11 月，OxTS' 中国区域支持团队收到中德智能网联汽车四川测试基地（以下简称中德测试基地）现场运营部的邀请，在中德测试基地核心测试区建立点云数据。
调查的目的是为场景库建立、自动云测试、数字孪生测试和数字试验场管理等领域的预研工作提供支持。
中德试验基地位于四川成都。它是工业和信息化部批准的第 8 个国家级试验示范基地项目。
它占地约 1,305 英亩，有 9 个主要功能区，包括
- 长 500 米的地下通道隧道
- 3.6 公里封闭式环形公路
- 大曲率交汇处
- 两座 200 米三车道雨雾环境模拟隧道
针对数据采集工作，中德试验场提出了以下技术要求：
- 点云数据必须包括测试区域内所有与测试相关的元素，包括交通信号灯、标志牌、道路标线等。
- 非隧道场景的点云精度需高于 10 厘米。
- 点云数据中的每个点都需要有定位信息，坐标定义为平面（XY）坐标系。未来测试场的 RT 在输入相同的坐标原点和方向信息后，就能匹配点云数据，实现测试车辆位置与点云图像的匹配。
- 点云数据必须采用通用格式，以方便第三方软件进行分析和应用。
- 点云数据文件应尽可能小，并能在普通笔记本电脑上正常加载和查看。
为了满足中德试验场的要求，我们使用了OxTS的旗舰产品RT3000 v3 和Hesai Technology 的 XT32 激光雷达进行数据采集。
精确校准
点云数据采集的第一步是对惯性导航和激光雷达进行姿态校准。精确的姿态校准不仅能进行运动补偿和消除图像失真，还能确保多帧点云的拼接精度。OxTS'独特的内径技术采用数据驱动方法，自动计算并完成惯性导航和激光雷达的校准。
下图显示了孔径校准前后扫描同一区域的差异...
经过精确校准后，激光雷达从不同视角采集的点云可以完全重叠，不会出现重影或变形。
请阅读OxTS 内径校准手册，了解有关该过程的更多信息。 孔径校准手册
精度保证
中德试验场拥有丰富的隧道和高架场景。为了保证这些场景中点云的精度，我们在部分路段使用了OxTS 激光雷达惯性测距（LIO）技术。该技术通过后处理利用激光雷达帧间的差值获得速度数据，然后将其作为辅助信息提供给惯性导航引擎。在卫星信号不佳的情况下，可以大大抑制位置漂移，提高定位精度。与轮速仪相比，LIO 技术可使惯性导航引擎获得六个自由度（3 个线速度、3 个角速度）的速度信息，并更精确地控制每个方向的计算。
阅读OxTS LiDAR 惯性轨迹测量技术文章，了解有关该功能的更多信息。 OxTS LIO 技术文章
点云绘图和体素化处理
使用OxTS Georeferencer ，可以在导入惯性导航数据和激光雷达数据后处理点云数据。该软件支持 LAS 和 LAZ 等常见文件格式的输出，便于导入第三方软件用于其他应用。为了减小文件大小，OxTS Georeferencer 支持点云体素化处理，在规定大小的空间网格内自动保留最精确的点，剔除其他点，在不损失精度的情况下获得更小的点云文件。
下载OxTS Georeferencer 数据表，了解更多信息。 OxTS Georeferencer 数据表
在中德试验基地的大力支持下，OxTS ，顺利完成了采集任务，并于11月下旬交付了中德试验基地核心试验区的全部点云数据。
浏览下面的点云截图，看看最终结果...
Jeremy Li
OxTS 地区支持工程师。
