SSW车载移动测量系统及其应用.docx

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SSW车载移动测量系统及其应用

刘先林*刘先林，中国工程院院士，研究员，博士生导师，中国测绘科学研究院名誉院长。

摘要：

基于激光扫描仪的SSW车载移动测量系统由数据采集和点云数据处理两大模块构成。

本文详细介绍了系统的硬件构成、工作原理、关键技术，以及基于JX4－G硬件平台的点云数据处理系统（DY-2点云工作站）的基本功能，分析了系统的优势、应用领域。

展望了系统的应用前景和今后的研究方向。

关键词：

激光扫描仪移动测量组合导航点云工作站

一引言

移动测量系统（MobileMappingSystem,MMS）是20世纪90年代兴起的一种快速、高效、无地面控制的测绘技术[1]。

最初人们利用摄影测量技术集成组合导航技术构建移动测量系统，实现地面移动摄影测量，获取目标地物的影像和空间信息数据。

由于地面摄影测量自身的局限性（视距变化大且短，同名点自动匹配困难等），系统所测数据精度较低，数据处理工作量大。

激光测距技术出现后，很快在测绘领域展开应用。

先后出现了激光测距仪和激光扫描仪。

新一代的移动测量系统就是将激光扫描仪、组合导航系统和CCD相机集成实现移动中直接获取目标物绝对坐标和纹理信息等数据的。

由于地面测量环境复杂，GPS信号经常失锁，集成车载激光扫描移动测量系统（以下简称移动测量系统）技术难度很大。

但其数据处理自动化程度高，数据结果直观，精度高。

SSW车载移动测量系统（以下简称SSW系统）（见图1）就是以激光扫描仪为主要传感器的新一代移动测量系统。

二SSW系统结构与工作原理

（一）系统结构

SSW系统由激光扫描仪、IMU、GPS、里程计、线阵相机、面阵相机、电动转台、供电和控制系统（笔记本电脑）、车载升降平台构成。

各模块通过机械结构集成为一体，以GPS时间为主线保证时间的同步和协调，通过相互间结构关系解求所测目标点绝对坐标。

图1.SSW车载移动测量系统

车载升降平台和电动转台是系统搭建的基础平台。

车载平台由全顺车改装而成，在车子后半部分安装升降平台并在顶部开窗。

扫描系统安置在平台上，工作时打开天窗，将系统升到车外，任务完成后收回车内。

这样的设计安全、可靠，便于停放和远距离作业。

系统通过电动转台的旋转实现“转扫”，使系统达到“定点”扫描的效果。

与地面激光扫描仪不同的是，系统采用组合导航数据确定平台的实时姿态，定点扫描结果是绝对坐标，无需拼站。

激光扫描仪是系统核心传感器之一，通过高速距离和角度测量，获取大量目标点的坐标，由中国科学院光电研究院研制。

其标称技术参数如下：

n测量距离范围：

2.2m-300m；

n激光扫描点频率：

50-200KHZ；

n扫描角度：

360°；

n测距精度：

2cm/100m；

n测角精度：

0.1mRad；

n激光扫描线频率：

30-50scans/sec。

IMU通过陀螺仪和加速度计采集载体在三个坐标分量上的角速度和加速度量，积分计算得到载体姿态和位置信息。

系统采用航天三院成熟产品POS90和POS50。

此系列IMU采用激光陀螺仪组合而成，精度高，初始对准时间短。

其主要性能指标如下：

n初始姿态精度：

≤0.01°；

n初始航向精度：

≤0.05°sec（L）（L为当地纬度）；

n姿态航向保持：

≤0.05°/h；

n初始对准时间：

≤5min；

n数据输出频率：

200HZ。

系统通过集成的CCD相机获取目标纹理信息，可采用面阵相机或线阵相机。

面阵相机的标定、影像畸变改正技术已比较成熟，但其获取的大部分影像对目标的入射角与点云数据不相同，到边缘部分差别会很大，这就导致生成的彩色点云中部分数据不正确。

线阵相机与激光扫描仪工作方式基本一致，扫描线基本平行，目标遮挡情况基本一致，彩色点云融合正确率高。

（二）系统工作原理

系统通过GPS使激光扫描仪、IMU、相机和里程计统一为同一时间系统——GPS时间系统，使得系统每时刻数据协同一致。

里程计、GPS和IMU采集的数据用来进行组合导航，获取系统每时刻的姿态和位置数据。

激光扫描仪和相机用来获取目标地物的坐标和影像数据，结合姿态数据融合生成带有绝对坐标的彩色点云数据。

系统工作原理和各传感器间数据流转关系如图2所示。

三SSW系统关键技术

SSW系统的关键技术主要有：

①系统各传感器的机械集成、时间同步；②数据采集传感器的标定技术；③传感器间相对外方位元素标定；④高精度彩色点云解算。

（一）传感器的机械集成、时间同步

系统的集成是系统数据采集和解算的基础。

机械集成就是将各传感器按设计的位置和姿态机械安装在一起。

机械集成方案有多种，不同方案会产生不同的作用和功效，系统正常作业时采用激光扫描仪倾斜工位，以保证能够采集到车下方的地面数据。

GPS

IMU

LS

目标地物

组合导航

扫描数据

时间流

数据流

相机

影像数据

彩色点云

里程计

图2.各传感器间数据流转关系

时间同步是移动测量系统各传感器间联系的纽带，是系统标定和数据解算的基础。

时间同步技术是系统集成的核心技术之一。

各传感器以GPS时间为主线，形成一个有机的统一体。

系统时间同步方案为：

GPS输出秒脉冲PPS（PulsesPerSecond）和时间标签给IMU和激光扫描仪，实现IMU和激光扫描仪与GPS时间对齐（同步）；激光扫描仪发出带有时间信息的外触发脉冲给线阵相机，实现线阵相机的曝光时间与GPS时间对齐；里程计脉冲直接以事件标记形式打入GPS，GPS对其记数的同时记录了每个脉冲的GPS时间；里程计每隔一定脉冲数（定距）为面阵相机输出触发脉冲，实现面阵相机的定距离曝光；面阵相机的Flash信号记录到GPS，实现面阵相机时间与GPS的同步。

在数据采集过程中，各传感器在采集数据的同时，相互间会有一定的数据交换和传递，以保证各传感器间的时间同步和数据采集的正确性。

（二）数据采集传感器的标定技术

单个传感器的测量精度直接影响着系统的最终测量结果。

数据采集传感器的标定是其测量精度的保证，是系统研究的关键技术之一。

激光扫描仪和线阵相机都靠扫描实现数据采集，只有动态情况下采集的数据才能够识别目标地物特征信息，才具有实际意义，这就大大增加了它们标定的难度。

激光扫描仪的标定包括距离测量参数和角度测量改正参数两项标定内容。

利用激光扫描仪的竖直工位超慢速扫描实现无需姿态的激光动态扫描，进而有效解决激光扫描仪的距离测量和角度测量参数的标定问题。

面阵相机一般通过大型室外检校场来进行，相关的标定技术比较成熟。

线阵相机的扫描成像特性使其标定工作非常困难，线阵相机标定的目的是消除相机镜头畸变和CCD安置误差，使影像、投影中心和目标点间处于严格的“共线”状态。

线阵相机标定的核心是准确确定实际拍摄的影像与目标点间的对应关系，用镜头畸变模型求取相关改正参数。

线阵相机与激光扫描仪的工作方式基本一致，均为线阵推扫。

因此将线阵相机与激光扫描仪平行绑定，利用激光扫描仪测量角度实现线阵相机的标定。

（三）传感器间相对外方位元素标定

系统各传感器按一定位置关系安装后，传感器间（激光扫描仪与IMU、相机与IMU）存在一个固定的相对姿态，即他们之间的相对外方位元素。

通过直接测量方式是无法精确获取传感器间的相对外方位元素的，而这些参数直接影响着测量结果。

传感器间相对外方位元素标定是通过扫描检校场来完成的。

具体原理是：

系统扫描检校场后，提取检校场内特征控制点的点云坐标，将其与常规测量坐标构成测量点对，建立误差方程式，迭代求取参数，实现相对外方位元素的高精度标定。

也可以利用同一条路往返扫点云中线状地物（如电线杆）关系（重合或平行），对系统参数进行标定。

沿扫描方向上电线杆不重合主要是由于翻滚夹角不正确引起的，对夹角进行微调，直至他们重合或平行。

垂直于扫描方向上电线杆不重合主要是由于俯仰角不正确引起的，通过调整，使其重合或平行。

由于两参数计算时相互影响，调整时要反复进行。

（四）点云与影像的高精度融合技术

将点云数据赋予RGB值，对点云数据的解译、分类和一些细节特征的表达都有非常大的帮助。

对彩色点云数据生产，国内外学者从理论和生产上都进行了许多研究。

主要思路有：

①通过一些技术方案使两传感器同心（激光扫描仪中心和相机投影中心重合），匹配影像和点云中的同名特征点，恢复相机拍摄时的姿态，使对应两传感器投影角度实现数据融合。

②在激光扫描的同时，用面阵相机进行立体摄影，构建立体像对，在同一坐标系内与激光扫描点云进行邻近融合。

这些方法大多是针对地面静态扫描仪或小区域范围的数据采集，数据采集和处理复杂，难以满足复杂的动态街道测量要求。

SSW系统在点云数据采集的同时采集了目标物的影像数据，利用POS系统获取的姿态数据可以直接或间接地计算出相机曝光时刻的姿态数据，影像数据和点云数据的坐标系统就统一起来了，利用共线条件式可以使点云数据与影像数据准确融合。

四DY-2点云工作站

点云数据浏览、分类、特征信息提取、矢量数据生产也是SSW系统应用的重要组成部分。

点云数据是依时间顺序进行采集的，数据只是一些离散的坐标值，与目标物的特征、结构、属性没有任何关联且数据量很大。

点云数据的使用和深层信息的挖掘需要一套强大的点云数据处理、浏览等功能的软件来实现。

DY-2点云测量工作站就是在这样的背景下研究开发的点云数据处理系统。

DY-2基于C++开发语言与系统底层API，使用OpenGL三维图形渲染接口，以及成熟的第三方工具作为依赖，从而实现跨平台的代码设计。

这其中，一些可用的第三方工具包括开源的数据分析处理工具GDAL、PROJ等，它们在数据处理方面的卓越能力，已经被各大公司和研究机构所广泛认可，并成为ArcGIS、SuperMap、Skyline等主流GIS软件的底层依赖库支持。

DY-2的底层核心组件包括三维场景组织结构的设计、用户漫游和交互功能的开发，大规模场景数据的动态调度与管理，立体显示支持，以及数据分析的功能函数等。

系统设计框架如图3所示。

图3DY-2系统设计框架图

DY-2的用户层核心组件，主要包括海量点云数据处理模块、三维场景构建及管理模块、向量测图模块、向量编辑模块、成果输出模块等。

DY-2点云测量工作站软件工作界面如图4所示。

图4.DY-2点云测量工作站界面

界面常驻信息有：

①当前图层信息。

②当前三维测标所在位置，即测标的三维坐标信息。

③国标分类信息。

④机助测图实时信息。

包括：

当前图层名称、当前线型及颜色、当前画笔状态眼基线长度、立体观察方式（真立体、透视立体）、正射观察时视线方向（向上、向下）等。

⑤实时编辑菜单。

点云场景显示主要有：

点云数据的彩色显示（依RGB信息渲染）、点云数据灰度显示（依反射强度渲染）、点云数据的二值显示（依有无渲染）以及点云数据的假彩色显示（依高程值渲染、依深度渲染），如图5所示。

五系统应用试验

（一）道路高精度高程测量

近几年，随着我国公路建设的快速推进，我国公路网建设已基本完成。

公路建设进入以公路大修和改扩为主的局面。

公路大修与改扩建工程对公路路面高程测量精度要求很高，通常采用水准测量方式来完成路面高程测量任务。

而一般的公路都非常繁忙，车辆多、速度快，直接在路面上作业非常危险。

目前还没有较好的方法能够替代路面的水准测量工作。

将车载移动测量系统应用于公路路面高精度高程测量是一件十分有意义的工作，也是系统应用中最困难的一项工作。

图5.DY-2点云场景显示（依次为彩色、二值、黑白）

试验区位于北京市南二环永定门桥至左安门之间，全长约3.5公里。

道路一侧高楼林立，另一侧为护城河水面，路两边树木