基于SLAM技术的移动式三维激光扫描仪在地震救援中的应用

地震救援现场建筑结构评估是施行生命搜救作业的前提,也是进行安全施救的保障。基于SLAM(Simultaneous localization and mapping,即时定位与地图构建)技术的移动式三维激光扫描仪具有体积小、重量轻、可多平台搭载移动作业等多种优点,其“所见即所得”的特点为进行地震救援现场建筑物结构安全评估提供了便利。本文以“应急使命·2023”演习场地和2023年12月18日甘肃积石山6.2级地震现场为例,对移动式三维激光扫描仪在地震救援中的应用进行验证。通过移动式三维激光扫描仪对救援场地进行扫描,获取点云数据开展建模,并对场地的分区布局、建筑类型、建筑结构等特征数据进行提取,在此基础上进行建筑物结构安全评估工作。结果表明基于SLAM技术的移动式三维激光扫描仪具有易于携带、操作简单、作业高效、测量精度高的特点,为地震救援现场开展现场评估工作提供了新的技术方法,具有良好的应用前景。

移动三维激光扫描技术在城市测量中的应用研究

随着测绘项目对成果要求越来越精细,移动测量技术逐渐兴起。移动三维激光扫描技术根据载具的不同可划分为背包式三维激光扫描仪、手持式三维激光扫描仪、机载三维激光扫描仪、车载三维激光扫描仪及推车式三维激光扫描仪。采用的点云绘图软件包括AutoCAD,LidarFeature及EPS。本文针对不同载具的移动测量技术及相关的处理软件的的优缺点,对不同移动测量技术的适用性进行了分析。

车载激光扫描仪外参数标定方法设计与实现

提出了车载移动测量系统中激光扫描仪位置和姿态的标定方法.首先,定义了车载坐标系与激光扫描仪坐标系,将扫描仪的标定简化为2个坐标系转换参数的求取.然后,利用标准靶球球心和扫描仪特征点作为公共点,借助全站仪建立的临时水平坐标系的测量结果计算得到车载坐标系与扫描仪坐标系的转换参数.最后,通过多次试验分析了该方法的重复精度,而且在逸仙高架路上的实际车载数据采集和处理也验证了该方法的可行性.

基于激光雷达的移动机器人动态障碍检测

动态环境下运动物体的检测是移动机器人研究的难点问题之一。以未知环境为研究背景,提出了一种基于激光雷达的自主动态障碍检测方法。通过k-近邻方法对激光雷达测距数据进行了空间障碍聚类,在此基础上分析了聚类障碍的特征参数,例如区域、质心,利用聚类障碍数据的时间关联性分析并确定了障碍的类型,并采用模糊地图匹配的策略实现了地图匹配和更新。在所研制的移动机器人上进行了实验,实验结果验证了方法的有效性。

环境特征提取在移动机器人导航中的应用

针对移动机器人在未知结构化环境中导航的需要,采用2D激光雷达作为主要传感器,对诸如墙壁、拐角、出口等这些典型的环境特征分别设计了一套有效的特征提取算法,并在该算法的基础上提出了基于特征点的移动机器人导航策略。该策略不需要里程计等其他一些内部传感器的信息,并且也不依赖具体的环境表述模型,从激光雷达扫描一次所得的数据中即可提取出环境特征,从而来指引机器人导航,实现起来快速可靠。应用到移动机器人MORCS-1上进行实验,取得了满意的结果,算法的实时性与鲁棒性得到了验证。

基于激光雷达的移动机器人运动目标检测与跟踪

运动目标的检测与跟踪是移动机器人研究的难点问题之一.基于2维激光雷达的性能分析与滤波设计的基础上,提出一种自主运动目标检测与跟踪的方法.通过k-近邻对激光雷达扫描的障碍进行聚类分析;基于栅格地图匹配的方法评估障碍的运动参数;检测出运动目标后,通过对机器人进行运动补偿,提出一种改进的粒子滤波算法对目标的运动状态进行评估.最后,利用自行研制的移动机器人进行算法评估,实验结果验证了所提方法的有效性.

激光与单目视觉融合的移动机器人运动目标跟踪

针对室内环境下的移动机器人运动目标跟踪问题,提出一种基于激光与单目视觉传感信息融合的机器人定位和目标运动估计方法.首先,利用激光传感信息实现对目标的检测,并完成机器人定位与环境建图;然后,设计一种基于单目视觉传感器的目标位置估计算法,获得目标的距离和角度信息;为了实现两类传感信息的有效融合,将激光与单目视觉进行联合标定,得到二者的相对位姿关系,基于此,将激光与单目视觉提取的目标距离和角度通过具有最优重要性函数和权重的粒子滤波器进行融合,实现对目标运动状态的准确估计.实验结果表明该方法具有良好的跟踪性能.

基于激光扫描的移动机器人实时轨迹测量系统

设计了一种移动机器人实时轨迹测量系统,主要包括激光扫描仪、数据采集计算机、无线通讯网络和数据处理显示软件4个部分。测量系统采用两台激光扫描仪从不同高度测量机器人身上安装的标志杆的位置,将测量数据经过位置识别和坐标系对准后,传输到一台计算机上进行融合,采用卡尔曼滤波器消除测量随机误差,绘制出机器人的运动轨迹。实验结果表明,测量系统可以在较大的测量范围内实现厘米级测量精度和目标分辨率的轨迹测量,为移动机器人的设计开发和导航控制等研究领域提供了良好的实验测试平台。

车载移动测量系统精度影响因素分析研究

以宁波市测绘设计研究院的车载激光扫描与全景成像城市测量系统为例,在速度、激光入射角和GPS信号失锁等不同外部条件影响下,获取了大量实验数据。综合分析评价了车载移动测量系统的数学精度变化情况,为移动测量系统在各种城市测量环境中的适用性提供参考依据,以期扩大该技术在测绘领域的应用。

车载移动测图系统设计与应用探讨

随着计算机、传感器和导航定位技术的发展,移动测图技术发展迅猛并备受关注。本文提出了一种基于定位传感器GPS、定姿传感器IMU及影像传感器激光扫描仪、线/面阵CCD相机等多种传感器融合的车载移动式数据快速采集系统。先从IMU数据中提取姿态信息,再对GPS和IMU数据进行卡尔曼滤波,求得整个系统平台及各传感器精确位置和姿态的最佳估计;由LS点云数据可提取出街道两侧建(构)筑物三维几何框架信息,结合面阵CCD采集的其面状纹理信息,线阵CCD获取的道路轴线、路面标志等带状线性地物,可实现城市目标地理坐标和建模信息的快速获取。最后给出了GPS与扫描仪数据联合获取与处理的实例。

CCD与二维激光扫描仪在管道检测系统设计中的应用

管道运输在现代工业的能量传输中具有重要的作用,但其工作条件恶劣,且不易检测维护,而国内对外在在后续真正实现管道缺陷检测功能方面的研究尚有所欠缺。针对以上问题,设计制作了一种双电机独立全驱动轮式管内移动机器人,适合于>600 mm管径的排水管道,装载CCD摄像头以及二维激光扫描仪,CCD能直观的找出管道的缺陷,将激光扫描仪扫描到的数据运用ICP算法进行后续处理,实现管内裂痕和变形等缺陷大小的定量检测,并得到了很好的实验结果。

船载移动三维激光扫描系统的设计与实现

船载移动激光雷达扫描系统由脉冲激光源、测距探测接收器、系统控制处理器和光机扫描器组成,并集成定位定姿系统(Position and Orientation System,POS)。本文以自主研发的船载激光扫描仪为研究对象,阐述了扫描系统的软硬件组成与工作流程,并对实验结果进行了精度评定。实验表明,本文设计的船载移动三维激光扫描系统能有效准确地获取目标物的三维点云数据,未来可在海岸带海岛礁测绘、港口码头测量、近岸工程变形监测中发挥重大作用。

激光和全维视觉融合的移动机器人自定位(英文)

讨论了通过二维激光传感器和全维视觉传感器提取数据融合技术进行移动机器人定位的新方法 .SICKoptics公司制造的二维激光传感器能精确地测量出反射点的距离和方位 ,我们自己设计的全维视觉系统能从图像中提取场地标记物的色块信息 ,这两种传感器提取的数据有各自不同的特征 ,因此在本文所给出的融合方法中它们能优势互补 .RoboCup中型组的足球机器人 (守门员 )被选择来验证算法 ,最后给出了试验的结果 .

移动式三维激光扫描技术在地铁隧道变形监测中的应用

地铁运营阶段对隧道结构的变形监测保证了地铁运行的安全。现阶段我国地铁隧道监测主要采用传统的全站仪等设备进行人工测量,该方法布设的变形监测点有限,且监测过程缓慢,难以全面反映隧道结构的整体变形特征。本文将移动式三维激光技术引入地铁隧道监测,采用推行式扫描方法快速获取隧道完整结构信息,自动化后处理软件全面监测隧道结构变形信息。该方法在满足监测精度要求的情况下,实现了地铁隧道快速、全面、可靠的结构监测结果。

移动三维激光扫描技术在盾构隧道收敛监测中的应用

盾构隧道收敛监测是地铁运营检测的重要监测部分。针对收敛尺、全站仪、断面仪和巴塞特收敛系统、站式扫描仪等传统监测设备和监测方法的缺陷,本文提出一种基于移动三维激光扫描的新型收敛监测方法。移动三维激光扫描技术是利用二维断面扫描仪结合移动轨道车、惯性导航定位及编码器等多种传感器协同作业,通过人工推行扫描的方式全面获取隧道结构点云数据。结合自动化点云处理软件对管片断面收敛进行分析,实现地铁隧道收敛的快速全面监测,弥补了传统收敛监测效率低、断面监测不完善的缺点。工程应用实例结果表明,该方法不仅可以实现隧道收敛快速、高效监测,而且获取的海量点云数据可进一步深度挖掘,为地铁隧道的安全监测提供基础数据,保障地铁安全运行。

车载移动激光扫描测量产品综述

对目前市场上一些重要的车载移动激光扫描系统(Mobile Terrestrial Laser scanning Systems,简称MTLS)的性能特点进行了概述。文章首先介绍了移动测图系统的发展历程,对系统组成及特点进行了介绍,然后比较了不同类型车载激光扫描系统的主要特点,比较的数据都来自于各设备厂商提供的材料。从整体看,目前车载移动激光扫描系统已投入到不同行业的实际应用中,大量成功的应用案例表明,车载移动激光扫描测量技术已趋于成熟。

基于激光雷达的移动机器人定位和地图创建

针对未知环境下移动机器人定位和地图创建问题,提出了创建局部地图-机器人定位-更新全局地图的方法和步骤。利用激光雷达数据,采用"聚合-分割-聚合"的方法并运用动态阈值获得精确的局部地图。通过匹配局部地图和全局地图的线段关系,实现了机器人的定位,更新了机器人的位姿,减少了机器人的系统误差和环境误差,进而完成了全局地图的创建与更新。实验证明,此算法可以在实现机器人定位的同时获得精确的环境地图,并且有效的缩短了地图生成时间,可靠性高、实时性好。

螺栓孔特征点云支持下的地铁盾构隧道环缝识别与环间错台量分析

管片错台是地铁盾构隧道全生命周期中常见的一种隧道病害。错台量过大,可能会使成型的隧道发生大面积的破损和渗漏,对地铁隧道的耐久性和安全性产生极大的威胁。基于三维激光扫描技术的错台检测通过确定环缝位置提取环缝两侧的断面,继而分析错台量。目前的环缝位置识别需要将点云数据转化为正射影像,再采用人工标注的方法,该方法效率低,精度极易受作业人员的影响。本文提出了一种基于螺栓孔特征点云的地铁盾构隧道环缝识别方法,无需生成正射影像,充分利用盾构隧道既有特征点云,能够准确、快速地识别环缝位置,并在此基础上结合杭州市实际地铁工程进行环间错台检测以验证该方法。结果表明,相较于传统的隧道检测手段,该方法效率高,检测全面且监测结果能够达到工程应用的精度要求。

基于TerraSolid软件的车载扫描点云数据校准与道路DEM制作

在城市道路进行车载激光扫描时,由于复杂地理环境和扫描系统本身误差等因素影响,原始获得的激光点云坐标不够准确,需要校准后才能使用。本文以Terra Solid软件为例,论述了车载激光点云数据的校准方法,并阐明制作道路DEM的技术流程,对自动化工程测量应用有借鉴作用。

面向智慧交通的移动激光点云树木分割

单树分割有利于提取交通标志牌,减少对交通标志的遮挡影响.针对有效采集到的道路两旁树木的点云数据,提出了一种改进的分水岭车载激光扫描的树木分割方法.该方法包含5个步骤:1)利用RANSAC(random sample consensus)自动检测和剔除地面点;2)压缩所有地面点到图像网格并保留三维信息;3)简化和去除不合格网格;4)利用启发式搜索方法查找树峰;5)应用改进分水岭方法划分单树树冠.通过对福建省厦门市环岛路进行实地采集的点云数据进行实验,验证了所提出的分割模型对于车载林木点云数据具有较好的分割结果.