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    基于三維激光掃描的城市位置尺度信息測(cè)量方法

    2022-07-20 01:16:38蘇順謙杜立杰
    經(jīng)緯天地 2022年3期
    關(guān)鍵詞:尺度激光特征

    蘇順謙 李 帥 杜立杰 張 杰

    (1.北京華城工程管理咨詢(xún)有限公司,北京 100083;2.北京速測(cè)信息科技有限公司,北京 100080)

    0.引言

    隨著城市測(cè)繪技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)城市地理信息測(cè)繪的精度要求越來(lái)越高。利用激光雷達(dá)(light detection and ranging,LiDAR)、慣性測(cè)量單元(inertial measurement unit,IMU)等技術(shù)構(gòu)建城市測(cè)繪和地理模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)城市建筑高樓、橋梁、隧道、行道樹(shù)等城市地物遮擋和干擾環(huán)境下的精準(zhǔn)測(cè)試,提高城市位置尺度信息測(cè)量能力,研究城市位置尺度信息測(cè)量方法,在復(fù)雜城市場(chǎng)景下厘米級(jí)的高精度制圖方面具有重要意義[1]。

    對(duì)城市位置尺度信息測(cè)量是通過(guò)激光雷達(dá)增量式掃描實(shí)現(xiàn)的,利用移動(dòng)測(cè)量平臺(tái),通過(guò)激光和IMU融合的方法,獲取城市位置尺度信息測(cè)度模型。傳統(tǒng)方法中,對(duì)城市位置尺度信息測(cè)量方法主要有基于激光同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的測(cè)量方法、基于GNSS/IMU組合導(dǎo)航移動(dòng)測(cè)量的城市地理位置信息測(cè)量方法、基于GNSS因子和閉環(huán)因子聯(lián)合控制的城市位置尺度信息測(cè)量方法等[2,3]。文獻(xiàn)[4]中提出面向高精度城市測(cè)繪的激光耦合SLAM方法,引入桿狀和面狀特征進(jìn)行點(diǎn)云配準(zhǔn),通過(guò)激光慣導(dǎo)的緊耦合控制,實(shí)現(xiàn)城市位置尺度信息測(cè)量,但該方法進(jìn)行城市位置尺度信息測(cè)量的全局優(yōu)化能力不強(qiáng),抗高層建筑以及城市綠化的干擾能力不強(qiáng)。文獻(xiàn)[5]中提出融合點(diǎn)云和多視圖的車(chē)載激光點(diǎn)云路側(cè)多目標(biāo)識(shí)別方法,通過(guò)多視角圖像和激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)掃描的方法和中高級(jí)全局特征分析,提升路側(cè)、行道樹(shù)、車(chē)輛和桿狀設(shè)施的分類(lèi)精度,該方法進(jìn)行高精度地圖要素構(gòu)建中存在信息干擾度大的問(wèn)題。

    針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出基于三維激光掃描的城市位置尺度信息測(cè)量方法。首先采用三維激光耦合掃描的方法構(gòu)建城市位置尺度分布的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)模型,然后進(jìn)行三維激光掃描的圖像特征分析,通過(guò)單幀點(diǎn)云稀疏性的場(chǎng)景融合方法,實(shí)現(xiàn)城市位置尺度信息測(cè)量,最后進(jìn)行仿真測(cè)試,從而展示了本文方法在提高城市位置尺度信息測(cè)量精度方面的優(yōu)越性能。

    1.總體設(shè)計(jì)框架及預(yù)處理

    1.1 總體設(shè)計(jì)框架結(jié)構(gòu)模型

    在進(jìn)行基于三維激光掃描的城市位置尺度信息測(cè)量設(shè)計(jì)中,需要首先通過(guò)三維激光掃描的方法進(jìn)行城市位置分布的點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)記和圖像樣本數(shù)據(jù)采集,對(duì)采集的城市位置三維激光掃描圖像進(jìn)行視圖信息融合,提取圖像中的目標(biāo)全局特征點(diǎn)和點(diǎn)云局部特征點(diǎn),利用不同模態(tài)下的城市位置三維激光掃描圖像數(shù)據(jù)層次分布,構(gòu)建激光點(diǎn)云的多視覺(jué)城市圖像深度預(yù)測(cè)模型。城市位置尺度信息的3個(gè)模塊分別是:(1)城市位置目標(biāo)點(diǎn)的云特征檢測(cè)模塊。該模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)城市道路及交通位置信息的離散特征采樣;(2)城市位置信息的地物結(jié)構(gòu)標(biāo)記模塊。通過(guò)對(duì)相同類(lèi)別的地物形狀特征分析和標(biāo)記,建立以路側(cè)地物原始點(diǎn)云的信息數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)SLAM算法進(jìn)行地圖模型設(shè)計(jì),提取路測(cè)目標(biāo)參數(shù),實(shí)現(xiàn)局部集合信息特征檢測(cè);(3)城市位置尺度信息的點(diǎn)云多視圖特征融合模型。由于路側(cè)地物形態(tài)各異、復(fù)雜多樣,通過(guò)點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合,采用激光掃描系統(tǒng)獲得城市場(chǎng)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)。由此,得到系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)(如圖1所示):

    圖1 城市位置尺度信息測(cè)量的框架結(jié)構(gòu)

    結(jié)合圖1的結(jié)構(gòu)模型,采用局部地圖構(gòu)建及優(yōu)化控制,結(jié)合激光幀序列補(bǔ)償和配置的方法,獲取城市位置尺度信息的激光幀傳感數(shù)據(jù)及深度圖像數(shù)據(jù)信息,在桿狀點(diǎn)和面狀點(diǎn)標(biāo)記初始地面,并利用廣度優(yōu)先算法(breadth first search,BFS)在角度圖像上實(shí)現(xiàn)對(duì)城市位置尺度信息的激光序列幀標(biāo)記,搜索與地面像素間角度差值小于5°的像素,通過(guò)地物特征檢測(cè),進(jìn)行特征點(diǎn)配置,城市位置尺度標(biāo)記的學(xué)習(xí)模型(如圖2所示):

    圖2 城市位置尺度標(biāo)記的學(xué)習(xí)模型

    根據(jù)上述構(gòu)建的城市位置尺度標(biāo)記及學(xué)習(xí)模型,結(jié)合圖像分析的方法,建立地物參數(shù)解析和三維激光掃描的圖像分析模型,通過(guò)位置因子構(gòu)造的方法,進(jìn)行全局的地圖參數(shù)分析,利用聯(lián)合局部的地圖位置參數(shù)分析,提取出城市尺度的GNSS角點(diǎn)構(gòu)成GNSS位置,采用基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法,實(shí)現(xiàn)激光序列幀融合和鄰域特征點(diǎn)匹配。

    1.2 城市位置尺度分布特征點(diǎn)匹配

    通過(guò)建立基于三維激光掃描和序列幀結(jié)構(gòu)的特征點(diǎn)匹配模型,基于原始激光點(diǎn)數(shù)據(jù)位姿匹配和配準(zhǔn)的方法,進(jìn)行城市位置尺度分布特征點(diǎn)匹配,處理流程描述如下:

    (1)采用原始激光幀序列檢測(cè)的方法,獲取城市位置尺度標(biāo)記信息的激光點(diǎn)集描述為ρt={ρ1,ρ2,…,ρn},生成的三維激光城市掃描圖像描述為(c,r),城市位置三維激光掃描圖像的單幀點(diǎn)ρi對(duì)應(yīng)的一個(gè)城市位置信息分布像素,c、r分別為城市位置信息標(biāo)記點(diǎn)的列數(shù)和行數(shù),三維激光掃描的深度值為ρi到初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的歐式距離。

    (2)采用城市位置三維激光掃描圖像幀掃描和空間位置匹配的方法,將圖像的相鄰行像素間的傾斜值進(jìn)行自適應(yīng)匹配和濾波處理,得到每一列位置點(diǎn)標(biāo)記c對(duì)應(yīng)的城市場(chǎng)景像移測(cè)量值為ar,基于鄰居節(jié)點(diǎn)匹配的方法,分析城市位置地r-1,c面像素分布模型,采用角度圖像匹配,結(jié)合對(duì)原始激光點(diǎn)數(shù)據(jù)配置以和激光序列的幀變換分析,得到城市位置的相對(duì)關(guān)系。

    (3)通過(guò)不同幀間特征點(diǎn)的匹配,用u(n)(x,y;d)表示位置因子約束參數(shù),其中,x,y,d分別為全局地圖構(gòu)建以局部地圖特征點(diǎn)的分布參數(shù)集,通過(guò)位置因子匹配和深度學(xué)習(xí),得到像素分布序列,采用位姿估計(jì)和增量式控制,得到城市位置特征點(diǎn)分布的有向圖G′=(V,E′),其中E′是E的非空子集,此時(shí)特征點(diǎn)對(duì)視為同名特征點(diǎn)。

    (4)利用三維激光掃描方法求解獲取相鄰幀,結(jié)合特征變換,構(gòu)建一幅M×N的P bit二值圖像,表示城市位置尺度信息分布圖,通過(guò)序列幀配準(zhǔn)和IMU測(cè)量,進(jìn)行尺度信息測(cè)量。

    2.城市位置尺度信息測(cè)量的算法優(yōu)化

    2.1 城市位置尺度信息幀變換

    結(jié)合對(duì)原始激光點(diǎn)數(shù)據(jù)配置以及激光序列的幀變換分析,采用單幀點(diǎn)云稀疏性的場(chǎng)景融合方法,得到城市場(chǎng)景移動(dòng)測(cè)量的仿射特征參數(shù),在L個(gè)位平面中,獲取角度圖像分布集,求解激光序列幀間狀態(tài)方程,描述如式(1)所示:

    式(1)中,Ct為對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云標(biāo)記系數(shù);Ce為地面點(diǎn)的鄰域搜索參數(shù);||xi||為像素點(diǎn)之間的距離;h(xi)為三維激光掃描的灰度值;bint和bine分別為基于原始激光點(diǎn)數(shù)據(jù)的邊緣特征點(diǎn);vxi為角度圖像上搜索分量;δ為單幀掃描獲取激光點(diǎn)的測(cè)試函數(shù);hisxi為激光三維掃描初始的轉(zhuǎn)換關(guān)系系數(shù);聯(lián)合點(diǎn)到線距離和點(diǎn)到面距離為G,如式(2)所示:

    采用單幀點(diǎn)云稀疏檢測(cè)的方法,得到激光序列幀測(cè)量參數(shù)序列,如式(3)、式(4)所示:

    式(3)、式(4)中,I為軌跡數(shù)據(jù)柵格化分割參數(shù);G(x,y,σi)為成像位置在x處的二值化模板匹配參數(shù);stdfilt(x,y,wi)為標(biāo)準(zhǔn)顏色特征;σi為激光序列幀系數(shù);(x,y)為測(cè)量坐標(biāo)系分布,計(jì)算局部地圖集合的像素中心(xc,yc),并記錄于arraypd中,得到城市位置尺度信息幀變換表達(dá)式,如式(5)所示:

    式(5)中,Modelw,Modelh分別為GNSS位置因子;xd和yd為GNSS位置信息和激光慣導(dǎo)檢測(cè)信息;xo和yo為初始的城市位置尺度參數(shù);s(x,y)為面狀點(diǎn)分布數(shù)據(jù);M為點(diǎn)到線距離參數(shù)。

    2.2 城市位置尺度信息測(cè)量輸出

    通過(guò)三維激光掃描,構(gòu)建高程、強(qiáng)度、法向量等特征向量,其變換關(guān)系,如式(6)所示:

    式(6)中,σi為激光掃描的空間分布位姿結(jié)構(gòu)參數(shù);ei為基于位姿圖優(yōu)化獲取最終的圖模型參數(shù);μ為地面點(diǎn)對(duì)于垂直方向的閾值,μ>0,由此在激光掃描的三維圖像I(x,y)中,單幀點(diǎn)云稀疏性Retinex角點(diǎn)分布矩陣為H,如式(7)所示:

    式(7)中,Lxx(x,σ) 為高斯二階偏導(dǎo)在X處與圖像I的卷積,Lxy(x,σ)、Lyy(x,σ)具有相似含義。通過(guò)構(gòu)建高程、強(qiáng)度、法向量等特征向量的分布參數(shù),根據(jù)城市位置尺度的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)測(cè)量,在測(cè)量點(diǎn)P(x,y)的測(cè)量矩陣,如式(8)所示:

    式(8)中,H為激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)精準(zhǔn)測(cè)量在測(cè)量點(diǎn)P(x,y)的測(cè)量矩陣;f(σ)為城市位置尺度信息測(cè)量函數(shù)。綜上分析,根據(jù)城市位置尺度的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)測(cè)量。

    3.實(shí)驗(yàn)測(cè)試

    為了驗(yàn)證本文方法的有效性,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試分析。實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)采用的激光掃描儀為Velodyne VLP-16 LiDAR型激光掃描儀,數(shù)據(jù)的場(chǎng)景來(lái)自于城市街區(qū)道路、城市公園、移動(dòng)車(chē)輛以及開(kāi)放園區(qū)等,數(shù)據(jù)集分布概況(如表1所示):

    表1 城市位置尺度信息采集參數(shù)

    根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行不同場(chǎng)景下的城市位置尺度信息測(cè)量,得到三維激光掃描測(cè)量結(jié)果(如圖3所示):

    圖3 三維激光掃描測(cè)量結(jié)果

    分析圖3可知:本文方法實(shí)現(xiàn)了不同場(chǎng)景下的城市位置尺度信息檢測(cè)和測(cè)量,以其中一組場(chǎng)景為例,對(duì)比位置尺度信息測(cè)量的準(zhǔn)確性,對(duì)比結(jié)果(如圖4所示):測(cè)試測(cè)量的精準(zhǔn)度,得到對(duì)比結(jié)果(如表2所示),分析表2可知:使用本文方法進(jìn)行城市位置尺度信息測(cè)量的精準(zhǔn)度更高。

    圖4 測(cè)量準(zhǔn)確性對(duì)比測(cè)試結(jié)果

    表2 測(cè)量精準(zhǔn)度對(duì)比

    4.結(jié)束語(yǔ)

    本文提出基于三維激光掃描的城市位置尺度信息測(cè)量方法。構(gòu)建激光點(diǎn)云的多視覺(jué)城市圖像深度預(yù)測(cè)模型,建立以路側(cè)地物原始點(diǎn)云的信息數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)SLAM算法進(jìn)行地圖模型設(shè)計(jì)。通過(guò)位置因子構(gòu)造的方法,進(jìn)行全局的地圖參數(shù)分析,利用聯(lián)合局部的地圖位置參數(shù)分析,提取出城市尺度的GNSS角點(diǎn)構(gòu)成GNSS位置測(cè)量模型,實(shí)現(xiàn)位置尺度測(cè)量。研究得出,本文方法的測(cè)量精度較高,性能可靠穩(wěn)定。

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