车载激光点云数据精度的提高方法

车载LiDAR系统是继机载LiDAR系统后的又一新型测绘方式,在数据采集和处理中有着自身独特的方法。以StreetMapper360系统采集的一段厦门环岛路数据为例,分析了车载LiDAR系统的主要误差来源,随后从激光点云的数据采集、GPS/IMU数据后处理、安装误差角检校与地面控制点调整4个方面讲述了改善车载激光点云数据精度的方法,最后用地面检查点验证了点云成果数据的精度。     

车载激光扫描仪外参数标定方法设计与实现

提出了车载移动测量系统中激光扫描仪位置和姿态的标定方法.首先,定义了车载坐标系与激光扫描仪坐标系,将扫描仪的标定简化为2个坐标系转换参数的求取.然后,利用标准靶球球心和扫描仪特征点作为公共点,借助全站仪建立的临时水平坐标系的测量结果计算得到车载坐标系与扫描仪坐标系的转换参数.最后,通过多次试验分析了该方法的重复精度,而且在逸仙高架路上的实际车载数据采集和处理也验证了该方法的可行性.     

基于滑动窗口优化的激光雷达惯性测量单元紧耦合同时定位与建图算法

针对现有的激光里程计在面临室外大场景建图时,普遍会出现定位精度低、鲁棒性差的问题,本文提出一种16线激光和IMU惯性测量单元紧耦合的SLAM算法。首先对IMU进行估计位姿,通过线性插值矫正激光点云的运动畸变；接着通过曲率提取场景特征,并根据不同特征性质进行分类；然后利用帧间匹配模块在滑动窗口内构建局部地图；最后利用帧与局部地图匹配得到的距离和IMU数据构建联合优化函数。借助KITTI数据集和自行录制的园区数据集,对改进算法与主流的Lego-LOAM和同样使用紧耦合方案的LIO-Mapping进行分模块和整个系统的精度评定,实测结果表明,在符合里程计实时性的要求下,改进激光里程计精度高于Lego-LOAM和LIO-Mapping方案。     

大型舰船甲板变形测量

为测量大型舰船甲板的变形，提出了基于多个IMU数据融合的测量方法．建立了甲板变形测量模型．利用最小二乘估计对甲板的变形进行了分析．结果表明，用该方法可以实时估计未安装IMU战位点处的甲板变形，且能减少变形测量系统所需IMU的数量；变形估计精度与IMU的布置有关，当IMU的布置合理时，估计精度优于0．8arcmin．     

基于三维激光路面轮廓调查系统及应用

路面轮廓包含道路质量评定的多种信息,其中路面车辙是衡量路面状况的重要指标。现行人工检测和目前基于点激光或线激光测量设备存在局限性。基于三维激光设备,研究并开发了一种路面轮廓调查系统。设计了一种全新的车载设备布置架构,采用高精度三维数据生成路面轮廓信息并连续计算路面车辙。采用边缘算法对车道区域外数据进行剔除,通过对横断面数据预处理提高数据稳定性,基于移动参考线逼近的方法提取车辙深度信息。将高精度数据进行可视化处理,直观展示路面数据信息。 通过静态实验验证激光精度,测量误差基本小于±0.3 mm。系统在自然行驶的条件下获取路面轮廓数据,以车辙数据为例,并将数据与人工测量数据进行对比。实验表明,测量车辙最大深度与人工检测结果相关系数为0.97,不同车速下系统表现出极高的鲁棒性,产生准确的路面轮廓数据,可作为高速真实三维路面测量工具。     

基于激光点云特征的LiDAR-GNSS/IMU联合自动标定方法

车载多线激光雷达与GNSS/IMU系统间的数据融合可以提高智能驾驶定位系统的精度，两传感器间外部参数的标定是完成数据融合的前提.针对车辆传感器间外部参数手动测量困难、标定自动化程度低的问题，提出了一种不依赖标志物的自动标定方法，首先构建线、面两类特征点云地图并采用闭环约束减小累积误差，对两类点云地图分别提取面特征体素和线特征聚类，并将每一激光帧中的激光点与面特征体素和线特征聚类进行关联，结合基于运动标定的约束，构建最小二乘问题优化求解外部参数，最后通过实车实验验证了所提出算法的有效性和鲁棒性.     

城市工程测量中LIDAR数据应用研究

机载激光雷达系统（Light Detection And Ranging,简称LIDAR）,也叫机载激光雷达,是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系统,它集成了激光扫描仪、差分GPS系统、IMU、数码相机。该文通过介绍 LIDAR 技术实际应用及精度分析,说明了LIDAR技术在城市工程测量项目中应用的可行性。论文以安徽省合肥市某县1∶500比例尺地形测量为例,详细介绍了LIDAR的基本原理、地面三维数据的获取和处理方法以及数据成果的检测。     

基于数据融合的全舰统一姿态基准测量系统

为测量大型舰船甲板的变形,对甲板变形引起的局部姿态误差进行补偿,设计了基于多IMU数据融合的全舰统一姿态基准测量系统．提出了甲板变形测量方法,建立了IMU布局优化数学模型,并运用遗传算法对IMU的布局进行了优化求解．仿真结果表明,建立全舰统一姿态基准测量系统是测量舰船甲板变形的有效办法,利用布局优化后IMU的输出信息进行全舰甲板变形估计,估计精度优于2.3arcmin,并能减少舰载武器系统所需IMU的数量．     

捷联惯性冗余测量单元可靠性分析

冗余技术能显著提高捷联惯性导航系统可靠性和精度.文中介绍并分析了基于可靠性提高的惯性测量组合(IMU)的冗余配置方案,并介绍了基于不同冗余配置方案的故障检测与隔离(FDI)方法.从工程角度出发,分析了冗余IMU内部各关键部件的可靠性.通过对不同结构配置的IMU进行仿真,证明了冗余IMU可靠性的优越性.     

基于稳健回归的激光视觉异常值识别

针对激光视觉系统在棒材轮廓测量过程中出现的异常值,提出一种基于稳健局部加权回归与3σ准则的异常值识别法。该方法利用稳健局部加权回归进行数据平滑,通过计算被测数据与平滑数据的残差值,依据3σ准则识别出轮廓异常值。利用该方法对激光视觉测量过程中出现的轮廓孤立异常值进行了判别,并与移动均值识别法进行了对比。实验讨论了不同窗宽下,该方法的异常值识别效果,以其识别多孤立异常值的能力。随后对异常值处理前、后的轮廓数据进行了拟合,并对拟合效果和拟合精度进行了对比分析,分析结果表明,异常值处理后的拟合椭圆更为准确,拟合精度大幅提高。实验证明基于稳健局部加权回归的异常值识别法能有效识别轮廓数据中的异常值,与现有异常值识别法相比,是一种高效、稳健的异常值识别算法,对提高激光轮廓测量精度,实现轮廓尺寸的准确测量具有重要意义。     

精密单点定位技术在高速公路航空测量中的应用研究

简单的介绍精密单点定位（PPP-Precise Point Positioning）和辅助航空测量技术,并进行了利用精密单点定位技术进行IMU/GPS系统数据处理试验。分析了精密单点定位技术的定位精度I,MU/PPP联合处理的精度,对结果进行了分析,总结了采用精密单点定位技术进行高速公路航空摄影测量的作业流程、精度情况和相对于常规公路航空摄影测量作业的优点,为公路航空摄影外业地面工作提出一种新方案。     

基于激光雷达里程计的高速公路三维建模方法

构建三维道路数字模型对智能车服务和道路管理具有重要意义。文中针对高速公路不同路段应用场景下车辆运行速度快、干扰噪声多、特征少和无回环检测辅助等一系列问题，提出一种以激光雷达信息为建模基础数据、激光雷达里程计与LOAM技术等多传感器融合的高速公路三维建模方法。首先，通过车载激光雷达获取道路场景的激光点云数据，使用激光雷达图像分割技术赋予每一个点有关构造物的标签，剔除道路上其他运动车辆的信息，减少建模噪声；其次，制定了一个精确的同步策略来对GNSS、IMU和激光雷达等传感器进行集成；在此基础上，结合惯性导航预积分结果、基于特征点云的位姿约束和RTK数据构建因子图，消除激光雷达里程计的累积误差，从而构建全局一致性的高速公路三维数字模型。为了保持姿态估计的有限数量，文中还引入了基于关键帧的滑动窗口优化策略。最后，分别采集高速公路场景中常见的3种路段（一般路段、桥梁和隧道路段）进行建模分析，结果表明，在具有挑战性的高速公路场景建模中，文中方法能够有效提高建模鲁棒性、精度以及模型有效性。     

一种提高激光三角法薄板在线厚度测量精度的方法

提出了利用3个结构相同的激光三角测量模块,结合三同步驱动技术,通过保证上、下激光三角测量模块得到的厚度数据与第3路厚度补偿数据的同步来提高精度的方法.最后,采用统计上、下界法通过随机测试数据对测量系统的收敛性进行了分析.实验结果表明,该方法能够有效提高在线厚度测量精度.     

车载导航系统中光纤陀螺信号滤波方法的研究

介绍了光纤陀螺在车载导航系统中的应用，指出漂移是存在于光纤陀螺系统中使得输出信号产生较大偏置误差的一种因素，为提高车载导航系统的测量精度，提出采用小波分析对输出信号进行滤波处理的方法，通过仿真结果验证了该方法的有效性。     

机器学习在车载激光点云分类中的应用研究

点云信息分类提取与利用是车载移动测量系统的关键技术,提高车载激光点云分类的智能化已成为当代信息科学技术发展所面临的重要问题.从分析点云的特征入手,采用机器学习方法对车载激光点云的行道树提取进行了大量实验研究.首先,在点云原始特征的基础上,根据其局部几何特征及空间分布,构造了由三维空间位置、回波强度、颜色值、法向量、单位投影密度、残差及回波强度维度内的残差等17个特征值组成的点云高维特征向量,然后采用支持向量机和人工神经网络两种机器学习方法分别对行道树点云进行提取实验.实验中采用了粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优,采用所构造的由17个特征值构成的特征向量对点云进行机器学习,两种学习方法的行道树点云分类精度分别可以达到99.75%和99.25%.实验结果表明,采用机器学习的方法对于提高车载激光点云分类自动化程度和智能化水平具有重要意义和作用.     

集成SSD-SIOCT算法的自动目标监测研究

目标检测与空间定位在计算机视觉、数字近景摄影测量以及地理信息系统等领域中具有重要的研究价值。该文通过分析现有的移动测量系统的工作原理,研究移动车载测图系统数据处理方面的关键技术,将移动车载测图系统的理论与工程应用相结合,提出一种集成SSD-SIOCT算法的自动目标监测与空间定位方法,包括移动站采集硬件配置设计、影像采集方法等,实现地理对象的自动目标检测,保证检测精度,为巡检工作提供方法支撑,有效降低人工目标查看工作量,在实际工程中具有很好的应用价值。     

激光跟踪坐标测量系统的双线法基点自标定

激光跟踪三维坐标测量是一种新型的大范围坐标测量方法.在实际测量中,系统首先要经过标定,确定系统参数,然后才可以进行测量.因此,系统参数自标定的精度直接影响测量的精度.为了分析误差起因,提高标定精度.提出了一种新型的标定方法,用激光干涉仪双直线法来标定测量系统的基点坐标,通过仿真和实验,证明该标定方法可提高激光跟踪系统基点坐标的标定精度.     

基于LiDAR的测高数据制作DEM方法探讨与研究

机载激光雷达它集成了激光测量、高精度惯性导航（IMU）和GPS全球卫星定位、数码相机四项技术设备.是通过同步获取激光回波信息、机载GPS信息、机载IMU（惯性导航装置）信息和测区内GPS基站观测数据,经过专业预处理软件差分计算后生成高精度的激光点云数据和影像数据.根据需求,在相关后处理软件平台下,生成高精度的数字地表模型DTM、DEM及DOM.     

展成法球面磨床的几何误差补偿

利用多体系统运动学理论,通过变换矩阵方程,分析了系统中的移动副误差、转动副误差和正交误差原理.针对展成法球面磨削系统的结构与加工方式的独特性,提出了虚拟磨削点,建立了球面磨削系统的空间误差模型,并通过激光干涉仪进行了几何误差的测量.利用软补偿方法进行实验验证的结果表明,经过几何误差补偿后的球面加工精度有显著改善.     

车载LiDAR在高速公路改扩建中的应用研究

本文基于笔者从事公路测量的相关工作经验,以车载LIDAR在高速公路扩建中的应用为研究对象,详细分析了具体的技术流程,并给出了数据处理和精度评价结论,结合GPS、RTK、车载Li DAR测量等新兴技术可以在不影响高速公路交通流的情况下高效获取精确的道路路面三维信息,为今后高速公路扩建勘测工作提供了一个新的技术手段。