車載移動測量系統分類及關鍵技術探討

摘 要：本文著重介紹了車載移動測量系統的分類和關鍵技術，并說明了該系統目前的主要應用領域和未來研究重點。

關鍵詞：車載 移動測量 分類 關鍵技術

中圖分類號：P228 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）04（b）-0048-02

基于激光掃描儀、CCD相機、GPS與IMU等傳感器集成的采集系統，目前正逐漸成為三維空間信息獲取的主要手段之一[1]。為了引導和規范此類活動，確保地理信息安全，2012年國家測繪局兩次發布了《地面移動測量專業標準》征求意見函，對行業發展發出明確信號，并對行業方向進行引導，更重要的是，把各種產品形態與技術指標與作業限額進行匹配[2]。因此，探討車載移動測量系統分類發展及關鍵技術具有指導意義。

1 系統分類

車載移動測量系統目前硬件主要包括：GPS、慣性導航單元（IMU）、里程計、激光掃描儀、CCD相機和時間同步控制器[3]。其目前常見的移動測量系統分為4類，圖1為各移動測量系統外觀。

第一類是基于立體攝影測量的方式，通過集成多個CCD相機構成立體像對通過數字攝影測量的方式來完成室外場景的室內重建，但這種方式并不適合地面的移動數據采集，因為陸地車載系統要采集的數據往往是2～400 m范圍內的地面空間數據，若用攝影測量的方法，深度變化太大（大于90%的等效航高），導致影像自動匹配同名點困難，數據后處理量大，需要較多的人工交互，目前基于這種方式的國內產品主要是武漢大學開發的“立得道路測量車”，國外對此方案的報道主要集中在研究機構論文中，正式產品比較少見。

第二類方案是選擇使用激光掃描儀來獲取目標的三維幾何信息，使用面陣或線陣CCD相機獲取目標紋理信息，通過二者的融合來完成三維重建，這種方案的優點在于其獲取的激光點云數據可直接完成在WGS84坐標系下的絕對定位，后處理速度快。但由于激光掃描數據是離散采樣值，通稱“點云”，和CCD影像數據不一樣，不適合人眼目視解譯，因此，雖然可以進行三維瀏覽、量測分析等，但可視化效果不好，不直觀，其所搭配的CCD相機主要是用于給激光點云賦彩色以及提供三維重建所需的紋理信息，由于CCD相機主要是用于和激光進行匹配，所以往往只能獲取道路兩側的信息，只要建筑物稍近或者稍高一點，便無法看到它的全貌。目前國外推出的一些產品包括加拿大Optech的LYNX移動激光測量車、Applanix公司的LANDMark、英國的StreetMapper360都是采用此一方案。國內山東科技大學、南京師范大學也采用類似的方案進行研究。

第三種方案主要配置和第二種方案一樣，也需要選擇激光、IMU、GPS，但其影像傳感器采用的是視場角不受限制的全景相機，這種相機是使用多個魚眼鏡頭拼接而成，相機要經過嚴格的幾何標定才能完成無縫拼接，拼接后的影像具360度的視場角，在第二種方案中一些受視角影響看不到的高樓都可以一覽無余，經過校正的影像可以完成和激光點云的配準，對影像的量測可以轉化為對點云坐標的查詢，點云可以完全隱藏在全景影像后面，這樣就實現了全景影像的漫游與量測。google街景采集車所采用的產品、首都師范大學此類產品以及拓普康的IP-S2采用這種方案（如圖1）。

第四種方案是一種基于計算機視覺進行相機自標定的方案，通過全方位相機拍攝的圖像，對連續圖像相鄰兩幀進行變化檢測，從各點的變化對應各幀當時相機的位置和角度等數據進行解析，以此來反求拍攝時相機的位置和姿態，這種方式對載體的定位精度30 cm，定姿精度2度左右，這意味著在相機拍攝距離60 m處其誤差會接近2 m，這種方案一個最大的干擾就是要求所拍攝的影像中不能有移動目標，如果有移動目標，必須對移動目標進行去除才能進行解算，所以在實際應用中人工干預的工作量會比較大。這種方案最大的優勢就是成本比較低，省卻了價格昂貴的激光與慣導。

2 關鍵技術

車載移動測量系統研發和組成過程中，所涉及關鍵技術如下。

2.1 系統集成和時間同步

系統集成包括設備采購、支架設計、電子設備集成，車速傳感器等。一方面核心器件的選型存在很多不確定因素，同時數據必須嚴格按照時間同步，一般采用的方法是使用GPS模塊提供的衛星授時。

2.2 相對坐標系標定

系統工作時需要通過GPS和IMU實時傳遞掃描線中心的位置和掃描儀的姿態，這樣就必須確定激光雷達的中心與GPS天線中心之間的關系，以及激光雷達與IMU的姿態關系，還有全景攝像機坐標系與IMU之間的姿態關系，即標定出激光雷達的外參數（三個平移參數，三個旋轉參數以及一個尺度變換參數），建立起各自坐標系統的轉換。

2.3 點云顏色提取

根據點云的采集時間，找到最近采集的全景圖像，然后根據采集全景照片精確時間，獲得該照片曝光時刻的POS，進行坐標轉換，把點云坐標轉換到攝像機坐標系下面。然后計算UV坐標，并可以取得對應像素的顏色。

2.4 海量點云數據管理

如果以每秒10萬的點云數據采集量，每小時要采集3億6千萬的點云數據。如何快速對海量點云進行管理，成為一個非常困難的問題。采用沿線路進行索引的方式，把每一秒采集的數據進行打包存儲，建立空間與時間兩個維度的關聯，來簡化對對海量點云數據的管理，提高點云數據訪問效率。

2.5 海量點云的坐標高性能解算

在進行點云的絕對坐標解算的過程中，如果使用傳統的技術方法，會耗用很長時間。而點云數據的坐標解算具備良好的并行技術特性：數據獨立，技術方法相同，無依賴關系。因此使用并行技術可以大幅提高點云坐標解算的速度。

3 結語

車載移動測量系統有著廣闊應用前景，如公路高精度高程測量、大比例尺地圖快速修補測、城市部件測量、城市三維建模、道路設施普查等[4]。從實際出發，車載移動測量系統更適合應用于帶狀目標，并且同時獲得雷達和全景影像數據，為城市檔案記錄增添數據源和數據評估提供直觀依據。下一步，研究重點應該放在專題數據采集處理系統開發和應用快速、一體化方面。

參考文獻

[1]鐘若飛，宮輝力，趙文吉，等.車載三維激光移動建模與測量系統研制的進展[C].中國地理學會百年慶典學術論文摘要集，2009.

[2]關于征求《地面移動測量專業標準》意見的函[Z].2012-3-9.

[3]呂冰，鐘若飛，王嘉楠.車載移動激光掃描測量產品綜述[J].測繪與空間地理信息，2012，35（6）：185-187.

[4]劉先林.SSW車載移動測量系統及其應用[R].中國地理信息產業發展報告，2011.