陳鵬
(福州市勘測院,福建 福州 350003)
SLAM(Simultaneous localization and mapping),意為“同步定位與建圖”,即掃描儀在一個位置開始移動,利用激光點云的處理算法,從雜亂無章的點云中找到線索,求取其中隱含的更穩(wěn)定的高階特征點和特征向量,并連續(xù)跟蹤這些特征點和特征向量,進(jìn)而高精度地動態(tài)反向解算掃描儀的位置和姿態(tài)[1]。
因在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時無須GPS信號及大量的標(biāo)記點,SLAM技術(shù)適用于室內(nèi)室外場景,對于解決傳統(tǒng)測繪中的定位及場景重建問題具有廣闊的前景。基于SLAM技術(shù)的移動測量系統(tǒng)在多個測繪領(lǐng)域發(fā)揮作用[2,3]。本文中所舉實例福州市人民公園小區(qū)的建筑物、植被密集,目前的移動測量系統(tǒng)因需要依賴全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)和慣導(dǎo)系統(tǒng)(INS),利用它們做地形圖修測項目效果不佳。而SLAM技術(shù)因其自身的技術(shù)特點,可滿足該小區(qū)地形圖修測的需求[4]。
人民公園小區(qū)位于福州市倉山區(qū)上三路與復(fù)園支路路口,占地約14.6畝,含6座建筑物(8層樓5座,1層樓1座),本文擬采用GeoSLAM Horizon3D系統(tǒng)對其進(jìn)行三維激光掃描、數(shù)據(jù)處理,并更新小區(qū)的地形圖。
GeoSLAM設(shè)備外業(yè)掃描共分為控制點布設(shè)和測量、現(xiàn)場準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)采集三個步驟,累計耗時約 1 h 20 min左右。
(1)控制點與檢核點的布測
GeoSLAM生產(chǎn)的點云數(shù)據(jù)為自由坐標(biāo),布設(shè)控制點的目的是對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)糾正,并賦予點云數(shù)據(jù)絕對坐標(biāo)。
本次測量在人民公園小區(qū)的4個角點布設(shè)4個控制點,耗時約 1 h。為節(jié)省控制點測量的時間,控制點布設(shè)也可與激光掃描同時進(jìn)行,掃描結(jié)束后再對控制點坐標(biāo)進(jìn)行采集。小區(qū)的控制點位分布如圖1所示。

圖1 人民公園小區(qū)控制點分布圖
為檢測激光點云的平面坐標(biāo)及高程的精度,本文選取54個特征點作為檢核點,并用傳統(tǒng)方法測量其平面位置與高程。其中21個墻角點用以檢測點云的平面位置精度,33個地面點用以檢測點云平面位置及高程精度。
(2)現(xiàn)場準(zhǔn)備:從背包里取出儀器,安裝,靜止 30 s后即可進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。本步驟耗時約 3 min。
(3)數(shù)據(jù)采集:手持GeoSLAM設(shè)備繞測區(qū)進(jìn)行掃描作業(yè),掃描作業(yè)時注意覆蓋小區(qū)完整的范圍,遇控制點時,將GeoSLAM設(shè)備外接的基準(zhǔn)標(biāo)定板十字孔中心對準(zhǔn)控制點靜止放置 5 s以上,使GeoSLAM設(shè)備能夠自動識別并記錄控制點的位置,最后需確保儀器回歸到初始位置,結(jié)束掃描。人民公園小區(qū)外業(yè)掃描耗時 17 min 23 s。
(1)原始數(shù)據(jù)解算
將原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入預(yù)處理軟件GeoSLAM Hub里進(jìn)行解算,解算數(shù)據(jù)所需時間與電腦的配置以及掃描數(shù)據(jù)量有關(guān),本步驟耗時約 30 min。
(2)數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
原始數(shù)據(jù)解算輸出的是自由坐標(biāo)的點云,將所測控制點坐標(biāo)輸入GeoSLAM Hub軟件,可進(jìn)行點云的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,誤差解算,生成精度報告等。據(jù)測算,本次人民公園小區(qū)的測量中誤差為 5 cm。本步驟耗時約 5 min。
利用GeoSLAM生成點云的點位中誤差為 5 cm,點云三維模型如圖2所示。

圖2 GeoSLAM生成的點云圖
利用傳統(tǒng)方法測量的檢核點的平面坐標(biāo)、高程與利用點云刺出的同名檢核點的平面坐標(biāo)、高程做比較,分析點云數(shù)據(jù)繪圖的精度。
21個房角檢核點全部成功刺點。21個房角檢核點平面坐標(biāo)與點云刺點平面坐標(biāo)平均較差為 2.80 cm,其中最大值為 6.11 cm。
33個地面平面高程檢核點中,因受車輛和植被遮擋、掃描作業(yè)時未走到正確的位置等因素影響,15個點位無法有效刺點。剩余18個有效點位的平面精度的平均值為 6.32 cm,最大值為 12.25 cm,高程精度的平均值為 5.98 cm,最大值為 11.01 cm。
根據(jù)以上精度分析,GeoSLAM設(shè)備生產(chǎn)的點云數(shù)據(jù)可基本滿足小區(qū)地形圖修測的要求。
首先,利用GeoSLAM Hub軟件讀取GeoSLAM Horizon3D設(shè)備中的點云數(shù)據(jù)。獲取LAS格式的點云數(shù)據(jù)后,使用Quick Terrain Modeler(QTM)軟件進(jìn)行點云數(shù)據(jù)瀏覽、檢查點云數(shù)據(jù)效果、分析數(shù)據(jù)分層、查看點云著色、檢查地面標(biāo)線等操作,以檢查點云數(shù)據(jù)的質(zhì)量情況。
其次,利用Terrasolid軟件的濾波去噪功能可平滑密度不規(guī)則的點云數(shù)據(jù)、去除因遮擋等問題造成的離群點、重采樣大量點云數(shù)據(jù)、去除噪聲數(shù)據(jù),進(jìn)一步提高點云數(shù)據(jù)質(zhì)量。利用Terrasolid的抽稀功能可適度減少點云數(shù)據(jù)量,以此減少點云數(shù)據(jù)對軟硬件設(shè)備存儲及顯示等功能的需求,同時避免人力資源與計算資源的浪費。
最后,利用清華山維EPS軟件點云處理模塊進(jìn)行地形圖的繪制。清華山維EPS點云處理模塊可同時加載點云數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù),并可實現(xiàn)二維空間與三維空間的聯(lián)動,繪制地形圖方便、快捷。除傳統(tǒng)的繪圖功能外,清華山維的點云處理模塊中的點云切片功能、點云著色、點云編輯等功能讓繪圖更直觀。
首先,GeoSLAM生產(chǎn)的點云數(shù)據(jù)應(yīng)用于地形圖修測時,外業(yè)測量時間大大縮短;其次,點云數(shù)據(jù)平面精度高,且在保障精度的情況下,覆蓋范圍更全面;第三,點云的地面點高程的精度可靠[5];第四,點云的穿透能力強,可在一定程度消除遮擋的影響;最后,點云數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)三維瀏覽巡圖。
(1)外業(yè)測量耗時少
利用傳統(tǒng)的作業(yè)方法,修測人民公園小區(qū)地形圖耗時約為 3 h,而利用GeoSLAM設(shè)備對人民公園小區(qū)掃描外業(yè)共耗時 1 h 20 min,除去布設(shè)控制點所耗 1 h外,掃描時間僅耗時 20 min。大大節(jié)省了外業(yè)的人力資源,提高了外業(yè)作業(yè)效率,為測量數(shù)據(jù)獲取的技術(shù)革新提供了一種新方法。
(2)點云數(shù)據(jù)平面精度高且覆蓋范圍全面
利用GeoSLAM設(shè)備生產(chǎn)的點云數(shù)據(jù)可全面、清晰、準(zhǔn)確地勾繪房屋的輪廓。
圖3為點云切片數(shù)據(jù)疊加背景地形圖的效果圖,相比矢量數(shù)據(jù),此圖可清晰分辨房屋輪廓,勾繪房屋更加方便、快捷;

圖3 編輯前(點云+地形圖) 圖4 編輯后(點云+地形圖)
北側(cè)墻體部分在點云掃描之前剛剛完成了地形圖的更新,可認(rèn)為其精度是可靠的,而此部分墻體的輪廓與點云數(shù)據(jù)的吻合度非常高,表明點云數(shù)據(jù)的平面精度是可靠的;
在房屋中間凹處及陽臺等隱蔽區(qū)域,背景地形圖的房屋輪廓與點云數(shù)據(jù)存在多處較大的位置偏差(箭頭處所示),經(jīng)檢核,點云精度較為可靠。由此可見,點云數(shù)據(jù)可在保障精度的前提下,覆蓋范圍更加全面。
圖4為利用點云數(shù)據(jù)修正地形圖后成果圖。
(3)點云地面高程精度可靠
利用點云數(shù)據(jù)提取地面以上地物(如花壇、矮墻等)的特征點時,特征點位精度容易受點云密度、操作人員刺點經(jīng)驗等因素的影響,高程精度浮動較大。而地面點位則不受上述因素影響,僅僅取離地面點位較近的點位即可,在保障點云密度的情況下,精度可優(yōu)于 3 cm。本文4個控制點的高程與點云數(shù)據(jù)的較差均在 3 cm以內(nèi),點云數(shù)據(jù)較高的地面高程精度亦適用于土方測量、道路測量等領(lǐng)域。
(4)點云穿透能力強
如圖5所示,GeoSLAM設(shè)備的發(fā)射源位于地面,其生產(chǎn)的點云數(shù)據(jù)不僅可體現(xiàn)植被底部的信息,而且可體現(xiàn)植被外邊緣的信息,可見其具備較強的穿透性。因其具備高穿透性能,利用點云數(shù)據(jù)繪制地形圖可大大減小遮擋的影響[6],消除繪圖盲點。利用EPS點云處理模塊的切片功能,可參考不同切面的點云數(shù)據(jù),從多個角度分析、繪制地形圖,可大大提高作業(yè)的效率和準(zhǔn)確率。

圖5 激光點云穿透性
(5)點云具備三維效果
相比二維地形圖,點云數(shù)據(jù)可進(jìn)行三維展示,選擇不同的著色方式對點云進(jìn)行著色,點云的視覺效果會相對形象、直觀。在點云數(shù)據(jù)的三維視圖中瀏覽地形圖,可對地形圖進(jìn)行查缺補漏、發(fā)現(xiàn)地物是否有明顯位置偏差,初步實現(xiàn)巡圖的功能,如圖6所示。

圖6 三維瀏覽地形圖
(1)點云數(shù)據(jù)繪圖不直觀
點云數(shù)據(jù)由眾多獨立的點聚集而成,相比三維影像模型,點云數(shù)據(jù)繪制地形圖時缺乏直觀性,需要考驗繪圖人員的想象力。點云密度、點云著色方式等因素影響地形圖地物、地貌的分辨、判斷,內(nèi)業(yè)的作業(yè)效率偏低。
從事地形圖修測的任務(wù)生產(chǎn)時,繪圖人員尚能借助背景地形圖理解點云數(shù)據(jù),若是從事如竣工地形圖等白紙測圖的任務(wù),點云數(shù)據(jù)缺乏直觀性的問題便會愈發(fā)凸顯,繪圖難度大大增加。
(2)點云數(shù)據(jù)繪圖具有局限性
利用點云數(shù)據(jù)很難去分辨一些常見地物,如小區(qū)內(nèi)部停車用的植草磚,地面材質(zhì)如鋪磚、鋪石、水泥、瀝青等,黃色的車位標(biāo)線,部分井蓋等地物,給地形圖的繪制帶來極大不便。
(3)遮擋的影響仍存在
雖然點云數(shù)據(jù)具有很強的穿透能力,而且點云處理軟件具有切片功能,但是點云數(shù)據(jù)依然在一定程度上受到遮擋的影響。本文花圃中的植被過于茂密,大部分點云無法穿透植被至其底部的花壇,導(dǎo)致花壇線的點位密度低,而無法有效完成地形圖的繪制。
點云數(shù)據(jù)用于地形圖修測任務(wù)生產(chǎn)時具備許多優(yōu)點,同時其缺點也是顯而易見的,表1羅列其優(yōu)缺點,生產(chǎn)作業(yè)時可揚長避短,提高作業(yè)效率。

點云數(shù)據(jù)應(yīng)用于地形圖修測的優(yōu)缺點總結(jié) 表1
外業(yè)掃描時作業(yè)人員未經(jīng)過正確的位置,便會導(dǎo)致一些地方點云密度偏低而不足以辨認(rèn)地物。圖7中,作業(yè)人員掃描時途徑花圃左側(cè),因此,花圃左側(cè)的點云密度高,花圃輪廓清晰可見。因作業(yè)人員未途徑花圃右側(cè)與建筑物間的小路,圖中箭頭所示,所以花圃右側(cè)邊界線上點云密度低,從而影響花圃地類界的繪制。

圖7 花圃的掃描方法
為此,作業(yè)人員在掃描之前,應(yīng)提前規(guī)劃掃描路線,掃描路線應(yīng)完整覆蓋小區(qū)內(nèi)部的目標(biāo)地物、地貌,作業(yè)時嚴(yán)格按照預(yù)定的規(guī)劃路線進(jìn)行掃描,以便完整地覆蓋整個小區(qū)[7]。
由本文第6節(jié)可知,點云數(shù)據(jù)用于地形圖修測任務(wù)時,優(yōu)點很顯著,同時缺點也很明顯。而傾斜攝影模型近些年也廣泛應(yīng)用于地形圖的繪制中,但是傾斜攝影用于繪圖也存在一些缺點。筆者總結(jié)一下4個原因說明二者的優(yōu)缺點完美互補,在實際生產(chǎn)中可配合使用。
(1)傾斜攝影數(shù)據(jù)源位于空中,地物易受植被遮擋;GeoSLAM Horizon3D系統(tǒng)數(shù)據(jù)源位于地面,且點云穿透能力強,可有效彌補傾斜攝影模型的盲點。
(2)傾斜攝影模型采集的點位高程精度低;點云數(shù)據(jù)的高程精度,尤其是地面點高程精度高,在提取地面點高程時,可用點云數(shù)據(jù)替代傾斜攝影模型[8]。
(3)利用傾斜攝影測量房屋精度易受飛行高度等因素的影響,不穩(wěn)定;本文點云數(shù)據(jù)測量房屋精度達(dá) 5 cm,利用點云數(shù)據(jù)繪制建筑物的輪廓可以滿足一般工程測量的需求。
(4)傾斜攝影三維模型繪制停車位、地面材質(zhì)、井蓋等方便、快捷,可替代點云數(shù)據(jù)完成此項工作。