吳長嵩 廖一鳴 胡汪洋 肖道洲
(南京森林警察學院治安學院,江蘇 南京210023)
隨著時代在進步,以無人機為主的各項行業正在興起,無人機航拍應用于許多地方,對山水景物、建筑、森林等等。人工的靈活性弱,成本較高,并且容易出現事故,相比之下,通過長期航拍過程中發現,無人機的應用前景和范圍比人工大很多。因此可以把無人機航拍圖像與三維重建技術相結合,通過對無人機航路規劃研究和三維重建技術可以用于林業之中,森林的地形復雜,情況多變,可以利用無人機進行調查,從航拍到的圖像進行三維重建。
目前,有許多研究提出了多種不同的路徑規劃算法,可以為無人機航行路線進行實時動態地規劃。這些算法主要分為兩大類:一類是基于先驗信息的傳統算法,這類算法需要事先獲得地圖信息再進行路徑規劃,常見的算法有A*(A-Star)算法、PRM算法(Probabilistic Roadmaps,稱為隨機路徑圖或概率路徑圖算法)、CD 算法(Cell Decomposition,稱為細胞分割或單元分解算法)、APF 算法(Artifical Potential Field,人工勢能場算法)等;另一類是不依賴于先驗信息的智能反應算法,這類算法基于仿生學原理,通過對實時獲取的地理空間信息進行相應計算,得到所處的相對空間位置信息,再進行路徑的規劃,常見的算法有GA 算法(Genetic Algorithm,遺傳算法)、PSO 算法(Particle Swarm Optimization,粒子群優化算法)、ABC 算法(Artificial Bee Colony Algorithm,人工蜂群算法)、CS 算法(Cuckoo Search,布谷鳥搜索或杜鵑搜索算法)。
A*算法用于靜態地圖網絡最短路徑求解,算法復雜度低,求解速度極快,運算效率高,但準確度較差,在復雜路徑情況下會出現搜索失敗的現象。李得偉等人提出將A*算法的搜索方式改為有向的逆序搜索,并采用局部評估的估價函數的,以提升運算效率;宋雪倩等人基于Dubins 曲線改進A*算法,通過搜索空間中的有效節點,解決無人機最短避障路線的規劃問題,使以路徑規劃算法能獲得距離最短安全路線。
CD 算法需要提前載入環境信息,控制器將地圖分割為多個相互之間不重疊的單元,從所在的地圖單元開始遍歷,搜索每一個相鄰的單元,直至到達目標單元,完成路徑規劃。如果訪問到一個存在障礙物的單元,則將這一地圖單元在進行劃分。當獲得一個無障礙物的可通過的單元時,將其放入可行路徑中,最終可以獲得從原始位置到目標位置的最優路線。在計算過程中,初始單元和目標單元需要用不相同的兩個無障礙物的單元表示,連接這兩個單元的地圖單元序列組成路徑。
Franklin Samaniego 等人將無人機運動的空間視為一個以路徑規劃中最小步長離散的自適應網格,并利用成本響應法和遞歸計算進行路徑規劃,降低了響應時間。Marian Lupasc 等人將CD 算法中單元分割方式由二維改進為三維,即由平面方形單元改為立體的立方體單元,優化了路徑規劃的效果。
1958 年Bremermann 首次提出遺傳算法,是一種模擬生物進化方式的搜索算法,由于運行效果優異,獲得了廣泛的認可和原因。但這種算法遇到復雜的組合優化問題時,需要基于給定的約束條件,求解目標函數的極值。在這種情況下,為給定的問題分配一個群體,并根據目標函數為群體中的個體分配適應能力值,種群內的個體根據環境進行選擇,并可通過交叉進行基因傳遞。種群中的變異保證了種群的多樣性,避免了算法收斂過早,不能得到最優結果。與局部算法相比,遺傳算法能夠更好地利用歷史信息。馬云紅等人使用極坐標來表示威脅位置和航跡位置,從而使路徑編碼降維,提高了整體的計算效率。
三維重建,指的是對視頻采集設備采集視頻圖像序列進行分析運算,獲得場景的特征信息,再利用機器視覺算法在計算機中重新建立現實場景的三維信息。技術流程如下:
深度圖像使用3D 攝像機拍攝采集,并同時得到相應的彩色圖像。在采集圖象時,從多個視角對同一物體或場景進行拍攝,獲得大量的圖像,確保這些圖像能夠涵蓋所有的信息。
由于采集設備以及傳輸線路的限制,獲取的深度圖像必然存在噪聲。為了在后續的分析處理中能過夠獲得更精準的數據,需要對深度圖像進行降噪、濾波、銳化等圖像增強操作。
對深度圖像進行了圖像增強處理之后,提取圖像的二維數據信息,圖像中像素點的值即為深度信息,是物體或場景表面與攝像機鏡頭之間的直線距離。
從不同角度采集的視頻序列幀圖像中必然存在重合的部分。為了實現三維重建,需要利用圖像重合的部分獲得所有特征像素點的相對位置,即根據不同圖像內相同點的變換關系放入到同一個坐標系之下,從而獲得三維圖像。
經過同名特征點提取、連接點抽稀、高精度GPS 輔助區域網平差解算生成立體模型,最后利用大疆智圖Terra 軟件實時進行二維建圖、二維模型與三維模型重建結果完全可以滿足大比例尺測圖精度要求的。
針對于本項目的重建和測繪對象為森林,林地復雜多變,并且難設立參考點所以。對于三維重建技術,加以GPS 高精度輔助。通過高精度的GPS 數據輔助進行區域網平差技術,在少量野外控制點情況下進行空三平差解算未知參數,有效地解決傳統空中三角測量對地面控制點數量要求比較多解算空三精度難以滿足要求的難點問題,減少外業測繪的工作量,提高野外測量的工作效率。針對航測相機的曝光時間與GPS 采集時間存在一定的延遲誤差影響而導致實際平差結果較理論估值低的問題,在傳統的GPS 輔助光束法區域網平差模型中加入相機曝光延遲參數進行整體解算以減弱曝光延遲帶來的誤差影響。
經過同名特征點提取、連接點抽稀、高精度GPS 輔助區域網平差解算生成立體模型,最后利用大疆智圖Terra 軟件實時進行二維建圖、二維模型與三維模型重建結果完全可以滿足大比例尺測圖精度要求的。通過對GPS 基站的選址、聯測以及信號質量的檢查,確保通過GPS 獲得的位置信息精準程度。
激光雷達測量系統主要由激光測距儀、定位系統和慣性導航系統組成,測量系統測距精度也由這三者決定。
衛星定位系統是通過測量衛星與目標間距離從而確定目標位置的定位系統,由于衛星定位系統的獨有特性可以在絕大部分位置、天氣、時間下實現高精度定位,同時可以提供時間信息。衛星定位系統的精度與可收到的衛星信號數量高度相關,特別是在復雜地形或者受到遮擋時,產生的偏差極大,有時也會因無法正常接收信號而無法實現定位。因此,一些研究人員提出衛星定位系統差分策略,用以提升定位精度。這一策略的原理是通過設立基站的方式為基站范圍內的目標定位提供參考坐標,從而在測量時利用基站坐標校正誤差。因此,可以在基站的覆蓋區域內實現超高精度的定位,達到米級。