移動測量技術(shù)在測制大比例尺地形圖中的應(yīng)用研究

李仕維，馬亶佑

(貴陽市測繪院，貴州 貴陽 550002)

1 引 言

目前大比例尺地形圖的測繪主要采用全站儀極坐標(biāo)法、GPS RTK等測量方法，然而這些方法都有其生產(chǎn)的局限性，如全站儀在測繪工作中必須滿足測量儀器的通視條件以及受定向、轉(zhuǎn)站的影響；而GPS則受到外界環(huán)境、衛(wèi)星信號、衛(wèi)星高度角等因素影響，會對精度產(chǎn)生較大的影響。同時，全站儀極坐標(biāo)法和GPS測量都存在外業(yè)工作量大、工作效率低等傳統(tǒng)測繪的缺點。

近年來，隨著科學(xué)技術(shù)特別是計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，三維激光掃描技術(shù)應(yīng)運而生，并作為一種全新的空間數(shù)據(jù)獲取方法運用于測繪領(lǐng)域。基于三維激光掃描技術(shù)整合全景影像采集、融合技術(shù)，形成新的測繪技術(shù)——移動測量技術(shù)，該技術(shù)摒棄了傳統(tǒng)測量手段的作業(yè)方法，克服了以往測繪行業(yè)的局限性，通過向被測量物體發(fā)射激光束同時進行采集全景影像的方式，能夠直觀、快速、高效地獲取地物的空間三維坐標(biāo)，經(jīng)點云數(shù)據(jù)的融合和全景影像拼接等數(shù)據(jù)處理，可以半自動生成數(shù)字地形圖。

移動測量技術(shù)的運用，大大縮短了外業(yè)工作時間，降低了測繪工作者的勞動強度，提高了內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理的自動化和智能化程度。本文以貴陽市中環(huán)路為例研究了移動測量技術(shù)在大比例地形圖測繪中的應(yīng)用。

2 移動測量系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)構(gòu)成

本項目采用的是吉信移動測量系統(tǒng)，其子系統(tǒng)主要包括激光掃描系統(tǒng)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、全景影像采集系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、電源供應(yīng)系統(tǒng)和GNSS天線。控制系統(tǒng)主要負責(zé)整個移動測量系統(tǒng)的正常運作，包括對激光掃描儀、GNSS天線、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、全景相機的控制；供電系統(tǒng)是整個移動測量系統(tǒng)的電力保障。系統(tǒng)構(gòu)成示意圖如圖1所示。

圖1 吉信移動測量系統(tǒng)構(gòu)成

2.2 工作原理及技術(shù)關(guān)鍵

移動測量技術(shù)能夠快速獲取直接反映測量目標(biāo)實時和真實形態(tài)特性的空間點云數(shù)據(jù)和全景影像數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)的工作原理是：三維激光掃描發(fā)射器發(fā)出激光脈沖信號，到達物體表面發(fā)生漫反射，沿幾乎完全相同的路徑返回到接收器，從而根據(jù)反射的時間可以計算出目標(biāo)點P與掃描儀中心的距離S，同時根據(jù)數(shù)據(jù)后處理結(jié)算得到掃描儀的POS數(shù)據(jù)，即每個激光脈沖發(fā)出時的橫向和縱向掃描角度α和β，如圖2所示。

通過GNSS數(shù)據(jù)可以解算得到掃描儀中心的三維坐標(biāo)值(XS、YS、ZS)，即圖2坐標(biāo)原點的坐標(biāo)值，從而根據(jù)式(1)可求解出任意一個被測點云P的三維坐標(biāo)：

(1)

圖2 吉信移動測量系統(tǒng)工作原理

2.3 吉信移動測量系統(tǒng)的誤差來源分析

三維激光測量技術(shù)的誤差來源大致可以分為三類誤差：儀器本身的誤差、與反射有關(guān)的誤差、外界環(huán)境條件引起的誤差等。

2.3.1 儀器本身產(chǎn)生的誤差

儀器本身的誤差主要表現(xiàn)為掃描角度和激光測距產(chǎn)生的誤差。三維激光掃描儀角度掃描系統(tǒng)內(nèi)部的激光光束偏轉(zhuǎn)系統(tǒng)是造成掃描角度產(chǎn)生偏差的主要來源；三維激光測距不論是脈沖式或是相位式測距，都會存在測距誤差。

2.3.2 反射有關(guān)的誤差

由于掃描的物體表面材質(zhì)不同，顏色不同以及路面濕滑程度不同等，都會使物體的反射率發(fā)生改變，影響掃描點的精度；另外，反射物的傾斜角度不同也會對精度產(chǎn)生影響。

2.3.3 外界條件引起的誤差

外界因素主要體現(xiàn)為溫度的不同會使儀器受熱不均產(chǎn)生誤差，另外風(fēng)力會導(dǎo)致儀器產(chǎn)生輕微的偏移或振動，儀器的姿態(tài)不穩(wěn)也會產(chǎn)生誤差。

3 外業(yè)數(shù)據(jù)采集

經(jīng)過實地外業(yè)踏勘之后，貴陽市測繪院技術(shù)人員根據(jù)現(xiàn)場作業(yè)環(huán)境以及車流量的基本情況，制定了外業(yè)的數(shù)據(jù)采集方案。

3.1 數(shù)據(jù)分段

為了提高成果精度和要素提取效率，隧道需單獨分段進行采集，且要保證隧道分段前后均有RTK收斂點，選擇在隧道外 1 km左右進行分段。

3.2 作業(yè)時間

由于貴陽市中環(huán)路白天車流量大，凌晨車流量相對較小且多數(shù)路段照明效果良好，為了避免遮擋和安全事故的發(fā)生，選擇在凌晨1點到6點進行點云數(shù)據(jù)的采集；由于全景影像的采集需在光線良好的條件下進行，所以全景數(shù)據(jù)的采集工作選在白天車流量相對較小的時間段進行。

3.3 采集順序

根據(jù)本次項目的工作需求以及本次作業(yè)的范圍，作業(yè)路段逆時針從新添立交附近開始，經(jīng)過貴陽市中環(huán)路北段、西段、南段到富源立交附近結(jié)束；順時針從富源立交附近開始，經(jīng)過中環(huán)路南段、西段、北段到新添立交附近結(jié)束，如圖3所示。

圖3 項目測區(qū)示意圖

3.4 過程控制

貴陽市中環(huán)路設(shè)有專用臨時停車位置，且周圍開闊，可進行設(shè)備初始化和停車。車輛在行進過程中，四車道在右二車道通行，三車道在中間車道通行；全路段數(shù)據(jù)先進行一次采集，若左側(cè)點云不能滿足要求，需進行第二次采集，車輛在四車道時車輛需在左二車道通行。在隧道外速度控制在10 km/h左右，隧道內(nèi)速度控制在 40 km/h～50 km/h左右，出隧道后 50 m內(nèi)開闊地帶進行 1 min左右的短暫停留，待RTK收斂，水平精度達到 2 cm內(nèi)，垂直精度達到 4 cm內(nèi)后繼續(xù)行駛。

3.5 設(shè)備參數(shù)

根據(jù)本次項目的特點，基本的參數(shù)設(shè)置為：左右雷達采集角頻率為 33 Hz/0.25，后方雷達采集角頻率為 25 Hz/0.1667，全景采集頻率為 1 Hz。

4 內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理

4.1 點云數(shù)據(jù)處理

POS數(shù)據(jù)用來把點云數(shù)據(jù)從設(shè)備坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系，是點云數(shù)據(jù)處理過程中最重要的數(shù)據(jù)之一，其精度直接影響到最終成果的精度與質(zhì)量，所以其重要性不言而喻。

4.1.1 POS數(shù)據(jù)簡介

POS數(shù)據(jù)是位置姿態(tài)數(shù)據(jù)，由3個坐標(biāo)數(shù)據(jù)和3個姿態(tài)數(shù)據(jù)組成。3個坐標(biāo)即掃描中心的X、Y、Z坐標(biāo)與3個姿態(tài)(航行Heading，俯仰Pitch和側(cè)滾Roll)。

Heading的定義為：以正北向為起始，繞Z軸右旋轉(zhuǎn)為正，左旋為負；Pitch的定義為：繞X軸，向上旋(上坡)為正，向下旋(下坡)為負；Roll的定義為：繞Z軸，向右滾為正，向左滾為負。

4.1.2 POS處理流程概述

POS處理是把數(shù)據(jù)采集過程中的移動站(R7)、基站(R4)的GPS原始信息導(dǎo)出并在IE軟件下進行GNSS解算，加以慣導(dǎo)數(shù)據(jù)耦合，從而得到平滑的GPS軌跡的過程。其處理流程如圖4所示：

圖4 POS數(shù)據(jù)處理流程

4.1.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

(1)GNSS數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

導(dǎo)出原始數(shù)據(jù)并利用ConvertToRINEX將移動站和基站的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為IE軟件支持的GPB格式文件。

(2)IMU數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

利用IMU轉(zhuǎn)換工具，將慣導(dǎo)輸出的原始文件.Nav進行轉(zhuǎn)換。轉(zhuǎn)換完成后，可以在存放*.nav文件的目錄下看到有幾個文件生成，*.bin文件為raw格式的慣導(dǎo)數(shù)據(jù)，*.txt為實時慣導(dǎo)數(shù)據(jù)，*.nav為慣導(dǎo)的原始數(shù)據(jù)，*._out.txt為調(diào)試信息文件；其中，*.imr與IE軟件支持的格式有出入，需做進一步轉(zhuǎn)換后才能使用。

(3)DMI數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

將原始數(shù)據(jù)中的*.dmr拷貝到新建的GNSS后處理工程目錄下的IMU文件夾下。

4.1.4 POS解算

(1)工程目錄的建立

為了便于管理，工程目錄的建立依據(jù)數(shù)據(jù)采集的時間建立，并在該目錄下，新建基站、移動站、IMU及IE工程文件夾。

(2)GNSS解算

①移動站和基站的GPS數(shù)據(jù)生成GPS軌跡

打開Inertial Explorer，導(dǎo)入移動站原始數(shù)據(jù)(R7.14o)，設(shè)置移動站天線型號為TRM55970.00，選擇基站原始數(shù)據(jù)，設(shè)置基站參數(shù)，利用Inertial Explorer得到GPS軌跡。

②慣導(dǎo)原始(*.imr)數(shù)據(jù)修正GPS軌跡

加入慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)，因為GPS密度較低，沒有姿態(tài)信息，需要慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)提供姿態(tài)信息；同時，在GPS失鎖的情況下，也需要慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)來輔助獲取位置和姿態(tài)的信息。利用IE軟件將慣導(dǎo)的.bin文件轉(zhuǎn)換為.imr文件使之能在IE下使用，向工程添加完*.imr后得到其軌跡，接下來進入耦合，得到加入慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)后修正后GPS軌跡。

③DMI數(shù)據(jù)(*.dmr)修正GPS軌跡

將*.dmr文件拷貝至存有mu的文件夾下，利用InertialExplorer，加上新進入的.dmr文件進行耦合，得到加入DMI數(shù)據(jù)后修正后GPS軌跡。至此，POS數(shù)據(jù)的處理已基本完成，得到耦合后平滑的GPS軌跡。

4.1.5 數(shù)據(jù)精度分析

(1)位置誤差分析

縱坐標(biāo)表示偏差的值，橫坐標(biāo)表示GPS時間(周每秒)；通過分析位置精度曲線，可以確定誤差的大致范圍以及最大誤差為多少，如圖5所示。

圖5 位置精度曲線

(2)姿態(tài)誤差分析

縱坐標(biāo)表示偏差的數(shù)值，橫坐標(biāo)表示GPS時間(周每秒)；通過分析姿態(tài)上的變化，可以看出姿態(tài)的偏差及偏差的范圍和程度，姿態(tài)精度曲線如圖6所示。

圖6 姿態(tài)精度曲線

(3)GPS信號分析

縱坐標(biāo)表示衛(wèi)星的顆數(shù)，橫坐標(biāo)表示GPS的時間(周每秒)；通過分析衛(wèi)星顆數(shù)，可以查看某一時間段內(nèi)GPS信號的強弱，若衛(wèi)星顆數(shù)多則表明當(dāng)前GPS信號良好，若衛(wèi)星數(shù)量少，則說明當(dāng)前GPS信號不好，GPS數(shù)量如圖7所示。

圖7 GPS數(shù)量

4.2 全景影像拼接

連續(xù)全景影像的采集系統(tǒng)一般由視頻采集設(shè)備、GPS接收器、移動工作站及配套設(shè)備組成。車輛頂部架設(shè)全景視頻采集設(shè)備和GPS接收器，在車輛行駛過程中采集道路周邊360°的全景視頻和坐標(biāo)。

采集中，一個場景由多張圖片和一個坐標(biāo)組成，經(jīng)圖像拼接與融合后得到球面投影的全景幀。連續(xù)采集的全景幀經(jīng)過視頻處理后，就得到連續(xù)全景影像數(shù)據(jù)，其中每一幀都對應(yīng)一個坐標(biāo)。球面投影的全景影像在實踐中，因受城市樓宇與樹木的遮擋，GPS設(shè)備采集的坐標(biāo)并不準(zhǔn)確，而視頻設(shè)備的采集頻率要比GPS采集頻率高很多。因此，不可能針對每一幀都獲得一個高精度的坐標(biāo)。一般是通過加裝慣性導(dǎo)航單元(IMU)等硬件設(shè)備來獲得每一幀的坐標(biāo)或者姿態(tài)。

連續(xù)全景影像采集過程中，因采集車輛正前方或正后方的物體距離攝像機較遠，汽車的直線運動不會引起這些景物在連續(xù)兩個全景幀中同名像素的坐標(biāo)變化，而其轉(zhuǎn)向或顛簸運動會引起俯仰角變化，從而引起同名像素的坐標(biāo)變化。根據(jù)這一現(xiàn)象，可以通過跟蹤連續(xù)全景影像正前方或正后方同名像素的坐標(biāo)變化來解算連續(xù)影像的航向與俯仰角度變化。

4.2.1 采集平臺

最簡單的數(shù)字全景地圖采集平臺涉及：Ladybug3.0全景攝像機，GPS接收機，移動圖形工作站。PointGray公司的Ladybug3.0全景攝像機是全景采集的核心部件。該產(chǎn)品集成度高，安裝靈活方便，適合便攜式安裝部署。該產(chǎn)品使用6個工業(yè)相機，水平面5個相機均勻分布，另外一個相機正對天空。每個相機使用魚眼鏡頭，可以保證相鄰相機有部分視野重疊。Ladybug采集的全景以流的形式寫入硬盤，流中每幀包含6張JPEG圖片，沒有實現(xiàn)幀間壓縮。

4.2.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

Ladybug3.0采集的原始數(shù)據(jù)沒有進行幀間壓縮，保存的是每一個相機同時拍攝的6張JPEG照片。Ladybug使用流技術(shù)把這6張圖片保存在一組PGR文件中。因PGR文件非常大，并且保存的是單張圖片的信息，所以該數(shù)據(jù)基本上很難使用。因此數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要工作是視頻轉(zhuǎn)換，主要步驟是：

(1)打開PGR文件，初始化寫視頻；

(2)讀取PGR第i幀，并把6張圖片分離出來；

(3)在3D場景中，把同一幀的6張圖片分別映射到球面的一部分，建立球面投影模型；

(4)把球面投影再次映射到平面，從而獲得單幀的球面投影圖片；

(5)把該圖片寫入視頻文件；

(6)如果PGR結(jié)束，則結(jié)束；否則i：=i+1，并跳轉(zhuǎn)到(1)。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換另一項工作就是GPS坐標(biāo)的入庫，并且GPS坐標(biāo)要與視頻幀進行關(guān)聯(lián)，這樣才能把視頻的每一幀映射到空間上去。

4.2.3 連續(xù)全景數(shù)據(jù)

因為單幀全景采集時，各個攝像頭的中心位于同一點，因此無法形成視差，故在同一幀中，無法實現(xiàn)移動測量。我們在兩個不同的地點觀察同一個物體，每一個球體表示一張全景圖片，球心表示全景攝像機中心，兩個球心與物體的連線必然交匯于物體上，使用射線交匯法來解決移動測量，需要知道連續(xù)全景影像每一幀的三維坐標(biāo)和三軸旋轉(zhuǎn)角度，這6個參數(shù)就構(gòu)成攝像機向量，用(x，y，z，α，β，γ)表示。第一個全景圖片采集的位姿為(x，y，z，α，β，γ)，第二個全景圖片發(fā)生了偏移(△x，△y，△z，△α，△β，△γ)。在使用車速傳感器和陀螺儀傳感器后，(△x，△y，△z，△α，△β，△γ)獲得的數(shù)據(jù)很精確，因此使用兩個全景圖片測量獲得的相對誤差較小，絕對誤差由(x，y，z，α，β，γ)決定。同時，在移動測量中，行駛方向兩側(cè)部分最容易形成視差，一般使用全景兩側(cè)部分進行移動量測。從O到O1航向發(fā)生變化，會引起∠OPO1的較大變化，而俯仰和測滾角度的變化不會引起∠OPO1太大變化。高程z不影響平面測量，因此，影響汽車行駛方向兩側(cè)移動測量誤差的最大因素是x，y和α的精度。航向數(shù)據(jù)α可以通過陀螺儀獲得很高的精度。從GPS獲得的x，y的精度成為影響移動測量精度的關(guān)鍵因素。一般使用RTK或慣導(dǎo)單元獲取較高精度的x，y值，從而提高移動測量精度。

4.3 數(shù)據(jù)建模及地形圖繪制

使用特征提取工具對點狀和線性要素進行要素提取，然后使用點云編輯工具進行人工修正，最后在ArcMap中進行合并處理，繪制成符合要求的地形圖成果。

5 精度驗證分析

本次的精度驗證選取了貴陽中環(huán)路上均勻分布的、明顯的地物點、特征點共計245個，通過全站儀或RTK采集特征點的平面坐標(biāo)和高程獲得其實測數(shù)據(jù)，同時，通過移動測量系統(tǒng)采集特征點的平面坐標(biāo)和高程得到點云數(shù)據(jù)，實測數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù)的較差進行對比、分析，統(tǒng)計分析較差的最大值、最小值、平均值以及中誤差，如表1所示。

由表1統(tǒng)計，特征點實測數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù)的平面較差最大值為 0.086 m，最小值為 0.012 m，中誤差為 0.034 m；高程較差最大值為 0.118 m，最小值為 0.004 m，中誤差為 0.030 m。能夠滿足CJJ/T 8-2011《城市測量規(guī)范》地物點點位中誤差 0.25 m，高程中誤差 0.15 m的限差要求。

6 結(jié) 論

本項目針對移動測量系統(tǒng)在城市快速路竣工測量中的應(yīng)用進行了研究，研究了該技術(shù)在城市快速路竣工測量中的數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)處理方法，驗證了移動測量技術(shù)應(yīng)用于城市快速路竣工測量中的可行性及技術(shù)優(yōu)勢；既提高了測繪工作的效率，又保證了作業(yè)人員的安全。

通過三維激光掃描技術(shù)獲取了道路的點云數(shù)據(jù)，為大量的后續(xù)城市道路數(shù)字化建設(shè)任務(wù)提供了大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，是實施全方位城市道路維護戰(zhàn)略、提高城市道路各種設(shè)施維護經(jīng)濟效益的保證。此前，全景技術(shù)一般應(yīng)用于展覽展示，本項目將全景技術(shù)與三維激光測量技術(shù)結(jié)合，解決了全景視頻數(shù)據(jù)采集、加工、建庫、展示環(huán)節(jié)中的一些關(guān)鍵技術(shù)，賦予全景影像技術(shù)新的生命力。

本項目使用成熟的全景視頻采集攝像頭，集成了GPS等傳感器作為采集平臺；在視頻轉(zhuǎn)換過程中，對6個攝像頭采集的圖片進行拼接生產(chǎn)球面投影的全景視頻，同時獲得每一幀關(guān)聯(lián)的坐標(biāo)；通過全景視頻時空建庫，把全景視頻與路網(wǎng)融合，以提供空間查詢與時間查詢的能力；通過移動測量技術(shù)，使全景視頻成為可量測的數(shù)據(jù)。同時，全景影像能與規(guī)劃管理的業(yè)務(wù)進行關(guān)聯(lián)，比如街面立面整治，可以在方案、設(shè)計、評估效果等環(huán)節(jié)對整治工作進行輔助，基于移動測量的熱點功能還能與市政設(shè)施管理結(jié)合，通過所見即所得的方式對市政設(shè)施進行查詢和管理。