利用差分GNSS獲取高精度無人機影像外方位線元素

張坤鵬,于廣瑞,顧廣杰

(61206部隊，遼寧 大連 116023)

利用差分GNSS獲取高精度無人機影像外方位線元素

張坤鵬,于廣瑞,顧廣杰

(61206部隊，遼寧 大連 116023)

目前，微小型無人機遙感系統定位精度低，需要布設大量地面控制點，才能滿足空三和測圖精度要求，為提高無人機遙感系統影像的后期處理效率，文中研究利用差分GNSS模塊，結合后差分算法提高POS數據精度，并通過位置標定、相機時間延遲改正等關鍵技術方法開展研究，最終獲得高精度相機曝光時刻的位置信息，以此為基礎，集成一套基于差分GNSS的無人機遙感系統。通過實驗，最終實現以少量地面控制點獲取高精度無人機影像外方位線元素，提高無人機影像后期處理效率，具有一定工程應用價值。

無人機；差分GNSS；位置標定；相機延遲改正；空三加密

隨著地理信息產業的蓬勃發展，攝影測量與遙感作為一種提供地理信息數據采集的新型技術，得到了前所未有的發展。作為衛星遙感和航空攝影測量等信息采集手段的有力補充，無人機遙感系統具有機動性能好、應急響應迅速等特點，在國土利用的現勢性調查和小區域大比例尺成圖等方面發揮著重要作用。

由于微小型無人機受載荷限制，無法搭載高精度的定位定向系統，故其POS數據均直接來自于飛控導航系統的GNSS定位信息，定位精度大致在5～10 m，遠遠達不到大比例尺攝影測量所需要的POS數據的精度。因此，無人機的定位精度多依賴于大量地面控制點，嚴重限制了微小型無人機遙感系統快速、高效優勢的發揮。雖然現階段國內外市場上流行的無人機遙感平臺已有一些基于GNSS RTK的微型無人機遙感系統，如瑞士eBee公司發布的eBee RTK無人機遙感系統，價格昂貴，且多以提高無人機導航定位精度為目的，并未考慮真正意義上相機曝光時刻的位置信息，本文提出一種基于差分技術的無人機系統集合，通過幾種改正方法，得到高精度無人機影像外方位線元素，為后期空三加密、大比例尺測圖等應用提高精度與效率。

1 差分系統改裝方案設計

U-blox公司研制的NEO-M8T GNSS接收機專為低功耗和低成本而設計，不受所采用的衛星定位系統的限制。兩臺接收機通過對載波相位觀測值、偽距測量值以及定位解算所需要的電文、星歷等參數的記錄，采用RTKLIB軟件對所接收的數據進行差分后處理，實現RTK解算。在這個過程中飛控系統對相機曝光點和GNSS數據進行協調，通過差分后處理，就可以得到精度較高的POS數據。

將NEO-M8T開發板與供電電池利用熱熔膠安裝在中心板幾何中心位置，防止無人機重心發生偏移，將電池供電接口和開發板供電接口置于無人機中心板底部外側，便于為開發板供電，開發板與電池安裝情況如圖1所示。測量天線安裝于中心板防雨罩圓形面板上面，并位于機頭與機尾的連接線上，用熱熔膠使其緊固，連接線將開發板與測量天線相連接，天線安裝情況如圖2所示。

圖1 GNSS模塊與電池安裝圖

圖2 機載測量天線安裝圖

無人機搭載GNSS模塊，與地面基準站進行實時測量，結合差分后處理軟件，構成一套集成系統，如圖3所示。旋翼無人機搭載的接收機與地面站的接收機通過同時對相關參數進行記錄，即可利用RTKLIB軟件對所接收的數據進行差分后處理，實現RTK解算，得到較高精確度的無人機飛行定位信息。

圖3 無人機差分GNSS集成系統

2 差分系統的關鍵技術研究

2.1 天線相位中心與相機中心位置關系的標定

差分模塊與測量天線安裝在旋翼無人機上，由于天線相位中心與相機中心位置存在幾何偏差，導致差分處理的POS數據并非影像的外方位線元素，因此需要標定出兩者的位置關系。

無人機在飛行作業過程中，天線相位中心與相機中心存在的空間相對關系，對于航空攝影測量來說屬于系統誤差，但飛機的飛行狀態不穩定，該部分誤差的影響是實時變化的，因此，只能近似消除這部分誤差。實驗中精確測得地面各個目標點的坐標為(Xi，Yi，Zi)，飛機在近似水平狀態，對地面目標點同時拍攝，所得標志點在像空間坐標系中的坐標為(xi，yi，zi)，設像空間坐標系的原點在參考坐標系中的坐標為(XS，YS，ZS)，相對于參考坐標系的姿態旋轉參數為(Rx，Ry，Rz)，如圖4所示，設地面上其中3個點A，B，C對應圖像上A′，B′，C′。

則可建立共線方程為

(1)

其中旋轉矩陣

(2)

ai，bi，ci由旋轉角度Rx，Ry，Rz確定。由共線方程建立空間后方交會模型就可以求得相機坐標系與參考坐標系之間的6個實時轉換參數XS，YS，ZS和Rx，Ry，Rz，結合GNSS測量結果，即可以確定天線相位中心與相機中心的位置。

實驗中，采用最小二乘平差，如圖5所示，在地面布控9(3×3)個測量控制點，利用萊卡TP1201+全站儀經設站測得點位坐標pi(xi，yi)。

圖4 空間后方交會

圖5 標定場控制點布置分布圖

在靜態情況下，人為模擬無人機沿著指定飛行方向拍攝地面9個控制點，在此同時，基準站和飛機上的差分模塊記錄該靜態狀態下的位置信息，該實驗共進行三組影像拍攝，每組拍攝10張。對于相機拍攝的影像，通過編程進行單張影像空間后方交會，求解得到每組影像相對于參考坐標系下的外方位元素，如表1所示。

表1 相機位置測量結果

對差分GNSS系統獲得的數據，利用RTKLIB軟件，經過后處理得到無人機上測量天線相位中心的坐標，如表2所示。

表2 GNSS測量結果

2.2 相機延遲改正方法

目前無人機遙感系統中相機的拍照是由飛行控制系統控制的，在進行攝影測量作業時一般采用的是每間隔固定的距離進行一次曝光，通過上述的GNSS后差分處理的方法雖可大幅度提高外方位線元素的原始精度，但飛行控制系統所記錄的曝光時刻并非是相機真正曝光的時刻，因為從飛行控制系統發出曝光的指令到相機真正的曝光有一段響應時間，加上無人機飛行系統作業時的速度過快，在一定程度上降低了外方位線元素的精度。為解決這一問題，研制一款可以記錄相機曝光時間并將該時間寫入GNSS原始數據的改正模塊。改正模塊的功能結構如圖6所示。這樣一來，相機曝光時間得到精確而真實的記錄，相機延遲得到改正，相機與模塊連接情況如圖7所示。

圖6 改正模塊功能結構

圖7 記錄相機曝光時間連接線

2. 3 差分GNSS獲取無人機影像外方位線元素的綜合分析

根據上述分析，采用差分技術獲取無人機影像外方位線元素需要考慮天線相位中心與相機中心點的位置關系以及相機延遲改正問題，現以某次飛行任務為例，簡述系統獲取影像外方位線元素的方法。

設無人機飛行航線如圖8所示，航線為東西方向，由空間幾何關系可知，相機與天線相位中心位置關系的影響為

(3)

當飛機沿航線由西向東飛行時，α≈90°，差分GNSS模塊記錄的每個點位轉換為相機中心點的坐標為

(4)

當飛機沿航線由東向西飛行時，α ≈ 270°,差分GNSS模塊記錄的每個點位轉換為相機中心點的坐標為

(5)

在確定相機曝光時刻后，就可以根據拍照時刻前后差分GNSS記錄的坐標內插計算得到拍照時刻天線相位中心的位置。

如果t=n×0.1，n=0，1，2，3，…

如果n

(6)

經過后期編寫相機延遲改正軟件，如圖9所示，根據相機拍照時刻前后差分GNSS模塊記錄的數據進行內插處理，同時改正天線相位中心與相機中心的位置，得到最終每次拍照時刻的精準坐標。

圖8 無人機航線分布圖

圖9 相機延遲改正軟件界面

3 差分系統的精度分析

Ublox公司研制的NEO-M8T GNSS接收機專為低功耗和低成本而設計，不受所采用的衛星定位系統的限制。兩臺接收機通過對載波相位觀測值、偽距測量值，以及定位解算所需要的電文、星歷等參數的記錄，通過RTKLIB軟件對所接收的數據進行差分處理，得到精度較高的POS數據，為驗證差分模塊的測量精度，設計相關的實驗。

實驗目的是在接收機收星比較良好的情況下，NEO-M8T模塊在RTKLIB環境下定位測試結果是否滿足厘米級測量精度，且在低速穩定的動態情況下，模塊接收固定解的情況。測試實驗器材包括NEO-M8T模塊兩套(芯片，MINI USB線，GNSS天線)，三腳架，已知點坐標，萊卡TC1201+全站儀，棱鏡等。

3.1 驗證NEO-M8T模塊的靜態測量精度

如圖10在地面布設兩個控制點(CP1，CP2)和5個測量點位(p1，p2，p3，p4，p5)，利用萊卡TC1201+全站儀經控制點設站測得點位坐標，而后利用NEO-M8T差分模塊進行逐點測量，每個點位測量10 min，差分模塊的采樣頻率為10 Hz，在RTKLIB環境下差分后分析，某一點位數據隨時間的變化情況如圖11所示。

圖10 GNSS模塊測量點位分布

圖11 差分GNSS數據質量分布

可以看出采樣數據經處理后分布較為穩定，但波動在正負1 m間，3個方向未觀察到系統性的測量誤差，在計算中，利用其波動范圍的平均值作為參考，剔除偏離平均值大于0.3 m的數據，對余下的數據進而取平均值作為最終靜態測量結果，得到測試點位的測量結果如表3所示。

因此，采用NEO-M8T在RTKLIB正常狀況下能夠滿足分米級的需求，如果環境比較好狀況下，基本能做到厘米級的狀態。

表3 GNSS模塊點位測量結果 m

3.2 測試NEO-M8T模塊的動態差分軌跡近似程度

首先利用全站儀測量近似直線的足球場邊沿端點坐標J01(4 306 492.45，372 827.51，49.64)、J02(4 306 516.00，372 875.24，49.65)，而后將差分模塊安裝在標桿上，由人扛在肩膀沿著線路由一端走向另一端，對采集的數據進行差分后處理，將圖形按照全站儀測量數據進行定向后得到如圖12所示采樣點分布情況，與全站儀測量的直線比較，得到固定解率p=81%。在評定差分GNSS模塊測量的固定解點位偏離直線的誤差同樣采用最小二乘法，即以各采樣點對于基準直線的偏離值的中誤差來評定，得到0.11 m。

圖12 模塊動態精度測試情況

可以看出，處理后所得軌跡與真實行走軌跡位置近似，可近似估計差分處理后所得數據精度。

3.3 在飛機上的飛行軌跡測試

在旋翼無人機上，搭載GNSS模塊，經過差分后處理所得到的數據具有較高的固定率，如圖13所示，其所得軌跡與真實行走軌跡位置基本吻合，在微型無人機等高動態移動目標上，低成本GNSS模塊差分后所得數據具有較高的固定率，其解可以為微小型無人機遙感系統提供更精確的外方位線元素初值。

圖13 差分GNSS系統無人機飛行軌跡

綜上，實驗初步驗證了采用低成本GNSS模塊后差分處理的方法，可以提高外方位線元素的精度。

4 差分GNSS在測繪中的應用

4.1 資料獲取

任務實施以六旋翼無人機機搭載索尼NEX7畸變相機航攝，同時差分GNSS模塊實時測量，飛機飛行航高150 m，相機焦距為10.4 mm，影像分辨率為3648像素×5472像素，像元尺寸2.4 um，航攝滿足航向影像重疊度約為80%，旁向影像重疊度約為70%，航線由東向西，共10條。

相機檢校參數文件，主要包括相機像主點坐標、相機焦距、像元大小、徑向畸變差系數(K1，K2)、切向畸變差系數(P1，P2)、CCD非正方形比例系數a，CCD非正交性的畸變系數b等。

POS及控制資料，根據航帶和相片數量布設一定數量的控制點，同時在航攝區域布設一定數量的檢查點，差分GNSS模塊獲取拍照時刻每張照片的外方位線元素。

4.2 處理方法

采用Geoway for UAV無人機數據處理系統軟件，以實際完成影像處理項目為例，采用高精度影像外方位線元素完成無人機影像數據作業流程和關鍵技術環節，最終成果滿足工作需求，實現高效、高精度、高可靠性。

將原始影像、POS數據、相機參數文件、控制點文件準備完畢后，即可進行自動空三解算，總體工作流程如圖14所示。

圖14 Geoway AAT的總體工作流程

在空三加密過程中，首先采用傳統方法，即使用無人機系統自帶的GPS定位信息作為POS數據，同時利用地面按航帶布設的大量控制點進行空三加密。然后采用差分GNSS模塊獲得的POS數據及僅航攝區域4個角點的控制點數據進行空三加密，兩種方案得到的精度結果如表4所示。

表4 兩種方案空三精度比對 m

經過比較，實驗區要達到1︰1 000地形測圖規范要求，區域網周邊需要每隔4條基線布設1個平高地面控制點、區域網內部需要每隔4條基線布設1個高程地面控制點才能滿足精度要求。而采用POS輔助空中三角測量技術后，僅需要區域四角4個平高地面控制點就可滿足精度要求，與傳統光束法區域網平差相比，差分GNSS輔助光束法區域網平差減少了大量的外業工作量。

5 結束語

本文在旋翼無人機的基礎上，運用低成本GNSS模塊結合特定的改進方法，集成一款基于GNSS RTK的微型無人機遙感系統，通過實驗驗證了GNSS模塊定位精度的可靠性，并投入生產應用。該系統不僅改善了POS數據精度，還大大提高了作業效率，在很大程度上促進了無人機測繪的發展。

[1] 黃丁發，熊永良，袁林果.全球定位系統(GPS)：理論與實踐[M]．成都：西南交通大學出版社，2006．

[2] 張九宴.GPS差分協議及基準站算法研究[D].武漢：武漢大學，2003．

[3] 關惠平.GPS相對定位原理與DGPS技術簡介[J].蘭州鐵道學院學報(自然科學版)，2003，22 (6): 59-64.

[4] 王永生.實時位置差分GPS的設計與實現[J].西北工業大學學報，1994，12 (3): 354-359．

[5] STEMPFHUBER W, BUCHHOLZ M.A precise, low-cost RTK GNSS system for uav applications[J]. Conference on Unmanned Aerial Vehicle in Geomatics，2011(4): 34-39．

[6] STEMPFHUBER W, BUCHHLOZ M．High-End and Low-Cost RTK GNSS in Machine Controland Precision Farming Applications[J]．Bridging the Gap between Cultures，2011(3): 12-21．

[7] 陳立春.關于EBEE RTK無人機在大比例尺地形圖測繪中的研究與應用[J].城市地理，2015(18): 38-39.

[8] 馬懷武，王俊強.RTK結合無人機低空攝影在高原地區測繪中的應用[J].測繪地理信息，2014(3): 23-26．

[9] 晏磊，呂書強.無人機航空遙感系統關鍵技術研究[J].武漢大學學報(工學版)，2004，37(6): 67-70.

[10] 洪宇，龔建華，胡社榮,等.無人機遙感影像獲取及后續處理探討[J].遙感技術與應用，2008，23(4): 462-466.

[11] 張祖勛. 從數字攝影測量工作站( DPW)到數字攝影測量網格( DPGrid)[J].武漢大學學報( 信息科學版)，2007,32(7)：565-573.

[12] 何敬,李永樹,魯恒，等. 無人機影像的質量評定及幾何處理研究[J].測繪通報，2010(4)：22-24.

[13] 洪宇,龔建華,胡社榮,等. 無人機遙感影像獲取及后續處理探討[J].遙感技術與應用， 2008，23(4)：462-466.

[14] 崔紅霞,林宗堅,孫杰. 大重疊度無人機遙感影像的三維建模方法研究[J]. 測繪科學， 2005，30 (2)：37-39.

[15] 王聰華. 無人飛行器低空遙感影像數據處理方法[D].青島：山東科技大學，2006.

[責任編輯：張德福]

The use of differential GNSS to obtain high-precision UAV image line of exterior orientation elements

ZHANG Kunpeng，YU Guangrui，GU Guangjie

(Troops 61206，Dalian 116023，China)

At present, a miniature UAV remote sensing system of low positioning accuracy needs a large number of ground control points, in order to meet the three empty and the mapping accuracy requirement.In order to improve the post processing efficiency of UAV remote sensing image system, this paper studies the use of differential GNSS module, combined with the difference algorithm to improve the accuracy of POS data. The calibration of position ard the camera time delay correction method of key technology can obtain the position information of high precision camera exposure time. So a set of integrated differential GNSS is formed based on UAV remote sensing system. Through the experiment, a small number of ground control points are used to obtain the high accuracy UAV image line elements, which can improve the efficiency of image processing.

UAV; differential GNSS; position calibration; camera delay correction; aerial triangulation

著錄：張坤鵬,于廣瑞,顧廣杰.利用差分GNSS獲取高精度無人機影像外方位線元素[J].測繪工程，2017，26(7)：5-11.

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2017.07.002

2016-11-20

張坤鵬(1978-)，男，工程師.

P228

A

1006-7949(2017)07-0005-07