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为了评估安置参数检校结果,使用车载移动测量系统采集了两组实验数据:第一组为检校场数据,用于验证检校方法和评估内符合精度;第二组为外场数据,区域内包括利用RTK、全站仪等手段采集的检核点以及少量靶标球,用于评估检校后移动测量系统的外符合精度。实验所用的移动测量系统为青岛秀山移动测量有限公司自主研发的VSurs-Q型轻便型移动测量系统,如图4所示。
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为了最大化体现出安置误差影响,通常采集路线均以往返扫描作为一组并尽可能获取完整的参考面扫描点云数据。
在外业数据采集过程中,需进行必要的机动以保证组合导航精度。采集完成后,需要对组合导航处理结果进行精度检核,采用Waypoint Inertial Explorer 8.80软件的紧组合算法对基站和流动站数据进行处理。一般要求后处理结果要基本达到组合导航系统标称精度,避免引入其他误差造成检校结果较差。若POS处理精度较差,则重新安排检校实验。
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外场数据采集区域如图5所示,采集区域往返路线长度约15 km,主要分为建筑物采集区和道路采集区两部分,区域内检核点主要采用全站仪结合CORS手段获取。建筑采集区包括广场、教学楼,包含大量的规则标志物,部分特征如图5(b)、(d)所示,因主要在广场区域采集,故GNSS观测条件较好;道路采集区包含道路标线、交通标志牌、防撞桶、栅栏等特征地物,考虑到存在特征点提取误差,数据采集时还布设了高精度标靶球作为检核之一,标靶球点位采用静态观测获得,部分特征如图5(a)、(c)所示,道路两侧分布有较高大的树木且部分区域建有高楼,比较接近一般工程作业环境。移动测量系统扫描点密度随着距离的增加而变小,故检核点主要分布在系60 m扫描半径范围内以保证准确提取特征点。
使用移动测量系统对外场采集区域进行往返测量,采集路线如图5中黄线所示。当采集完成后进行POS解算,后处理组合导航位置及姿态精度整体良好,高程精度优于0.055 m,平面精度优于0.025 m,航向角精度优于0.28 ',横滚角、俯仰角精度优于0.14 '。为方便比对,测得点云数据转换至投影坐标系下与检核点进行外符合精度评估。
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车载移动测量数据采集完成,POS后处理精度满足要求后,开始进行安置参数检校处理,参数解算处理流程如图6所示,安置参数初始值可以通过系统设计模型中获得或者利用高精度工业测量系统进行标定。
首先,使用初始参数和组合导航处理结果对扫描仪原始数据进行融合变换,生成扫描点云数据和观测值索引文件;然后,利用RANSAC算法从每趟路线扫描的点云数据中提取出参考面对应的扫描面并进行标记;根据提取的扫描点云面的索引信息从观测值索引文件中检索出观测值信息,生成观测值信息文件;通过编号将每个扫描点云面与参考面进行匹配,获得约束方程;至此完成数据准备工作,开始进行参数解算,第一步构建安置角参数求解平差模型,利用最小二乘迭代求解安置角参数,第二步是将解算出来的安置角参数作为已知值,构建安置平移参数求解平差模型,迭代求解安置平移参数,最终输出安置参数解算结果并进行精度评定。计算过程与最终计算结果如表1所示。
ΔX/m ΔY/m ΔZ /m α/rad β/rad γ/rad Initial value 0.067 0.306 0.210 1.577 79 –1.041 09 0.022 07 Angle parameter Iteration1 0.067 0.306 0.210 1.581 73 –1.051 20 0.015 75 Iteration2 0.067 0.306 0.210 1.582 49 –1.049 65 0.016 67 Iteration3 0.067 0.306 0.210 1.582 40 –1.049 60 0.016 57 Iteration4 0.067 0.306 0.210 1.582 40 –1.049 61 0.016 56 Translation parameter Iteration1 0.069 0.306 0.210 1.582 40 –1.049 61 0.016 56 Iteration2 0.070 0.307 0.208 1.582 40 –1.049 61 0.016 56 Final results 0.070 0.307 0.208 1.582 40 –1.049 61 0.016 56 Table 1. Solution result of boresight parameters
将计算结果与初始安置参数比对,检校前后α角相差–0.26°、β角相差0.48°、γ角相差0.31°,若不进行高精度检校,车载移动测量系统获取数据的精度会受到极大影响,将无法满足高精度测量任务。造成这种误差的主要原因是标定的传感器轴系与实际轴系存在偏差。这种偏差对角度影响较大,对平移量较小,通过平移参数改正量即可得到验证,检校后的平移参数改正量为毫米级,基本符合实际加工安装情况。从迭代过程看出,分步平差法在一定程度上分离了安置参数中的角元素和线元素,可避免解算过程中二者耦合带来其他不确定因素影响。
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文中设计了一种内符合精度评估方法,通过将检校后的扫描点投影到匹配的参考特征面上,计算出扫描点和投影点之间的坐标和距离偏差来评估检校结果,如图7所示。图中所有数据均在地心地固坐标系下,C为对应参考面,红色箭头为平面法向量
${{n}}$ ,${P_i}$ 为激光脚点坐标,${P_s}$ 为${P_i}$ 对应的投影点坐标。理想情况下,参考面的点云数据应与参考面C重合,但由于存在多种随机误差和残留系统误差影响,检校后的激光扫描点仍未必完全在参考面C上。误差的计算方式为${\rm{d}}x = {X_i} - {X_S}$ ,${\rm{d}}y = {Y_i} - {Y_S}$ ,${\rm{d}}z = {Z_i} - {Z_S}$ ,${\rm{d}}s = \cos \left\langle {{{n}},\overrightarrow {{P_i}{P_s}} } \right\rangle$ $\sqrt {\rm{d}}{x^2} + {\rm{d}}{y^2} + {\rm{d}}{z^2}$ 。内符合精度评估结果如图8所示,参与计算的扫描点数共239 409个。图8(a)、(b)分别是检校前、检校后四个评估残差对应的频率分布直方图。由图8(a)知,安置误差检校前,距离偏差
${\rm{d}}s$ 分布于±0.170 m区间内,中误差为0.050 m,误差较为分散,内符合精度较差。由图8(b)知,安置误差检校后,距离偏差${\rm{d}}s$ 分布于±0.035 m区间内,中误差为0.007 m。误差分布集中,几乎接近正态分布,由此可以看出因安置参数误差存在而导致的系统差被基本消除,检校后的数据内符合精度较高。 -
在检校过程中,为了较好地消除安置误差,在作业场地选择、检校路线设计方面均采用较高标准,最大限度地保证检校过程中不引入其他误差。然而,在实际作业过程中,环境较为复杂,系统实际精度一般低于检校精度。为验证测量精度的可靠性,对系统外符合精度进行评估,选择泰山广场和前湾港路作为精度评估实验区域,通过比对同名特征点坐标差值的方式进行外符合精度评估。数据采集前,已预先通过CORS和全站仪获取部分特征点坐标。数据采集完成后,解算成投影坐标系下点云,在点云中拾取同名特征点进行比对,方向位偏差分布如图9所示。
此次参与外符合精度评估的球形靶标、建筑物角点、交通标志线角点共99个特征点,其中球形靶标27个,建筑物角点46个,交通标志线角点26个。按公式(15)计算,外符合精度为0.024 m。
前湾港路为双向六车道,车载移动测量系统沿道路双向各扫描一次,往返扫描点云数据见图10,蓝色为自西向东扫描数据,红色为自东向西扫描数据,从水平和垂直方向分别选取特征地物往返扫描结果,图(a)为花坛中的树木,图(b)为道路中央栅栏,图(c)为交通标志牌,图(d)为道路横向剖面图。图中往返两次点云数据的重合度良好。由此可看出,利用文中方法检校后,车载移动测量系统的安置误差基本消除。
Boresight parameters calibration method of VMLS system based on reference planar features constraint
doi: 10.3788/IRLA20190524
- Received Date: 2019-12-10
- Rev Recd Date: 2020-02-05
- Available Online: 2020-04-29
- Publish Date: 2020-07-23
Abstract: The vehicle mobile laser scanning (VMLS) system is a highly integrated multi-sensor measurement system. The accuracy of the VMLS system depends on the accuracy of not only the integrated sensor, but also the calibration of boresight parameters between the laser scanner and the integrated navigation system. Considering the convenience and effectiveness of the calibration method of the boresight parameters and the accuracy evaluation of the VMLS system, a calibrating method of the boresight parameters of the VMLS system based on the reference planar features constraint was proposed. The proposed method was based on the direct georeferencing of lidar measurements including the boresight parameters. The equation used the minimum distance deviation from laser footpoint to reference plane as the constraint. In addition, considering the correlation between rotation and offset amount of the boresight parameters, the stepwise solving method was composed to separate boresight angle and offset parameters. Finally, through the datum acquired from calibration field and check fields, the internal and external accuracy of VMLS system were evaluated. The experimental results show that the proposed method can effectively eliminate the influence of boresight errors. After calibration, the internal accuracy is 0.007 m and the external accuracy is 0.024 m.