CN112162262B - 基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法，使用同一观测区域的星载线阵相机影像和星载线阵激光雷达影像以及对应观测时刻的星载惯性导航系统数据和星载GPS数据，通过联合标定获得在轨状态线阵激光雷达相对线阵相机的安装参数，再通过地面标定场标定得到在轨状态线阵相机相对卫星平台的安装参数，最后解算得到线阵激光雷达在轨状态相对卫星平台的安装参数。本发明可实现星载线阵激光雷达在轨状态高精度外参标定，消除卫星由于发射过程中的振动以及外界扰动带来的线阵激光雷达外参变化，提高观测区域点云数据坐标精度。

Description

基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法
技术领域
本发明属于卫星激光雷达标定技术领域，具体地涉及一种基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法。
背景技术
卫星上搭载的激光雷达是一种地面坐标点云测量系统，可获得地面观测区域的三维点云数据，用于地面测绘等领域。其主要原理是结合卫星观测时刻的位姿数据与激光雷达相对卫星平台的安装参数以及激光测距信息计算得到激光脚点的地理坐标。因此，激光雷达相对卫星平台安装参数的精度对激光点云坐标准确性影响很大。
在卫星发射之前，会对激光雷达相对卫星平台安装进行标定获得实验室状态下的激光雷达安装参数。但是，由于在卫星发射过程中的振动以及卫星在轨状态下受环境影响容易导致传感器安装角度出现偏差。因此，需要在卫星发射入轨后再次进行标定，以获得高精度的安装参数。
现阶段星载激光雷达在轨标定技术主要有美国Icesat-2卫星上LRS系统所采用的海平面扫描法，通过扫描海平面标定星载激光雷达在轨安装参数。然而这种方法必须要求卫星轨道飞跃平静的海域，且Icesat-2卫星上的激光雷达只有6束激光束，成三行两列排列，与线阵激光雷达激光束排列方式不同且激光束较少。
因此，研究一种高精度、对卫星轨道要求低的星载线阵激光雷达在轨标定方法十分有必要。
发明内容
为克服现有技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法，其是一种星载线阵激光雷达在轨精确标定方法，可实现星载线阵激光雷达在轨状态高精度外参标定，消除卫星由于发射过程中的振动以及外界扰动带来的线阵激光雷达外参变化，提高观测区域点云数据坐标精度。
为实现上述技术目的，本发明采用的具体技术方案如下：
基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法，包括：
S1.利用卫星上的星载线阵相机与星载线阵激光雷达，在同一段轨道中分别获得同一地面观测区域的相机光学影像和激光雷达影像。
S2.对获得的同一地面观测区域的相机光学影像和激光雷达影像进行全局配准，提取两种影像上共同观测点的相对偏移量。
S3.对激光雷达影像进行边缘点特征提取获得特征点在激光雷达影像像素坐标，通过平移量计算获得对应特征点的相机光学影像像素坐标，得到同名观测点在激光雷达影像与相机光学影像下的像素坐标后即可通过星载IMU和GPS系统查询获得光学相机探测到同名探测点时刻卫星的位置数据、姿态数据与激光光雷达探测探测到同名探测点时刻卫星的位置数据、姿态数据以及激光雷达测距数据。
S4.对基于星载线阵激光雷达严格定位模型与星载线阵相机严格定位模型，采用小角度近似平差优化算法对星载线阵激光雷达相对星载线阵相机的安装参数进行联合解算，得到星载线阵激光雷达相对星载线阵相机的安装误差。
S5.对采用基于标定场的线阵相机标定方法对星载线阵相机在轨状态相对卫星平台安装参数进行解算，进而计算得到星载线阵激光雷达在轨状态相对卫星平台的安装参数。
本发明S1中，当卫星飞跃某一区域时，卫星上的星载线阵相机与星载线阵激光雷达对同一观测区域推扫成像，由于卫星上的星载线阵相机与星载线阵激光雷达安装参数不完全一致，对于同一地面观测区域中的同一同名探测点，星载线阵相机与星载线阵激光雷达分别在ti与tj时刻成像。
本发明S2中还包括对S1中获得的同一地面观测区域的相机光学影像和激光雷达影像，分别进行预处理，预处理包括降噪、二值化。再采用相位相干法对预处理之后的相机光学影像和激光雷达影像进行同名观测点配准，提取相对偏移量。
本发明S3中使用边缘点提取算子对激光雷达影像进行边缘点特征提取。计算平移量获得获得对应特征点的相机光学影像像素坐标，得到同名观测点在激光雷达影像与相机光学影像下的像素坐标。
本发明S4中，星载线阵激光雷达严格定位模型为：
星载线阵相机严格定位模型为：
对于同一同名探测点A，星载线阵相机与星载线阵激光雷达联合定位模型为：
其中，fc为星载线阵相机主距，为星载线阵相机主视轴对应的位置，λccd为星载线阵相机探元尺寸；ρA为星载线阵激光雷达测距信息，Rβ为星载线阵激光雷达其激光束偏转角；PA为同名探测点A的地面坐标，/>分别为ti时刻(成像时刻)卫星的位姿参数，分别为tj时刻(成像时刻)卫星的位姿参数，Tc与Tl分别为星载线阵相机与星载线阵激光雷达相对卫星平台的位置参数，在卫星发射前由地面实验室测量获得。kc为星载线阵相机比例系数，由相机内参与卫星相对目标距离计算得到。Rc与Rl分别为地面标定得到的的星载线阵相机与星载线阵激光雷达相对卫星平台的安装矩阵。/>与/>分别为在轨状态下星载线阵相机与激光雷达的安装误差矩阵，为待求量。
采用小角度近似平差优化算法对星载线阵相机与线阵激光雷达联合定位模型进行解算得到在轨状态下星载线阵相机与激光雷达的安装误差矩阵与/>进而得到星载线阵激光雷达相对于星载线阵相机的在轨安装误差矩阵Rl-c。
本发明S5中，通过对星载线阵相机进行在轨标定，获得星载线阵相机在轨状态相对卫星平台安装参数。其中星载线阵相机在轨标定方法参考《线阵推扫式光学卫星几何高精度处理》中的在轨标定方法。根据星载线阵相机在轨状态相对卫星平台安装参数与星载线阵激光雷达相对于星载线阵相机的在轨安装误差矩阵Rl-c，进而计算得到星载线阵激光雷达相对于卫星平台的在轨安装参数矩阵为/>
本发明的有益效果如下：
本方法需要使用的数据仅包括对同一区域观测的星载线阵相机影像和星载线阵激光雷达影像以及对应观测时刻的星载惯性导航系统数据和星载GPS数据。通过搭载以上系统的卫星飞跃国内现有标定场以及特定的自然区域或城市区域上空，可实现星载线阵激光雷达在轨高精度标定，标定误差在1角秒以内，大大提高了星载线阵激光雷达的在轨测量精度。
附图说明
图1是星载线阵相机与线阵激光雷达对同一区域推扫成像示意图。
图2是星载线阵相机与线阵激光雷达对同一地面点成像示意图。
图3是地面区域光学影像示意图。
图4是地面区域激光影像示意图。
图5是地面区域同名点配准示意图。
具体实施方式
为了使本发明的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1至图5，本实施例提供一种基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法，需要使用同一观测区域的星载线阵相机影像和星载线阵激光雷达影像以及对应观测时刻的星载惯性导航系统数据和星载GPS数据，通过联合标定获得在轨状态线阵激光雷达相对线阵相机的安装参数，再通过地面标定场标定得到在轨状态线阵相机相对卫星平台的安装参数，最后解算得到星载线阵激光雷达相对于卫星平台的在轨安装参数。具体地，包括以下步骤：
S1利用卫星上的星载线阵相机与星载线阵激光雷达，在同一段轨道中分别获得同一地面观测区域的相机光学影像和激光雷达影像。
星载线阵相机与线阵激光雷达在卫星上的安装位置如图1所示，线阵激光雷达阵列与线阵相机阵列几乎平行，且具有重叠推扫视场，可以保证线阵相机与线阵激光雷达可观测到地面区域中的同名探测点。如图2所示，由于线阵相机与线阵激光雷达安装参数不完全一致，对于同名探测点，线阵相机与线阵激光雷达分别在ti与tj时刻成像。由于线阵相机与线阵激光雷达沿线阵方向的分辨率差异较大，光学影像与激光影像对同一地区的的成像分别由图3与图4所示。
S2光学影像与激光影像同名点配准。
获得同一区域的相机光学影像和激光雷达影像后，分别对其进行降噪、二值化等预处理，使影像边缘锐化，再采用采样相干法对预处理之后的相机光学影像和激光雷达影像进行同名观测点配准，提取相对偏移量。
S3同名探测点像素坐标提取。
使用边缘点提取算子对激光雷达影像进行边缘点特征提取，获得特征点在激光雷达影像像素坐标。通过平移量计算获得对应特征点的相机光学影像像素坐标，得到同名观测点在激光雷达影像与相机光学影像下的像素坐标，同名点配准结果如图5所示。
得到同名观测点在激光雷达影像与相机光学影像下的像素坐标后即可通过星载IMU和GPS系统查询获得光学相机探测到同名探测点时刻卫星的位置数据、姿态数据与激光光雷达探测探测到同名探测点时刻卫星的位置数据、姿态数据以及激光雷达测距数据。
S4线阵激光雷达相对线阵相机安装参数解算。
星载线阵激光雷达严格定位模型为：
星载线阵相机严格定位模型为：
对于同一同名探测点A，星载线阵相机与星载线阵激光雷达联合定位模型为：
其中，fc为星载线阵相机主距，为星载线阵相机主视轴对应的位置，λccd为星载线阵相机探元尺寸；ρA为星载线阵激光雷达测距信息，Rβ为星载线阵激光雷达其激光束偏转角；PA为同名探测点A的地面坐标，/>分别为ti时刻(成像时刻)卫星的位姿参数，分别为tj时刻(成像时刻)卫星的位姿参数，Tc与Tl分别为星载线阵相机与星载线阵激光雷达相对卫星平台的位置参数，在卫星发射前由地面实验室测量获得。kc为星载线阵相机比例系数，由相机内参与卫星相对目标距离计算得到。Rc与Rl分别为地面标定得到的的星载线阵相机与星载线阵激光雷达相对卫星平台的安装矩阵。/>与/>分别为在轨状态下星载线阵相机与激光雷达的安装误差矩阵，为待求量。
采用小角度近似平差优化算法对星载线阵相机与线阵激光雷达联合定位模型进行解算得到在轨状态下星载线阵相机与激光雷达的安装误差矩阵与/>，进而得到星载线阵激光雷达相对于星载线阵相机的在轨安装误差矩阵Rl-c，过程如下：
把星载线阵相机与线阵激光雷达联合定位模型变形为：
记 式(1)转化为：
设对星载线阵相机和线阵激光雷达的误差角分别为[ωCamera_xωCamera_yωCamera_z]T，[ωLidar_xωLidar_yωLidar_z]T，由于传感器在轨状态下安装误差角比较小，对安装误差矩阵采用快速小角度处理，所以误差矩阵为
式(2)等价为：
所以有
展开得
即
即
移项，得
即
变成关于星载线阵相机与线阵激光雷达的欧拉角的线性方程，系数矩阵为规模为3×6，当有n个控制点时，每个控制点均满足(4)式，所以对于所有控制点，有：
记为其中B为3n×6矩阵，L为3n×1矩阵，解此方程，有即可得到星载线阵激光雷达相对于星载线阵相机的在轨安装误差矩阵Rl-c。
S5线阵激光雷达相对卫星平台安装参数解算
基于国内现有的星载线阵相机标定场，可单独对线阵相机相对卫星本体的安装参数进行高精度标定，获得星载线阵相机在轨状态相对卫星平台安装参数。其中星载线阵相机在轨标定方法参考《线阵推扫式光学卫星几何高精度处理》中的在轨标定方法。
在标定获得在轨状态下线阵激光雷达相对线阵相机安装参数后，根据星载线阵相机在轨状态相对卫星平台安装参数与星载线阵激光雷达相对于星载线阵相机的在轨安装误差矩阵Rl-c，进而计算得到星载线阵激光雷达相对于卫星平台的在轨安装参数矩阵为/>
综上所述，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围当视权利要求书界定的范围为准。

Claims (6)

1.基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法，其特征在于，包括：
S1.利用卫星上的星载线阵相机与星载线阵激光雷达，在同一段轨道中分别获得同一地面观测区域的相机光学影像和激光雷达影像；
S2.对获得的同一地面观测区域的相机光学影像和激光雷达影像进行全局配准，提取两种影像上共同观测点的相对偏移量；
S3.对激光雷达影像进行边缘点特征提取获得特征点在激光雷达影像像素坐标，通过平移量计算获得对应特征点的相机光学影像像素坐标，得到同名观测点在激光雷达影像与相机光学影像下的像素坐标后即可通过星载IMU和GPS系统查询获得光学相机探测到同名探测点时刻卫星的位置数据、姿态数据与激光光雷达探测到同名探测点时刻卫星的位置数据、姿态数据以及激光雷达测距数据；
S4.对基于星载线阵激光雷达严格定位模型与星载线阵相机严格定位模型，采用小角度近似平差优化算法对星载线阵激光雷达相对星载线阵相机的安装参数进行联合解算，得到星载线阵激光雷达相对星载线阵相机的安装误差，其中，星载线阵激光雷达严格定位模型为：
星载线阵相机严格定位模型为：
对于同一同名探测点A，星载线阵相机与星载线阵激光雷达联合定位模型为：
其中，fc为星载线阵相机主距，为星载线阵相机主视轴对应的位置，/>为星载线阵相机探元尺寸；ρA为星载线阵激光雷达测距信息，Rβ为星载线阵激光雷达其激光束偏转角；PA为同名探测点A的地面坐标，/>分别为ti时刻卫星的位姿参数，/>分别为tj时刻卫星的位姿参数，Tc与Tl分别为星载线阵相机与星载线阵激光雷达相对卫星平台的位置参数，kc为星载线阵相机比例系数，Rc与Rl分别为地面标定得到的星载线阵相机与星载线阵激光雷达相对卫星平台的安装矩阵，/>与/>分别为在轨状态下星载线阵相机与激光雷达的安装误差矩阵，为待求量；
采用小角度近似平差优化算法对星载线阵相机与线阵激光雷达联合定位模型进行解算得到在轨状态下星载线阵相机与激光雷达的安装误差矩阵与/>进而得到星载线阵激光雷达相对于星载线阵相机的在轨安装误差矩阵Rl-c；
S5.对采用基于标定场的线阵相机标定方法对星载线阵相机在轨状态相对卫星平台安装参数进行解算，进而计算得到星载线阵激光雷达在轨状态相对卫星平台的安装参数。
2.根据权利要求1所述的基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法，其特征在于，S2中还包括对S1中获得的同一地面观测区域的相机光学影像和激光雷达影像，分别进行预处理，预处理包括降噪、二值化。
3.根据权利要求1所述的基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法，其特征在于，S2中采样相干法对预处理之后的相机光学影像和激光雷达影像进行同名观测点配准，提取相对偏移量。
4.根据权利要求1、2或3所述的基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法，其特征在于，S3中使用边缘点提取算子对激光雷达影像进行边缘点特征提取。
5.根据权利要求4所述的基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法，其特征在于，S4中采用小角度近似平差优化算法对星载线阵相机与线阵激光雷达联合定位模型进行解算得到与/>过程如下：
把星载线阵相机与线阵激光雷达联合定位模型变形为：
记 式(1)转化为：
设对星载线阵相机和线阵激光雷达的误差角分别为[ωCamera_x ωCamera_y ωCamera_z]T，[ωLidar_x ωLidar_y ωLidar_z]T，由于传感器在轨状态下安装误差角比较小，对安装误差矩阵采用快速小角度处理，所以误差矩阵为
式(2)等价为：
所以有
展开得
即
即
移项，得
即
变成关于星载线阵相机与线阵激光雷达的欧拉角的线性方程，系数矩阵为规模为3×6，当有n个控制点时，每个控制点均满足(4)式，所以对于所有控制点，有：
记为其中B为3n×6矩阵，L为3n×1矩阵，解此方程，有/> 即可得到星载线阵激光雷达相对于星载线阵相机的在轨安装误差矩阵Rl-c。
6.根据权利要求5所述的基于线阵相机辅助的星载线阵激光雷达在轨标定方法，其特征在于，S5中，通过对星载线阵相机进行在轨标定，获得星载线阵相机在轨状态相对卫星平台安装参数，根据星载线阵相机在轨状态相对卫星平台安装参数与星载线阵激光雷达相对于星载线阵相机的在轨安装误差矩阵Rl-c，进而计算得到星载线阵激光雷达相对于卫星平台的在轨安装参数矩阵为/>
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109696182A (zh) * 2019-01-23 2019-04-30 张过 一种星载推扫式光学传感器内方位元素定标方法
CN110441758A (zh) * 2019-07-18 2019-11-12 中国科学院光电研究院 一种星载线阵多波束测高激光雷达的在轨几何定标方法
CN111366913A (zh) * 2020-03-24 2020-07-03 上海卫星工程研究所 星载激光雷达光轴指向测量误差的标定方法
CN111473802A (zh) * 2020-05-07 2020-07-31 武汉大学 一种基于线阵推扫的光学传感器内方位元素定标方法
WO2020155616A1 (zh) * 2019-01-29 2020-08-06 浙江省北大信息技术高等研究院 一种基于数字视网膜的拍摄装置的定位方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109696182A (zh) * 2019-01-23 2019-04-30 张过 一种星载推扫式光学传感器内方位元素定标方法
WO2020155616A1 (zh) * 2019-01-29 2020-08-06 浙江省北大信息技术高等研究院 一种基于数字视网膜的拍摄装置的定位方法
CN110441758A (zh) * 2019-07-18 2019-11-12 中国科学院光电研究院 一种星载线阵多波束测高激光雷达的在轨几何定标方法
CN111366913A (zh) * 2020-03-24 2020-07-03 上海卫星工程研究所 星载激光雷达光轴指向测量误差的标定方法
CN111473802A (zh) * 2020-05-07 2020-07-31 武汉大学 一种基于线阵推扫的光学传感器内方位元素定标方法

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