Application of Consumer-grade UAVs in Construction Sites
XU Xiao-di
摘要:通過對傾斜攝影技術(shù)的學(xué)習(xí),論證使用多旋翼單鏡頭無人機(jī)結(jié)合Pix4Dmapper軟件在施工現(xiàn)場進(jìn)行三維實(shí)景建模的可行性,并提出一套適用施工現(xiàn)場利用消費(fèi)級無人機(jī)進(jìn)行視覺數(shù)據(jù)收集的流程方案,以紫帽山項(xiàng)目為目標(biāo)區(qū)域,選擇特征地塊進(jìn)行無人機(jī)航拍收集視覺資產(chǎn),通過Pix4Dmapper軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析該方案對于實(shí)現(xiàn)施工現(xiàn)場的三維實(shí)景重建的可行性,并對該技術(shù)的未來發(fā)展進(jìn)行展望。
Abstract: Through the study of tilt photography, the feasibility of using multi-rotor single-lens unmanned aerial vehicle combined with Pix4Dmapper software to carry out 3D real-time modeling on the construction site is demonstrated, and a set of applicable construction sites using consumer-grade drones for visual data is proposed. Collecting the process plan, taking the Zi Maoshan project as the target area, selecting the characteristic plots to collect the visual assets of the drone aerial photography, and analyzing the data through the Pix4Dmapper software. The feasibility of the scheme for realizing the 3D real-time reconstruction of the construction site, and Prospects for the future development of technology.
關(guān)鍵詞:施工現(xiàn)場三維實(shí)景重建;消費(fèi)級無人機(jī);Pix4Dmapper
Key words: 3D real-time reconstruction on the construction site;consumer-grade drone;Pix4Dmapper
中圖分類號:V279? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1006-4311(2019)32-0217-03
1? 介紹
無人機(jī)早期主要為軍事需要服務(wù),于1917年最早出現(xiàn)在英國[1]。上世紀(jì)80年代以來,隨著計(jì)算機(jī)通訊等技術(shù)的高速發(fā)展,無人機(jī)的技術(shù)研究也在不斷的完善進(jìn)步[2]。國外在無人機(jī)應(yīng)用方面的研究非常廣泛,比如:H.Eisenbeiss(2004)利用無人機(jī)對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行圖像收集,為解決文化遺產(chǎn)保護(hù)方面的問題提供了新的方法[3]。Albert Rango等(2006)通過無人機(jī)低空遙感技術(shù)獲取高分辨率影響來評估牧場的健康情況[4]。Metni和Hamel(2007)研究應(yīng)用無人機(jī)系統(tǒng)在橋梁維護(hù)監(jiān)測、建筑方面的可行性[5]。Rathinam (2008)等研究了無人機(jī)在線性結(jié)構(gòu)方面的應(yīng)用,如橋梁道路、綜合管線以及輸電線路等,通過在局部使用實(shí)時(shí)的視覺識別技術(shù),開發(fā)出一個(gè)閉環(huán)控制算法用來檢測線性結(jié)構(gòu)[6]。R.Dunford等人(2009)研究了使用無人機(jī)來管理地中海沿岸的河岸[7]。Zhang和Elaksher(2011)利用無人機(jī)的成像系統(tǒng)提出用于評估農(nóng)村道路的道路的方案[8]。Quentin F.M. Dupont(2017)等研究探索無人機(jī)(UAV)將BIM與現(xiàn)實(shí)世界連接來提高生產(chǎn)力的潛力。該研究的主要結(jié)論集中在兩個(gè)主要領(lǐng)域:①無人機(jī)自主飛行;②將收集到的數(shù)據(jù)智能集成到現(xiàn)有BIM軟件中[9]。
2? 基于三維模型的大比例尺地形圖測繪流程
2.1 無人機(jī)選型
本文研究方法是在理論研究的基礎(chǔ)上與工程實(shí)踐相結(jié)合,通過對比目前市面上無人機(jī)廠家的市場占有率及產(chǎn)品的性能結(jié)合自身實(shí)際需要,綜合考慮無人機(jī)的各項(xiàng)性能,從資金成本控制的角度出發(fā),本次應(yīng)用于研究的無人機(jī)型號是DJ公司2018年1月23日在美國紐約發(fā)布的 Mavic air 無人機(jī),作為大疆公司2018旗艦新品,其4999的價(jià)格滿足自身實(shí)際情況能夠接受的范圍。該無人機(jī)續(xù)航時(shí)間為21分鐘,搭載1/2.3英寸CMOS鏡頭,其有效像素達(dá)1200萬,f/2.8光圈與24mm低畸變廣角相機(jī)配合高精度云臺,可以得到高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù),滿足本課題研究需求。
2.2 地面站選擇
地面站是無人機(jī)的地面指揮平臺,對無人機(jī)的全自動航線規(guī)劃、自動拍攝與實(shí)時(shí)監(jiān)測的功能,對于本課題研究實(shí)踐有很大幫助,目前地面站的軟件支持PC端與移動端,主要有:Mesh、Altizure、Map pilot、DJI GS PRO等,綜合考慮各軟件優(yōu)缺點(diǎn),由大疆公司開發(fā)的DJI GS PRO對其自身的產(chǎn)品更加適合。但是由于Mavic air為最新產(chǎn)品,其官方SDK(軟件開發(fā)工具包)最近階段才更新,因此目前所有地面站還不支持Mavic air,本課題研究實(shí)踐主要借鑒地面站的航線設(shè)置與相關(guān)參數(shù)的比對,實(shí)際操作由手控操控完成外作業(yè)。
2.3 內(nèi)作業(yè)軟件選擇
目前市面上的三維建模軟件有:Pix4D,inpho,Smart3D,OneButton,PhotoMesh、Altizure等,基本上都能滿足建模需求,綜合比較后,鑒于本研究涉及到施工現(xiàn)場的三維實(shí)景模型與部分測繪功能要求,本次內(nèi)作業(yè)軟件選擇Pix4D。Pix4D可以實(shí)現(xiàn)全自動無人機(jī)數(shù)據(jù)處理,并生成高精度的DOM文件,且在處理過程中具有人工交互少,操作簡便的優(yōu)勢,滿足本次研究實(shí)踐的需求。
3? 軟件作業(yè)流程及模型成果
3.1 數(shù)據(jù)整理
根據(jù)實(shí)際飛行所收集到的視覺資產(chǎn)按地塊名稱歸檔,由于各地塊數(shù)據(jù)量較大,圖片按原格式保存,僅對文件夾、目錄等進(jìn)行重命名工作,為保證軟件能夠順利識別文件,數(shù)據(jù)名稱采用英文與數(shù)字的格式。
3.2 新建項(xiàng)目
打開軟件Pix4Dmapper,新建一個(gè)項(xiàng)目(project),設(shè)置項(xiàng)目屬性,命名以及設(shè)置項(xiàng)目存放路徑,項(xiàng)目新建完成后,將影像導(dǎo)入新建項(xiàng)目中。影像導(dǎo)入后進(jìn)行影像屬性設(shè)置,主要為三個(gè)方面的設(shè)置:①圖像坐標(biāo)系(POS);②地理方向與定位;③相機(jī)型號。所有影像數(shù)據(jù)均是使用無人機(jī)收集,因此均自帶有POS數(shù)據(jù),可直接加載使用,其次軟件默認(rèn)使用WGS84(經(jīng)緯度)坐標(biāo)。在相機(jī)型號方面,Pix4Dmapper能夠自動識別影像相機(jī)模型。所以在影像屬性設(shè)置上,滿足自動化需求。快速檢測處理此步驟作用在于快速檢查作用,檢測所用影像是否滿足建模要求,其生成處理的結(jié)果精度較低,因此處理速度較快。主要在飛行現(xiàn)場進(jìn)行,目的在于可以提前發(fā)現(xiàn)問題方便及時(shí)解決。
軟件運(yùn)行完畢后,可以查看快速檢測成果(一張影像拼圖)與質(zhì)量報(bào)告。質(zhì)量報(bào)告主要檢測兩個(gè)問題:Dataset以及Camera optimization quality。
Dataset(數(shù)據(jù)集):快速檢測處理過程會對所有影像進(jìn)行特征點(diǎn)匹配,模型的建立需要確定大部分或全部影像都進(jìn)行了特征點(diǎn)匹配。否則證明無人機(jī)航拍時(shí)影像間重疊度不夠或者影像質(zhì)量太差。
Camera optimization quality(相機(jī)參數(shù)優(yōu)化質(zhì)量):實(shí)際拍攝時(shí)所用相機(jī)焦距與計(jì)算所得出的相機(jī)焦距差值不應(yīng)超過5%,超過則說明在影像屬性設(shè)置時(shí)選擇的相機(jī)模型有誤,需要重新設(shè)置。
3.3 高精度處理
快速檢測處理完畢后,進(jìn)行高精度處理,初始化處理相關(guān)設(shè)置,特征點(diǎn)提取與優(yōu)化參數(shù)。①特征匹配,特征點(diǎn)匹配處理時(shí),設(shè)置處理單位像素大小直接影響高精度處理效果,同時(shí)與處理耗時(shí)成反比,本可以研究三個(gè)地塊均設(shè)置為 1(original image size)。②優(yōu)化參數(shù),優(yōu)化空中三角測量、光束法平差以及相機(jī)檢校計(jì)算。因影像數(shù)據(jù)均由無人機(jī)收集,其震動較大,選擇Optimize external and all internals進(jìn)行內(nèi)方位元素與外方位元素進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。③輸出成果,勾選Camera internals and externals,AAT,BBA,生成相機(jī)內(nèi)外部參數(shù)、空三文件、區(qū)域網(wǎng)光束平差文件。參數(shù)設(shè)置完畢后,通過軟件進(jìn)行高精度處理,生成圖像POS數(shù)據(jù)位置點(diǎn),生成POS圖像位置點(diǎn)后,連接各點(diǎn)生成飛行軌跡圖,根據(jù)航跡圖確定是否與實(shí)際操控情況一致,高精度處理校準(zhǔn)相機(jī)后會生成相機(jī)初始點(diǎn)位與最佳點(diǎn)位。
4? 空三加密
4.1 點(diǎn)云加密
高精度處理過后,可進(jìn)行空三點(diǎn)云加密處理,在選項(xiàng)卡中設(shè)置計(jì)算處理參數(shù)。確定參數(shù)設(shè)置,進(jìn)入自動計(jì)算,計(jì)算過程中不能進(jìn)行任何操作。
4.1.1 像素比例
圖像比例(Pixel Matching)設(shè)置值越大生成的點(diǎn)越多,細(xì)節(jié)更豐富,相對而言所花時(shí)間也越多;為得到更豐富的點(diǎn)云模型,勾選多重比例(Multiscale);點(diǎn)云密度(Point density)越大處理速度越慢,越小則越快,因此選擇的是 Optimal;最小匹配數(shù)(Minimum number of matches per 3D point)指的是在點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)至少要在幾張影像上有匹配點(diǎn)。3為默認(rèn)值,在影像重疊度不高時(shí)可選擇2,但是得到的點(diǎn)云質(zhì)量不高。選擇4會提高點(diǎn)云質(zhì)量,相應(yīng)會減少點(diǎn)云數(shù)量。綜合考慮,最小匹配數(shù)設(shè)置為3。
4.1.2 點(diǎn)云過濾器材
使用點(diǎn)云加密區(qū),是指在初步處理的基礎(chǔ)上,在航跡圖上繪定加密區(qū)域,只會在該區(qū)域生成加密點(diǎn)云;使用注解,可生成特定成果,該成果用以改變RayCloud視圖中加密點(diǎn)云與致密點(diǎn)云的視覺效果;使用噪音過濾半徑用以設(shè)置點(diǎn)云過濾模版的大小,其越大刪除的點(diǎn)越多,成果越平滑,通常設(shè)置為6-15。三個(gè)地塊均設(shè)置為10;使用點(diǎn)云平滑可以解決因使用噪音過濾生成的表面不平整凹凸點(diǎn),選擇sharp以保留更多的轉(zhuǎn)角、邊緣特征,GSD值設(shè)置為10以保留欄桿、天線等特征。
4.1.3 輸出
XYZ為空間坐標(biāo)文件,LAS為LiDAR點(diǎn)云文件、LAZ為LAS壓縮文件,各項(xiàng)目均設(shè)置為LAS模式。
4.2 數(shù)字表面模型與正射影像
空三加密處理后進(jìn)行DOM(數(shù)字表面模型)與DSM(正射影像)參數(shù)設(shè)置。
①柵格數(shù)字表面模型(DSM):保存DSM格式為GEOTIEF,勾選合并瓦片以生成一個(gè)融合的大文件,避免生成分塊狀的DSM。②坐標(biāo)方格數(shù)字表面模型:設(shè)置為LAS,間距為100,利用空三加密生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù),處理速度較快。③正射影像圖:勾選GeoTiff以用來輸出正射影像圖。默認(rèn)設(shè)置Weighted Average(加權(quán)平均),避免邊角區(qū)域過多的模糊扭曲。④三角模型:用正射影像與DOM生成的OBJ格式文件,可在3DMAX中打開。參數(shù)設(shè)置完畢后進(jìn)行DSM數(shù)據(jù)處理,生成DSM數(shù)據(jù)集,利用正射影像編輯器生成高程圖與DOM(正射影像圖)。
5? 總結(jié)
目前無人機(jī)在眾多建設(shè)工程階段都取得了良好的工作效益,本課題研究通過使用消費(fèi)級無人機(jī)結(jié)合Pix4Dmapper軟件的使用,提出一套以還原施工現(xiàn)場三維實(shí)景模型為目標(biāo)的流程方案,通過無人機(jī)攝取現(xiàn)場實(shí)際情況的照片,軟件處理成果為項(xiàng)目文件夾形式,其中不僅包含地塊的三維地理信息同時(shí)包含現(xiàn)場實(shí)況影像資料。
本課題的創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:①本課題從硬件設(shè)備選型、數(shù)據(jù)處理技角度、數(shù)據(jù)收集流程結(jié)合無人機(jī)控制軟件等方面對整個(gè)方案的可行性進(jìn)行論證,從技術(shù)的應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理軟件的特點(diǎn)等結(jié)合施工現(xiàn)場管理的需求,豐富了現(xiàn)場管理人員的管理工具,實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)場實(shí)況可視化。②本課題通過對紫帽山項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)際方案應(yīng)用,對整個(gè)方案的流程進(jìn)行了展示,結(jié)合在數(shù)據(jù)收集、處理兩部分重要工作遇到的問題及解決方案說明本方案流程在建設(shè)單位的實(shí)用性較高。③本課題總結(jié)了該方案的優(yōu)缺點(diǎn),并對其進(jìn)行了展望,對未來的研究提出了相關(guān)的建議。
本課題的研究工作依然有很多不足的地方:
①本課題所提出的方案對施工現(xiàn)場的三維實(shí)景重建嚴(yán)重依賴新型測量軟件Pix4Dmapper,并未對軟件算法機(jī)制做深入研究;②本課題所制作的三維模型并未進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)木葯z驗(yàn),因此只可用于三維GIS的可視化運(yùn)用,無法達(dá)到精細(xì)化管理方面的應(yīng)用需求;③受限于目標(biāo)區(qū)域的業(yè)態(tài)分布,僅對住宅項(xiàng)目進(jìn)行三維實(shí)景建模,未對其他建設(shè)項(xiàng)目或者基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面的三維實(shí)景建模進(jìn)行研究。
參考文獻(xiàn):
[1]Harwin S, Lucieer A. Assessing the Accuracy of Georeferenced Point Clouds Produced via Multi-View Stereopsis from Unmanned Aerial Vehicle (UAV)Imagery [J] .Remote Sensing, 2012, 4(6): 1573-1599.
[2]范承嘯,韓俊,熊志軍,等.無人機(jī)遙感技術(shù)現(xiàn)狀與應(yīng)用[J]. 測繪科學(xué),2009,34(5):214-215.
[3]李磊,熊濤,胡湘陽,等.淺論無人機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域及前景[J].地理空間信息,2010,08(5):7-9.
[4]Abu Hassan S. Effective Range of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in theMalaysian Army Tactical Operations[J]. Applied Mechanics & Materials, 2014,629:399-403.
[5]Yan L, Gou Z, Duan Y. A UAV Remote Sensing System: Design and Tests[J].Geospatial Technology for Earth Observation, 2009:27-44.
[6]Rango A, Laliberte A, Steele C, et al. RESEARCH ARTICLE: Using UnmannedAerial Vehicles for Rangelands: Current Applications and Future Potentials[J].Environmental Practice, 2006, 8(3): 159-168.
[7]Metni N, Hamel T. A UA V for bridge inspection: Visual servoing control law with orientation limits[J]. Automation in Construction, 2007, 17(1):3-10.
[8]Rathinam S, Zu W K, Sengupta R. Vision-Based Monitoring of Locally LinearStructures Using an Unmanned Aerial Vehicle[J]. Journal of Infrastructure Systems, 2008, 14(1):52-63.
[9]Dunford R, Michel K, Gagnage M, et al. Potential and constraints of Unmanned Aerial Vehicle technology for the forest.[J]. International Journal 30(19):4915-4935.characterization of Mediterranean riparian of Remote Sensing, 2009, volume.
基金項(xiàng)目:華僑大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(No.17014086034)。
作者簡介:徐曉迪(1995-),女,河南洛陽人,華僑大學(xué)碩士研究生。