为什么要使用带有激光雷达的惯性导航系统（INS）？

光探测与测距（LiDAR）技术是测量界广泛使用的一种收集高精度三维（3D）测量数据的技术。 这种对激光雷达机制的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，这些术语大多可以互换使用。 激光雷达系统通过每秒发射数千个单独的光脉冲并计算光脉冲返回激光雷达传感器所需的时间来收集数据。 这些光脉冲发射的范围被称为扫描线。 由于光速是已知的，因此可以计算出每个脉冲到目标（例如地面）的距离。根据所使用的激光雷达类型以及所测量的地面或结构与激光雷达传感器的距离，这些单个数据点之间的间距可能只有几毫米。通常情况下，每个数据点的定位公差在 LiDAR 传感器位置的 +/- 5 毫米到 10 毫米之间。

除了所收集数据的准确性和精确性之外，激光雷达传感器还能提高空间数据收集的效率，因为它们能够直接进行地理参照，为激光雷达收集的每个数据点分配地理坐标，而无需勘测地面控制。

地面激光雷达勘测系统通常安装在固定的三脚架上。为了提高大型场地的勘测效率，它们可以安装在移动平台上，移动速度从步行速度到飞机速度不等。 越来越多的激光雷达传感器被安装在各种平台上，从勘测人员穿戴或推着的背包或手推车，到汽车、卡车和火车，再到无人驾驶飞行器 (UAV)，当然还有有人驾驶的直升机和飞机。

由于激光雷达采集的每个三维测量值的密度和相对精度，人们常说激光雷达 "点云 "为用户提供了最好的勘测数据集之一。 为了达到最佳效果，将为激光雷达点云中的每个数据点分配真实世界的地理坐标，以便将激光雷达收集的数据与现有地图或勘测信息结合使用。

要为激光雷达数据点指定地理坐标，需要了解激光雷达传感器的位置及其始终指向的方向（外部方位）。 根据这些测量结果，计算出现实世界的地理坐标，并动态分配给每个脉冲回波（这一过程称为直接地理参照）。 鉴于激光雷达数据相对于激光雷达传感器位置的高精度，以及每秒采集的高频率和高数据量，计算平台位置和方向的方法也需要同样复杂。 在勘测过程中，由于参考信息和平台周围环境的限制，这可能是一项挑战。

除了所收集数据的准确性和精确性之外，激光雷达传感器还能提高空间数据收集的效率，因为它们能够直接进行地理参照，为激光雷达收集的每个数据点分配地理坐标，而无需勘测地面控制。

在进行移动激光雷达勘测时，可以认为利用全球卫星导航系统（GNSS）传感器（如全球定位系统（GPS）接收器）为所收集的数据分配地理坐标就足够了。 在静态扫描应用中，这足以为传感器位置提供定位，但在移动环境中，这并不足够，因为传感器在扫描时会持续运动，从而导致不准确。

更具体地说，与使用全球定位系统有关的问题包括全球定位系统接收器在任何时候都需要与至少四个全球导航卫星系统保持清晰的视线才能获得经度、纬度和高度坐标。 此外，全球导航卫星系统卫星在地球上某一特定区域上空的总体分布情况在任何时候都可能不会导致清晰的视线。 能在多大程度上获得位置坐标还取决于环境中的结构是否使接收器无法清楚地看到天空，因此，高大的建筑物或悬挂的树木会导致全球定位系统无法计算其位置。 在部署基于地面的移动激光雷达时，这个问题可能会更加突出，因为车辆经常会经过 GPS 信号不足的区域，如城市中心或森林。

撇开直接环境的影响不谈，即使能够看到所需的卫星数量，GPS 记录位置测量值的频率也远远低于激光雷达传感器收集数据的频率。 因此，在 GPS 无法读取数据的情况下，需要了解勘测平台的位置。 激光雷达传感器定位系统必须能够测量或预测车辆在接收 GPS 读数之间的行驶位置。 由于记录位置读数的频率环境与移动平台的速度有关，在位置计算中产生的误差源会累积起来，导致误差预算在整个项目中不断增加，这就是通常所说的 "漂移"。

无论激光雷达安装在何种平台上（机载或地面），除了准确定位传感器之外，还必须了解系统的方位，以便准确了解所采集数据的位置。 在平台运动时，需要不断计算传感器的外部方位。 除了数据点之间的直线距离外，还需要用滚动、俯仰和偏航来描述其运动。 如果将飞行中的飞机可视化，这些类型的运动可能并不陌生，但任何在道路上行驶或在拐角处超速行驶的人对这些运动也不会陌生。 由于激光雷达在数据中捕捉到的细节颗粒度很高，任何与平台完全水平的细微偏差都会对分配给激光雷达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，或者激光雷达平台的运动轨迹是否完全是线性的也很重要。 同样，由于激光雷达传感器的频率和分辨率，需要考虑这些运动变化，以便了解点云的采集位置。

惯性测量单元（IMU）是提供与平台运动动态相关的大部分信息的硬件组件。 惯性测量单元由陀螺仪和加速度计组成，将提供与飞行器在三个轴上的线性加速度有关的连续数据流，以及滚动、俯仰和偏航三组旋转参数。

惯性导航系统（INS）是一个计算系统，包含一个 IMU 和一个处理单元，后者应用统计（卡尔曼）滤波器计算移动平台在整个行程中的最佳位置估计值。 如果有全球定位系统，则惯性导航系统会将全球定位系统的数据纳入位置估算中；如果激光雷达系统安装在公路车辆上，其中包括一个里程计系统，用于协助测量行驶距离，则该数据也会纳入惯性导航系统的计算中。

通过同时考虑所有定位和定向信息方法，INS 能够在计算定位和定向时弥补这些数据的不足。 例如，由于全球定位系统数据可能会经常中断，并有可能出现 "漂移"，因此 INS 能够通过增加里程表（如有）或 IMU 的加速度计信息的权重，应用死算过程来预测平台在其预测轨迹上的路径。

OXTS 等 INS 系统的更新率高达 250Hz xNAV550 OXTS Inertial+ 和 OXTS Inertial+ 结合前后处理程序（及时）计算移动平台及其上安装的激光雷达传感器的整体最可能位置。 正是这种不断计算激光雷达传感器位置和方向的最佳估计值的动态过程，以及由此收集到的每个单独数据点，被称为直接地理参照。

OXTS 惯性技术已被广泛应用于各种平台上的高精度激光雷达，包括车载系统、有人驾驶和无人驾驶航空系统。

瑞士无人机公司 Aeroscout 成功实施了 xNAV550 与 Riegl VUX-1 LiDAR 系统一起执行电力线测绘作业。 通过 INS 和 LiDAR 传感器之间深入而简单的集成，只需点击几下即可完成数据收集和处理工作流程。 在 14 分钟的飞行时间内，Aeroscout 就能采集到 1 公里高压电力线的激光雷达数据，总体空间精度达到 1.6 厘米。

在澳大利亚、 HAWCS HAWCS 团队使用 OXTS Inertial+ 系统计算外部方位，并为安装在直升机上的激光雷达系统提供直接的地理参照。 HAWCS 团队每天都要收集数百公里的数据，他们能够收集到测量电力线沿线植被间距的数据，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，WSP 已在多个 GeoTracker 系统上部署了 OXTS Inertial+ INS 系统。 WSP 依靠 Inertial+ 系统降低 GPS 漂移率，并利用经过 OXTS 优化的里程表计算，在出现桥梁、隧道或密集的城市峡谷等障碍物时提高定位精度。 OXTS Inertial+ INS 提供单一同步机制，可同时直接对来自激光雷达传感器的数据以及 360 摄像机和高清视频收集的信息进行地理参照；对于此类基于车辆的移动测绘应用而言，OXTS Inertial+ INS 具有不可估量的价值。