用于移动测绘车的三大定位系统"OxTS

移动测绘正在帮助使近年来一些最雄心勃勃的技术和项目成为可能。使用安装在车辆上的扫描仪创建的数字地图正在帮助自动驾驶车辆知道要去哪里，加快建筑测量项目的速度，提高保护和公共安全项目的效率，甚至帮助电影和视频游戏设计师创建 真实世界地点的准确模型以便在他们的工作中使用。

因此，在进行移动测绘时，首要的问题当然是准确性。如果你的工作产生的地图不准确，哪怕是很小的误差，都会使最终产品不可靠，或者在最坏的情况下无法使用。考虑到这一点，为每个项目仔细考虑移动测绘车辆的定位是特别重要的。

准确绘制地图的方法是将扫描元素与技术结合起来，帮助你准确定位进行扫描的车辆，包括在地球上以及与周围世界的关系。如果你知道车辆的确切位置--精确到厘米--那么你可以确保你的地图/报告是准确的。了解俯仰和滚动等数值也有助于你确保你的扫描设备保持准确。这在长距离上尤其重要，可以保护数据的完整性。

问题是：你如何确保你的车辆被准确定位？在这篇博客中，我们将探索一些不同的技术，你可以在这一努力中使用。我们还展示了我们最喜欢的--GNSS辅助的惯性导航系统（INS）的价值。

选项一：仅GNSS

你可以选择单独使用一个GNSS接收器来计算你的位置。对于不熟悉的人来说，GNSS是全球导航卫星系统的缩写。接收器是一个硬件传感器，使用一组卫星来计算其位置。GPS是GNSS接收器技术可以使用的卫星群之一，也称为星座。其他的是GLONASS、BeiDou和Galileo。

在适当的条件下，只用GNSS的方法可以是准确的（精确到厘米）。也就是说，在空旷的天空中，与六颗卫星有清晰的视线。然而，GNSS在密集的树丛或城市峡谷（大群的高楼限制了你的天空视野）等地方会很困难。这可能使GNSS成为一种相当不可靠的方法来获得你的移动测绘车的准确位置。除此之外，GNSS不能给你提供数据，如你的车辆的滚动或俯仰。没有这些信息，如果你在测量时使用 LiDAR时，就很难在大范围的扫描中保持扫描数据的一致性，从而限制了数据的有用性。

方案二：SLAM

SLAM是同步定位和测绘的意思，是一种测绘空间的方法，同时也了解你自己在该空间的位置。SLAM已被用于各种应用中。

SLAM最大的局限性是，随着时间的推移，地图上会出现不可避免的错误，最终错误的数量会增加，以至于数据无法使用。用来确定你的位置绝对准确.这使得SLAM最好用于小空间，如室内，或用于帮助自动驾驶汽车停车。，其中在这种情况下，相对精度（了解你的位置与本地参考框架而不是全球参考框架的关系在这种情况下，相对精度（了解你的位置与本地参考框架的关系，而不是全球）是最重要的事情。.与我们的下一个解决方案类似，与前一个不同的是，SLAM解决方案确实使用俯仰和滚动测量来计算准确的位置，然而，由于它为你创建了一个地图，它不会输出这些测量值。

选项三。移民局

惯性导航系统（INS）使用一组传感器，包括加速度计、陀螺仪，有时还有磁力计（这些被称为惯性测量单元，或IMU）和一个GNSS接收器来计算其位置。它使用GNSS进行定位，IMU的目的是在INS移出GNSS覆盖范围时，通过一个被称为死亡推算的过程确保位置的准确性。IMU中的传感器组合也意味着INS可以帮助用户了解移动测绘车的方向、俯仰和滚动，以提供非常精确的位置。如果使用LiDAR进行测量，这一点至关重要。

由于INS并不完全依赖卫星，它在城市峡谷或树冠下也能表现良好。额外的技术，如紧耦合软件，可以进一步提高数据的准确性。带有紧密耦合的GNSS接收器和IMU的INS可以改善位置漂移，这种漂移在GNSS接收器失去卫星信号时自然发生。OxTS'gx/ix 紧耦合就是这样一种技术，它可以帮助克服GNSS恶劣条件下的位置误差。

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