ジオリファレンス - ボアサイト校正

Pointcloudのデータを最大限に活用するには？記事では、'ポイントクラウドはどのように作られるのか？私たちは、LiDARとINSの座標フレームを十分に較正する必要があること、そしてそれがどの程度正確でなければならないかを議論しました。では、どのようにしてこれを達成するのか？これには、試行錯誤、デジタル印刷されたマウントの使用、データ駆動型の較正技術の使用など、多くの方法があります。試行錯誤は時間がかかるし、セットアップが再び少しも変わらないようにしなければならない。プリントマウントは、セットアップに正確な角度と変位を組み込む便利な方法です。しかし、時間と費用がかかる。第三の方法は、収集したPointcloudデータを分析し、見えるものと見えるはずのものを比較してセットアップを較正する、データ駆動型の較正技術を使用することです。

OXTSが開発したのは後者の方法です。ユーザーは、LiDARとINSをセットアップした車両を操作して、LiDARが測量を代表する距離と角度の範囲からいくつかのターゲットをよく見えるようにします。ターゲットは、高反射材で覆われた平らな正方形の板でできている。操作にかかる時間はわずか数分で、どのような調査でも追加することができる。オフィスでは、データをOXTSジオリファレンサーにアップロードし、ポイントクラウドが現実に最もフィットする角度を探します。また、変位を較正する方法も開発しました。 ジオリファレンス

OXTSジオリファレンス は、当然のことながら、LiDARやナビゲーションデータをジオリファレンスしてポイントクラウドを作成することもできる。必要なファイルは通常5つ：ナビゲーションデータファイル、LiDARファイル（PCAP）、LiDARとINS間の角度や変位、車両に対するINSの詳細な3つの設定ファイルです。これらのファイルにより、上記で説明したようにコンフィギュレーションファイルのキャリブレーションを行うことができます。 ポイントクラウド.

これに加えて、ユーザーがポイントクラウドを最大限に活用するための追加オプションがたくさんあります。多くの場合、LiDARは車両の一部を見ることができます。このような場合、車両の一部が記録されたすべてのフレームに存在し、ポイントクラウドでは何かが引きずり回されたように表示されます。これは、ポイントがLiDARから離れなければならない最小距離を選択することで簡単に編集することができます。これにより、ユーザーはより柔軟にセットアップを行うことができます。

LiDARは通常、各ポイントの反射強度値を記録する。これは、LiDARの優れた特徴のひとつであり、LiDARに予想外の用途を与えている。LiDARのユーザー OXTSジオリファレンス は、任意の反射率しきい値でPointcloudを作成することができます。特に、反射率100でPointcloudsを作成することで、通常のギガバイトのデータではなく、数百キロバイトのデータで、セットアップのトラブルシューティングを行うことができるので、これは大きなメリットです。

Georeferencerのキャリブレーション以外の最も重要な機能は、ナビゲーションデータから得られる診断結果を使って、洗練された計算式でポイントの精度を計算することでしょう。これにより、ユーザーはどのポイントが最も正確か、あるいは最も正確でないかを見ることができ、またこれらのポイントを編集することもできる。ユーザーは、セットアップが較正されていると仮定して、Pointcloud内のすべてのポイントの精度をセンチメートル単位で選択することができます。

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