CN111007530A - 激光点云数据处理方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种激光点云数据处理方法、装置及系统，在获取待测区域的测量数据后，根据惯性测量数据及编码器数据，确定待测区域的初始POS轨迹；然后通过初始POS轨迹和激光点云数据及预先确定的控制点网络，对初始POS轨迹的姿态及位置进行校正，得到最终校正POS轨迹；进而根据最终POS轨迹，对激光点云数据进行校正融合处理，得到处理后的激光点云数据。本发明在隧道等无GNSS的测量环境中，对POS轨迹进行了校正，降低了激光点云数据处理误差，提高了对待测区域的测量精度。

Description

激光点云数据处理方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及三维测量技术领域，尤其是涉及一种激光点云数据处理方法、装置及系统。
背景技术
相关技术中，由于定位定姿系统(position and orientation system，POS)依赖GNSS(GNSS Global Navigation Satellite System全球卫星导航系统)的定位信息及惯性导航器件的实时姿态角进行组合导航解算，在隧道等无GNSS的测量环境中使用GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)参与解算得到的POS(position and orientationsystem,定位定姿系统)的数据位置平顺性差，其姿态角也受IMU(Inertial measurementunit，惯性测量单元，也称为惯导器件)随时间累积误差影响，导致激光点云数据变形严重，测量精度较低。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种激光点云数据处理方法、装置及系统，以在隧道等无GNSS的测量环境中，通过对POS轨迹的姿态和位置进行了校正，提高激光点云数据的测量精度。
第一方面，本发明实施例提供了一种激光点云数据处理方法，包括：获取待测区域的测量数据；测量数据包括惯性测量数据、激光点云数据及编码器数据；根据惯性测量数据及编码器数据，确定待测区域的初始POS轨迹；根据初始POS轨迹、激光点云数据及预先确定的控制点网络，对初始POS轨迹进行校正处理，得到最终POS轨迹；根据最终POS轨迹，对激光点云数据进行校正融合处理，得到处理后的激光点云数据。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，根据惯性测量数据及编码器数据，确定待测区域的初始POS轨迹的步骤，包括：基于惯性测量数据、编码器数据及预设的起始POS位置，通过航位推算法推算得到待测区域的初始POS轨迹。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据初始POS轨迹、激光点云数据及预先确定的控制点网络，对初始POS轨迹进行校正处理，得到最终POS轨迹的步骤，包括：根据初始POS轨迹对激光点云数据进行融合处理，得到第一融合点云数据；根据第一融合点云数据和预先确定的控制点网络，对POS轨迹的姿态进行校正，得到第一校正POS轨迹；根据所述第一校正POS轨迹对所述激光点云数据进行融合处理，得到第二融合点云数据；根据第二融合点云数据和预先确定的控制点网络，对第一校正POS轨迹的位置进行校正，得到最终校正POS轨迹。
结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，根据初始POS轨迹对激光点云数据进行融合处理，得到第一融合点云数据的步骤，包括：基于初始POS轨迹，构建初始坐标旋转矩阵；基于初始坐标旋转矩阵，对激光点云数据进行坐标转换，得到第一融合点云数据。
结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述控制点网络包括多个控制点靶标，控制点靶标设置在待测区域中；控制点靶标的位置信息预先确定；根据第一融合点云数据和预先确定的控制点网络，对POS轨迹的姿态进行校正，得到第一校正POS轨迹的步骤，包括：基于位置信息及编码器数据，在第一融合点云数据中查找与控制点靶标对应的点云数据，将点云数据作为第一目标数据；在第一融合点云数据中查找同一时刻获取到的两个第一目标数据；计算两个第一目标数据的连线与两个第一目标数据对应的两个控制点靶标的连线的夹角；通过夹角对初始POS轨迹的姿态进行校正，得到第一校正POS轨迹。
结合第一方面的第四种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，根据第二融合点云数据和预先确定的控制点网络，对第一校正POS轨迹的位置进行校正，得到最终校正POS轨迹的步骤，包括：基于位置信息及编码器数据，在第二融合点云数据中查找与控制点靶标对应的点云数据，将点云数据作为第二目标数据；计算第二目标数据的坐标与控制点靶标的位置信息之间的位置偏差；通过位置偏差对第一校正POS轨迹的位置进行校正，得到最终校正POS轨迹。
第二方面，本发明实施例还提供一种激光点云数据处理装置，包括：数据获取模块，用于获取待测区域的测量数据；测量数据包括惯性测量数据、激光点云数据及编码器数据；初始POS轨迹确定模块，用于根据惯性测量数据及编码器数据，确定待测区域的初始POS轨迹；校正模块，根据初始POS轨迹、激光点云数据及预先确定的控制点网络，对初始POS轨迹进行校正处理，得到最终POS轨迹；控制点网络包括多个控制点靶标，控制点靶标设置在待测区域中；三维图像得到模块，用于根据最终POS轨迹，对激光点云数据进行校正融合处理，得到处理后的激光点云数据。
第三方面，本发明实施例还提供一种激光点云数据处理系统，包括运动平台、惯性导航器件、激光扫描仪、里程编码器及控制器；惯性导航器件、激光扫描仪及里程编码器设置在运动平台上；运动平台沿着待测区域的轨道运动；控制器与惯性导航器件、激光扫描仪、里程编码器通信连接；如上述装置设置于控制器中。
第四方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器执行机器可执行指令以实现上述方法。
第五方面，本发明实施例还提供一种机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有机器可执行指令，机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现上述方法。
本发明实施例带来了以下有益效果：
本发明实施例提供了一种激光点云数据处理方法、装置及系统，在获取待测区域的测量数据后，根据惯性测量数据及编码器数据，确定待测区域的初始POS轨迹；然后通过初始POS轨迹和激光点云数据及预先确定的控制点网络，对初始POS轨迹进行校正，得到最终校正POS轨迹；进而根据最终POS轨迹，对激光点云数据进行校正融合处理，得到处理后的激光点云数据。该方式在隧道等无GNSS的测量环境中，对POS轨迹进行了校正，降低了激光点云数据处理误差，提高了对待测区域的测量精度。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本发明的上述技术即可得知。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施方式，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种激光点云数据处理方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的另一种激光点云数据处理方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种基于控制网的隧道无GPS移动测量系统激光点云精度改善方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种基于控制网的隧道无GPS移动测量系统激光点云精度改善方法的POS坐标系定义示意图；
图5为本发明实施例提供的一种基于控制网的隧道无GPS移动测量系统激光点云精度改善方法的POS轨迹航向角误差对点云影响示意图；
图6为本发明实施例提供的一种基于控制网的隧道无GPS移动测量系统激光点云精度改善方法的POS轨迹横滚角误差对点云影响示意图；
图7为本发明实施例提供的一种激光点云数据处理装置的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种激光点云数据处理系统的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
集成三维激光扫描、全景相机和惯导定位定姿传感器的移动测量技术是目前近二十年来测绘发展的一种全新测绘技术。相较于传统测绘方式，在数据采集效率和数据丰富程度上，移动测量技术具有无可比拟的优势；该技术的测量精度也随着GNSS、惯性导航器件(属于惯导定位定姿传感器)、激光扫描仪及里程编码器等硬件和组合导航算法的发展而不断提升。
基于上述技术的三维激光移动测量系统包括运动平台、惯性导航器件、激光扫描仪及里程编码器；该系统应用于铁路勘测方面时，运动平台在铁轨上移动，姿轨具有很强的平顺性约束；同时，铁路沿线布设有大量控制网信息，有利于提高移动测量精度。该系统在移动过程中提供的运动轨迹即车行轨迹线，记录了采集时刻的载体中心坐标(可由扫描仪相位中心记录)；该时刻载体上的惯性导航器件记录了三个方位姿态角(航向角、俯仰角、横滚角)，特征性较强。
然而，由于该系统依赖GNSS的定位信息及惯性导航器件的实时姿态角进行组合导航解算，在隧道无GNSS情况下使用GPS参与解算POS时，POS的数据位置平顺性差，其姿态角也受IMU测量结果随时间累积误差影响而产生误差累积，导致激光点云数据变形严重，扫描到的左右两侧位置偏差量不一致，精度变差。若单独使用IMU和DMI(DistanceMeasurementIndicator，距离测量装置，相当于上述里程编码器)进行航位推算可解决POS数据平顺性问题，同时也受到航位推算算法误差影响。
基于此，本发明实施例提供了一种激光点云数据处理方法、装置及系统，可以应用于隧道及其他工程设施的激光点云数据处理过程。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的激光点云数据处理方法进行详细介绍。
本发明实施例提供了一种激光点云数据处理方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S100，获取待测区域的测量数据；测量数据包括惯性测量数据、激光点云数据及编码器数据。
上述测量数据可以通过上述三维激光移动测量系统获取；上述惯性测量数据(也称为IMU数据)由惯性导航器件测量得到；相关技术中，通常在惯性导航器件测量惯性测量数据时，也会基于GNSS系统记录对应的GNSS数据，IMU数据和GNSS数据统称为POS数据；激光点云数据由激光扫描仪测量得到，编码器数据由里程编码器测量得到；运动平台载着惯性导航器件、激光扫描仪及里程编码器在待测区域沿着设定轨迹进行运动，如当待测区域为隧道时，运动平台沿着隧道内的轨道进行运动；在运动过程中，惯性导航器件、激光扫描仪及里程编码器按照设定的频率测量惯性测量数据、激光点云数据及编码器数据；三种数据之间通常也有时间上的对应关系。
步骤S102，根据惯性测量数据及编码器数据，确定待测区域的初始POS轨迹。
当待测区域内无GNSS或相关信号较为微弱时，可以通过惯性测量数据及编码器数据推算得到在待测区域内的初始POS轨迹；该推算过程可以通过航位推算法实现；航位推算法是在知道当前时刻位置的条件下，通过测量移动的距离和方位，推算下一时刻位置的方法。如果该待测区域的起始位置处的经纬度信息(可以基于该点的GNSS数据获得)是可知的，则基于该经纬度信息及惯性测量数据的初始点信息，确定初始POS位置，再基于该初始POS位置、惯性测量数据及编码器数据，推算得到初始POS轨迹。如果该待测区域的起始位置处的经纬度信息也是不可知的，需要指定起始位置处的经纬度信息，再进行初始POS轨迹的推算。
步骤S104，根据初始POS轨迹、激光点云数据及预先确定的控制点网络，对初始POS轨迹进行校正处理，得到最终POS轨迹。
上述控制点网络中可以包含多个控制点靶标；这些控制点靶标以一定规律设置在待测区域中，控制点靶标的位置信息是预先确定的；可以在待测区域中建立空间坐标系，各个控制点靶标的空间坐标已知。
在对激光点云数据的处理过程中，通常需要基于POS轨迹构建坐标旋转矩阵，对激光点云数据进行空间转换，得到融合点云数据；当POS轨迹误差较小或没有误差时，融合点云数据可以正确反映激光点云数据检测到的当前环境中各个扫描位置的三维位置关系；当POS轨迹误差较大时，这些误差也会体现在融合点云数据中，导致融合点云数据反映的位置关系是扭曲的。
当激光扫描仪扫描到控制点靶标时，产生的激光点云数据与其他没有设置控制点靶标的位置扫描得到的激光点云数据不同，如较为密集等；可以在激光点云数据中找到与控制点靶标对应的激光点云数据。同样地，对应的融合点云数据中也可以找到控制点靶标对应的融合点云数据；控制点靶标对应的融合点云数据之间的位置关系与控制点靶标之间的位置关系之间的差异，反映了初始POS轨迹的误差。可以通过二者之间的差异分别得到初始POS轨迹在姿态及位置两个方面的误差，对该误差进行校正，得到最终校正POS轨迹。
步骤S106，根据最终POS轨迹，对激光点云数据进行校正融合处理，得到处理后的激光点云数据。
当得到最终校正POS轨迹后，可以基于最终校正POS轨迹构建坐标旋转矩阵，对激光点云数据进行空间转换，得到处理后的激光点云数据，该数据也可称为校正融合点云数据；该校正融合点云数据可以较为正确地表示当前环境中各个扫描位置的三维位置关系。
本发明实施例提供了一种激光点云数据处理方法，在获取待测区域的测量数据后，根据惯性测量数据及编码器数据，确定待测区域的初始POS轨迹；然后通过初始POS轨迹和激光点云数据及预先确定的控制点网络，对初始POS轨迹的姿态及位置进行校正，得到最终校正POS轨迹；进而根据最终POS轨迹，对激光点云数据进行校正融合处理，得到处理后的激光点云数据。该方式在隧道等无GNSS的测量环境中，对POS轨迹的姿态和位置进行校正，降低了激光点云数据处理误差，提高了对待测区域的测量精度。
本发明实施例还提供了另一种激光点云数据处理方法，该方法在上述激光点云数据处理方法的基础上实现；如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤S200，获取待测区域的测量数据；测量数据包括惯性测量数据、激光点云数据及编码器数据。
步骤S202，基于惯性测量数据、编码器数据及预设的起始POS位置，通过航位推算法推算得到待测区域的初始POS轨迹。
步骤S204，根据初始POS轨迹对激光点云数据进行融合处理，得到第一融合点云数据。
具体地，可以首先基于初始POS轨迹，构建初始坐标旋转矩阵；再基于初始坐标旋转矩阵，对激光点云数据进行坐标转换，得到第一融合点云数据。
在实际实现过程中，基于初始POS轨迹及设备标定外参数通过下述公式对激光点云数据进行融合解算：
Pw＝Rp*(Rd*Pl+Td)+Tp* (1)
Figure BDA0002319236040000091
Figure BDA0002319236040000092
Figure BDA0002319236040000093
Figure BDA0002319236040000094
Figure BDA0002319236040000095
上述公式描述为通过三维激光移动测量系统获取的时间同步的POS轨迹及激光点云数据确定融合点云数据的过程，Pw为融合解算后的点云绝对坐标。由原始激光点云扫描记录时刻的原始坐标P1，通过时间线性插值获得该时刻的POS轨迹位置Tp(Xp，Yp，Zp)及姿态角(Hp，Pp，*Rp)构建第一坐标旋转矩阵Rp，通过系统标定文件记录的激光原始坐标系相对于惯导坐标系的偏移量Td(Xd，Yd，Zd)及旋转角(Hd，Pd，Rd)构建的第二坐标旋转矩阵Rd。通过公式(1)计算可得该时刻原始激光点坐标在绝对坐标系下坐标；上述初始坐标旋转矩阵可以通过第一坐标旋转矩阵、第二坐标旋转矩阵及公式(1)中的其他参数合成得到。
步骤S206，根据第一融合点云数据和预先确定的控制点网络，对POS轨迹的姿态进行校正，得到第一校正POS轨迹。
上述控制点网络包括多个控制点靶标，控制点靶标设置在待测区域中；控制点靶标的位置信息预先确定。控制点靶标可以按照设定规律设置在待测区域中，如在运动平台的运动轨道的左右两侧设置对应的控制点靶标，两个控制点靶标的连线与运动轨迹垂直等。上述步骤S206具体可以通过下述方式实现：
(1)基于位置信息及编码器数据，在第一融合点云数据中查找与控制点靶标对应的点云数据，将点云数据作为第一目标数据。
基于编码器数据可以确定当前的第一融合点云数据对应的待测空间的扫描平面；当在该待测空间的扫描平面上设置了控制点靶标时，可以基于控制点靶标对应融合点云数据的特点，得到与该控制点靶标对应的点云数据。
(2)在第一融合点云数据中查找同一时刻获取到的两个第一目标数据；具体地，激光扫描仪在工作过程中，上述扫描平面为同一时间扫描得到；当在该扫描平面上设置了多个控制点靶标时，可以找到上述两个第一目标数据。
(3)计算两个第一目标数据的连线与两个第一目标数据对应的两个控制点靶标的连线的夹角。
上述两个第一目标数据的连线处于第一融合点云数据空间，上述两个第一目标数据对应的两个控制点靶标的连线处于待测区域的空间中；二者本应该是重合的，二者之间的夹角反映了初始POS轨迹的姿态误差。
(4)通过夹角对初始POS轨迹的姿态进行校正，得到第一校正POS轨迹。
POS轨迹的姿态包括航向角、俯仰角、横滚角，可以将上述得到的夹角进行分解，分别对姿态中各个角度进行校正，对初始POS轨迹中的多个POS位置点的姿态进行校正，然后可以对校正后的POS轨迹进行平滑处理，得到第一校正POS轨迹。
步骤S208，根据第一校正POS轨迹对激光点云数据进行融合处理，得到第二融合点云数据。
步骤S210，根据第二融合点云数据和预先确定的控制点网络，对第一校正POS轨迹的位置进行校正，得到最终校正POS轨迹。
具体地，上述步骤S210具体可以通过下述方式实现：
(1)基于位置信息及编码器数据，在第二融合点云数据中查找与控制点靶标对应的点云数据，将点云数据作为第二目标数据；该过程与查找第一目标数据的过程相似，不再赘述。
(2)计算第二目标数据的坐标与控制点靶标的位置信息之间的位置偏差；上述计算位置偏差的过程是在对第二目标数据与控制点靶标的坐标新进行了对应之后得到的。
(3)通过位置偏差对第一校正POS轨迹的位置进行校正，得到最终校正POS轨迹；当POS轨迹的姿态已经被校正后，该偏差主要由于POS轨迹的位置偏差造成，可以通过该位置偏差对POS轨迹的位置进行校正。
步骤S212，根据最终POS轨迹，对激光点云数据进行校正融合处理，得到处理后的激光点云数据。
上述方法通过编码器数据和惯性测量数据计算初始POS轨迹，并对POS轨迹的姿态和位置分别进行校正，降低了激光点云数据处理误差，提高了对待测区域的测量精度。
在具体实现过程中，可以将上述激光点云数据处理方法应用于无GPS的轨道中；基于上述应用场景，本发明实施例还提供了一种基于控制网的隧道无GPS移动测量系统激光点云改善方法。通过实现在隧道无GPS环境下，根据航位推算平顺POS轨迹线性的基础上，基于高精度控制网校正POS轨迹位置和姿态来改善移动测量系统激光点云精度，解决使用高精度车载移动测量系统这种新技术在隧道无GPS环境下提供高精度点云成果的关键问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案，针对外业采集隧道环境、控制点对存在条件分别采用不同的处理方法，如图3所示具体包含如下步骤：
(1)采集外业数据：高精度车载移动测量系统采集隧道内点云、组合导航数据(即上述POS数据)以及编码器数据，采集过程中应布设清晰可见的控制点靶标，确保采集过程中激光扫描仪能扫描到该类靶标点。具体地，高精度车载移动测量系统采集含隧道段的点云数据以及导航数据，采集过程中应沿途在已知控制点坐标的位置布设扫描靶标，条件允许的情况下应在隧道两侧均布设靶标。采集的数据包括架设基站采集GPS基站数据，并采用高精度车载移动测量系统采集三维激光点云数据、DMI数据、IMU数据以及GPS数据。
(2)解算POS轨迹，针对采集方式不同，分为采集全程在隧道内无GPS方式解算与采集过程经过隧道无GPS段两种采集方式解算。
全程隧道无GPS方式解算POS轨迹时，采用自主开发的航位推算软件，在仅使用惯导与编码器情况下推算线性良好的POS轨迹(需自定义起始经纬度信息)。
经过隧道无GPS段方式解算POS轨迹：首先采用市面上通用的GPS/IMU组合导航解算软件解算获得初始POS。选择对应隧道段POS数据，采用自主开发的隧道无GPS改正软件，使用惯导与编码器重新推算该段POS轨迹，经与隧道外部分POS轨迹合并后获得新的线性良好的POS轨迹。
具体地，上述步骤(2)中需要根据外业采集条件，分为采集过程中经过隧道段(高铁隧道环境)和全过程在隧道内采集(地铁隧道环境)。
步骤(2)的具体过程如下，其中外业采集为采集过程中经过隧道段(高铁隧道环境)模式执行步骤2.1至步骤2.3，全过程在隧道内采集(地铁隧道环境)模式执行步骤2.4，最终获得线性正常的POS轨迹：
步骤2.1：隧道段解算POS数据：采用IE(Inertial Explorer)POS解算软件解算初始POS数据，此时获得的POS线性较差，存在扭曲变形情况。
步骤2.2：隧道段航位推算：将步骤2.1获得的初始POS，提取隧道时间段数据，由外业采集的DMI编码器数据与IMU惯导数据，应用自主研发的航位推算隧道改正软件解算该段POS轨迹，获得同IE软件解算一致的WGS84坐标系下POS轨迹坐标。
步骤2.3：隧道段POS合并：将步骤2.2获取的隧道段POS轨迹与步骤2.1IE解算获取的初始POS进行合并，其中隧道时间段采用步骤2.2获取的POS轨迹数据，其他部分采用步骤2.1获取的POS轨迹。
步骤2.4：全隧道环境解算POS轨迹：由外业采集的DMI编码器数据与IMU惯导数据，应用自主研发的航位推算软件给定任意起始点经纬度坐标，解算该段POS轨迹。由于获得的航位推算POS轨迹起始点经纬度未知，后续步骤通过控制点进行四参数(或者七参数)转换至绝对坐标。
步骤2.5：POS轨迹输出：经过隧道段工程由步骤2.3输出完整POS轨迹，全隧道工程由步骤2.4输出完整初始POS轨迹。
(3)根据POS融合点云：使用上述步骤获得的POS轨迹，构建坐标旋转矩阵，融合初始点云；具体过程参见公式(1)-(6)及相应解释。
(4)点云控制选点：导入控制网数据(包括控制点靶标的位置信息)，获取点云中扫描到的靶标中心点坐标及该点对应的扫描时间值，该坐标点与控制点坐标一一对应，构成点对。具体地，使用软件在三维视图中显示融合后的点云，通过选点获取对应的靶标点绝对坐标Pw(Xw，Yw，Zw)及其记录的扫描时间，与控制网同名坐标点Pc(Xc，Yc，Zc)配对构成点对后按时间排序。
(5)点云控制网改正POS姿态：对所有控制点对按扫描时间排序，提取出三维激光扫描仪同时扫描到的左右两侧成对控制点对。计算左右两侧控制点对的点云点构建的向量与控制点构建的向量的水平夹角与垂直于POS轨迹行进方向上的垂直夹角。计算获得的水平夹角作为POS航向角姿态改正偏差量按距离反向分配补偿到POS航向角。计算获得的垂直夹角作为POS横滚角姿态改正偏差量按距离反向分配补偿到POS横滚角。输出新的POS轨迹文件。
隧道段使用惯导+编码里程计数据采用航位推算算法推导POS轨迹，受惯性器件误差累积以及解算模型精度影响，其定位及姿态精度随时间增长逐渐变差，即姿态误差存在为固定误差与累积误差两种，考虑采用高精度控制点对其姿态进行改正。
从公式(1)中可以看出，POS姿态角补偿表现在Rp上。参考图4所示，POS姿态角定义为车行进方向右侧指向为X轴，行进方向指向为Y轴，天顶指向为Z轴，构成右手系。POS姿态航向角(Heading角)表现在绕Z轴旋转，顺时针为正；俯仰角(Pitch角)表现在绕X轴旋转，顺时针为正；横滚角(Roll角)表现在绕Y轴旋转，顺时针为正。由微小角理论可知，Heading角误差表现在同一近似时刻惯导左右两对靶标点在POS XOY坐标系下坐标构建的二维向量与对应同名控制点坐标构建的二维向量的夹角值。Roll角误差表现在同一近似时刻惯导左右两对靶标点在POS XOZ坐标系下坐标构建的二维向量与对应的同名控制点坐标构建的二维向量的夹角值。Pitch角误差表现在同一位置往返左右两对靶标点在POS YOZ坐标系下坐标构建的二维向量与对应的同名控制点坐标构建的二维向量的夹角值，在一般工程作业未采集同一轨迹往返数据的情况下，Pitch角误差不能较好地纠正。本步骤主要针对POS姿态Heading角、Roll角进行姿态改正。
步骤5.1：剔除粗差控制点对：检查所有靶标控制点对，通过计算其平面偏差均值、高程偏差均值，判断剔除明显粗差控制点对，存在的单向点对也应剔除。
步骤5.2：左右点对匹配：将同一时刻位于惯导左右的两对靶标点对两两配对，构成左右点对。由于左右靶标点对可能存在一定倾斜角而不能同时扫描到，设置坐标靶标扫描到的时间间隔相差一秒以内即可认为符合左右点对配对要求。其中左向靶标点坐标定义为Pwl(Xwl，Ywl，Zwl)，右向靶标点坐标定义为Pwr(Xwr，Ywr，Zwr)，左向控制点坐标定义为Pcl(Xcl，Ycl，Zcl)，右向控制点坐标定义为Pcr(Xcr，Ycr，Zcr)。若扫描过程不存在左右控制点对，应跳转至步骤8，进行POS位置改正。
步骤5.3：Heading角改正量计算：
参见图5所示，构建每对左右靶标点对二维向量Nw-heading *(Xwr-Xwl，Ywr-Ywl)及左右控制点对二维向量Nc-heading *(Xcr-Xcl，Ycr-Ycl)；
根据Heading角旋转定义，由反三角函数计算向量Nw-heading、Nc-heading的各自的方向角Aw、Ac；
两方向角相减，获得当前点对对应时刻的Heading角改正量ΔAn-heading＝Ac-Aw；
步骤5.4：Roll角改正量计算：
点对按时间排序后，相对于行进方向，定义左侧靶标/控制点对为位于行进方向的左侧点Pwl、Pcl，定义右侧靶标/控制点为位于行进方向的右侧点Pwr、Pcr。
每对点对构建以POS轨迹坐标系所在的XOZ平面，以左向控制点为原点，定义平行于POS轨迹X轴、Z轴的二维坐标系；
计算左右靶标点构建直线到该二维坐标系的投影；计算左右控制点构建的直线到该二维坐标系投影。由于后续仅需要计算两向量在垂直方向的夹角，此处逻辑实现时构建二维坐标系可省略，直接构建靶标左右点对二维向量Nw-roll(Distwr-l，Zwr-Zwl)、控制点对二维向量Nc-roll(Distcr-l，Zcr-Zcl)；
其中Distwr-1、Distcr-1计算如下：
Distwr-1＝sqrt((Xwr-Xwl)*(Xwr-Xwl)+(Ywr-Ywl)*(Ywr-Ywl)) (7)
Distcr-1＝sqrt((Xcr-Xcl)*(Xcr-Xcl)+(Ycr-Ycl)*(Ycr-Ycl)) (8)
如图6所示，可知POS轨迹横滚角误差对点云影响，根据Roll角旋转定义，由反三角函数计算向量Nw-roll、Nc-roll的各自的方向角Aw-roll、Ac-roll；
两方向角相减，获得当前点对对应时刻的Roll角改正量ΔAn-roll＝Ac-roll-Aw-roll。
步骤5.5：反向分配姿态偏差量：按时间排序后，通过时间插值，获取对应时刻的POS轨迹姿态，下一个靶标点相对于当前靶标改正点的偏差补偿值为ΔΔAn-heading、ΔΔΔn-roll，则任意时刻POS轨迹位置点改正公式如下所示:
ΔΔAn-heading＝ΔAn-heading-ΔAn-1-heading (9)
ΔΔAn-roll＝ΔAn-roll-ΔAn-1-roll (10)
Hp-new＝Hp+Distc*ΔΔAn-heading/Distn (11)
Rp-new＝Rp+Distc*ΔΔAn-roll/Distn (12)
其中Hp-new为改正后轨迹航向角Heading；Hp为原POS轨迹航向角Heading；Distc为当前时刻POS轨迹坐标到第(n-1)左右靶标点对时刻对应的POS轨迹坐标的三维距离值；ΔΔAn-heading为当前POS轨迹时刻所在的第(n-1)左右靶标点对时刻到第n左右靶标点对时刻的靶标改正点航向偏差补偿值，当n为零时，ΔAn-1-heading＝0，当第(n-1)靶标点为最后靶标点时，ΔAn-heading＝0；Distn为第(n-1)靶标点时刻到第n靶标点时刻对应的POS轨迹坐标的三维距离值。
Rp-new为改正后轨迹横滚角Roll；Rp为原POS轨迹横滚角Roll；Distc为当前时刻POS轨迹坐标到第(n-1)左右靶标点对时刻对应的POS轨迹坐标的三维距离值；ΔΔAn-roll为当前POS轨迹时刻所在的第(n-1)左右靶标点对时刻到第n左右靶标点对时刻的靶标改正点横滚偏差补偿值，当n为零时，ΔAn-1-roll＝0，当第(n-1)靶标点为最后靶标点时，ΔAn-roll＝0；Distn为第(n-1)靶标点时刻到第n靶标点时刻对应的POS轨迹坐标的三维距离值。
步骤5.6：更新POS轨迹：经姿态角改正后，保存更新姿态后的POS轨迹。
(6)根据新POS融合点云：使用上述步骤获得的POS轨迹，构建坐标旋转矩阵，融合姿态校正后点云。具体可参考步骤(3)，使用步骤(5)获取的新POS轨迹数据解算点云，获得改正姿态角后的点云数据，解决由于POS姿态累积误差带来的同一时刻扫描到的左右位置偏移量增大的问题。
(7)点云控制选点：导入控制网数据，获取点云中扫描到的靶标中心点坐标及该点对应的扫描时间值，该坐标点与控制点坐标一一对应，构成点对。具体可参考步骤(4)，使用步骤(6)新融合的点云，重新进行靶标选点并按时间排序。
(8)点云控制网改正POS位置：对所有控制点对按扫描时间排序，选择扫描方向一侧控制点，计算每个点对中的点云点与控制点在各个方向上的坐标偏差值。计算下一个点对的坐标偏差值到当前点对的坐标偏差值的偏差量，根据行驶的里程值进行反向分配偏差量至对应POS时间段的POS坐标值。
选择扫描方向一侧的点云靶标点进行POS位置改正，另一侧作为最终验证点，用于检查整体改正精度。从公式(1)可以看出，任意时刻点云靶标点的绝对坐标Pw与同名控制点坐标Pc的偏差值ΔT＝Pc-Pw可直接表现在轨迹位置Tp上。因此我们可以通过改正该时刻的POS点位置坐标，通过以该时刻的新POS融合点云即可得到该点精度改善坐标。
步骤8.1控制点偏差值计算：计算第n个靶标点Pw与同名控制点坐标Pc的偏差值ΔTn(XΔn,YΔn,ZΔn)，该偏差量补偿可直接表现在POS轨迹位置Tp上。
步骤8.2反向分配偏差量：按时间排序后，通过时间插值，获取对应时刻的POS轨迹位置Tpn，下一个靶标点相对于当前靶标改正点的偏差补偿值为ΔΔTn(XΔn-XΔn-1，YΔn-YΔn-1，ZΔn-ZΔn-1)，则任意时刻POS轨迹位置点改正公式如下所示:
ΔΔTn＝ΔTn-ΔTn-1 (13)
Tp-new＝Tp+Distc*ΔΔTn/Distn (14)
其中，Tp-new为改正后轨迹位置点；Tp为原POS轨迹位置点；Distc为当前时刻POS轨迹坐标到第(n-1)靶标点时刻对应的POS轨迹坐标的三维距离值；ΔΔTn为当前POS轨迹时刻所在的第(n-1)靶标点时刻到第n靶标点时刻的靶标改正点偏差补偿值，当n为零时，ΔTn-1＝(0,0,0)，当第(n-1)靶标点为最后靶标点时，ΔTn＝(0,0,0)；Distn为第(n-1)靶标点时刻到第n靶标点时刻对应的POS轨迹坐标的三维距离值。
步骤8.3更新POS位置坐标：更新步骤9.2获得的新POS位置Tp-new，保存POS轨迹数据。
(9)高精度点云解算：根据上一步输出的新的POS轨迹文件，对激光点云数据进行融合解算，获得高精度成果点云数据(相当于上述校正融合点云数据)。具体可以参考步骤(3)，使用步骤(8)获取的新POS轨迹数据解算点云，获得精度改善后的点云成果。
上述方法无需GPS数据的参与，设置控制网以对POS轨迹的姿态和位置分别进行校正，提高了激光点云数据的精度。
对应于上述方法实施例，本发明实施例还提供一种激光点云数据处理装置，如图7所示，包括：
数据获取模块700，用于获取待测区域的测量数据；测量数据包括惯性测量数据、激光点云数据及编码器数据；
初始POS轨迹确定模块702，用于根据惯性测量数据及编码器数据，确定待测区域的初始POS轨迹；
POS轨迹校正模块704，用于根据初始POS轨迹、激光点云数据及预先确定的控制点网络，对初始POS轨迹进行校正处理，得到最终POS轨迹；
点云数据校正模块706，用于根据最终POS轨迹，对激光点云数据进行校正融合处理，得到处理后的激光点云数据。
本发明实施例所提供的激光点云数据处理装置，其实现原理及产生的技术效果和前述激光点云数据处理方法实施例相同，为简要描述，激光点云数据处理装置实施例部分未提及之处，可参考前述激光点云数据处理方法实施例中相应内容。
本发明实施例还提供一种激光点云数据处理系统，如图8所示，该系统包括运动平台80、惯性导航器件81、激光扫描仪82、里程编码器83及控制器84；惯性导航器件、激光扫描仪及里程编码器设置在运动平台上；运动平台沿着待测区域的轨道运动；控制器与惯性导航器件、激光扫描仪、里程编码器通信连接；上述装置设置于控制器中。
本发明实施例所提供的激光点云数据处理系统，其实现原理及产生的技术效果和前述激光点云数据处理方法实施例相同，为简要描述，激光点云数据处理系统实施例部分未提及之处，可参考前述激光点云数据处理方法实施例中相应内容。
本实施方式还提供了一种电子设备。图9为电子设备的结构示意图，如图9所示，该设备包括处理器1201和存储器1202；其中，存储器1202用于存储一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令被处理器执行，以实现上述激光点云数据处理方法。
图9所示的实现装置还包括总线1203和转发芯片1204，处理器1201、转发芯片1204和存储器1202通过总线1203连接。该报文传输的实现装置可以是网络边缘设备。
其中，存储器1202可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。总线1203可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图9中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
转发芯片1204用于通过网络接口与至少一个用户终端及其它网络单元连接，将封装好的IPv4报文或IPv6报文通过网络接口发送至用户终端。
处理器1201可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1201中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1201可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施方式中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施方式所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1202，处理器1201读取存储器1202中的信息，结合其硬件完成前述实施方式的方法的步骤。
本发明实施方式还提供了一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质存储有机器可执行指令，该机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现上述激光点云数据处理方法，具体实现可参见方法实施方式，在此不再赘述。
本发明实施方式所提供的激光点云数据处理装置及实现装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施方式相同，为简要描述，装置实施方式部分未提及之处，可参考前述方法实施方式中相应内容。
在本申请所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施方式的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施方式中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施方式，仅为本公开的具体实施方式，用以说明本公开的技术方案，而非对其限制，本公开的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施方式对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施方式所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施方式技术方案的精神和范围，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种激光点云数据处理方法，其特征在于，包括：
获取待测区域的测量数据；所述测量数据包括惯性测量数据、激光点云数据及编码器数据；
根据所述惯性测量数据及所述编码器数据，确定所述待测区域的初始POS轨迹；
根据所述初始POS轨迹、所述激光点云数据及预先确定的控制点网络，对所述初始POS轨迹进行校正处理，得到最终POS轨迹；
根据所述最终POS轨迹，对所述激光点云数据进行校正融合处理，得到处理后的激光点云数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述惯性测量数据及所述编码器数据，确定所述待测区域的初始POS轨迹的步骤，包括：
基于所述惯性测量数据、所述编码器数据及预设的起始POS位置，通过航位推算法推算得到所述待测区域的初始POS轨迹。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初始POS轨迹、所述激光点云数据及预先确定的控制点网络，对所述初始POS轨迹进行校正处理，得到最终POS轨迹的步骤，包括：
根据所述初始POS轨迹对所述激光点云数据进行融合处理，得到第一融合点云数据；
根据所述第一融合点云数据和预先确定的控制点网络，对所述POS轨迹的姿态进行校正，得到第一校正POS轨迹；
根据所述第一校正POS轨迹对所述激光点云数据进行融合处理，得到第二融合点云数据；
根据所述第二融合点云数据和预先确定的控制点网络，对所述第一校正POS轨迹的位置进行校正，得到最终校正POS轨迹。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述初始POS轨迹对所述激光点云数据进行融合处理，得到第一融合点云数据的步骤，包括：
基于所述初始POS轨迹，构建初始坐标旋转矩阵；
基于所述初始坐标旋转矩阵，对所述激光点云数据进行坐标转换，得到第一融合点云数据。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述控制点网络包括多个控制点靶标，所述控制点靶标设置在所述待测区域中；所述控制点靶标的位置信息预先确定；
根据所述第一融合点云数据和预先确定的控制点网络，对所述POS轨迹的姿态进行校正，得到第一校正POS轨迹的步骤，包括：
基于所述位置信息及所述编码器数据，在所述第一融合点云数据中查找与控制点靶标对应的点云数据，将所述点云数据作为第一目标数据；
在所述第一融合点云数据中查找同一时刻获取到的两个第一目标数据；
计算两个第一目标数据的连线与两个第一目标数据对应的两个控制点靶标的连线的夹角；
通过所述夹角对所述初始POS轨迹的姿态进行校正，得到第一校正POS轨迹。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述第二融合点云数据和预先确定的控制点网络，对所述第一校正POS轨迹的位置进行校正，得到最终校正POS轨迹的步骤，包括：
基于所述位置信息及所述编码器数据，在所述第二融合点云数据中查找与控制点靶标对应的点云数据，将所述点云数据作为第二目标数据；
计算所述第二目标数据的坐标与控制点靶标的位置信息之间的位置偏差；
通过所述位置偏差对所述第一校正POS轨迹的位置进行校正，得到最终校正POS轨迹。
7.一种激光点云数据处理装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取待测区域的测量数据；所述测量数据包括惯性测量数据、激光点云数据及编码器数据；
初始POS轨迹确定模块，用于根据所述惯性测量数据及所述编码器数据，确定所述待测区域的初始POS轨迹；
POS轨迹校正模块，用于根据所述初始POS轨迹、所述激光点云数据及预先确定的控制点网络，对所述初始POS轨迹进行校正处理，得到最终POS轨迹；
点云数据校正模块，用于根据所述最终POS轨迹，对所述激光点云数据进行校正融合处理，得到处理后的激光点云数据。
8.一种激光点云数据处理系统，其特征在于，包括运动平台、惯性导航器件、激光扫描仪、里程编码器及控制器；所述惯性导航器件、所述激光扫描仪及所述里程编码器设置在所述运动平台上；所述运动平台沿着待测区域的轨道运动；所述控制器与所述惯性导航器件、所述激光扫描仪、所述里程编码器通信连接；如权利要求7所述的装置设置于所述控制器中。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1至6任一项所述的方法。
10.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现权利要求1至6任一项所述的方法。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112066982A (zh) * 2020-09-07 2020-12-11 成都睿芯行科技有限公司 一种在高动态环境下的工业移动机器人定位方法
CN112415536A (zh) * 2020-11-11 2021-02-26 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 一种自动获取车载激光点云行车轨迹异常区域的方法
CN112595325A (zh) * 2020-12-21 2021-04-02 武汉汉宁轨道交通技术有限公司 初始位置确定方法、装置、电子设备和存储介质
CN112729252A (zh) * 2020-12-17 2021-04-30 深圳市数字城市工程研究中心 基于机器人平台的隧道激光点云采集方法及机器人系统
CN113156455A (zh) * 2021-03-16 2021-07-23 武汉理工大学 基于路侧多激光雷达感知的车定位系统、方法、装置和介质
CN113984026A (zh) * 2021-10-28 2022-01-28 江苏徐工工程机械研究院有限公司 一种基于三维激光测绘技术的全站扫描一体仪与测量方法
CN114689046A (zh) * 2022-05-27 2022-07-01 浙江智慧视频安防创新中心有限公司 一种无人机巡检隧道的方法与系统
CN115235525A (zh) * 2021-12-07 2022-10-25 上海仙途智能科技有限公司 传感器检测方法、装置、电子设备及可读储存介质
EP4134624A3 (en) * 2021-12-10 2023-06-07 Apollo Intelligent Driving Technology (Beijing) Co., Ltd. Method and apparatus for fusing road data to generate a map
CN116551215A (zh) * 2023-07-06 2023-08-08 北京新科以仁科技发展有限公司 激光器的激光扫描控制方法、装置、设备及存储介质
CN116643290A (zh) * 2023-06-16 2023-08-25 山西建筑工程集团有限公司 一种不规则轮廓的双平台运动补偿的计量方法和系统
CN117570972A (zh) * 2023-11-20 2024-02-20 重庆市测绘科学技术研究院(重庆市地图编制中心) 基于多条件约束的车载移动测量点云精度提升方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103644917A (zh) * 2013-12-04 2014-03-19 重庆数字城市科技有限公司 移动测量平台激光雷达旋转与平移参数计算方法
CN105279371A (zh) * 2015-09-21 2016-01-27 武汉海达数云技术有限公司 一种基于控制点的移动测量系统pos精度改善方法
CN105866791A (zh) * 2016-05-20 2016-08-17 中铁第勘察设计院集团有限公司 采用靶标控制网提高车载LiDAR点云数据精度的方法
CN107577646A (zh) * 2017-08-23 2018-01-12 上海莫斐信息技术有限公司 一种高精度轨迹运算方法及系统
CN108279023A (zh) * 2017-01-05 2018-07-13 北京四维图新科技股份有限公司 外业数据采集设备精度检核方法及装置、采集车及外业采集系统
CN110241696A (zh) * 2019-04-01 2019-09-17 中建三局集团有限公司 移动式高精度测量机器人系统及其测量方法
CN110334174A (zh) * 2019-07-15 2019-10-15 武汉中海庭数据技术有限公司 一种pos数据纠偏方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103644917A (zh) * 2013-12-04 2014-03-19 重庆数字城市科技有限公司 移动测量平台激光雷达旋转与平移参数计算方法
CN105279371A (zh) * 2015-09-21 2016-01-27 武汉海达数云技术有限公司 一种基于控制点的移动测量系统pos精度改善方法
CN105866791A (zh) * 2016-05-20 2016-08-17 中铁第勘察设计院集团有限公司 采用靶标控制网提高车载LiDAR点云数据精度的方法
CN108279023A (zh) * 2017-01-05 2018-07-13 北京四维图新科技股份有限公司 外业数据采集设备精度检核方法及装置、采集车及外业采集系统
CN107577646A (zh) * 2017-08-23 2018-01-12 上海莫斐信息技术有限公司 一种高精度轨迹运算方法及系统
CN110241696A (zh) * 2019-04-01 2019-09-17 中建三局集团有限公司 移动式高精度测量机器人系统及其测量方法
CN110334174A (zh) * 2019-07-15 2019-10-15 武汉中海庭数据技术有限公司 一种pos数据纠偏方法及系统

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112066982B (zh) * 2020-09-07 2021-08-31 成都睿芯行科技有限公司 一种在高动态环境下的工业移动机器人定位方法
CN112066982A (zh) * 2020-09-07 2020-12-11 成都睿芯行科技有限公司 一种在高动态环境下的工业移动机器人定位方法
CN112415536A (zh) * 2020-11-11 2021-02-26 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 一种自动获取车载激光点云行车轨迹异常区域的方法
CN112415536B (zh) * 2020-11-11 2023-07-14 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 一种自动获取车载激光点云行车轨迹异常区域的方法
CN112729252A (zh) * 2020-12-17 2021-04-30 深圳市数字城市工程研究中心 基于机器人平台的隧道激光点云采集方法及机器人系统
CN112595325A (zh) * 2020-12-21 2021-04-02 武汉汉宁轨道交通技术有限公司 初始位置确定方法、装置、电子设备和存储介质
CN113156455A (zh) * 2021-03-16 2021-07-23 武汉理工大学 基于路侧多激光雷达感知的车定位系统、方法、装置和介质
CN113984026A (zh) * 2021-10-28 2022-01-28 江苏徐工工程机械研究院有限公司 一种基于三维激光测绘技术的全站扫描一体仪与测量方法
CN115235525A (zh) * 2021-12-07 2022-10-25 上海仙途智能科技有限公司 传感器检测方法、装置、电子设备及可读储存介质
EP4134624A3 (en) * 2021-12-10 2023-06-07 Apollo Intelligent Driving Technology (Beijing) Co., Ltd. Method and apparatus for fusing road data to generate a map
CN114689046B (zh) * 2022-05-27 2022-10-04 浙江智慧视频安防创新中心有限公司 一种无人机巡检隧道的方法与系统
CN114689046A (zh) * 2022-05-27 2022-07-01 浙江智慧视频安防创新中心有限公司 一种无人机巡检隧道的方法与系统
CN116643290A (zh) * 2023-06-16 2023-08-25 山西建筑工程集团有限公司 一种不规则轮廓的双平台运动补偿的计量方法和系统
CN116643290B (zh) * 2023-06-16 2024-04-26 山西建筑工程集团有限公司 一种不规则轮廓的双平台运动补偿的计量方法和系统
CN116551215A (zh) * 2023-07-06 2023-08-08 北京新科以仁科技发展有限公司 激光器的激光扫描控制方法、装置、设备及存储介质
CN116551215B (zh) * 2023-07-06 2023-09-05 北京新科以仁科技发展有限公司 激光器的激光扫描控制方法、装置、设备及存储介质
CN117570972A (zh) * 2023-11-20 2024-02-20 重庆市测绘科学技术研究院(重庆市地图编制中心) 基于多条件约束的车载移动测量点云精度提升方法及装置

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