复杂城市环境下车载激光扫描系统质量保证技术研究

Mobile Laser Scanning(MoLaS) is an indispensable support technology in the construction of "digital city" and "smart city", but the quality of MoLaS such as precision, density and coverage can’t meet the need of the task as a result of tall buildings, trees, elevated shade and so on. This project is devoted to Quality Assurance(QA) under complex urban environments of MoLaS. First of all, the establishment of index system and its calculation method for evaluate the quality of the point cloud aims at laying the theoretical foundation for the following study. The external calibration is carried out using an iterative process before survey. The approximation calibration parameters are obtained using the direct method, and then improved by the deviation between point clouds of the same area acquired by the same laser scanner in different observation set and at last improved by a joint calibration method using point clouds of the same area acquired by different same laser scanner. The impact model between measurement parameters and quality index is established to ensure a high quality results during the survey stage. Two ways to improve the quality of point clouds is put forward by using different forms of control as a constraint. one is named results driven quality improvement for only the point cloud is needed and the other named process driven quality improvement not only need the source point cloud with time stamp but also the IMU source data. With the above scheme, we eventually can make the quality of the point cloud to meet the requirements of task.

车载激光扫描是“数字城市”、“智慧城市”建设中不可或缺的一项支撑技术，但由于高楼、树木、高架等的遮挡，测量结果的精度、密度以及覆盖度等指标无法满足任务的需求。本课题针对复杂城市环境下车载激光扫描系统的质量保证问题进行研究。首先，建立评价点云质量的指标体系，并给出各项指标的计算方法，为后续研究奠定理论基础；测前阶段，采用逐步逼近的思路进行安置参数的标定，采用直接法获取参数概略坐标，再通过相同区域不同测回数据间的差异精化单台设备的安置参数，最后采用不同设别获取的相同区域数据间的差异进行无控联合标定；测量阶段，建立测量参数与评价指标的关系模型，根据需求计算参数的取值，保证获得高质量的结果；测后阶段，采用不同形式的控制作为约束，分别构建仅需解算后点云数据的结果驱动质量改化方法和需要IMU、带时间标签的激光扫描原始数据的过程驱动质量改化方法。通过本课题的研究，最终使得点云的质量满足任务的需求。

本课题以获取高质量点云数据为目标，研究复杂城市环境下车载激光扫描系统的质量控制技术。开展的研究将极大的提高复杂城市环境下车载激光扫描的测量精度，还可直接用于室内移动测量以及地下工程中移动测量的位姿解算，极大的提高移动测量的适用范围。完成的主要工作及成果为：.（1）制定了点云质量评价指标，包括：平面度指标、重叠区偏差指标、绝对点位精度指标以及模型精度指标，并给出了各指标具体的评价方法。.（2）从系统集成中的传感器间参数确定方向进行研究，提出基于工业测量系统的安置参数实验室标定方法；设计了适用于多线激光扫描仪标定的人工标志，提出测站式激光扫描仪安置参数室外标定方法。.（3）根据误差传播定律，分别建立三维激光扫描仪的测量误差、安置参数标定误差、POS轨迹的位置和姿态误差对车载三维激光扫描仪定位结果的影响模型，并用各项误差的典型精度进行数值仿真，研究其影响的规律。.（4）提出点云中的基于体素的平面目标自动提取算法，构建了基于平面目标的坐标转换模型，并基于此实现基于平面目标约束的结果驱动质量改化方法；设计了一套高精度视觉传感器，可在高动态下实现高质量成像；提出了一种融合点云/影像信息融合的特征提取和建库方法；利用移动测量系统获取的高精度编码标志反算载体位姿，利用视觉/卫星/惯性多源组合定位方解决GNSS信号弱以及缺失时的轨迹确定方法，从而改善点云数据质量。.（5）完成一套车载移动激光扫描验证平台，对项目提出的算法进行了验证，并通过由专家组成的测试组的现场测试，并通过一项科技成果鉴定《激光扫描测量系统集成及质量控制技术研究》。.（6）培养博士3名，硕士3名；发表学术论文19篇，其中SCI 2篇，EI检索10篇；申请国家发明专利7项，获批4项，编写点云处理软件，获批软件著作权1项；撰写教材1部，已经和出版社签订出版合同；参与学术汇报8次，3篇论文评为会议优秀论文。