车载LiDAR扫描系统安置误差角检校

车载激光雷达系统是集激光扫描仪(LS)、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)等于一体的多传感器集成系统。激光雷达系统多传感器的时空对准是实现数据融合及高精度三维测量的保障,其中扫描系统安置误差角是影响激光测量点定位精度的主要因素之一。首先分析了车载激光雷达系统中的相关坐标系及坐标系之间的空间转换关系,提出了一种以带有竖直边沿的竖直墙面作为检校场,对LiDAR扫描系统与惯性导航系统之间的安置误差角进行检校的方法。通过构建的车载LiDAR系统安置误差角的检校对所提出的检校方法进行了实验验证。

国产机载LiDAR安置角误差检校初探

机载LiDAR的对地定位的误差来源包括单机误差和集成误差。结合试验数据对集成误差中的最大误差源安置角误差检校进行探讨,从安置角误差检校的原理、方法到整个系统精度评定,得出国产机载激光雷达对地定位的相对精度。

Mars-LiDAR系统误差分析及安置角误差飞行检校

机载激光雷达系统是集激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航系统等于一体的多传感器集成系统。机载激光雷达的检校和标定是保证激光点云定位精度的关键环节,其中扫描系统安置角误差是影响定位精度的主要因素之一。首先介绍了国产中远程机载激光雷达Mars-LiDAR系统,然后基于误差传播定律对系统误差进行了分析。研究了系统安置角误差的飞行检校方法,采用外场定标的方法将安置角进行动态分离,并通过飞行试验完成了系统安置角误差的动态检校,对Mars-LiDAR系统在3000m、4000m飞行高度获取的点云进行了定位精度分析和校正,验证了Mars-LiDAR系统安置角误差检校方法的实用性。

机载LiDAR安置角误差影响分析及检校方法

机载激光雷达测量系统受到多种误差源的影响,其系统由GPS接收机、激光测量单元系统(IMU)、激光测距仪等组合而成,所以可以将误差来源分为单机误差和集成误差两部分。本文主要对集成误差中影响较大的安置角误差作了分析,定性和定量地分析了安置角误差对激光脚点坐标的影响。同时,描述了一种安置角检校方法,并用算例详述了检校场选取与航线设计以及安置角检校步骤,对其作了精度评定,分析了误差原因。

机载激光扫描测高系统的安置角误差检校

简单介绍了机载激光扫描测高系统的安置角误差及其对系统测量结果的影响,提出一种利用重叠航带法而并不需要获取地面控制点真实坐标进行检校的方法,并给出其数学模型和检校流程,并对数据匹配问题进行了简单的讨论。最后根据实测数据进行了计算实践。

机载LiDAR安置角检校定标器设计与验证

传统的检校安置角误差的方法依靠人工量测重叠航带同名特征间的偏移来估计安置角误差,但是同名特征的真实位置难以获取,并且人眼瞄准误差的存在降低了检校精度。因此设计了一种定标器来解决同名特征的获取难题。首先介绍了定标器的结构特点和设计原理,然后制作了缩放模型并进行了半仿真地面扫描实验,分析了定标器的可用性。最后制作了实物进行飞行实验进一步证明其设计的合理性。研究结果表明定标器的设计是合理的。

机载LiDAR系统的CCD相机安置角检校方法

考虑到相机安置角一般为微小角度的情况,本文结合机载LiDAR数据和同机高精度影像,基于连接点的自动提取和虚拟地面控制点,建立安置角计算模型,完成在没有控制点的情况下,机载LiDAR系统的相机安置角的检校。该方法不需要地面控制点,较传统方法更加灵活。

无人机LIDAR系统安置角检校方案探究

随着各类高新测绘技术的兴起,地理信息的获取、处理和应用成为研究地理信息的三大主题。LIDAR测量系统是近几年新兴的测绘数据采集技术,其受天气影响较小,主动式非接触测量的方式保证了灵活性;与传统测绘技术相比,极大的降低了作业成本,提高了作业效率。如何减小Lidar系统的测量误差,提高测量精度,对于激光雷达系统的发展又重要意义。本文基于工作实践,基于无人机平台设计LIDAR系统安置角误差的检校流程,并基于实测数据对其精度进行了评定,以期指导相关实践。

国产机载LiDAR系统集成误差检校方法的比较

以国产SW-LiDAR系统为例,结合具体试验数据,对SW-Li DAR系统安置角误差检校方法进行比较。

机载LiDAR系统安置角误差的检校方法

机载LiDAR系统中存在多种误差,本文主要对系统中最大的系统误差源—安置角误差进行了介绍,并对该项误差提出了一种不需要布设地面控制点就可以进行检校的方法,并给出了检校的具体流程,最后就通过地物点云的匹配吻合程度以及点云坐标相对精度来验证检校的结果。

共面约束的机载LiDAR IMU安置角误差自动检校方法

针对机载LiDAR数据处理中IMU安置角误差检校问题,该文提出一种基于共面约束的自动检校方法。从激光点云中自动提取尖顶房屋顶平面,并建立连接平面关系,基于激光脚点坐标计算公式和共面约束条件,通过平差解算得到IMU安置角误差参数。以Riegl Q780获取的数据进行实验,该方法检校结果与RiProcess软件提供的检校参数非常接近。经过误差改正后,相邻航线获取的点云可以很好地重合在一起。相对于人工选择特征地物进行IMU安置角误差检校,该方法可以大大提高检校的效率和可靠性。

利用安置角检校进行机载LiDAR点云数据与同步影像快速配准

在对安置角进行综合分析后,以精确的机载LiDAR数据为基础,联合高分辨率影像对空间点进行高精度定位,建立了机载LiDAR和摄影测量联合平差模型,完成了无需控制场的相机安置角检校,较好地实现了机载LiDAR数据与同步影像的精确配准。

无地面控制机载LIDAR航空测图新方法探讨

提出了无地面控制点机载LIDAR航空测图的新方法,即利用小区域的检校区快速求取安置角误差,从而将之应用于整个测区,能够快速准确地获取地面点坐标。本文探讨了该方法的可行性,并得出相比传统求取安置角误差的方法,新方法的数据处理效率更高、优势更突出。