CN115825982A - 一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及激光点云采集技术领域，提供了一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法和系统。第一无人机和第二无人机获取待扫描目标对象的定位信息和空间大小信息；获取当前的雨的飘落角度，其中，雨的飘落角度是根据采集到的风向、风力和雨量计算得到；根据飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第一组内的一级或者多级扫描层；依据第一无人机和第二无人机的扫描数据生成目标对象的点云数据。本发明充分挖掘了下雨看似无规律，实则在小范围片区内的雨实则较大概率是来自同一片区的云，而他们从空中下落时机存在一定概率的规律性，即存在一定雨滴干扰的分层区，而本发明则是抓住了这一技术特性设定了相应第一无人机的扫描方法。

Description

一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法和系统

技术领域

本发明涉及激光点云采集技术领域，特别是涉及一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法和系统。

背景技术

随着虚拟现实和增强现实的普及和应用，实体对象的三维点云数据的采集和生成，成了相应素材和内容生成越来越广泛的来源；在工业应用环境中，三维点云的采集也更多的与实际施工进行结合，用于获取施工环境的硬件数据，从而为施工设计和仿真提供模型数据支持。

然而，恶劣天气情况则限制了无人机采集点云数据的操作空间，而恶劣天气之中又以下雨天最为普及；尤其在靠近赤道的地区，相应的下雨天气可能连绵数周，现有技术中通常在此情况下都会等待天气转晴之后再进行点云数据采集，这样直接带来的结果就是工期的延长。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何在下雨环境下实现无人机点云数据扫描的实现。

本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，包括至少两个带激光雷达的第一无人机和第二无人机，用于进行目标对象的点云数据扫描；整个系统之中还包括风向传感器和/或风力传感器，以及雨量传感器，方法包括：

所述第一无人机和第二无人机获取待扫描目标对象的定位信息和空间大小信息；

所述第一无人机和第二无人机获取当前的雨的飘落角度，其中，所述雨的飘落角度是根据采集到的风向、风力和雨量计算得到；

根据所述飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第一组内的一级或者多级扫描层，其中，每一级扫描层需要相应的第一无人机调整到对应级扫描层的高度，以便保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值；

依据所述第一无人机和第二无人机的扫描数据生成目标对象的点云数据。

优选的，在保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值时，所述方法还包括：

第二无人机则相应的根据所述飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第二组内的一级或者多级扫描层，其中，每一级扫描层需要相应的第二无人机调整到对应级扫描层的高度，以便保证第而无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度垂直，并且，在同一竖直面上扫描偏移范围相对自身在相应级扫描层的初始角度的偏移量小于第二预设值；

针对第一无人机和第二无人机返回的采集数据，经由第一无人机周期性的定点确定出当前级扫描层最优的点云捕捉周期，从而在当前下雨状态下获得最优的点云捕捉时机；在所述第一无人机完成目标对象迎向下雨面侧的点云数据同时，所述第二无人机完成目标对象背向下雨面侧的点云数据。

优选的，对于第二无人机所采集的点云数据，根据当前雨的飘落角度和目标对象的结构属性，在其所划分的一级或者多级扫描层中设定标定点，其中，所述标定点由相应扫描层中所覆盖的目标对象结构相对平整区域构成，具体的：

根据所述雨的飘落角度和目标对象对应结构高度计算出微雨量区域，以及激光雷达扫描经过相应微雨量区域所需时间；从而与自身采集过程所发射光信号和接收光信号进行匹配，以相应的扫描经过相应微雨量区域所需时间作为一轮检测周期包含信号量的必备要素，从而排除沿途雨量发射的光信号所造成的检测距离的影响。

优选的，所述相对平整区域是用户侧根据当前生成的供第二无人机采集用的一级或者多级扫描层在相应目标对象的位置映射关系后，由相应的操作人员手动标定得到。

优选的，操作人员在确认所述第一组内的一级或者多级扫描层与所述第二组内的一级或者多级扫描层在所述目标对象中的映射关系后，由相应的操作人员对其中关联到目标对象结构位置为对称关系时，通过相应的操作人员进行对称点标记，方法还包括：

分析第一无人机和第二无人机在相应标记的对称点上采集的点云数据；以所述第二无人机所采集的数据作为调整参考依据，若出现相应的生成的点云数据对称性超出预设阈值，则触发最优的点云捕捉周期的调整和重新生成。

优选的，所述雨的飘落角度大于等于第三预设值，相应的目标对象的高度大于等于第四预设值；其中，目标对象的高度越高，其相应对飘落角度的大小要求越小；目标对象的高度越小，其相应对飘落角度的大小要求越大。

优选的，若相应的雨的飘落角度和相应的目标对象的高度不满足条件，则方法还包括：

第二无人机以水平扫描形态，且配合相对第一无人机在相应级扫描层的激光初始发射方向与雨的飘落方向共同构成面，参考所述构成面垂直方位设置，进行辅助采集。

优选的，根据所述风向传感器检测到的风向变化状态，确认第一无人机通过自身的激光雷达完成所设定出的一级扫描层的目标对象的扫描是否能够完成；

若无法完成，则进一步压缩相应每一级扫描层的范围；若确认风向变化速度超过压缩扫描层的极限，则反馈无法在极端天气下完成目标对象点云数据采集通知消息。

优选的，所述风向变化速度超过压缩扫描层的极限，具体为：

相应的风向变化的时间间隔，无法保证无人机的激光雷达完成一个横截面内的目标对象的扫描，则被认定为超过压缩扫描层的极限。

第二方面，本发明还提供了一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现系统，包括至少两个带激光雷达的第一无人机和第二无人机，用于进行目标对象的点云数据扫描；地面控制中心；整个系统之中还包括风向和/或风力传感器，以及雨量传感器，系统包括：

所述第一无人机和第二无人机获取待扫描目标对象的定位信息和空间大小信息；

所述第一无人机和第二无人机获取地面控制中心计算得到当前的雨的飘落角度，以便保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值；其中，所述雨的飘落角度是根据采集到的风向、风力和雨量计算得到；

所述地面控制中心根据所述飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第一组内的一级或者多级扫描层，其中，每一级扫描层需要相应的第一无人机调整到对应级扫描层的高度；

依据所述第一无人机和第二无人机的扫描数据生成目标对象的点云数据。

第三方面，本发明还提供了一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现装置，用于实现第二方面所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现系统中相应地面控制中心实现的方法内容，所述装置包括：

至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，用于执行第二方面所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现系统中相应地面控制中心实现的方法内容。

第四方面，本发明还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，用于完成第第二方面所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现系统中相应地面控制中心实现的方法内容。

本发明充分挖掘了下雨看似无规律，实则在小范围片区内的雨实则较大概率是来自同一片区的云，而他们从空中下落时机存在一定概率的规律性，即存在一定雨滴干扰的分层区，而本发明则是抓住了这一技术特性设定了相应第一无人机的扫描特性，并且，在具体实现时可以通过同一采集点的多次采集取最优的方式将外在干扰雨滴影响进一步降低。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是本发明实施例提供的一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现的实例架构示意图；

图3是本发明实施例提供的一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法在保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值时流程示意图；

图4是本发明实施例提供的一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法在对于第二无人机所采集的点云数据，根据当前雨的飘落角度和目标对象的结构属性，在其所划分的一级或者多级扫描层中设定标定点时流程示意图；

图5是本发明实施例提供的一种下雨环境下无人机点云数据改进型扫描实现方法的实例架构示意图；

图6是本发明实施例提供的第二无人机相应的激光雷达发射信号和接信号示意图；

图7是本发明实施例提供的一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现系统的架构示意图；

图8是本发明实施例提供的一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法中地面控制中心装置结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，术语“内”、“外”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“顶”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明而不是要求本发明必须以特定的方位构造和操作，因此不应当理解为对本发明的限制。

此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

实施例1:

本发明实施例1提供了一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，包括至少两个带激光雷达的第一无人机和第二无人机，用于进行目标对象的点云数据扫描；整个系统之中还包括风向传感器和/或风力传感器，以及雨量传感器，参考图2所示的实例场景架构图，如图1所示，方法包括：

在步骤201中，所述第一无人机和第二无人机获取待扫描目标对象的定位信息和空间大小信息。

其中，定位信息可以是通过GPS定位，北斗定位，无线基站定位等等方式完成；而所述空间大小信息在不同的实现场景中，根据信息量的丰富程度可以包括占地面积、主体形态、作为构成分布式的各个单一对象的形态信息等等。

在步骤202中，所述第一无人机和第二无人机获取当前的雨的飘落角度，其中，所述雨的飘落角度是根据采集到的风向、风力和雨量计算得到。

所述雨的飘落角度大于等于第三预设值，例如第三预设值取值范围可以是15-30度（如图2中角度α所示），相应的目标对象的高度大于等于第四预设值，例如第四预设值的取值范围可以是10-100米；其中，目标对象的高度越高，其相应对飘落角度的大小要求越小；目标对象的高度越小，其相应对飘落角度的大小要求越大。

这里需要说明的是，在本发明实施例中，无论是本方法实施例还是后续的系统实施例，相应的风向和/或风力传感器都是使用现有的成熟产品技术实现，对风力、风向和雨量的传感检测并非是本发明的创新落脚点，而是对其检测参数的创新性使用。

在步骤203中，根据所述飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第一组内的一级或者多级扫描层，其中，每一级扫描层需要相应的第一无人机调整到对应级扫描层的高度，以便保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值。

其中，所述第一预设值会根据实际情况的不同而有所不同，例如第一无人机距离目标对象的距离，一般距离越近相应的第一预设值会相应的可以设置大一些，而距离越远相应的第一预设值会相应的需要设置小一些；而设置的准则则是，第一无人机在无需改变自身在竖直方向的位置高度情况下，自身的激光雷达在完成相应级扫描层的点云采集工作时，触发竖直方向上扫描角度与所述雨的飘落角度偏差小于10°，如图2中角度θ所示，此时的θ/2=10°。

在步骤204中，依据所述第一无人机和第二无人机的扫描数据生成目标对象的点云数据。

本发明实施例充分挖掘了下雨看似无规律，实则在小范围片区内的雨实则较大概率是来自同一片区的云，而他们从空中下落时机存在一定概率的规律性，即存在一定雨滴干扰的分层区，而本发明实施例则是抓住了这一技术特性设定了相应第一无人机的扫描特性，并且，在具体实现时可以通过同一采集点的多次采集取最优的方式将外在干扰雨滴影响进一步降低。

对于实施例1中步骤204所描述的第一无人机和第二无人机共同扫描目标对象生成点云数据，在本发明实施例实现过程中，存在一种更优的实现方案，给予此处的第二无人机相较普通采集目标对象的点云数据而言，更为重要的作用；如图3所示，在保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值时，所述方法还包括：

在步骤301中，第二无人机则相应的根据所述飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第二组内的一级或者多级扫描层。

其中，每一级扫描层需要相应的第二无人机调整到对应级扫描层的高度，以便保证第而无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度垂直，并且，在同一竖直面上扫描偏移范围相对自身在相应级扫描层的初始角度的偏移量小于第二预设值。

此处第二预设值的设定与第一预设值的设定考量主要是保证第一无人机和第二无人机各自激光雷达在扫描过程中相应采集数据的互通，使得最终生成的目标对象的点云数据能够有更充分的预处理和滤除干扰操作，并且，也能通过本发明后续扩展方案所展现的技术深度，达到对第一无人机扫描过程优化和采集数据的优化。因此，在可选方案中，所述的第二预设值可以和第一预设值采用相同的大小，但是，如果第一无人机和第二无人机设定与目标对象之间距离不同的话，则所述第二预设值会根据在先设定的第一预设值完成比例运算后得到。

在步骤302中，针对第一无人机和第二无人机返回的采集数据，经由第一无人机周期性的定点确定出当前级扫描层最优的点云捕捉周期，从而在当前下雨状态下获得最优的点云捕捉时机；在所述第一无人机完成目标对象迎向下雨面侧的点云数据同时，所述第二无人机完成目标对象背向下雨面侧的点云数据。

正如上面所描述的，第二无人机完成目标对象背向下雨面侧的点云数据，在整个复杂解决方案中仅仅是一个开始，在此基础上，在特定的目标对象（以大而高的建筑对象为典型范例）中，本发明进一步扩展提出的实现实例能够将本发明技术方案的可实现性和效果特性提到一个新的高度。

对于第二无人机所采集的点云数据，根据当前雨的飘落角度和目标对象的结构属性，在其所划分的一级或者多级扫描层中设定标定点，其中，所述标定点由相应扫描层中所覆盖的目标对象结构相对平整区域构成，如图4所示，具体的：

在步骤401中，根据所述雨的飘落角度和目标对象对应结构高度计算出微雨量区域，以及激光雷达扫描经过相应微雨量区域所需时间。

在步骤402中，与自身采集过程所发射光信号和接收光信号进行匹配，以相应的扫描经过相应微雨量区域所需时间作为一轮检测周期包含信号量的必备要素，从而排除沿途雨量发射的光信号所造成的检测距离的影响。

参考图5和图6，实际情况中目标对象产生的背面侧的无雨区域会比实际情况小的多，其原因也是实际情况中虽然大部分雨都会按照飘落角度偏移，但是，不排除风力的稳定输出因素、不排除实际背面可能存在凸起物在成雨滴二次溅射等因素；但是，即便被压缩了还是存在可观察性的。在图6中通过一次的激光雷达信号发射到其一轮完整的返回反应了上述步骤401-步骤402的理论基础，即在下雨环境中，相应照射到雨滴上发射回的干扰信号会趋近一直存在，而其中返回的强度也会呈现差异性，但是总的强度会随发射距离增加而减小，这是激光雷达信号在整个过程中都是处于损耗的原因造成（实际情况中反射信号并不一定如图6一般的连续，很可能是间断的，若雨量较大则结果更趋于图6连续效果，图6中横轴是时间，纵轴是光强度），但是，其对应图5中AB段必然会出现一段发射信号的跳崖下跌，其原因是这段时间内光信号照射到水滴上形成的相对规律的反射会被打破，造成接收到的反射强度突然减少，至此，就可以依据图6所示的AB段的特性，完成对目标对象实际照射点云数据的生成，理论上来说点云即图6中AB段的中点位置，从而为下雨天完成目标对象点云数据扫描提供了更有力的支撑。

其中，所述相对平整区域是用户侧根据当前生成的供第二无人机采集用的一级或者多级扫描层在相应目标对象的位置映射关系后，由相应的操作人员手动标定得到。

结合本发明实施例，在引入了操作人员的辅助操作情况，还存在另一优选实现方式，同样运用到了操作人员，即操作人员在确认所述第一组内的一级或者多级扫描层与所述第二组内的一级或者多级扫描层在所述目标对象中的映射关系后，由相应的操作人员对其中关联到目标对象结构位置为对称关系时，通过相应的操作人员进行对称点标记，方法还包括：

分析第一无人机和第二无人机在相应标记的对称点上采集的点云数据；以所述第二无人机所采集的数据作为调整参考依据，若出现相应的生成的点云数据对称性超出预设阈值，则触发最优的点云捕捉周期的调整和重新生成。

若相应的雨的飘落角度和相应的目标对象的高度不满足条件，则方法还包括：

第二无人机以水平扫描形态，且配合相对第一无人机在相应级扫描层的激光初始发射方向与雨的飘落方向共同构成面，参考所述构成面垂直方位设置，进行辅助采集。

此处的预设阈值则是根据相应设置在第一无人机和第二无人机上的激光雷达的扫描精度，以及客观的点云数据所需要的精度综合设定的，根据实际场景和情况的不同会有所不同，在此不做过多限定和赘述。

在本发明实施例中，还涉及根据所述风向传感器检测到的风向变化状态，确认第一无人机通过自身的激光雷达完成所设定出的一级扫描层的目标对象的扫描是否能够完成；

若无法完成，则进一步压缩相应每一级扫描层的范围；若确认风向变化速度超过压缩扫描层的极限，则反馈无法在极端天气下完成目标对象点云数据采集通知消息。

所述风向变化速度超过压缩扫描层的极限，具体为：

相应的风向变化的时间间隔，无法保证无人机的激光雷达完成一个横截面内的目标对象的扫描，则被认定为超过压缩扫描层的极限。

实施例2:

本发明实施例还提供过了一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现系统，如图5所示，包括至少两个带激光雷达的第一无人机和第二无人机，用于进行目标对象的点云数据扫描；地面控制中心；整个系统之中还包括风向和/或风力传感器，以及雨量传感器，如图7所示，系统包括：

所述第一无人机和第二无人机获取待扫描目标对象的定位信息和空间大小信息；

所述第一无人机和第二无人机获取地面控制中心计算得到当前的雨的飘落角度，以便保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值；其中，所述雨的飘落角度是根据采集到的风向、风力和雨量计算得到；其中，所述雨的飘落角度大于等于第三预设值，例如第三预设值取值范围可以是15-30度，相应的目标对象的高度大于等于第四预设值，例如第四预设值的取值范围可以是10-100米；其中，目标对象的高度越高，其相应对飘落角度的大小要求越小；目标对象的高度越小，其相应对飘落角度的大小要求越大。

其中，所述第一预设值会根据实际情况的不同而有所不同，例如第一无人机距离目标对象的距离，一般距离越近相应的第一预设值会相应的可以设置大一些，而距离越远相应的第一预设值会相应的需要设置小一些；而设置的准则则是，第一无人机在无需改变自身在竖直方向的位置高度情况下，自身的激光雷达在完成相应级扫描层的点云采集工作时，触发竖直方向上扫描角度与所述雨的飘落角度偏差小于10°。

所述地面控制中心根据所述飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第一组内的一级或者多级扫描层，其中，每一级扫描层需要相应的第一无人机调整到对应级扫描层的高度；

依据所述第一无人机和第二无人机的扫描数据生成目标对象的点云数据。

本发明实施例充分挖掘了下雨看似无规律，实则在小范围片区内的雨实则较大概率是来自同一片区的云，而他们从空中下落时机存在一定概率的规律性，即存在一定雨滴干扰的分层区，而本发明实施例则是抓住了这一技术特性设定了相应第一无人机的扫描特性，并且，在具体实现时可以通过同一采集点的多次采集取最优的方式将外在干扰雨滴影响进一步降低。

对于实施例2中在保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值时，第二无人机则相应的根据所述飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第二组内的一级或者多级扫描层。

其中，每一级扫描层需要相应的第二无人机调整到对应级扫描层的高度，以便保证第而无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度垂直，并且，在同一竖直面上扫描偏移范围相对自身在相应级扫描层的初始角度的偏移量小于第二预设值。针对第一无人机和第二无人机返回的采集数据，经由第一无人机周期性的定点确定出当前级扫描层最优的点云捕捉周期，从而在当前下雨状态下获得最优的点云捕捉时机；在所述第一无人机完成目标对象迎向下雨面侧的点云数据同时，所述第二无人机完成目标对象背向下雨面侧的点云数据。

此处第二预设值的设定与第一预设值的设定考量主要是保证第一无人机和第二无人机各自激光雷达在扫描过程中相应采集数据的互通，使得最终生成的目标对象的点云数据能够有更充分的预处理和滤除干扰操作，并且，也能通过本发明后续扩展方案所展现的技术深度，达到对第一无人机扫描过程优化和采集数据的优化。因此，在可选方案中，所述的第二预设值可以和第一预设值采用相同的大小，但是，如果第一无人机和第二无人机设定与目标对象之间距离不同的话，则所述第二预设值会根据在先设定的第一预设值完成比例运算后得到。

正如上面所描述的，第二无人机完成目标对象背向下雨面侧的点云数据，在整个复杂解决方案中仅仅是一个开始，在此基础上，在特定的目标对象（以大而高的建筑对象为典型范例）中，本发明进一步扩展提出的实现实例能够将本发明技术方案的可实现性和效果特性提到一个新的高度。

对于第二无人机所采集的点云数据，根据当前雨的飘落角度和目标对象的结构属性，在其所划分的一级或者多级扫描层中设定标定点，其中，所述标定点由相应扫描层中所覆盖的目标对象结构相对平整区域构成，具体的：

根据所述雨的飘落角度和目标对象对应结构高度计算出微雨量区域，以及激光雷达扫描经过相应微雨量区域所需时间。与自身采集过程所发射光信号和接收光信号进行匹配，以相应的扫描经过相应微雨量区域所需时间作为一轮检测周期包含信号量的必备要素，从而排除沿途雨量发射的光信号所造成的检测距离的影响。

其中，所述相对平整区域是用户侧根据当前生成的供第二无人机采集用的一级或者多级扫描层在相应目标对象的位置映射关系后，由相应的操作人员手动标定得到。

结合本发明实施例，在引入了操作人员的辅助操作情况，还存在另一优选实现方式，同样运用到了操作人员，即操作人员在确认所述第一组内的一级或者多级扫描层与所述第二组内的一级或者多级扫描层在所述目标对象中的映射关系后，由相应的操作人员对其中关联到目标对象结构位置为对称关系时，通过相应的操作人员进行对称点标记，方法还包括：

分析第一无人机和第二无人机在相应标记的对称点上采集的点云数据；以所述第二无人机所采集的数据作为调整参考依据，若出现相应的生成的点云数据对称性超出预设阈值，则触发最优的点云捕捉周期的调整和重新生成。

若相应的雨的飘落角度和相应的目标对象的高度不满足条件，则方法还包括：

第二无人机以水平扫描形态，且配合相对第一无人机在相应级扫描层的激光初始发射方向与雨的飘落方向共同构成面，参考所述构成面垂直方位设置，进行辅助采集。

此处的预设阈值则是根据相应设置在第一无人机和第二无人机上的激光雷达的扫描精度，以及客观的点云数据所需要的精度综合设定的，根据实际场景和情况的不同会有所不同，在此不做过多限定和赘述。

在本发明实施例中，还涉及根据所述风向传感器检测到的风向变化状态，确认第一无人机通过自身的激光雷达完成所设定出的一级扫描层的目标对象的扫描是否能够完成；

若无法完成，则进一步压缩相应每一级扫描层的范围；若确认风向变化速度超过压缩扫描层的极限，则反馈无法在极端天气下完成目标对象点云数据采集通知消息。所述风向变化速度超过压缩扫描层的极限，具体为：相应的风向变化的时间间隔，无法保证无人机的激光雷达完成一个横截面内的目标对象的扫描，则被认定为超过压缩扫描层的极限。

实施例3:

如图8所示，是本发明实施例的下雨环境下无人机点云数据扫描实现系统中地面控制中心的结构示意图。本实施例的下雨环境下无人机点云数据扫描实现装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中，图8中以一个处理器21为例。

处理器21和存储器22可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。

存储器22作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序和非易失性计算机可执行程序，如实施例2中的下雨环境下无人机点云数据扫描实现系统中相应地面控制中心实现的方法内容。处理器21通过运行存储在存储器22中的非易失性软件程序和指令，从而执行下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法。

存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述程序指令/模块存储在所述存储器22中，当被所述一个或者多个处理器21执行时，执行上述实施例2中的下雨环境下无人机点云数据扫描实现系统中相应地面控制中心实现的方法内容，例如，执行以上描述的图1、图3、图4中涉及地面控制中心的各个步骤。

值得说明的是，上述装置和系统内的模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明的处理方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器（ROM，Read Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory）、磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，其特征在于，包括至少两个带激光雷达的第一无人机和第二无人机，用于进行目标对象的点云数据扫描；整个系统之中还包括风向传感器和/或风力传感器，以及雨量传感器，方法包括：

所述第一无人机和第二无人机获取待扫描目标对象的定位信息和空间大小信息；

所述第一无人机和第二无人机获取当前的雨的飘落角度，其中，所述雨的飘落角度是根据采集到的风向、风力和雨量计算得到；

根据所述飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第一组内的一级或者多级扫描层，其中，每一级扫描层需要相应的第一无人机调整到对应级扫描层的高度，以便保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值；

依据所述第一无人机和第二无人机的扫描数据生成目标对象的点云数据。

2.根据权利要求1所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，其特征在于，在保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值时，所述方法还包括：

第二无人机则相应的根据所述飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第二组内的一级或者多级扫描层，其中，每一级扫描层需要相应的第二无人机调整到对应级扫描层的高度，以便保证第而无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度垂直，并且，在同一竖直面上扫描偏移范围相对自身在相应级扫描层的初始角度的偏移量小于第二预设值；

针对第一无人机和第二无人机返回的采集数据，经由第一无人机周期性的定点确定出当前级扫描层最优的点云捕捉周期，从而在当前下雨状态下获得最优的点云捕捉时机；在所述第一无人机完成目标对象迎向下雨面侧的点云数据同时，所述第二无人机完成目标对象背向下雨面侧的点云数据。

3.根据权利要求2所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，其特征在于，对于第二无人机所采集的点云数据，根据当前雨的飘落角度和目标对象的结构属性，在其所划分的一级或者多级扫描层中设定标定点，其中，所述标定点由相应扫描层中所覆盖的目标对象结构相对平整区域构成，具体的：

根据所述雨的飘落角度和目标对象对应结构高度计算出微雨量区域，以及激光雷达扫描经过相应微雨量区域所需时间；从而与自身采集过程所发射光信号和接收光信号进行匹配，以相应的扫描经过相应微雨量区域所需时间作为一轮检测周期包含信号量的必备要素，从而排除沿途雨量发射的光信号所造成的检测距离的影响。

4.根据权利要求3所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，其特征在于，所述相对平整区域是用户侧根据当前生成的供第二无人机采集用的一级或者多级扫描层在相应目标对象的位置映射关系后，由相应的操作人员手动标定得到。

5.根据权利要求3所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，其特征在于，操作人员在确认所述第一组内的一级或者多级扫描层与所述第二组内的一级或者多级扫描层在所述目标对象中的映射关系后，由相应的操作人员对其中关联到目标对象结构位置为对称关系时，通过相应的操作人员进行对称点标记，方法还包括：

分析第一无人机和第二无人机在相应标记的对称点上采集的点云数据；以所述第二无人机所采集的数据作为调整参考依据，若出现相应的生成的点云数据对称性超出预设阈值，则触发最优的点云捕捉周期的调整和重新生成。

6.根据权利要求3-5任一所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，其特征在于，所述雨的飘落角度大于等于第三预设值，相应的目标对象的高度大于等于第四预设值；其中，目标对象的高度越高，其相应对飘落角度的大小要求越小；目标对象的高度越小，其相应对飘落角度的大小要求越大。

7.根据权利要求6所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，其特征在于，若相应的雨的飘落角度和相应的目标对象的高度不满足条件，则方法还包括：

第二无人机以水平扫描形态，且配合相对第一无人机在相应级扫描层的激光初始发射方向与雨的飘落方向共同构成面，参考所述构成面垂直方位设置，进行辅助采集。

8.根据权利要求1所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，其特征在于，根据所述风向传感器检测到的风向变化状态，确认第一无人机通过自身的激光雷达完成所设定出的一级扫描层的目标对象的扫描是否能够完成；

若无法完成，则进一步压缩相应每一级扫描层的范围；若确认风向变化速度超过压缩扫描层的极限，则反馈无法在极端天气下完成目标对象点云数据采集通知消息。

9.根据权利要求8所述的下雨环境下无人机点云数据扫描实现方法，其特征在于，所述风向变化速度超过压缩扫描层的极限，具体为：

相应的风向变化的时间间隔，无法保证无人机的激光雷达完成一个横截面内的目标对象的扫描，则被认定为超过压缩扫描层的极限。

10.一种下雨环境下无人机点云数据扫描实现系统，其特征在于，包括至少两个带激光雷达的第一无人机和第二无人机，用于进行目标对象的点云数据扫描；地面控制中心；整个系统之中还包括风向和/或风力传感器，以及雨量传感器，系统包括：

所述第一无人机和第二无人机获取待扫描目标对象的定位信息和空间大小信息；

所述第一无人机和第二无人机获取地面控制中心计算得到当前的雨的飘落角度，以便保证第一无人机的激光雷达的扫描角度与所述雨的飘落角度在同一竖直面上相差小于第一预设值；其中，所述雨的飘落角度是根据采集到的风向、风力和雨量计算得到；

所述地面控制中心根据所述飘落角度和待扫描目标对象的高度，设定出第一组内的一级或者多级扫描层，其中，每一级扫描层需要相应的第一无人机调整到对应级扫描层的高度；

依据所述第一无人机和第二无人机的扫描数据生成目标对象的点云数据。

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