無(wú)線低帶寬條件下點(diǎn)云傳輸和地圖遠(yuǎn)程呈現(xiàn)方法

摘要：智能化無(wú)人武器裝備在現(xiàn)代化作戰(zhàn)中發(fā)揮日益重要的作用，已成為替代和輔助士兵作戰(zhàn)的必要裝備。在無(wú)人化戰(zhàn)場(chǎng)中，后方指揮人員通過(guò)通信對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境保持關(guān)注。鑒于軍用通信設(shè)備帶寬有限，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種低帶寬條件下的點(diǎn)云傳輸和地圖遠(yuǎn)程呈現(xiàn)方法。方法通過(guò)FAST-LIO算法估計(jì)實(shí)時(shí)位姿，利用Draco算法對(duì)三維點(diǎn)云（關(guān)鍵幀）進(jìn)行壓縮，并基于Protobuf-UDP完成位姿和點(diǎn)云的實(shí)時(shí)傳輸，采用SC-PGO算法優(yōu)化并產(chǎn)生全局地圖，是首個(gè)基于ROS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云實(shí)時(shí)壓縮和傳輸?shù)墓こ?。?shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法對(duì)于實(shí)時(shí)點(diǎn)云表現(xiàn)出較好的壓縮效果和穩(wěn)定的傳輸質(zhì)量，解決了無(wú)線低帶寬條件下點(diǎn)云傳輸和地圖遠(yuǎn)程呈現(xiàn)的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了指揮人員對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的實(shí)時(shí)感知。

關(guān)鍵詞：地圖遠(yuǎn)程呈現(xiàn)；點(diǎn)云傳輸；FAST-LIO；Draco；點(diǎn)云壓縮

DOI：10.3969/j.issn.1009-086x.2025.01.018

中圖分類號(hào)：E917；TP751；TJ76 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1009-086X（2025）-01-0164-09

引用格式：劉欣宇，申海艇，郭睿，等，無(wú)線低帶寬條件下點(diǎn)云傳輸和地圖遠(yuǎn)程呈現(xiàn)方法[J]，現(xiàn)代防御技術(shù)，2025，53（1）：164-172，

Reference format：LIU Xinyu，SHEN Haiting，CUO Rui，et al.Method for Transmission of Point Cloud and Tele-presenc.e ofMap Under Wireless and Low Bandwidth Condition[J].Modern Defence Technology，2025，53（1）：164-172.

0 引言

以信息技術(shù)為核心的軍事高科技日新月異，武器裝備遠(yuǎn)程智能化、無(wú)人化趨勢(shì)更加明顯，智能無(wú)人系統(tǒng)逐漸成為信息化戰(zhàn)爭(zhēng)和智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的主要作戰(zhàn)力量。例如，在現(xiàn)代城市戰(zhàn)中，士兵到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)后，若不了解內(nèi)部情況貿(mào)然進(jìn)入戰(zhàn)場(chǎng)，不僅不能完成作戰(zhàn)任務(wù)，還容易造成嚴(yán)重的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。而基于智能無(wú)人系統(tǒng)的武器裝備以其全天候、多維度、非接觸、零傷亡等優(yōu)勢(shì)，可在城市戰(zhàn)、巷戰(zhàn)中發(fā)揮多維偵察、立體打擊等作用［1］。未知空間定位與建圖是無(wú)人系統(tǒng)控制與導(dǎo)航的關(guān)鍵，是自主完成各種智能任務(wù)的前提。其中，基于三維激光的同步定位與建圖（simultaneouslocalization and mapping，SLAM）技術(shù)利用激光雷達(dá)傳感器采集海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)，具有深度感知準(zhǔn)確、對(duì)光照變化具有適應(yīng)性等優(yōu)勢(shì)［2?4］，成為目前無(wú)人系統(tǒng)自主導(dǎo)航定位的主流技術(shù)。但在有限的存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)帶寬條件下，激光SLAM 龐大的數(shù)據(jù)量難以快速穩(wěn)定地傳輸，導(dǎo)致指揮作戰(zhàn)人員無(wú)法掌握無(wú)人系統(tǒng)周圍的環(huán)境和態(tài)勢(shì)［5］。因此，急需一種可用于無(wú)線低帶寬環(huán)境下的點(diǎn)云壓縮和地圖遠(yuǎn)程呈現(xiàn)方法。

在點(diǎn)云壓縮領(lǐng)域方面，目前已出現(xiàn)一些優(yōu)秀的點(diǎn)云壓縮算法。例如，RENTE 等［6］在其提出的基于圖結(jié)構(gòu)的點(diǎn)云壓縮方法中，通過(guò)將點(diǎn)云中的空間點(diǎn)當(dāng)作圖結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)來(lái)為點(diǎn)云構(gòu)建相應(yīng)的圖結(jié)構(gòu)，對(duì)點(diǎn)云的幾何信息進(jìn)行圖變換來(lái)去除點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間冗余。然而，基于圖結(jié)構(gòu)的點(diǎn)云壓縮方法由于需進(jìn)行特征值分解，因此該方法的時(shí)間復(fù)雜度較高，壓縮效率較低；此外，對(duì)于激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)這種大規(guī)模稀疏性點(diǎn)云而言，圖變換會(huì)隱藏大量的空間冗余，此類壓縮方法并不適用。SCHNABEL等［7］提出使用八叉樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)表示和壓縮三維點(diǎn)云，且被MPEG 推出的G-PCC 點(diǎn)云編解碼器所采用。然而，這類方法的不足之處在于，當(dāng)八叉樹(shù)的劃分深度增大時(shí)，點(diǎn)云幾何信息編碼所需的比特?cái)?shù)會(huì)隨之劇增。為緩解這一情況，KATHARIYA 等［8］提出了基于K-d 樹(shù)的點(diǎn)云壓縮方法，例如，Google 公司在其提供的Draco［9］點(diǎn)云壓縮平臺(tái)中就采用了這類方法編碼。

綜上，相比其他壓縮算法，Draco 表現(xiàn)出較高的實(shí)時(shí)性和壓縮率，但尚未在點(diǎn)云實(shí)時(shí)傳輸上得到有效的應(yīng)用。因此，本文基于Draco 提出了一種無(wú)線低帶寬條件下的三維點(diǎn)云傳輸和地圖遠(yuǎn)程呈現(xiàn)方法。

1 無(wú)線低帶寬條件下點(diǎn)云傳輸和地圖遠(yuǎn)程呈現(xiàn)方法

本方法中，F(xiàn)AST-LIO［10］作為前端算法估計(jì)無(wú)人系統(tǒng)的實(shí)時(shí)位姿，Draco 算法對(duì)FAST-LIO 產(chǎn)生的點(diǎn)云關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，Protobuf-UDP 作為傳輸工具實(shí)時(shí)傳輸位姿和壓縮點(diǎn)云數(shù)據(jù)至后臺(tái)；后臺(tái)通過(guò)解析通信協(xié)議接收數(shù)據(jù)，并利用Draco 算法解壓出點(diǎn)云和位姿，最后利用SC-PGO［11］算法優(yōu)化并建立全局點(diǎn)云地圖，從而實(shí)現(xiàn)了低帶寬下的地圖遠(yuǎn)程呈現(xiàn)。

1. 1 FAST-LIO 算法

FAST-LIO 是一種快速、穩(wěn)健的激光慣性里程計(jì)框架，有3個(gè)關(guān)鍵的創(chuàng)新之處。首先，為應(yīng)對(duì)發(fā)生退化的快速運(yùn)動(dòng)、噪聲或雜亂環(huán)境，采用緊耦合迭代卡爾曼濾波器來(lái)融合激光雷達(dá)特征點(diǎn)和IMU 數(shù)據(jù)；其次，為了降低大量激光雷達(dá)特征點(diǎn)帶來(lái)的巨大計(jì)算量，提出了一種新的卡爾曼增益計(jì)算公式，并證明了它與傳統(tǒng)卡爾曼增益公式的等價(jià)性；最后，提出了一個(gè)反向傳播過(guò)程來(lái)補(bǔ)償激光雷達(dá)采樣時(shí)帶來(lái)的運(yùn)動(dòng)失真。如圖1 所示，F(xiàn)AST-LIO 以激光點(diǎn)云、IMU數(shù)據(jù)和里程計(jì)數(shù)據(jù)為輸入，輸出移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)時(shí)位姿和點(diǎn)云關(guān)鍵幀。