CN110389369A - 基于rtk-gps和移动二维激光扫描的冠层点云获取方法 - Google Patents

基于rtk-gps和移动二维激光扫描的冠层点云获取方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及2D激光传感器实现果树树冠体积测量技术和GPS实时定位技术，具体地说是一种基于RTK‑GPS和移动二维激光扫描的果园冠层地理点云云图生成的方法，具体做法是通过车载二维激光扫描仪对果园冠层进行扫描，同时小车上装载有提供地理位置信息的GPS传感器和提供车身姿态信息的惯性测量单元(IMU，inertial measurement unit)，通过时间同步程序，分别从二维激光扫描仪中调取点云的三维信息；从GPS传感器中调取该时刻的地理坐标信息；从惯性测量单元中调取车辆实时的三轴角速度信息和角加速度信息，并通过实时解算得到三轴的角度；最后通过数据融合得到完整的带有地理信息的果园冠层云。

Description

基于RTK-GPS和移动二维激光扫描的冠层点云获取方法
背景技术
全球定位系统(GPS)自从建立以来，已得到了非常广泛的应用，但其定位的精度不能满足某些实际应用的需要为了满足这些实际需求，差分定位技术(DGPS)出现了。其工作原理是：在一个已知精确坐标固定点放置1台基准站GPS接收机接收GPS卫星信号并解算出系统的误差，再将误差修正参数传送至正在测量未知点坐标的移动站GPS接收机并消除该点误差，从而使移动站GPS定位数值的精度大大提高。载波相位差分技术又称为RTK技术(real time kinematics)，是建立在实时处理两个测站的载波相位基础上的。它能够实时提供观测点的三维坐标，并达到厘米级的高精度。RTK的出现使全球定位GPS技术向更深、更新、更广的方面发展，由此进一步推动了GPS的应用。
对树木而言，三维绿量即树冠体积,其有效测定为森林资源调查、森林生态环境效益评价、林业精准管理提供有用信息,对现代林业发展具有重要意义。
传统的三维绿量测量方法主要是人工测量法，用简单几何体近似树冠冠层计算体积，或者将树冠模拟为圆锥、圆台等规则或者不规则几何体的叠加，来近似获得树冠体积。随着激光扫描技术的发展为树木三维绿量测量提供了有效手段，基于激光点云的冠层体积计算主要分为凸包法，平面三角剖分法，体元计算法。三种方法在理论上都可以得到相对准确的冠层体积信息，但是，由于实际测量中，车载系统的行驶过程中车辆的振动和车辆实际行驶轨迹并非严格意义上的直线。所导致的扫描仪生成的点云数据的不精确，因此，在车载激光扫描系统中添加GPS传感器和惯性测量单元，并将三种传感器数据进行融合应用于果园冠层的测量有着十分重要的意义。
发明内容
本发明的目的是针对上述问题，提出一种基于RTK-GPS和移动二维激光扫描的冠层点云获取方法，以该方法获得的树木和果园冠层点云数据精确，为后续进行数据处理得到冠层的诸如冠层高度，胸径和冠层体积等信息提供切实依据。
本发明的技术方案是：
基于RTK-GPS和移动二维激光扫描的冠层点云获取方法，包括下述步骤：
步骤a：原始数据的生成；设置有GPS传感器、惯性测量单元IMU、二维激光扫描仪的车辆在果园树行之间行驶，GPS传感器通过GPS基站的差分信号校正后生成的实时地理位置信息(T，B，L，H)；惯性测量单元IMU生成二维激光扫描仪实时姿态信息二维激光扫描仪生成的扫描点的实时空间坐标信息
步骤b：按规定时间间隔分别读取GPS传感器生成的地理位置信息(T，B，L，H)、惯性测量单元IMU生成的姿态信息二维激光雷达生成的扫描点的空间坐标信息并实时存储，形成一个包含当前地理位置信息和N个扫描极坐标数据信息的矩阵并实时存储，使得每一帧二维激光扫描仪所得到的点云数据都有其对应的地理位置信息；
步骤c：对矩阵进行运算处理，通过坐标转换，将二维激光雷达得到的每一帧点云数据从扫描仪坐标系转换到UTM坐标系下得到冠层的三维点云信息。
作为对上述的冠层点云获取方法的进一步改进，步骤c的具体操作步骤如下：
步骤c1、大地坐标系转换为空间直角坐标系：
将GPS生成的大地坐标系下的地理位置信息(B，L，H)通过下式进行坐标转换，得到GPS相位中心的空间直角坐标(X，Y，Z)：
其中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b为椭球的长短半轴，W为第一辅助系数；
步骤c2：通过惯性测量单元IMU参数校正GPS传感器数据：
若GPS相位中心点在空间直角坐标系下的坐标为(X,Y,Z)，通过下式校正，得到的校正后的GPS相位中心位置为(Xs,Ys,Zs)：
其中，
步骤c3：通过下式将二维激光扫描仪坐标转换到空间直角坐标系：
若扫描点的坐标为(xp，yp，zp)，GPS相位中心坐标为(xs，ys，zs)，如图3、图4所示。
则有：
xp＝xs+dx
yp＝ys+dy
zp＝zs-(cosβ·d)
其中，dx和dy是激光LIDAR传感器和扫描点之间的距离分别投影在x轴和y轴的分量；
α：测量方向相对于北方的角度(度)；
β：激光雷达扫描角度(0至270°)；
d：目标点与激光雷达中心的距离(m)；
zs：扫描仪的z坐标高度；
θ：GPS获取的车辆行驶过程中当前位置与前一位置间直线与正北方向夹角。
作为对上述的冠层点云获取方法的进一步改进，它还包括步骤d：对按步骤c得到的每行树的点云数据，按照先后顺序通过比步骤c3中得到的每帧点云数据的xs和ys，可将冠层左右两侧点云数据进行拼接，最后得到完整的果园冠层点云。
作为对上述的冠层点云获取方法的进一步改进，它还包括步骤e：通过点云处理软件对步骤d所得到的点云数据进行滤波、去躁处理，并通过聚类算法，将点云进行分割，得到单独的每颗树的点云数据，再通过后处理和算法得到冠层信息。
本发明的有益效果：本发明通过车载二维激光扫描仪对果园冠层进行扫描，同时车辆上装载有提供地理位置信息的GPS传感器和提供车身姿态信息的惯性测量单元(IMU，inertial measurement unit)，通过时间同步程序，分别从二维激光扫描仪中调取点云的三维信息；从GPS传感器中调取该时刻的地理坐标信息；从惯性测量单元中调取车辆该时刻的三轴角速度信息和角加速度信息，并通过实时解算得到三轴的角度；最后通过数据融合得到完整的带有地理信息的果园冠层云，数据更加精确。
附图说明
图1是果园三维绿量测量装置示意图；
图2是扫描原理示意图(横向)；
图3为坐标转换原理图；
图4为坐标转换原理图。
具体实施方式
采用基于RTK-GPS和移动二维激光扫描的果园三维绿量测量装置，参见图1，它包括二维激光扫描仪1，自走车辆6，GPS传感器(GPS移动站)2，惯性测量单元(IMU)3；数据采集箱4。自走车辆6上固定立柱，立柱上固定有二维激光扫描仪1，惯性测量单元(IMU)3设置在二维激光扫描仪1上。立柱上方设置有GPS传感器2。数据采集箱4与GPS传感器2、惯性测量单元(IMU)3、二维激光扫描仪1分别电连接，进行数据采集。设置在自走车辆6的电源5为GPS传感器2、惯性测量单元(IMU)3、二维激光扫描仪1等提供电能。
基于RTK-GPS和移动二维激光扫描的冠层点云获取方法，参见图2所示，激光扫描仪的盲区朝向正上方，GPS传感器安装在扫描仪的正上方，在进行扫描时，可得到左右两侧树木相对应的一半冠层点云信息，通过对每个树行依次扫描，最终可以得到所有的冠层点云信息，具体实施步骤如下：
步骤a：原始数据的生成；设置有GPS传感器、惯性测量单元IMU、二维激光扫描仪的车载二维激光扫描仪系统在果园树行之间行驶，三个传感器分别按各自的采集频率生成原始数据，包括：GPS传感器通过GPS基站的差分信号校正后生成并实时提取地理位置信息(T，B，L，H)，(其中T为数据生成的时间，B、L、H分别为该时刻GPS传感器相位中心的经度、纬度和高程信息)；惯性测量单元IMU生成扫描系统实时姿态信息(ω，κ分别表示扫描系统的滚转角、俯仰角、偏航角)；二维激光扫描仪生成的扫描点的实时空间坐标信息(ρ(i),θ(i)分别表示当前帧第i个扫描点的极坐标信息)
步骤b：系统调用采集控制程序，按规定时间间隔分别从GPS数据中读取车载激光扫描系统的最新地理位置信息(T，B，L，H)、惯性测量单元IMU生成的扫描系统实时的姿态信息 二维激光扫描仪中读取最新扫描点的空间位置信息并将这三者实时存储，形成一个包含当前地理位置信息和N个扫描极坐标数据信息的矩阵并实时存储，使得每一帧二维激光扫描仪所得到的点云数据都有其对应的地理位置信息；
步骤c：对步骤b中得到的矩阵进行运算处理，通过坐标转换，将二维激光扫描仪得到的每一帧点云数据从扫描仪极坐标系转换到UTM坐标系下得到冠层的三维点云信息。
具体操作步骤如下：
步骤c1、大地坐标系转换为三维空间直角坐标系：
GPS得到的是其传感器相位中心的经纬度信息和高程信息，也就是大地坐标系(B，L，H)。通过坐标转换，得到其相位中心的空间直角坐标(X，Y，Z)，转换公式如下：
其中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b为椭球的长短半轴，W为第一辅助系数。
步骤c2：通过惯性测量单元IMU参数校正GPS传感器数据：
由于扫描系统在作业时，车身会存在偏斜，车辆也不能严格意义上做匀速直线运动，为了保证GPS相位中心始终处于同一直线上，需要用IMU得到的三轴角度数据对GPS相位中心坐标进行修正，设Roll，Pitch，Heading分别为ω，κ。若GPS相位中心点在空间直角坐标系下的坐标为(X,Y,Z)，通过IMU校正，得到的校正后的GPS相位中心位置为(X,Y,Z)R，则有：
其中，
步骤c3：通过下式将二维激光扫描仪坐标转换到空间直角坐标系：
如图3、4，设扫描点的坐标为(xp，yp，zp)，GPS相位中心坐标为(xs，ys，zs)，通过如下转换公式，可将二维扫描仪得到的极坐标数据转换为三维空间直角坐标数据，
xp＝xs+dx
yp＝ys+dy
zp＝zs-(cosβ·d)
其中，dx和dy是激光LIDAR传感器和扫描点之间的距离分别投影在x轴和y轴的分量。
α：测量方向相对于北方的角度(度)；
β：激光雷达扫描角度(0至270°)；
d：扫描点与激光雷达中心的距离(m)；
zs：扫描仪的z坐标高度；
θ：GPS获取的车辆行驶过程中当前位置与前一位置间直线与正北方向夹角
步骤d：对按步骤c得到的每行树的点云数据，按照先后顺序通过比步骤c3中得到的每帧点云数据的xs和ys，可将冠层左右两侧点云数据进行拼接，最后得到完整的果园冠层点云。
步骤e：通过点云处理软件对步骤d所得到的点云数据进行滤波、去躁处理，并通过聚类算法，将点云进行分割，得到单独的每颗树的点云数据，再通过后处理和算法得到冠层的诸如冠层高度，胸径和冠层体积等信息。该步骤属于现有技术，不再详细说明。

Claims (4)

1.基于RTK-GPS和移动二维激光扫描的冠层点云获取方法，其特征是:包括下述步骤：
步骤a：原始数据的生成；设置有GPS传感器、惯性测量单元IMU、二维激光扫描仪的车辆在果园树行之间行驶，GPS传感器通过GPS基站的差分信号校正后生成的实时地理位置信息(T，B，L，H)；惯性测量单元IMU生成二维激光扫描仪实时姿态信息二维激光扫描仪生成的扫描点的实时空间坐标信息
步骤b：按规定时间间隔分别读取GPS传感器生成的地理位置信息(T，B，L，H)、惯性测量单元IMU生成的姿态信息二维激光雷达生成的扫描点的空间坐标信息并实时存储，形成一个包含当前地理位置信息和N个扫描极坐标数据信息的矩阵并实时存储，使得每一帧二维激光扫描仪所得到的点云数据都有其对应的地理位置信息；
步骤c：对矩阵进行运算处理，通过坐标转换，将二维激光雷达得到的每一帧点云数据从扫描仪坐标系转换到UTM坐标系下得到冠层的三维点云信息。
2.如权利要求1所述的冠层点云获取方法，其特征是:步骤c的具体操作步骤如下：
步骤c1、大地坐标系转换为空间直角坐标系：
将GPS生成的大地坐标系下的地理位置信息(B，L，H)通过下式进行坐标转换，得到GPS相位中心的空间直角坐标(X，Y，Z)：
其中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b为椭球的长短半轴，W为第一辅助系数；
步骤c2：通过惯性测量单元IMU参数校正GPS传感器数据：
若GPS相位中心点在空间直角坐标系下的坐标为(X,Y,Z)，通过下式校正，得到的校正后的GPS相位中心位置为(Xs,Ys,Zs)：
其中，
步骤c3：通过下式将二维激光扫描仪坐标转换到空间直角坐标系：
若扫描点的坐标为(xp，yp，zp)，GPS相位中心坐标为(xs，ys，zs)，
则有：
xp＝xs+dx
yp＝ys+dy
zp＝zs-(cosβ·d)
其中，dx和dy是激光LIDAR传感器和扫描点之间的距离分别投影在x轴和y轴的分量；
α：测量方向相对于北方的角度(度)；
β：激光雷达扫描角度(0至270°)；
d：目标点与激光雷达中心的距离(m)；
zs：扫描仪的z坐标高度；
θ：GPS获取的车辆行驶过程中当前位置与前一位置间直线与正北方向夹角。
3.如权利要求1所述的冠层点云获取方法，其特征是:它还包括
步骤d：对按步骤c得到的每行树的点云数据，按照先后顺序通过比对其x坐标和y坐标，将左右部分的点云数据进行拼接，最后得到完整的果园冠层点云。
4.如权利要求3所述的冠层点云获取方法，其特征是:它还包括
步骤e：通过点云处理软件对步骤d所得到的点云数据进行滤波、去躁处理，并通过聚类算法，将点云进行分割，得到单独的每颗树的点云数据，再通过后处理和算法得到冠层信息。
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