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为什么要使用带有 LiDAR 的惯性导航系统(INS)?

应用说明 2016 年 7 月 7 日

什么是 LiDAR?

光检测和测距(LiDAR)技术是测量界广泛采用的一种采集高精度三维(3D)测量数据的技术。LiDAR 机制的这种通用描述也适用于另一个常用术语“激光扫描”,因此在以下描述中,这些术语大部分可互换使用。LiDAR 系统通过每秒发出数千个光脉冲并计算光脉冲返回到 LiDAR 传感器所需的时间来收集数据。这些光脉冲穿过一条称为扫描线的测绘带发射出来。由于光速是已知的,因此可以计算每个脉冲到目标(例如地面)的距离。根据所使用的 LiDAR 类型以及测量的地面或结构与 LiDAR 传感器的距离,这些单独的数据点可以彼此间隔数毫米。通常,每个数据点相对于 LiDAR 传感器的位置的公差在 /- 5mm 到 10mm 之间。

除了所收集的数据的准确性和精度特性外,LiDAR 传感器还提高了空间数据收集的高效性,因为它们能够直接进行地理配准,为收集的每个数据点分配地理坐标,无需测量地面控制。

当激光雷达传感器移动位置时会发生什么?

地面 LiDAR 测量系统通常安装在固定三脚架上。为了提高大型站点的测量效率,它们可以安装在移动平台上,平台速度从步行到飞机速度不等。越来越多的 LiDAR 传感器被安装在各种平台上,从测量人员背着的背包或推着的小车,到小汽车、卡车和火车,再到无人驾驶飞行器(UAV),当然还有载人直升机和飞机。

鉴于 LiDAR 进行的每次 3D 测量的密度和相对精度,人们常说,LiDAR "点云"为用户提供了一种最佳测量数据集。为了获得最佳结果,将为 LiDAR 点云中的每个数据点分配实际地理坐标,以便 LiDAR 收集的数据可以与现有的测绘信息结合使用。

将地理坐标分配给 LiDAR 数据点需要了解 LiDAR 传感器的位置,以及它在任何时候指向的方向(外部方向)。基于这些测量,将计算真实世界的地理坐标并动态分配给每个脉冲回波(称为直接地理配准过程)。鉴于 LiDAR 数据相对于 LiDAR 传感器位置的高精度,以及每秒收集的高频率和数据量,计算平台位置和方向的方法也需要同样精确。这可能是一个挑战,具体取决于测量期间参考信息和平台周围环境的限制。

如何测量激光雷达传感器的位置和方向?

职务

在进行移动 LiDAR 测量时,可以假定利用全球导航卫星系统(GNSS)传感器(如全球定位系统(GPS)接收器)为收集的数据分配地理坐标就足够了。虽然足以为静态扫描应用中的传感器提供位置,但这在移动环境中是不够的,这会使传感器在扫描时连续运动而导致不准确。

更具体地说,与使用 GPS 有关的问题包括与 GPS 接收器相关的问题,这些问题需要在任何时候至少拥有四个 GNSS 的清晰视线,以获得经度、纬度和海拔坐标。此外,GNSS 卫星任一时间在地球某一特定部分上空的总体分布可能无法形成清晰视线。获得位置坐标的程度还取决于环境中的结构是否遮挡了接收器,导致无法清晰看到天空,因此高楼大厦或悬垂的树木可能会造成中断,导致 GPS 无法计算其位置。当部署基于地面的移动 LiDAR 实施方案时,这个问题甚至会更加严重,因为车辆通常会穿越 GPS 信号匮乏的区域,例如城市中心或森林。

撇开直接环境的影响不谈,即使可以看到所需的卫星数量,从 GPS 记录位置测量的频率将远远慢于 LiDAR 传感器收集数据的频率。因此,有必要了解在 GPS 读数不可用时,测量平台的位置。LiDAR 传感器定位系统能够测量或预测车辆在两次接收 GPS 读数之间行驶的位置。位置计算中的误差源是由频率环境的影响导致的,在该频率下记录位置读数与移动平台的速度有关,可能会累积并导致整个项目的总误差增加,这通常被称为“漂移”。

方向

不论 LiDAR 安装在什么平台上(机载或地面),除了精确的传感器位置外,了解系统的方向以准确地了解所收集数据的位置也至关重要。需要在平台运动时连续计算传感器的外部方向。除了数据点之间的直线距离外,还需要用横滚、俯仰和偏航来描述其移动。如果能看到飞行中的飞机,这些类型的运动可能很熟悉,但是在下坡路段行驶或在拐角处开得太快的人都熟悉这些运动。由于 LiDAR 捕获数据的粒度,任何与完全水平的平台之间的细微偏离都会对分配给 LiDAR 数据点的空间坐标计算产生影响。

了解平台是否加速或减速,或者 LiDAR 平台的运动是否完全线性,也很重要。同样,由于 LiDAR 传感器的频率和分辨率,需要对这些运动变化加以考虑,以便了解点云的收集位置。

提供与平台运动动态相关大量信息的硬件组件是惯性测量单元(IMU)。IMU 包括一个陀螺仪和加速度计组件,可提供与车辆在三个轴上的线性加速度相关的连续数据流,以及横滚、俯仰和偏航三组旋转参数。

使用惯性导航系统进行直接地理坐标测量。

惯性导航系统(INS)是容纳 IMU 的计算系统,还有一个处理单元,该处理单元应用统计(Kalman)滤波器来计算移动平台在其整个行程中的最佳位置估计。如果有 GPS 系统,则 INS 将在位置估计中包括来自 GPS 的数据;如果 LiDAR 系统已安装在包含里程表系统的道路车辆上,该里程表系统用于辅助测量行驶距离,则该数据也将包含在 INS 计算中。

通过同时考虑所有位置和方向信息方法,INS 能够在计算位置和方向时弥补这些数据的不足。例如,由于 GPS 数据可能频繁中断,并有可能"漂移",因此 INS 能够通过向来自里程表(适用时)或 IMU 中的加速计(视情况而定)信息添加额外的加权来应用航位推算过程以预测平台在其预测轨迹上的路径。

INS系统,如OxTS xNAV550和OxTS Inertial+,更新率高达250Hz,操作前后结合的处理程序(及时),计算移动平台和安装在上面的LiDAR传感器的整体最可能的位置。 正是这种不断计算LiDAR传感器的位置和方向的最佳估计的动态过程,以及它所收集的每一个数据点,被称为直接地理参考。

INS激光雷达点云

使用惯性导航系统的 LiDAR 实现

OxTS 惯性技术已在一系列平台(包括车载、有人和无人机系统)上的一系列高精度 LiDAR 实施中得到了利用。

瑞士无人机公司 Aeroscout 已与 Riegl VUX-1 LiDAR 系统一起成功实施 xNAV550 来进行电力线测绘作业。通过 INS 与 LiDAR 传感器之间的深入而简单的集成,只需单击几下即可完成数据收集和处理工作流。在飞行时间的 14 分钟内,Aeroscout 能够收集 1 km 高压电力线的 LiDAR 数据,总体空间精度为 1.6 cm。

在澳大利亚,HAWCS操作一个OxTS Inertial+系统来计算外部方向,并为安装在直升机上的LiDAR系统提供直接地理参考。 HAWCS团队每天收集数百公里的数据,能够收集到测量电力线沿线植被间隙的数据,误差不超过20厘米。

同时,在公路勘测方面,瑞典公司WSP自2010年以来已在多个GeoTracker系统上部署了OxTS Inertial+ INS系统。 WSP依靠Inertial+系统来减少GPS漂移率,并利用由OxTS ,在出现桥梁、隧道或密集的城市峡谷等障碍物时,利用里程表计算来提高定位精度。 OxTS Inertial+ INS提供了一个单一的同步机制,可以同时直接对来自LiDAR传感器的数据进行地理参考,以及由360相机和高清视频收集的信息;对于这种基于车辆的移动地图应用来说, Inertial+ INS是非常宝贵的。

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