度较高。（7）数据统计：应分别统计原始点云和校正点云的质量情况。（8）输出报告：整理成表格、图形等形式。