機(jī)場(chǎng)跑道實(shí)施HUD飛行程序的地面基準(zhǔn)測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)研究

莫國(guó)軍，周淑霞

(廣州市城市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院，廣東 廣州 510060)

1 引 言

HUD(Head-Up Display)即平視顯示系統(tǒng)，它將重要的飛行信息投影在外部世界的視像上。HUD能顯示基本的飛行信息(飛行參數(shù)、姿態(tài)信息、能量狀態(tài)、導(dǎo)航信息等)，同時(shí)還能顯示特殊的告警信息(擦機(jī)尾余度、TCAS安全區(qū)、迎角限制等)。HUD是中國(guó)民航局正在推廣的航空新技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)低能見(jiàn)度起飛和引導(dǎo)著陸，使用HUD實(shí)施II類(lèi)運(yùn)行與常規(guī)II類(lèi)運(yùn)行相比可有效降低機(jī)場(chǎng)導(dǎo)航和助航燈光設(shè)施的配置和改造資金，并可改善飛行品質(zhì)，提升航空安全水平，大幅減少航班延誤。

白云機(jī)場(chǎng)為推進(jìn)完成02R號(hào)跑道HUD特殊II類(lèi)飛行程序的公布，要對(duì)II類(lèi)儀表著陸系統(tǒng)保護(hù)區(qū)、航向標(biāo)臨界區(qū)、II類(lèi)運(yùn)行航向信標(biāo)敏感區(qū)、下滑信標(biāo)保護(hù)區(qū)進(jìn)行數(shù)字化測(cè)繪，以此作為HUD實(shí)施的地面數(shù)據(jù)基準(zhǔn)。白云機(jī)場(chǎng)白天不停場(chǎng)運(yùn)作，施測(cè)區(qū)域位于飛行區(qū)內(nèi)，如采用傳統(tǒng)測(cè)量方法，只能在深夜跑道關(guān)閉后才能進(jìn)入測(cè)繪，光線(xiàn)不足、人員調(diào)配困難等原因，無(wú)法保證測(cè)量效果和效率。因此，本文研究了基于地面激光LiDAR掃描技術(shù)的快速、精準(zhǔn)機(jī)場(chǎng)跑道數(shù)字表面模型(DTM)構(gòu)建、平面虛擬測(cè)量及縱斷面等模型生成，可以快速高效獲取地物的三維數(shù)據(jù)，為機(jī)場(chǎng)跑道空間設(shè)計(jì)管理提供全面的空間數(shù)據(jù)，并通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了本方法的可行性。

2 三維數(shù)據(jù)的處理

地面三維激光LiDAR掃描技術(shù)是一種先進(jìn)的全自動(dòng)高精度的立體技術(shù)，又稱(chēng)為“實(shí)景復(fù)制技術(shù)”，能夠在短時(shí)間內(nèi)得到物體表面高精度、高密度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。為了從海量的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中獲得物體表面的數(shù)字化表達(dá)，必須對(duì)掃描得到的高密度三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的加工處理，即點(diǎn)云噪聲剔除、多測(cè)站點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合、點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮及物體表面模型數(shù)字化表達(dá)[1，2]。

2.1 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)技術(shù)

由于物體遮擋及掃描儀視場(chǎng)的限制，要獲得機(jī)場(chǎng)地面基準(zhǔn)表面的完整三維信息，需要對(duì)其進(jìn)行不同視角的多測(cè)站掃描，并將多測(cè)站三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的坐標(biāo)系統(tǒng)中，其轉(zhuǎn)換精度的高低將直接影響點(diǎn)云數(shù)據(jù)后續(xù)應(yīng)用。目前的配準(zhǔn)方法按精度可分為粗拼接和精確拼接。粗拼接就是大致將各測(cè)站的不同坐標(biāo)系的點(diǎn)云數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一個(gè)坐標(biāo)系下，粗拼接達(dá)到的精度并不能滿(mǎn)足實(shí)際使用要求；為了使點(diǎn)云數(shù)據(jù)上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)或者對(duì)應(yīng)的面和距離的誤差更小，就需要在完成粗拼的點(diǎn)云數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的點(diǎn)云精確拼接，采用迭代的計(jì)算方法減少誤差以達(dá)到更高的拼接精度，在實(shí)際作業(yè)過(guò)程中就是通過(guò)迭代優(yōu)化一組坐標(biāo)變換矩陣來(lái)使誤差值最小化。ICP算法是應(yīng)用較為廣泛的一種精確拼接的方法，其主要思想是首先進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采樣，確定數(shù)據(jù)的初始對(duì)應(yīng)點(diǎn)集，獲取對(duì)應(yīng)點(diǎn)數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤點(diǎn)對(duì)，通過(guò)迭代計(jì)算求解出坐標(biāo)的變換矩陣。ICP算法具有計(jì)算方便、操作簡(jiǎn)單、拼接精度高等優(yōu)點(diǎn)，因此在點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合中得到廣泛應(yīng)用。

2.2 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的濾波技術(shù)

對(duì)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，由于儀器本身或掃描時(shí)的姿態(tài)、天氣等原因使點(diǎn)云數(shù)據(jù)含有噪聲，噪聲數(shù)據(jù)的存在使得求解的點(diǎn)云法向量和曲率含有一定誤差，同時(shí)誤差存在影響點(diǎn)云重建模型發(fā)生扭曲變形，因此在進(jìn)行點(diǎn)云后續(xù)處理之前應(yīng)該進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)的噪聲剔除，去噪的方法具體如圖1所示。

圖1 常用去噪方法

對(duì)于有序點(diǎn)云噪聲，采用高斯濾波方法去噪。高斯濾波實(shí)質(zhì)是一種信號(hào)濾波器，其用途是信號(hào)的平滑處理。一般有兩種實(shí)現(xiàn)方式，一種是用離散化窗口滑窗卷積，一種通過(guò)傅立葉變換。常用的就是用離散化窗口滑窗卷積實(shí)現(xiàn)，只有當(dāng)離散化的窗口非常大，計(jì)算量非常大的情況下，可考慮通過(guò)傅立葉變換的實(shí)現(xiàn)方法。高斯濾波就是對(duì)鄰域內(nèi)不同位置的像素賦予不同的權(quán)值，每一個(gè)像素點(diǎn)的值，都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素值經(jīng)加權(quán)平均后得到，對(duì)圖像進(jìn)行平滑同時(shí)能保留圖像的總體灰度分布特征。用于圖像處理消除高斯噪聲，對(duì)于抑制服從正態(tài)分布的噪音非常有效。

對(duì)于散亂點(diǎn)云噪聲，采用拉普拉斯算法去噪。拉普拉斯是一種二階導(dǎo)數(shù)算子，是一個(gè)與方向無(wú)關(guān)的各向同性邊緣檢測(cè)算子，當(dāng)鄰域中心像素灰度低于它所在的領(lǐng)域內(nèi)其他像素的平均灰度時(shí)，此中心像素的灰度應(yīng)進(jìn)一步降低，當(dāng)鄰域中心像素灰度高于它所在的領(lǐng)域內(nèi)其他像素的平均灰度時(shí)，此中心像素的灰度應(yīng)進(jìn)一步提高，對(duì)噪聲點(diǎn)云有雙倍加強(qiáng)作用，從而消除散亂點(diǎn)云噪聲。

因此本文結(jié)合高斯濾波和拉布拉斯去噪算法各自的優(yōu)勢(shì)，提出一種高效的點(diǎn)云噪聲剔除算法，算法首先利用高斯算子對(duì)有序點(diǎn)云噪聲去噪，然后利用拉普拉斯算法檢測(cè)散亂點(diǎn)云噪聲并進(jìn)行噪聲剔除。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法能夠明顯地提高點(diǎn)云去噪效率[3]。

2.3 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)

三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，在剔除噪聲之后，數(shù)據(jù)中仍然包含了大量的冗余數(shù)據(jù)，這將給后續(xù)數(shù)據(jù)處理帶來(lái)很大麻煩。為了提高數(shù)據(jù)處理效率，需要對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和壓縮。點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮的基本原則是在保證物體表面有效信息的前提下最大可能地減少點(diǎn)云的冗余數(shù)據(jù)，壓縮后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)不僅能夠如實(shí)準(zhǔn)確地反映地物地貌，更縮減了數(shù)據(jù)量，提高了后續(xù)數(shù)據(jù)處理的速度。

點(diǎn)云數(shù)據(jù)的壓縮遵循下列原則：

(1)壓縮率高，即在保證失真較小的情形下，最大限度地壓縮點(diǎn)云數(shù)量；

(2)在誤差限差范圍之內(nèi)簡(jiǎn)化誤差，即點(diǎn)云的簡(jiǎn)化結(jié)果能滿(mǎn)足應(yīng)用的精度要求；

(3)簡(jiǎn)化算法簡(jiǎn)潔，執(zhí)行效率高。

因此，依據(jù)點(diǎn)云壓縮的以上原則，本文研究一種基于區(qū)域分割的頂點(diǎn)自適應(yīng)合并網(wǎng)格簡(jiǎn)化的點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮算法，該算法的主要思想如下：

首先把網(wǎng)格點(diǎn)分為區(qū)域邊界點(diǎn)和區(qū)域內(nèi)部點(diǎn)，邊界點(diǎn)在頂點(diǎn)合并中只能與邊界點(diǎn)合并，內(nèi)部點(diǎn)可以與兩類(lèi)點(diǎn)進(jìn)行合并。再根據(jù)誤差代價(jià)對(duì)所有頂點(diǎn)進(jìn)行排序，對(duì)于任一頂點(diǎn)u合并到頂點(diǎn)v的誤差代價(jià)函數(shù)公式如下：

式中，Tu表示包含頂點(diǎn)u的三角形集合；Tuv表示包含頂點(diǎn)(u，v)的三角形集合；normal是三角形的法向量；W(u)是u點(diǎn)的區(qū)域加權(quán)值。頂點(diǎn)u合并到v的誤差代價(jià)為邊長(zhǎng)乘上曲率和區(qū)域加權(quán)值，曲率項(xiàng)是為尋找頂點(diǎn)u的鄰近三角形中，與包含頂點(diǎn)(u，v)的三角形法向量相差最大的三角形，(1-f.normal×n.normal)÷2是為了歸一化。對(duì)代價(jià)最小的頂點(diǎn)進(jìn)行邊折疊，邊折疊操作不引入新頂點(diǎn)，相當(dāng)于一對(duì)頂點(diǎn)合并為一點(diǎn)。最后，重新計(jì)算那些受簡(jiǎn)化影響的頂點(diǎn)的代價(jià)值，直到總頂點(diǎn)數(shù)為零。

2.4 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的建模

三維激光掃描技術(shù)最終表達(dá)的是目標(biāo)的數(shù)字模型。對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，需要構(gòu)建其三維模型，就是把散亂的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化組織，構(gòu)建它們的三角網(wǎng)。因數(shù)據(jù)采集過(guò)程中由于樹(shù)木等遮攔，導(dǎo)致在某些地方獲取不到三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，在構(gòu)建三角網(wǎng)三維模型會(huì)出現(xiàn)空洞的情況，為了利于后續(xù)操作中對(duì)整個(gè)面的構(gòu)建需要對(duì)空洞進(jìn)行填充修復(fù)。針對(duì)點(diǎn)云補(bǔ)洞算法，采用分塊處理的方法，將海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊后，建立基于三角網(wǎng)格模型的曲面修復(fù)方法，該方法不僅計(jì)算效率高，而且具有較高的拓?fù)湫?。?jīng)過(guò)空洞填充平滑處理后的三維模型，因?yàn)闆](méi)有紋理不能從視覺(jué)上實(shí)現(xiàn)實(shí)景三維效果，因此要對(duì)構(gòu)建好的三維模型進(jìn)行紋理映射，最終完成三維模型的構(gòu)建[4，5]。

3 應(yīng)用實(shí)例

首先對(duì)機(jī)場(chǎng)跑道周?chē)h(huán)境如圖2綠線(xiàn)范圍進(jìn)行考察，確定三維激光掃描儀和靶標(biāo)的位置，保證盡量少的測(cè)站獲取的數(shù)據(jù)能代表完整的項(xiàng)目范圍，利用GZCORS系統(tǒng)測(cè)量測(cè)站的WGS84坐標(biāo)。本次數(shù)據(jù)采集使用Rigel-VZ400型三維激光掃描儀，其反射距離為 500 m(對(duì)反射率為90%的物體)，運(yùn)用點(diǎn)面采集相結(jié)合，全站儀協(xié)同作業(yè)的技術(shù)方法對(duì)遮擋的地物進(jìn)行補(bǔ)充測(cè)量，較好地解決了三維激光掃描測(cè)量不能直接通過(guò)反射獲取數(shù)據(jù)的局限性。數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，每一個(gè)測(cè)站應(yīng)對(duì)3個(gè)以上靶標(biāo)掃描，為了能夠準(zhǔn)確地提取靶標(biāo)中心點(diǎn)，對(duì)靶標(biāo)分別采取了較高分辨率的掃描。采用全站儀測(cè)量靶標(biāo)，以獲取其WGS84坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，用于后續(xù)多站數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)。靶標(biāo)要均勻分布，離掃描儀的距離也要適中。

圖2 項(xiàng)目范圍

3.1 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的成果制作

根據(jù)上述方法，獲取了白云機(jī)場(chǎng)02R跑道II類(lèi)儀表著陸系統(tǒng)保護(hù)區(qū)的三維激光掃描成果圖，其中包含了經(jīng)過(guò)改正的高程信息，如圖3所示，點(diǎn)的顏色表示了不同點(diǎn)的高程值，顏色趨近于綠色表明該點(diǎn)的高程值較大，反之，顏色越趨近于藍(lán)色則表明該點(diǎn)高程值越小。這樣通過(guò)顏色的變化，可以在整體上了解著陸系統(tǒng)保護(hù)區(qū)的高程變化情況。

圖3 三維點(diǎn)云成果圖

在對(duì)采集的海量三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)點(diǎn)云配準(zhǔn)、點(diǎn)云濾波、點(diǎn)云壓縮和三維建模處理之后，將目標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS平臺(tái)上進(jìn)行矢量化疊加分析，進(jìn)一步剔除粗差和誤差較大的點(diǎn)，得到目標(biāo)范圍內(nèi)的矢量點(diǎn)、線(xiàn)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)人工交互判別之后將數(shù)據(jù)導(dǎo)入EPS制圖平臺(tái)，與其他測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，形成最終制圖結(jié)果[6]，局部成果如圖4、圖5所示。

圖4 白云機(jī)場(chǎng)02R跑道北端著陸系統(tǒng)保護(hù)區(qū)基準(zhǔn)地形圖

圖5 白云機(jī)場(chǎng)02R跑道中線(xiàn)縱剖面圖

3.2 精度分析比較

選取了項(xiàng)目中的一塊區(qū)域作為驗(yàn)證區(qū)域，將三維激光掃描的成果與傳統(tǒng)全站儀測(cè)量成果做一對(duì)比，從而驗(yàn)證了三維激光掃描成果的準(zhǔn)確性，如圖6所示，顯示了不同特征點(diǎn)在用兩種方法測(cè)量后所獲取的高程信息對(duì)比，從圖6中可以看出，三維激光掃描的結(jié)果與傳統(tǒng)全站儀測(cè)量結(jié)果具有高度的一致性。兩種測(cè)量方法平面較差統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖7所示。相比較而言，三維激光掃描儀獲取的點(diǎn)數(shù)數(shù)量更多，涵蓋的信息更全面，所以更能夠精確地反映出項(xiàng)目區(qū)域的高程變化情況。

圖6 兩種測(cè)量方法高程統(tǒng)計(jì)結(jié)果(單位/m)

圖7 兩種測(cè)量方法平面較差統(tǒng)計(jì)結(jié)果(單位/m)

4 結(jié) 論

地面三維激光掃描測(cè)量技術(shù)在人員無(wú)法到達(dá)的地點(diǎn)及測(cè)量區(qū)域結(jié)構(gòu)復(fù)雜等情況下發(fā)揮了傳統(tǒng)測(cè)量模式無(wú)法比擬的優(yōu)越性。通過(guò)三維激光掃描儀對(duì)地物場(chǎng)景進(jìn)行了數(shù)據(jù)獲取，得到了反映地物表面幾何結(jié)構(gòu)的三維信息，通過(guò)這些三維掃描數(shù)據(jù)即可進(jìn)行三維模型建立，利于機(jī)場(chǎng)管理設(shè)計(jì)部門(mén)快速、直觀、全面判讀項(xiàng)目區(qū)域內(nèi)的地物地表的三維空間數(shù)據(jù)，為保障飛機(jī)起降的安全空間提供精確的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。