手持SLAM設(shè)備在土方測量中的應(yīng)用研究

王宗輝 閆宏昌

摘要：隨著測繪技術(shù)的不斷革新，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法也在使用過程中出現(xiàn)了相關(guān)的弊端，無法滿足現(xiàn)有項目的時間要求及精度要求，三維激光掃描技術(shù)的出現(xiàn)極大地提升了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)采集速度，為現(xiàn)有項目的開展提供了數(shù)據(jù)支持。本文基于手持SLAM技術(shù)在土方測量中的應(yīng)用與優(yōu)勢展開研究，通過對手持SLAM技術(shù)原理、算法和關(guān)鍵技術(shù)進行分析，并結(jié)合工程實例利用手持SLAM和三維激光掃描儀對土方精度進行驗證。實驗證明，手持SLAM技術(shù)能夠在土方測量中實現(xiàn)高精度、高效率的數(shù)據(jù)采集和建模，為土方方量計算奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：手持SLAM??土方測量??數(shù)據(jù)采集??精度分析

中圖分類號：TU986.3

Research?on?the?Application?of?Handheld?SLAM?Equipment?in?Earthwork?Measurement

WANG?Zonghui??YAN?Hongchang*

Gansu?Forestry?Polychnic，?Tianshui，?Gansu?Province，?741020?China

Abstract：?With?the?continuous?innovation?of?surveying?and?mapping?technology，?traditional?data?collection?methods?have?also?encountered?related?drawbacks?in?the?use?process?and?cannot?meet?the?time?and?accuracy?requirements?of?existing?projects.?The?emergence?of?three-dimensional?laser?scanning?technology?has?greatly?improved?the?quality?and?collection?speed?of?data，?which?provides?data?support?for?the?development?of?existing?projects.?This?article?studies?the?application?and?advantages?of?handheld?SLAM?technology?in?earthwork?survey，?analyzes?the?principles，?algorithms?and?key?technologies?of?handheld?SLAM?technology，?and?uses?handheld?SLAM?and?3D?laser?scanners?to?verify?the?accuracy?of?earthwork?in?combination?with?engineering?examples.?Experiments?have?shown?that?handheld?SLAM?technology?can?achieve?high-precision?and?efficient?data?collection?and?modeling?in?earthwork?measurement，?which?lays?a?data?foundation?for?earthwork?volume?calculation.

Key?Words：?Handheld?SLAM;?Earthwork?measurement;?Data?collection;?Precision?analysis

土方工程是建筑工程中重要的施工環(huán)節(jié)，土方測量作為土方工程的前期工作，對于土方工程的規(guī)劃、設(shè)計和施工具有重要影響。目前土方測量的主要利用全站儀法、GNSS-RTK進行數(shù)據(jù)采集，利用三角網(wǎng)法等進行計算，由于數(shù)據(jù)采集的限制，存在效率低、精度不高等問題，因此需要引入新的技術(shù)手段來提升土方測量的效果。手持SLAM技術(shù)作為一種新興的測量技術(shù)，具有較高的精度和效率，并且能夠?qū)崿F(xiàn)實時建模和數(shù)據(jù)采集，通過掃描技術(shù)迅速獲取現(xiàn)場空間海量三維點云，構(gòu)建地形Mesh網(wǎng)格，從而得到精確的土方量[1]。本文以手持SLAM技術(shù)對土方量進行精確測量，為土方工程的精確計算提供有益的參考。

1?手持SLAM技術(shù)概述

1.1?手持SLAM技術(shù)

手持SLAM（Simultaneous?Localization?and?Mapping）技術(shù)是一種利用激光雷達、相機、慣性測量單元等傳感器，通過實時建模和定位來實現(xiàn)環(huán)境感知和自主導(dǎo)航的技術(shù)[2]。手持掃描儀在工作初始時，采集周圍空間三維點云，并識別、提取特征物，當(dāng)手持掃描儀沿著某個空間軌跡往前運動時，SLAM算法會自動地連續(xù)提取特征物，并將提取的特征物與之前提取的特征物進行比較，若兩次提取的特征物在空間相互位置關(guān)系高度相似，儀器則將兩次獲取的空間場景通過相同的特征物進行匹配。隨著手持掃描儀不斷往前移動，SLAM算法持續(xù)不間斷地進行特征物識別、提取、匹配，從而完成空間的連續(xù)拼接。

1.2?手持SLAM測量特點

1.2.1數(shù)據(jù)精度高

手持SLAM采用高精度測量模式，設(shè)備精密，密封采用IP64防護等級，測量過程中無需GNSS信號，也不需要整平等基礎(chǔ)要求，多使用于隧道、礦山等特殊環(huán)境能夠滿足測量的需要。同時由于采用移動算法，點云數(shù)據(jù)采集模式，數(shù)據(jù)密度較高，精度滿足測量要求[3]。

1.2.2測量速度快

手持SLAM設(shè)備通過WIFI連接手機，在點云數(shù)據(jù)采集過程中，對點云數(shù)據(jù)根據(jù)相鄰圖像間的特征進行匹配，從而估計相機的運動和局部地圖，快速生成3D基礎(chǔ)模型[4]，通過優(yōu)化算法構(gòu)建點云地圖，得到全局一致的軌跡和地圖，并采用回環(huán)檢測的方法提升地圖的精度，優(yōu)化點云模型的構(gòu)建質(zhì)量。

1.2.3測量更為便捷

通過手持SLAM的應(yīng)用，能夠更快速的獲取測量目標的點云數(shù)據(jù)，相比于全站儀等傳統(tǒng)方法，測量模式更加快捷，同時相比于靜態(tài)掃描儀，不需要儀器架設(shè)和調(diào)平等工作，對測量環(huán)境要求較低，測量更為便捷。

1.3?手持SLAM測量原理

手持SLAM的原理是通過傳感器獲取環(huán)境的感知數(shù)據(jù)，并通過特定的算法進行數(shù)據(jù)融合和定位。首先，通過激光雷達或相機等傳感器采集環(huán)境的三維點云數(shù)據(jù)或圖像數(shù)據(jù)。然后，利用慣性測量單元（IMU）獲取設(shè)備的加速度和角速度信息。接著，通過數(shù)據(jù)融合算法將傳感器數(shù)據(jù)進行融合，實現(xiàn)環(huán)境的建模和自身在環(huán)境中的定位。

1.4?手持SLAM算法

手持SLAM算法主要包括前端（Front-End）和后端（Back-End）兩部分。前端負責(zé)數(shù)據(jù)處理和特征提取，后端負責(zé)優(yōu)化和地圖更新。[5]前端算法主要包括特征提取、特征匹配和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。特征提取通過對傳感器數(shù)據(jù)進行處理，提取出環(huán)境中的特征點，如角點、邊緣點等。特征匹配是將當(dāng)前幀的特征點與上一幀或地圖中的特征點進行匹配，確定當(dāng)前幀的位姿變換。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是將當(dāng)前幀的特征點與地圖中的特征點進行關(guān)聯(lián)，更新地圖。后端算法主要包括優(yōu)化和地圖更新。優(yōu)化算法通過最小二乘法或非線性優(yōu)化方法，對位姿和地圖進行優(yōu)化，提高定位和建模的精度。地圖更新算法是在新的數(shù)據(jù)輸入后，對地圖進行更新和維護，保持地圖的一致性和準確性。

1.5?手持SLAM關(guān)鍵技術(shù)

手持SLAM技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)包括傳感器選擇與組合、數(shù)據(jù)融合和地圖構(gòu)建。傳感器選擇與組合是指在手持設(shè)備中選擇合適的傳感器，并進行傳感器數(shù)據(jù)的融合。常用的傳感器包括激光雷達、相機、IMU等，通過選擇和組合不同的傳感器，可以提高感知數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精度。

數(shù)據(jù)融合是將不同傳感器的數(shù)據(jù)進行融合，提高定位和建模的精度。數(shù)據(jù)融合算法可以利用濾波器、粒子濾波器或優(yōu)化方法，將傳感器數(shù)據(jù)進行融合，得到更準確的定位和建模結(jié)果。

地圖構(gòu)建是將感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為環(huán)境的三維模型或二維地圖。地圖構(gòu)建算法可以通過特征點匹配、點云配準等方法，將感知數(shù)據(jù)進行處理和整合，得到具有一定幾何結(jié)構(gòu)的地圖。

2?手持SLAM技術(shù)在土方測量技術(shù)流程

2.1?現(xiàn)場踏勘

項目開展前，對測量區(qū)域進行踏勘，選定作業(yè)路線，結(jié)合項目開展要求，對測區(qū)進行詳細規(guī)劃，優(yōu)化行走路線，為了提高測量精度和數(shù)據(jù)拼接精度，測量過程中確保測區(qū)部分重疊，確保數(shù)據(jù)的重復(fù)度，提高建模精度。

2.2?外業(yè)數(shù)據(jù)采集

實地數(shù)據(jù)采集時，結(jié)合設(shè)備參數(shù)，以現(xiàn)有場地設(shè)置解算標志，項目開展過程中，根據(jù)實際要求，全區(qū)域采用環(huán)繞掃描的方法，采用360°全景掃描方法，對應(yīng)掃描全場景點云數(shù)據(jù)，并采集照片，導(dǎo)出LAS數(shù)據(jù)，以便拼接圖形及數(shù)據(jù)處理。

2.3?內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理

外業(yè)掃描完成后，將點云導(dǎo)入天寶RealWorks軟件，根據(jù)相關(guān)參數(shù)，完成數(shù)據(jù)的拼接，同一路徑內(nèi)的點云即可自動拼接，點云經(jīng)過裁切、去噪、坐標轉(zhuǎn)換等預(yù)處理后，獲取標準三維點云，根據(jù)點云數(shù)據(jù)建立Mesh網(wǎng)格，根據(jù)土石方量計算需求，建立參考平面，最后利用Mesh網(wǎng)格和參考平面計算土方量。

2.4?報告編制

根據(jù)軟件平臺，通過Trimble?RealWorks軟件可優(yōu)化點云拼接和坐標配準精度，結(jié)合配準精度輸出相關(guān)報告。

3?工程實例

3.1項目說明

為了驗證手持SLAM在土方測量項目的精確性，本次工程項目以某礦區(qū)生產(chǎn)礦粉土方測量數(shù)據(jù)，項目位于甘肅省天水市某礦業(yè)公司室內(nèi)區(qū)域，為了更精確的提升項目精度，本次項目擬采用手持SLAM和三維激光掃描儀共同完成，以驗證數(shù)據(jù)的精度。

3.2?精度分析

本測區(qū)為堆積場地，方量測量的計算方法采用天寶RealWorks軟件對作業(yè)區(qū)域內(nèi)礦粉堆積量進行計算，以計算區(qū)域進行計算。圖3為測量區(qū)域點云模型，圖4為土方計算結(jié)果示意圖。

3.2.1方量計算

（1）三維激光：場地總面積為260.63?m2、準平高度均衡高選擇場地指定點，依據(jù)相關(guān)參數(shù)選擇高程為-5.5?m；經(jīng)計算，正的體積[挖方]：620.99?m3，負的體積[填方]：0.86?m3，挖方減去填方：620.13?m3，挖方加上填方621.86?m3。

（2）SLAM計算：場地總面積為261.86?m2、準平高度均衡高選擇場地指定點，依據(jù)相關(guān)參數(shù)選擇高程為-4.37?m；經(jīng)計算，正的體積[挖方]：606.22?m3，負的體積[填方]：1.15?m3，挖方減去填方：605.07?m3，挖方加上填方607.37?m3。

3.2.2差值計算

經(jīng)核算，X300掃描儀與SLAM掃描儀的差值為14.77m3，誤差率2.3%。建議在后期SLAM100方量測量計算中考慮該誤差影響。本次測量X300共計測點663.89萬個，SLAM100共計測點474.48萬個。X300測點數(shù)遠大于SLAM100，故X300更全面的反映測區(qū)真實情況，考慮兩種設(shè)備規(guī)格及參數(shù)，該誤差屬于正常誤差。

4?精度提升措施

三維掃描點云數(shù)據(jù)的誤差主要來源于儀器本身的誤差、掃描環(huán)境的影響、掃描的方式產(chǎn)生的誤差、標靶球控制點的精度影響。

4.?1?儀器自身誤差

儀器自身的誤差主要存在兩個方向，一是手持SLAM設(shè)備在制造過程中，由于采用激光掃描模式，掃描儀、攝像頭等傳感器的誤差。這些傳感器可能在測量過程中存在一定的偏差，從而影響SLAM系統(tǒng)的精度掃描方式；二是手持SLAM設(shè)備的硬件組件在制造過程中，設(shè)備之間的精密程度，包括陀螺儀、加速度計等設(shè)備感應(yīng)器的延遲性，易導(dǎo)致在測量過程中出現(xiàn)設(shè)備的噪聲及漂移，對精度產(chǎn)生了明顯的影響。因此在設(shè)備使用過程中，設(shè)備的安全性對精度影響較為明顯。

4.2?掃描環(huán)境的影響

由于手持SLAM設(shè)備大部分使用的是激光掃描模式，數(shù)據(jù)采集過程中，周圍環(huán)境的溫度、氣壓、濕度等均會影響激光信號的傳播速度和傳播路徑，掃描目標的不同直接導(dǎo)致接收到的激光回波信號強度，進而產(chǎn)生測距的誤差，因此在數(shù)據(jù)采集過程中，盡量選擇在光照條件良好，溫度、濕度和氣壓較為一致的前提下開展數(shù)據(jù)采集工作。

4.3?軟件算法的影響

手持SLAM在測量過程中，數(shù)據(jù)采集由傳感器完成采集，而點云數(shù)據(jù)則依賴于算法實現(xiàn)自動拼接。主要采用的最近點迭代算法ICP和各種全局匹配算法[6]。這些算法可以自動尋找相鄰點云數(shù)據(jù)之間的最佳對應(yīng)關(guān)系，并將它們拼接在一起。由于點云數(shù)據(jù)采集不是逐幀的匹配，因此不同角度采集的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生對應(yīng)的誤差累計，當(dāng)原始數(shù)據(jù)被干擾因素較多或較大時，極可能導(dǎo)致點云數(shù)據(jù)解算出錯，數(shù)據(jù)漂移，從而影響點云精度。

4.?4?作業(yè)方法的影響

定位和建圖是手持SLAM測量過程中的核心工作，其主要通過定位相機和構(gòu)建地圖完成，通過特征匹配和三角測量的方法來測定相機的位置和姿態(tài)，并利用這些信息來構(gòu)建地圖，因此地圖的精度直接影響測量的精度。在測量過程中為了提高測量精度，通過比較當(dāng)前幀和之前幀的點云數(shù)據(jù)，來檢測對應(yīng)的測量精度。因此測量過程中，首先掃描路線必須閉合，以便對數(shù)據(jù)進行檢核，提高點云數(shù)據(jù)的拼接精度。另外小范圍的測量數(shù)據(jù)，較小的點云數(shù)據(jù)能夠快速地開展點云數(shù)據(jù)的處理和優(yōu)化，更有效地去除錯誤和點云的噪聲，提高地圖的精度和質(zhì)量。

5?結(jié)語

手持SLAM技術(shù)在土方測量中具有廣泛的應(yīng)用前景和明顯的優(yōu)勢，能夠提升測量效率和精度，同時實現(xiàn)實時建模和數(shù)據(jù)采集。然而，仍需要進一步研究和改進手持SLAM技術(shù)，以適應(yīng)不同土方測量場景的需求。

參考文獻

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