移動測量技術在測制大比例尺地形圖中的應用研究

李仕維，馬亶佑

(貴陽市測繪院，貴州 貴陽 550002)

1 引 言

目前大比例尺地形圖的測繪主要采用全站儀極坐標法、GPS RTK等測量方法，然而這些方法都有其生產的局限性，如全站儀在測繪工作中必須滿足測量儀器的通視條件以及受定向、轉站的影響；而GPS則受到外界環境、衛星信號、衛星高度角等因素影響，會對精度產生較大的影響。同時，全站儀極坐標法和GPS測量都存在外業工作量大、工作效率低等傳統測繪的缺點。

近年來，隨著科學技術特別是計算機技術的飛速發展，三維激光掃描技術應運而生，并作為一種全新的空間數據獲取方法運用于測繪領域。基于三維激光掃描技術整合全景影像采集、融合技術，形成新的測繪技術——移動測量技術，該技術摒棄了傳統測量手段的作業方法，克服了以往測繪行業的局限性，通過向被測量物體發射激光束同時進行采集全景影像的方式，能夠直觀、快速、高效地獲取地物的空間三維坐標，經點云數據的融合和全景影像拼接等數據處理，可以半自動生成數字地形圖。

移動測量技術的運用，大大縮短了外業工作時間，降低了測繪工作者的勞動強度，提高了內業數據處理的自動化和智能化程度。本文以貴陽市中環路為例研究了移動測量技術在大比例地形圖測繪中的應用。

2 移動測量系統

2.1 系統構成

本項目采用的是吉信移動測量系統，其子系統主要包括激光掃描系統、慣性導航系統、全景影像采集系統、控制系統、電源供應系統和GNSS天線。控制系統主要負責整個移動測量系統的正常運作，包括對激光掃描儀、GNSS天線、慣性導航系統、全景相機的控制；供電系統是整個移動測量系統的電力保障。系統構成示意圖如圖1所示。

圖1 吉信移動測量系統構成

2.2 工作原理及技術關鍵

移動測量技術能夠快速獲取直接反映測量目標實時和真實形態特性的空間點云數據和全景影像數據，該系統的工作原理是：三維激光掃描發射器發出激光脈沖信號，到達物體表面發生漫反射，沿幾乎完全相同的路徑返回到接收器，從而根據反射的時間可以計算出目標點P與掃描儀中心的距離S，同時根據數據后處理結算得到掃描儀的POS數據，即每個激光脈沖發出時的橫向和縱向掃描角度α和β，如圖2所示。

通過GNSS數據可以解算得到掃描儀中心的三維坐標值(XS、YS、ZS)，即圖2坐標原點的坐標值，從而根據式(1)可求解出任意一個被測點云P的三維坐標：

(1)

圖2 吉信移動測量系統工作原理

2.3 吉信移動測量系統的誤差來源分析

三維激光測量技術的誤差來源大致可以分為三類誤差：儀器本身的誤差、與反射有關的誤差、外界環境條件引起的誤差等。

2.3.1 儀器本身產生的誤差

儀器本身的誤差主要表現為掃描角度和激光測距產生的誤差。三維激光掃描儀角度掃描系統內部的激光光束偏轉系統是造成掃描角度產生偏差的主要來源；三維激光測距不論是脈沖式或是相位式測距，都會存在測距誤差。

2.3.2 反射有關的誤差

由于掃描的物體表面材質不同，顏色不同以及路面濕滑程度不同等，都會使物體的反射率發生改變，影響掃描點的精度；另外，反射物的傾斜角度不同也會對精度產生影響。

2.3.3 外界條件引起的誤差

外界因素主要體現為溫度的不同會使儀器受熱不均產生誤差，另外風力會導致儀器產生輕微的偏移或振動，儀器的姿態不穩也會產生誤差。

3 外業數據采集

經過實地外業踏勘之后，貴陽市測繪院技術人員根據現場作業環境以及車流量的基本情況，制定了外業的數據采集方案。

3.1 數據分段

為了提高成果精度和要素提取效率，隧道需單獨分段進行采集，且要保證隧道分段前后均有RTK收斂點，選擇在隧道外 1 km左右進行分段。

3.2 作業時間

由于貴陽市中環路白天車流量大，凌晨車流量相對較小且多數路段照明效果良好，為了避免遮擋和安全事故的發生，選擇在凌晨1點到6點進行點云數據的采集；由于全景影像的采集需在光線良好的條件下進行，所以全景數據的采集工作選在白天車流量相對較小的時間段進行。

3.3 采集順序

根據本次項目的工作需求以及本次作業的范圍，作業路段逆時針從新添立交附近開始，經過貴陽市中環路北段、西段、南段到富源立交附近結束；順時針從富源立交附近開始，經過中環路南段、西段、北段到新添立交附近結束，如圖3所示。

圖3 項目測區示意圖

3.4 過程控制

貴陽市中環路設有專用臨時停車位置，且周圍開闊，可進行設備初始化和停車。車輛在行進過程中，四車道在右二車道通行，三車道在中間車道通行；全路段數據先進行一次采集，若左側點云不能滿足要求，需進行第二次采集，車輛在四車道時車輛需在左二車道通行。在隧道外速度控制在10 km/h左右，隧道內速度控制在 40 km/h～50 km/h左右，出隧道后 50 m內開闊地帶進行 1 min左右的短暫停留，待RTK收斂，水平精度達到 2 cm內，垂直精度達到 4 cm內后繼續行駛。

3.5 設備參數

根據本次項目的特點，基本的參數設置為：左右雷達采集角頻率為 33 Hz/0.25，后方雷達采集角頻率為 25 Hz/0.1667，全景采集頻率為 1 Hz。

4 內業數據處理

4.1 點云數據處理

POS數據用來把點云數據從設備坐標系轉換到世界坐標系，是點云數據處理過程中最重要的數據之一，其精度直接影響到最終成果的精度與質量，所以其重要性不言而喻。

4.1.1 POS數據簡介

POS數據是位置姿態數據，由3個坐標數據和3個姿態數據組成。3個坐標即掃描中心的X、Y、Z坐標與3個姿態(航行Heading，俯仰Pitch和側滾Roll)。

Heading的定義為：以正北向為起始，繞Z軸右旋轉為正，左旋為負；Pitch的定義為：繞X軸，向上旋(上坡)為正，向下旋(下坡)為負；Roll的定義為：繞Z軸，向右滾為正，向左滾為負。

4.1.2 POS處理流程概述

POS處理是把數據采集過程中的移動站(R7)、基站(R4)的GPS原始信息導出并在IE軟件下進行GNSS解算，加以慣導數據耦合，從而得到平滑的GPS軌跡的過程。其處理流程如圖4所示：

圖4 POS數據處理流程

4.1.3 數據準備

(1)GNSS數據準備

導出原始數據并利用ConvertToRINEX將移動站和基站的數據轉換為IE軟件支持的GPB格式文件。

(2)IMU數據準備

利用IMU轉換工具，將慣導輸出的原始文件.Nav進行轉換。轉換完成后，可以在存放*.nav文件的目錄下看到有幾個文件生成，*.bin文件為raw格式的慣導數據，*.txt為實時慣導數據，*.nav為慣導的原始數據，*._out.txt為調試信息文件；其中，*.imr與IE軟件支持的格式有出入，需做進一步轉換后才能使用。

(3)DMI數據準備

將原始數據中的*.dmr拷貝到新建的GNSS后處理工程目錄下的IMU文件夾下。

4.1.4 POS解算

(1)工程目錄的建立

為了便于管理，工程目錄的建立依據數據采集的時間建立，并在該目錄下，新建基站、移動站、IMU及IE工程文件夾。

(2)GNSS解算

①移動站和基站的GPS數據生成GPS軌跡

打開Inertial Explorer，導入移動站原始數據(R7.14o)，設置移動站天線型號為TRM55970.00，選擇基站原始數據，設置基站參數，利用Inertial Explorer得到GPS軌跡。

②慣導原始(*.imr)數據修正GPS軌跡

加入慣性導航數據，因為GPS密度較低，沒有姿態信息，需要慣性導航數據提供姿態信息；同時，在GPS失鎖的情況下，也需要慣性導航數據來輔助獲取位置和姿態的信息。利用IE軟件將慣導的.bin文件轉換為.imr文件使之能在IE下使用，向工程添加完*.imr后得到其軌跡，接下來進入耦合，得到加入慣性導航數據后修正后GPS軌跡。

③DMI數據(*.dmr)修正GPS軌跡

將*.dmr文件拷貝至存有mu的文件夾下，利用InertialExplorer，加上新進入的.dmr文件進行耦合，得到加入DMI數據后修正后GPS軌跡。至此，POS數據的處理已基本完成，得到耦合后平滑的GPS軌跡。

4.1.5 數據精度分析

(1)位置誤差分析

縱坐標表示偏差的值，橫坐標表示GPS時間(周每秒)；通過分析位置精度曲線，可以確定誤差的大致范圍以及最大誤差為多少，如圖5所示。

圖5 位置精度曲線

(2)姿態誤差分析

縱坐標表示偏差的數值，橫坐標表示GPS時間(周每秒)；通過分析姿態上的變化，可以看出姿態的偏差及偏差的范圍和程度，姿態精度曲線如圖6所示。

圖6 姿態精度曲線

(3)GPS信號分析

縱坐標表示衛星的顆數，橫坐標表示GPS的時間(周每秒)；通過分析衛星顆數，可以查看某一時間段內GPS信號的強弱，若衛星顆數多則表明當前GPS信號良好，若衛星數量少，則說明當前GPS信號不好，GPS數量如圖7所示。

圖7 GPS數量

4.2 全景影像拼接

連續全景影像的采集系統一般由視頻采集設備、GPS接收器、移動工作站及配套設備組成。車輛頂部架設全景視頻采集設備和GPS接收器，在車輛行駛過程中采集道路周邊360°的全景視頻和坐標。

采集中，一個場景由多張圖片和一個坐標組成，經圖像拼接與融合后得到球面投影的全景幀。連續采集的全景幀經過視頻處理后，就得到連續全景影像數據，其中每一幀都對應一個坐標。球面投影的全景影像在實踐中，因受城市樓宇與樹木的遮擋，GPS設備采集的坐標并不準確，而視頻設備的采集頻率要比GPS采集頻率高很多。因此，不可能針對每一幀都獲得一個高精度的坐標。一般是通過加裝慣性導航單元(IMU)等硬件設備來獲得每一幀的坐標或者姿態。

連續全景影像采集過程中，因采集車輛正前方或正后方的物體距離攝像機較遠，汽車的直線運動不會引起這些景物在連續兩個全景幀中同名像素的坐標變化，而其轉向或顛簸運動會引起俯仰角變化，從而引起同名像素的坐標變化。根據這一現象，可以通過跟蹤連續全景影像正前方或正后方同名像素的坐標變化來解算連續影像的航向與俯仰角度變化。

4.2.1 采集平臺

最簡單的數字全景地圖采集平臺涉及：Ladybug3.0全景攝像機，GPS接收機，移動圖形工作站。PointGray公司的Ladybug3.0全景攝像機是全景采集的核心部件。該產品集成度高，安裝靈活方便，適合便攜式安裝部署。該產品使用6個工業相機，水平面5個相機均勻分布，另外一個相機正對天空。每個相機使用魚眼鏡頭，可以保證相鄰相機有部分視野重疊。Ladybug采集的全景以流的形式寫入硬盤，流中每幀包含6張JPEG圖片，沒有實現幀間壓縮。

4.2.2 數據轉換

Ladybug3.0采集的原始數據沒有進行幀間壓縮，保存的是每一個相機同時拍攝的6張JPEG照片。Ladybug使用流技術把這6張圖片保存在一組PGR文件中。因PGR文件非常大，并且保存的是單張圖片的信息，所以該數據基本上很難使用。因此數據轉換的主要工作是視頻轉換，主要步驟是：

(1)打開PGR文件，初始化寫視頻；

(2)讀取PGR第i幀，并把6張圖片分離出來；

(3)在3D場景中，把同一幀的6張圖片分別映射到球面的一部分，建立球面投影模型；

(4)把球面投影再次映射到平面，從而獲得單幀的球面投影圖片；

(5)把該圖片寫入視頻文件；

(6)如果PGR結束，則結束；否則i：=i+1，并跳轉到(1)。

數據轉換另一項工作就是GPS坐標的入庫，并且GPS坐標要與視頻幀進行關聯，這樣才能把視頻的每一幀映射到空間上去。

4.2.3 連續全景數據

因為單幀全景采集時，各個攝像頭的中心位于同一點，因此無法形成視差，故在同一幀中，無法實現移動測量。我們在兩個不同的地點觀察同一個物體，每一個球體表示一張全景圖片，球心表示全景攝像機中心，兩個球心與物體的連線必然交匯于物體上，使用射線交匯法來解決移動測量，需要知道連續全景影像每一幀的三維坐標和三軸旋轉角度，這6個參數就構成攝像機向量，用(x，y，z，α，β，γ)表示。第一個全景圖片采集的位姿為(x，y，z，α，β，γ)，第二個全景圖片發生了偏移(△x，△y，△z，△α，△β，△γ)。在使用車速傳感器和陀螺儀傳感器后，(△x，△y，△z，△α，△β，△γ)獲得的數據很精確，因此使用兩個全景圖片測量獲得的相對誤差較小，絕對誤差由(x，y，z，α，β，γ)決定。同時，在移動測量中，行駛方向兩側部分最容易形成視差，一般使用全景兩側部分進行移動量測。從O到O1航向發生變化，會引起∠OPO1的較大變化，而俯仰和測滾角度的變化不會引起∠OPO1太大變化。高程z不影響平面測量，因此，影響汽車行駛方向兩側移動測量誤差的最大因素是x，y和α的精度。航向數據α可以通過陀螺儀獲得很高的精度。從GPS獲得的x，y的精度成為影響移動測量精度的關鍵因素。一般使用RTK或慣導單元獲取較高精度的x，y值，從而提高移動測量精度。

4.3 數據建模及地形圖繪制

使用特征提取工具對點狀和線性要素進行要素提取，然后使用點云編輯工具進行人工修正，最后在ArcMap中進行合并處理，繪制成符合要求的地形圖成果。

5 精度驗證分析

本次的精度驗證選取了貴陽中環路上均勻分布的、明顯的地物點、特征點共計245個，通過全站儀或RTK采集特征點的平面坐標和高程獲得其實測數據，同時，通過移動測量系統采集特征點的平面坐標和高程得到點云數據，實測數據和點云數據的較差進行對比、分析，統計分析較差的最大值、最小值、平均值以及中誤差，如表1所示。

由表1統計，特征點實測數據和點云數據的平面較差最大值為 0.086 m，最小值為 0.012 m，中誤差為 0.034 m；高程較差最大值為 0.118 m，最小值為 0.004 m，中誤差為 0.030 m。能夠滿足CJJ/T 8-2011《城市測量規范》地物點點位中誤差 0.25 m，高程中誤差 0.15 m的限差要求。

6 結 論

本項目針對移動測量系統在城市快速路竣工測量中的應用進行了研究，研究了該技術在城市快速路竣工測量中的數據獲取和數據處理方法，驗證了移動測量技術應用于城市快速路竣工測量中的可行性及技術優勢；既提高了測繪工作的效率，又保證了作業人員的安全。

通過三維激光掃描技術獲取了道路的點云數據，為大量的后續城市道路數字化建設任務提供了大數據基礎，是實施全方位城市道路維護戰略、提高城市道路各種設施維護經濟效益的保證。此前，全景技術一般應用于展覽展示，本項目將全景技術與三維激光測量技術結合，解決了全景視頻數據采集、加工、建庫、展示環節中的一些關鍵技術，賦予全景影像技術新的生命力。

本項目使用成熟的全景視頻采集攝像頭，集成了GPS等傳感器作為采集平臺；在視頻轉換過程中，對6個攝像頭采集的圖片進行拼接生產球面投影的全景視頻，同時獲得每一幀關聯的坐標；通過全景視頻時空建庫，把全景視頻與路網融合，以提供空間查詢與時間查詢的能力；通過移動測量技術，使全景視頻成為可量測的數據。同時，全景影像能與規劃管理的業務進行關聯，比如街面立面整治，可以在方案、設計、評估效果等環節對整治工作進行輔助，基于移動測量的熱點功能還能與市政設施管理結合，通過所見即所得的方式對市政設施進行查詢和管理。