移動背包掃描關鍵技術及工程應用

李勇，胡玉祥，張洪德，王智，孟慶年

(1.青島市勘察測繪研究院，山東 青島 266032； 2.青島市西海岸基礎地理信息中心有限公司，山東 青島 266000)

1 引 言

伴隨著三維激光掃描技術的發展，利用掃描儀快速獲取三維空間信息，真實還原被測物體的三維實景，成為近幾年迅速發展的熱門話題。激光掃描儀本身具有很高的測量效率、較高的測量精度、動態反映物體實景等優點，為科學準確地建立數學模型提供了一種全新的技術手段。基于三維掃描技術整合全景影像采集、融合技術，形成了新的測繪手段-移動掃描測量技術，該技術克服了傳統測繪的局限性，可以在短時間內獲取精度高、數據量大的三維空間信息，且可以連續反映被測物體的空間特征，提高了測量的效率和精度，成為國內外研究的熱點[1]。

目前大比例尺地形圖測繪方法主要是應用全站儀或者RTK等手段采集關鍵地物、地貌特征點，然后在CAD等專業成圖軟件中繪制數字線劃圖。這種傳統測量方法費時、費力，而且外業采集受通視、定向、轉站以及GPS信號等因素的影響，對精度會產生極大的影響。針對上述缺點，本文結合徠卡最新研制的Pegasus：Backpack移動掃描背包，探索移動掃描技術在大比例地形圖測繪中的應用，對Pegasus：Backpack外業作業流程以及內業數據處理進行了論述，研究了移動測量過程中的姿態定位、影像拼接、圖形編輯、特征點線提取以及建模等關鍵技術；同時對點云提取特征點、線等精度進行了驗證，結果表明通過移動背包掃描手段完全可以滿足大比例尺地形圖繪制的要求。

2 移動背包掃描系統

2.1 系統簡介

徠卡Pegasus：Backpack移動掃描背包，其系統主要包括激光掃描儀、光線傳感器、全景影像采集系統、慣性導航系統、控制系統、全球GNSS定位系統、電源供應系統以及遠程平板控制系統等。系統構成示意圖如圖1所示。

圖1 Pegasus：Backpack移動掃描背包系統構成

2.2 工作原理

移動背包掃描能夠快速獲得物體的三維點云數據，以真實形態展示被測物體的空間特征，該系統的工作原理為：三維激光掃描儀的主要構造是一臺高速精確的激光測距儀，配上一組可以引導激光并以均勻角速度掃描的反射棱鏡。三維掃描系統一般使用儀器自定義的坐標系統：坐標原點位于掃描儀中心，X軸在橫向掃描面內，Y軸在橫向掃描面內與X軸垂直，Z軸垂直于橫向掃描面組成左手坐標系，如圖2所示。

圖2 掃描坐標系

激光測距儀主動發射激光，同時接受由自然物表面反射的信號測算出原點0距激光掃描點的距離S；激光掃描系統通過內置伺服驅動馬達系統精確控制多面反射棱鏡的轉動，使脈沖激光束沿橫軸方向和縱軸方向快速掃描，測得每個脈沖激光的橫向掃描角度α和縱向掃描角度θ同時通過GNSS系統可以解算得到掃描儀中心的三維坐標值(XS，YS，ZS)，即圖中原點0的坐標。由此，可計算出掃描激光點在被測物體上的三維坐標為[2]：

(1)

2.3 技術優勢

Pegasus：Backpack移動測量系統配置相機和激光掃描儀，集成高精度的GNSS+IMU慣導系統并支持SLAM算法，如圖3所示，輕便堅固，一次經過即可同時獲取現場照片和彩色點云數據。此移動掃描系統支持室外、室外+室內以及純室內三種工作模式，獨有的SLAM算法使得其室內定位模式定位精度高、受環境影響較小。

圖3 Pegasus：Backpack定位原理

SLAM(Simultaneous Location and Mapping)技術是一種在測量環境的同時獲取在該環境中位置信息的方法。SLAM實現了在無GPS信號的環境下進行測量，將它與移動測量相結合實現了各種復雜環境下地理信息數據的獲取。

3 作業流程

移動背包掃描作業流程主要涉及外業掃描以及內業數據處理兩部分。外業掃描主要涉及作業準備、路線規劃、設備參數控制以及數據采集幾部分；內業數據處理主要涉及數據準備、坐標轉換、軌跡解算、影像拼接、點云切割、數據建模以及地形圖繪制等環節。如圖4所示。

3.1 外業掃描

圖4 作業流程

圖5 外業數據采集流程

(1)作業準備

采用室外或者室外+室內定位模式需要用到GNSS定位模塊，這就需要背包上的GNSS系統與基準站形成同步差分數據，以便后續的解算處理。基準站可以采用假設GNSS基站的模式或者利用周邊已有的CORS站，基準站或者CORS站提前設置好數據采樣率 1 Hz；架設基準站或者附近的CORS站最好能夠距離測區在 20 km以內，如果測區復雜或者區域較大可以增設基準站數量。

(2)路線規劃

在外業作業之前最好能進行現場踏勘，根據作業區實際情況確定作業時間和作業路徑。路線規劃主要考慮測區人、車流量的影響以及GNSS初始化信號遮擋等，為了提高作業效率，合理規劃線路避免重復路線也非常重要。如果測區范圍較大或者較為復雜，可以考慮劃片、劃區域作業方式。

(3)數據采集

外業數據采集過程主要包括設備安裝、設備初始化、參數設置以及連續采集等過程。如圖5所示，首先，將移動背包放置于空曠場地(10 m×4 m左右，開放天空)，靜態觀測5分鐘，再動態初始化約5分鐘；動態初始化包括直線加速、8字繞行以及靜止，以校準IMU。然后，按照提前規劃的線路，根據實際情況，盡量選擇GNSS信號好的區域，盡量避開大型車輛和人群、避免地物遮擋，在GNSS信號弱或者室內環境中，移動背包可以使用SLAM算法輔助完成定位定向。Pegasus：Backpack移動測量系統配備Pegasus MDA采集系統，可以遠程、流程化控制，可以實時查看照片、GNSS信號狀態、電池電量、存儲空間、亮度調節等，實時監控系統狀態，界面如圖6所示。

圖6 Pegasus MDA采集系統界面

3.2 數據處理

圖7 數據處理流程

數據處理流程如圖7所示。

(1)數據準備

導出原始GNSS數據后利用ConvertToRINEX將移動站和基準站的數據轉換為軌跡計算軟件IE支持的GPB格式文件。

(2)坐標轉換

如果外業掃描過程中未使用絕對坐標系，三維激光掃描儀掃描的點云僅是點與點之間的相對位置關系，這就需要坐標轉換。坐標轉換通過公共點(公共標靶)來計算轉換參數，轉換過程通常利用布爾莎7參數模型，即：

(2)

式中，3個平移參數[△X△Y△Z]T，3個旋轉參數[εXεYεZ]T和1個尺度參數m，無單位。

(3)軌跡解算

采用配套的全球頂級專業的GNSS/IMU解算軟件，此軌跡解算軟件可以顯示詳細的精度分析報告，可以導出HTML圖形報表；可以導出衛星信號、基準站數據、慣導狀態等精度評估報告；作業過程的POS信息數據可以以TXT文本格式導出，實現與其他點云設備的數據融合，如圖8所示。

圖8 軌跡解算

(4)AutoP全自動數據處理

AutoP數據處理軟件可以實現全自動處理，只需設置處理控制參數，便可以實現智能化、流程化的SLAM解算功能，一鍵生成所有的數據(比如全景照片+彩色點云+LAS)，如圖9所示。

圖9 AutoP數據處理

(5)地形圖繪制

MapFactory特征提取插件可以實現點云數據與照片同步顯示，實現街景式全景瀏覽，半自動提取路燈、電桿、樹木、廣告牌等常用地物、地貌，從而輕松繪制各種比例尺地形圖，如圖10所示。

圖10 特征提取

4 工程應用與分析

中德生態園位于膠州灣西岸，青島經濟技術開發區北部，北側鄰近環灣高速。按照開拓創新、生態優先、產業對接、集約建設、合作共贏的原則，建設成了國際一流水平的生態智能區和生態文明示范區。本文利用青島市勘察測繪研究院新購置的徠卡Pegasus：Backpack移動背包激光掃描儀，結合與儀器配套的三維點云數據處理軟件IE、AutoP及MapFactory插件，探索徠卡Pegasus：Backpack移動背包掃描儀在大比例尺地形圖測繪中的應用，并進行下述兩方面的精度驗證：

(1)選取中德生態園內均勻分布的明顯地物點、特征點150個，通過全站儀或者RTK采集特征點的平面坐標和高程數據，與點云提取的對應點平面和高程數據進行對比分析，統計較差最大值、最小值、均值以及中誤差，如表1所示；

(2)選取中德生態園內明顯的房屋角點或明顯特征點共60處，通過全站儀或者測距儀量取兩點間的間距，與點云上量取的對應點間距進行對比分析，統計兩者較差的最大值、最小值、均值以及中誤差，如表2所示。

坐標結果對比 表1

距離結果對比 表2

由表1、表2可以看出，利用徠卡Pegasus：Backpack移動背包激光掃描儀獲取點云數據與實測數據平面較差最大值 11.9 cm，最小值 0.6 cm，中誤差 4.1 cm；高程較差最大值 12.4 cm，最小值 -0.1 cm，中誤差 4.3 cm；距離較差最大值 15.9 cm，最小值 -0.4 cm，中誤差 5.6 cm。能夠滿足《城市測量規范》(CJJ/T8-2011)要求，P40完全可以滿足建筑物立面測量精度要求。

5 結 論

本文探索將徠卡Pegasus：Backpack移動背包掃描儀應用于大比例尺地形圖測繪中，對Pegasus：Backpack激光掃描儀工作原理以及技術優勢進行了闡述，結合專業的點云后處理軟件IE、AutoP、Infinity，重點探討了移動測量過程中的坐標轉換、姿態定位、影像拼接、圖形編輯、特征點線提取以及建模等關鍵技術。通過實際項目驗證，在室外或者室外+室內測量環境下，利用Pegasus：Backpack完全可以滿足城市大比例尺地形圖測繪的要求；相比傳統測量手段，三維激光掃描技術有其獨特的優勢，同時點云數據可以供其他方面應用，為以后更進一步的發掘提供了基礎數據，具有很好的實用意義。

根據外業實際作業過程發現，GNSS信號對測量數據質量和精度有重要的影響，特別是在GNSS信號失鎖或者無信號的情況下，SLAM算法會隨著時間的增長出現發散的現象，如何有效控制SLAM發散以及與其他傳感器數據有效融合，成為三維激光掃描技術需要進一步解決的問題。