地下空间动态LiDAR测量关键问题研究

Mobile LiDAR measurement is expected to become a powerful solution to the rapid and accurate acquisition of underground space information. In present, the research on spatiotemporal maintenance mechanism of mobile LiDAR in underground space environment is not deep enough, the research of theory and method on high accuracy of position and attitude maintenance, and the precise solution of observed data is not perfect, has become a bottleneck problem to be solved. The project intends to reveal the spatiotemporal maintenance mechanism of mobile LiDAR measurement in underground space from the aspects of internal sensors, external environment, reference datum, operation mode, data calculation and so on. The spatial reference datum based on 3D combined target system is set up to solve the problem of spatial data coordinate unification. By integrating the IMU, odometer, laser LiDAR control target and local feature constraint information, an extended Calman filter orientation and attitude model is constructed to realize the precise solution of the observation data. The main research contents: The introduction mechanism of mobile LiDAR measurement error in underground space; The spatiotemporal maintenance mechanism of mobile LiDAR measurement in underground space; The spatiotemporal maintenance benchmark for mobile LiDAR measurement in underground space; and the optimal solution of dynamic LiDAR measurement data in underground space. The solution of the key problems such as spatiotemporal maintenance and precision calculation will promote the application of mobile LiDAR measurement technology in the acquisition of underground space information, ease or even fundamentally change the contradiction between supply and demand of underground space information.

动态LiDAR测量有望成为地下空间信息快速精细获取的有力解决途径。当前对地下空间盲环境中动态LiDAR测量时空维持机理研究不够深入，对动态LiDAR系统位姿持续高精度维持，以及观测数据的精密解算的理论与方法研究不够完善，成为亟待解决的瓶颈问题。项目拟从内部传感器、外界环境、参考基准、作业模式、数据解算等多方面深刻揭示地下空间动态LiDAR测量时空维持机理。建立以三维组合标靶系统为核心的空间参考基准，解决空间数据的坐标统一问题。融合IMU、里程计、激光LiDAR控制标靶和局部特征约束信息，构建扩展的卡尔曼滤波定位定姿模型，实现观测数据的精密解算。主要研究内容：地下空间动态LiDAR测量误差引入机制、时空维持机理、时空维持基准和数据优化解算。时空维持与精密解算等关键问题的解决，将促进动态LiDAR测量技术在地下空间信息获取中的应用，缓解甚至从根本上改观地下空间信息的供需矛盾。

真实准确的三维场景信息对于实现地下工程的安全运营非常重要，然而地下空间环境中的诸多不利因素，给数据获取工作造成极大困难。移动LiDAR技术对地下空间信息获取具有优势，但也存在无GNSS信号等严重制约因素。使用移动LiDAR测量地下空间三维信息的关键控制和约束测量过程中的各类误差，本研究以误差控制为主线，深入研究了误差引入机制、时空维持机理、时空维持基准和数据优化解算等关键问题，形成了一套基于移动LiDAR技术的地下空间盲环境中三维空间信息获取的理论、方法与技术：集成完善了能够适应地下空间复杂环境的移动LiDAR测量系统，系统配置高精度高性能的LiDAR和IMU系统，为高精度地下空间信息获取提供了硬件保证。从内部因素、外部环境等多方面探讨了地下空间移动LiDAR测量的误差引入机制、各项误差的传播途径及传播规律，明确了IMU推算的航位误差成为解算数据的主导误差。从机理上研究了减弱和消除误差的理论、方法和措施，包括内部影响因素的减弱、外部影响因素的补偿、外部干预机制的使用、作业模式的改进、数据解算方法的优化。在时空维持机理指导下，构建了以三维综合标靶系统为核心的地下空间时空维持基准，将外界传递的坐标、三维综合标靶系统、局部重复观测特征信息、位姿转换与修正模型、语义规则等要素组成集成起来，共同构建地下空间时空维持基准。在时空维持机理及所构建的时空维持基准的支持下，多层次、多方位对地下动态LiDAR 测量进行优化改进，并建立全程数据质量监督与控制体系，最终实现对观测数据的精密解算。试验表明，所提出的相关理论和方法能够满足地下空间三维信息快速获取要求。