无人机载LiDAR系统减震系统设计及误差分析

为满足无人机载LiDAR系统在架空输电走廊巡检过程中对激光点云均匀分布的需求,研究了机载激光雷达扫描系统在无人直升机挂装位置的减震器设计,并对其所产生的误差进行简要分析。为获取挂载位置的震动特性,将机载LiDAR系统直接刚性固定于挂载位置,通过LiDAR系统自带的IMU进行测量,分析震动特性并根据LiDAR系统重量及重量分布设计减震系统,通过飞行试验,最后根据试验结果调整减震系统直至达到激光点沿航向均匀分布为止。

无人机LiDAR虚拟仿真教学系统的设计与实现

基于Unity3D进行虚拟仿真教学系统设计的关键技术研究,设计并实现了虚拟仿真教学系统。实践表明,利用虚拟仿真技术进行无人机LiDAR测量实践教学,可充分调动学生参与实验教学的积极性和主动性,增进对内、外业工作的理解,增强学生的创新与实践能力。

无人机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响分析

无人机载LiDAR点云数据是目前生产DEM的重要数据源。为进一步提升DEM构建效率,本文选取平地和山地两类地形作为试验区,利用基于不规则三角网的点云抽稀算法,对滤波处理后的地面点云数据分别按照80%、60%、40%等7种地面点保留率进行抽稀,并用平均误差(ME)、标准差(SD)、均方根误差(RMSE)3个指标,对不同抽稀比例下生产的DEM成果进行综合精度评定。结果表明:(1)平地地面点云密度达2点/m^(2),山地地面点云密度达9点/m^(2)时,生产的0.5 m格网间距的DEM精度优于0.05 m;(2)随着地面点云密度的增加,DEM精度水平逐渐趋于稳定,当地面点云密度抽稀到1点/m^(2)时,DEM精度快速下降。针对无人机载LiDAR点云数据进行大范围工程化DEM生产任务,该研究结论对降低数据获取成本、提升DEM生产效率具有一定的指导和借鉴意义。

无人机载LiDAR在光伏场区1∶500地形图测绘中的应用

光伏电站设计对光伏场区内平面和高程精度要求较高。为避开不能占用的地形、地类,光伏电站设计需要测绘1∶500比例尺地形图。目前,光伏场区测绘常采用低空无人机航测方法,但该方法在有遮挡的区域难以高精度采集地面高程信息,导致误差较大,给设计与施工带来损失。针对上述情况,本文制定合理且高效的测绘方案,采用低空无人机载LiDAR系统,对光伏场区进行全方位数据采集,生成高精度的DEM和DOM产品,并利用DEM和DOM制成1∶500比例尺地形图。通过现场精度对比与分析可知,1∶500地形图满足光伏场区设计要求,解决了普通航测在植被遮挡区域误差较大、不能有效表达微地形的问题。

倾斜影像辅助的无人机载LiDAR高陡边坡形变监测

针对高海拔峡域地形地貌环境下基于轻小型无人机载LiDAR对高陡边坡激光点云扫描数据缺失导致DEM重建及形变分析精度低的问题,优化设计了一种垂直于山脊线、变高飞行的无人机点云/多视影像数据采集,以及影像密集匹配点云辅助下LiDAR三维激光点云的滑坡群DEM重建方案,实现了复杂地形地貌下LiDAR点云数据安全、高效的采集,改善了高陡边坡DEM重建及形变监测的精度和完整性。该方法基于迭代最邻近点算法,将倾斜影像生成的点云数据与同期获取的LiDAR点云数据配准和融合,实现了LiDAR点云数据缺失补偿,进而构建出完整、高精度的DEM,并与往期倾斜影像生成的DEM进行差分,对三个典型滑坡体进行了高程形变分析。以青海龙羊峡水电站的高陡边坡滑坡群为研究区,利用实测的GNSS地面控制点进行实验验证,得出结论:融合后的LiDAR点云精度为0.063 m,比融合前提高了0.018 m;重建的三个典型滑坡体的DEM高程精度为0.08 m,提升了边坡DEM重建的完整性和精度;对三个典型滑坡体2018、2021年两期高程形变分析,表明:滑坡群中多个边坡发生不同程度的土体滑动,高程方向的形变高达50多米,滑坡群形变量大。

多无人机辅助边缘计算场景下基于Q-learning的任务卸载优化

引入多无人机辅助边缘计算系统,由多个无人机和原有边缘服务器共同为移动用户提供通信和计算资源;将优化问题建模为资源竞争和卸载决策约束下的系统总效用最大化问题,系统总效用由用户满意度、任务延迟和系统能耗3个因素组成.由于优化模型是一个具有NP难属性的非凸问题,故采用强化学习方法求解得到使系统总效用最大的最优任务卸载决策集.仿真实验结果表明,与贪心顺序调优卸载方案和随机选择卸载方案相比,该文提出的Q-learning方案的系统总效用分别提高了15%和43%以上.

可见光-近红外无人机载高光谱成像仪设计与验证

为克服无人机高光谱遥感发展过程中的成本昂贵、拍摄效率低下和地物分类结果不准确等制约因素的影响,自主研制出适用于多旋翼无人机搭载的国产轻小型可见光-近红外高光谱成像仪,全波段和视场在截止频率的平均故障时间(Mean Time to Failure,MTF)均高于0.83,光谱分辨率优于2.8 nm;成像仪与多旋翼无人机、电源、POS/IMU、稳定平台完成系统集成。在此基础上,以鄱阳湖南湖村和新疆杨庄岩体西北部为研究区,进行仪器试验应用。利用鄱阳湖南湖村获取数据像元曲线与ASD地面光谱仪同步实测的典型地物光谱进行对比分析,验证成像仪的光谱准确性,ASD地面光谱仪同步实测的典型地物光谱与无人机载高光谱影像同名地物光谱吻合度较高。经光谱重建和光谱角分类实验,结果表明:地物分类结果较为准确。新疆杨庄岩体西北部区段真彩色影像与航空有人机高光谱获取的CASI图像,赤铁矿识别与填图结果表明,成像仪在地质领域有较好应用效果,可用于更高比例尺的地质填图。总之,研制的轻小型可见光-近红外高光谱成像仪可为我国地质、生态环境等领域的调查提供一种新的技术手段。

LiDAR在无人机大比例尺地形图测绘中的应用研究

随着测绘技术的迅猛发展,无人机LiDAR系统在大比例尺地形图测绘中的应用越来越广泛。本文探讨了无人机LiDAR系统的技术原理、应用优势以及具体的应用案例,并展望了其未来的发展方向。通过对神华榆林循环经济煤炭综合利用项目(后续阶段)遥感及地形图测绘服务的分析,展示了无人机LiDAR系统在高效快速、高精度、适应性强和数据处理自动化等方面的显著优势。未来,无人机LiDAR系统将继续推动地形图测绘技术的发展,应用领域也将不断扩展。

基于无人机载LiDAR与BIM技术的巨大发电装备运输线路通障模拟评估

针对复杂地形下巨大发电装备运输易受山体、树木、房屋及路灯电线等多种障碍物阻挡且难以对障碍物提前精准识别造成的运输中止、工期延长及工程造价过高等工程客观难题,提出了一种基于无人机载激光雷达(LiDAR)与建筑信息模型(BIM)技术的巨大发电装备运输线路通障模拟评估方法。文中以某山区风电装备运输线路为研究对象,在分析巨大发电装备运输线路障碍特点的基础上,设计了复杂地形下巨大发电装备运输线路通障模拟评估方法整体架构,利用无人机载LiDAR对运输线路中潜在障碍节点实施现场低空扫描勘测,对获取的场景点云数据进行解算、分类、配准矢量化处理,融合BIM技术创建各潜在障碍节点虚拟数字场景和巨大发电装备模型,进而实施巨大发电装备在虚拟数字场景中的可视化通行测试,该运输线路的测试结果与工程现场反馈结果高度一致,表明本文所建测试方法能有效解决复杂地形下潜在障碍节点数字化困难的问题且可有效预判复杂地形下巨大发电装备运输线路能否顺利通行,还可为提前改造其潜在障碍路段提供技术支持,亦可开展工程量与工程造价估算从而比选出最合理的改造方案。

无人机三维建模技术在露采矿山动态储量监测中的应用

针对无人机矿山测绘现有技术无法满足储量动态监测的精细化要求等问题,通过研究矿山多源异构数据融合、地形三维建模、矿体三维地质建模、精细储量自动计算方法,完成露采矿山储量无人机精细化动态监测系统的研发,实现了各矿种界内与越层越界精细动态储量的自动计算。应用结果表明,系统应用于矿体与矿界不规则露采矿山储量动态监测相对误差可达3%以内;能适应矿体与矿界不规则、地形变化大等复杂情况;成果可直观、准确展现矿山的开采状况;可显著提高露天矿储量动态监测的精度和效率。

利用无人机LiDAR完善车载移动测量系统数据的研究与应用

在扫描过程中车载移动测量系统,主要获取道路两侧数据。受建筑物等的遮挡,获取的数据不完整,部分区域GNSS信号不好,造成数据精度下降,很难单独完成某一工程任务。无人机LiDAR数据精度高,空对地测量遮挡少,但其安全性、近地数据精细度不理想。基于车载移动测量与无人机LiDAR的优缺点及互补性,本文提出利用小型无人机LiDAR来完善车载点云数据,实现高精度快速数据采集方案。试验证明,该方案切实可行,能够大大提高车载移动测量系统的可用环境,值得推广应用。

无人机载LiDAR测深系统进行海岸带测绘的可行性分析

如何快速获取高精度、全覆盖的海岸带浅水地形数据一直是海洋测绘的难点之一。无人机载LiDAR测深是一种有效的海岸带水陆地形一体化测量技术,利用RIEGL VQ-840-G ALB系统在山东青岛海域开展了无人机载LiDAR测深实验。基于获得的青岛实测ALB数据,从海底点密度、最浅探测深度、最大探测深度、测深精度四个方面定量分析无人机载LiDAR测深系统的测量性能,并进一步分析了无人机载LiDAR测深系统对海岸带测绘的可行性。实验结果表明,该无人机载LiDAR测深青岛实验的水深点密度达603个/m^(2),最浅探测深度仅0.16 m,最大探测深度(基于平均海面)达6.14 m;通过与船载单波束测深数据和陆上RTK数据对比,水下测深精度为17.6 cm,陆上高程精度为5.2 cm,能够满足海岸带测绘的要求,相关成果可以为我国无人机载LiDAR测深技术研究与应用提供参考。

基于无人机LiDAR仿地飞行技术的高陡边坡危岩体快速识别方法

我国西南地区山高谷深、斜坡高陡,危岩落石灾害极为发育,高陡边坡危岩落石由于高差大、坡面陡,具有显著的突发性,因此快速、准确、便捷地解译与识别危岩体源头成为高陡岩质边坡风险分析的首要问题。当前探测手段的进步使基于影像的地质灾害解译逐步从目视识别向人机交互式识别方向发展。其中,无人机激光雷达(LiDAR)系统通过融合无人机载体与LiDAR测量技术的优势,广泛应用于地质灾害调查中,同时仿地飞行技术的引入可以使无人机LiDAR系统适应复杂的地形,快速获取高精度、高密度的点云数据。基于以上技术对攀枝花某铁矿露天采场东侧边坡开展了无人机调查,通过获取高精度DOM影像和三维点云模型,量化提取点云模型中露头坡面粗糙度、倾向等危岩体几何特征参数作为DOM影像的补充材料,提出了一套基于DOM影像和几何特征的危岩体人机交互式识别方法。通过对东侧边坡危岩体的应用表明:提出的人机交互式识别方法通过在DOM影像的基础上叠加露头坡面几何特征,对悬空危岩体的识别精度优于目视识别,可以显著提高危岩体识别的效率和准确性。提出的方法通过结合创新的遥感技术,为高陡岩质边坡危岩体识别提供了快速便捷的方案。

无人机机载LIDAR系统在高寒露天煤矿测量验收中的应用

近年来我国经济的发展推动着科学技术的进步,其中遥测技术在各个行业内都得到广泛推广和应用。为提升高寒露天煤矿采剥工程质量,增加露天矿开采的安全性和稳定性,使开采区域、开采层位得以被精准掌握,需要运用一种既能保证测量效果的精准性,又能增加测量范围的无人测量技术,保障整体高寒露天矿区得到有效测量和勘查。为研究机载LIDAR在高寒露天煤矿的测绘中的适应性,扩展无人机机载LIDAR运用范围,提升其使用效果,本文从机载LIDAR系统研究,并根据实际案例,对无人机机载系统的运用在高寒露地煤矿进行实验和分析,为日后相关人员对其进行研究时能够提供参考。

单通道无人机载GMTI系统的点迹处理研究

机载系统对地观测时,如何抑制虚警、提取出动目标成为主要难点之一。通过分析单通道无人机载GMTI系统探测地面动目标的特性,研究了复杂密集回波环境下的地面动目标点迹处理问题,首先将非相参积累技术应用于点迹预处理上;接着提出了一种基于CPI的二级点迹凝聚方法,将属于一个目标的点迹序列凝聚成单个目标报告;最后通过仿真数据验证了文中算法可以有效达到提高系统信噪比、抑制假目标、提高跟踪质量、减轻航迹处理负担的目的。

船载无人机惯性导航电子系统信息实时融合方法

传统的融合方法在融合船载无人机惯性导航电子系统信息时,系统的覆盖率很低,融合后信息不能很好地被利用。为了解决此问题,研究了一种新的船载无人机惯性导航电子系统信息实时融合方法,分析了电子系统信息识别过程和融合过程。与传统融合方法进行对比实验,由实验结果可知,所研究的方法能够大大拓宽系统覆盖率,提高信息利用率。本研究对于船载无人机惯性导航电子系统的发展有重要的指导意义。

CW-30固定翼无人机搭载LiDAR系统对输电线路的巡检

传统人工电力巡检模式存在工作条件艰苦和效率低等问题,在出现电网紧急故障和异常气候条件时,不便于维护人员利用普通仪器或肉眼巡查设施,因此不能完全满足现代化电网建设和发展的需求。随着无人机技术的发展,无人机搭载相关巡视设备对输电线路的巡检方案可以解决上述问题。以CW-30固定翼无人机搭载LiDAR系统为例,它对全长52 km、110 kV输电线路(全线路包含线路两端电厂)的142个杆塔进行巡检时可以发现多处危险源点,可实现输电线路的精细化巡检作业,且能够对故障和缺陷进行更加准确的判断和定性。

无人机载型曲面仿生复眼成像测速系统

基于仿生复眼的视觉优势,将曲面仿生复眼结构应用于无人机载光电探测系统,实现机载宽视场高分辨运动目标探测。根据生物复眼的结构形态,设计了六边形排列的曲面透镜阵列作为曲面仿生复眼,辅以光学中继转像子系统和CMOS图像传感器,构成曲面仿生复眼成像测速系统。该系统的成像视场可达98°×98°,系统焦距为5 mm,角分辨率为1.8 mrad,F数为3.5,系统体积为Ф123 mm×195 mm,重量为1.35 kg。根据仿生复眼的成像原理,利用仿生复眼成像系统中相邻小眼存在的视场重叠优势,提出了曲面仿生复眼的测速原理,使得多个小眼能够同时探测场景中的同一个目标。运动汽车的测速实验表明该测速方法能够有效提高运动目标测试的可靠性和准确性。

面向测图的无人机载LiDAR应用研究初探

现有LiDAR相关规程未对面向测图应用的技术及质量要求做出规定。文章从点云密度、覆盖完整性以及点云精度等方面,总结了大比例尺测图生产对点云数据的要求。在分析航飞参数对点云成果质量影响的基础上,总结了航飞设计工作流程,编制了设计计算工具。通过航飞试验,验证了工作流程及工具的正确性。在对不同设计方案生产的点云成果进行质量评定后,得到采用无人机载LiDAR方法,在140 m以下航高时,点云平面与高程均可达到5 cm,能够满足测图应用需求的结论。相关研究为无人机LiDAR系统面向测图的应用提供了参考。

船载无人机惯性导航系统中的数据实时融合算法

船载无人机惯性导航系统集成了加速度计、陀螺仪、GPS等惯性组件,是船载无人机定位、导航、着舰控制等过程不可或缺的系统,本文重点对船载无人机惯性导航系统的多传感器数据实时融合算法进行研究,分析惯性导航系统的整体工作原理,分别从系统组件、坐标转换原理、无人机姿态解算、时间和空间位置数据融合等方面进行了详细分析,研究结果对于提高船载无人机导航精度有一定意义。