车载激光扫描技术点云纠正研究

车载激光扫描技术点云纠正研究

摘要：随着智慧城市建设发展的需求不断扩大，移动扫描技术在项L1应用中的 频率不断提升，车载三维激光扫描技术以其高效率、高精度的特点已在项U实践 中占有一席之地。但车载三维激光扫描技术受限于卫星信号等悄况影响，点云数 据为确保达到高精度，通常需进行远超车载扫描本身工作量数倍的点云精度改善 工作，即点云纠正，本文使用多个实例数据，通过对不同纠正策略的对比，对车 载激光扫描技术的纠正点布设数量和位置进行研究，摸索最优的纠正点布设方法, 以期能减少纠正点布设工作，并提出了以轨迹质量为依据的点云纠正策略，提高 大批量获取高精度道路点云数据的效率。

关键词：车载激光扫描技术；点云纠正：纠正点布设；轨迹质量；虚拟纠正点

1引言

随着上海智慧城市建设脚步的不断推进，城市数字化、网络化、智能化水平显著提升， 城市管理与政务信息化向纵深发展，为满足城市精细化管理水平进一步提升?服务智慧公安、 智能化消防、路政建设、安全生产综合管理、多灾种早期预警等应用快速更新的需求，加快 获取髙精度道路点云数据的速度迫在眉睫。

就现有的点云纠正方式而言，能够较好满足髙精度点云的质量要求，但纠正点布设密度 非常大，纠正点布设工作量通常超车载扫描工作量的10倍，大量的道路而纠正点布设同时 对作业人员构成了一左的安全隐患，且经济成本和周期成本较大，故本文将结合上海市奉贤 区多条道路数据实例，对车载三维激光扫描技术的大批量点云纠正进行研究探讨。

2车载激光扫描技术

车载激光扫描技术的主要硬件设备是车载激光雷达测屋系统，其主要由三维激光扫描设 备、GNSS导航左位设备、IMU惯导设备、全景相机及平板电脑等控制设备构成，使用车俩作 为扫描仪的载体。三维激光扫描设备负责获取地形地物的水平角、垂直角以及距离数据： GNSS导航怎位设备和IMU惯性测量设备组成的组合导航负责获得车辆行驶的实时三维位置 数据：全景相机负责采集影像数据：平板电脑用于设备控制。

3数据采集

本项目作业区域为上海市奉贤区，区域内需扫描道路总长度约660km,使用别克GL8商 务车搭载华测AS-900系列多平台激光雷达测量系统进行点云数据采集?该设备激光测距精度 为lcm,左位泄姿后处理位置精度水平为lcm.髙程为2cm,系统输岀点云绝对精度水平 5cmx 垂直 5cm。 为保证采集的激光点云精度，同步静态GNSS基站的观测点位要求视野开阔、信号良好, 周围无大功率发射塔.无高压线，与釆集车辆距离在8km范围内，接收机采样率为5Hz。

车载点云数据正式采集前，车辆需在采集路段附近找一空旷场地静止5min,完成后车 辆启动一般应进行一次左转和一次右转来完成GNSS和IMU的初始化。正式采集开始后，髙 架等快速道路车辆行驶速度不超60km/h,其他地而道路车辆行驶速度不超40km/h,车辆行 驶过程中应力求平稳，避免急刹车，禁止倒车调头，双向4车道以上道路为了保证点云数据 质量，需往返采集。

纠正用三维控制点一般布设在道路白色标线的淸晰角点上，现场无条件的布设在黄色标 线、

有明显三维特征的建构筑物角点上，保证所测点位能够在点云数据中找到对应的同名点。 纠正点采用GNSS RTK模式采集三维坐标，信号较差区域平而采用图根导线、髙程采用全站仪 三角髙程方式采集?共采集纠正点9300余个，较为均匀分布整个道路区域。

4数据解算

轨迹解算采用髙精度组合导航事后组合处理软件Inertial Explorer （简称IE软件），其核 心步骤为GNSS解算、GNSS+INS组合解算.轨迹平滑处理，本项目全部采用紧耦合、前后双 向处理模式，获得车载扫描轨迹数拯。

点云数据输岀采用点云预处理软件CoPre，其利用IE解算获得的轨迹数据，结合车载三 维激光扫描仪采集到的角度和距禽数据，输出通用格式的原始点云数据，本项目滤波值设置 为 50m c

5纠正影响分析

激光点云的精度主要受激光测距误差、扫描角误差、GNSSt位误差.IMU左姿误差、 系统检校误差等因素制约，主要存在于安装误差角的检校、点云数据釆集、GNSS/IMU组合 数据后处理以及利用地而控制点进行纠正四个环肖。在本项目实践中，安装误差角在进行检 校后已固定、

GNSS/IMU组介数据后处理由成熟商业软件完成.点云数据采集按照一左的规 则进行，故本文重点讨论利用地而控制点进行纠正这个环节，简称点云纠正。

点云纠正是将已知控制点与点云同名点进行人工精确匹配，将匹配后的坐标三维差值作 为相对应饥迹POS点修正的依据，并采用多种策略对周边轨迹POS点进行平滑处理，获得修 正后的高精度轨迹数据?从而获得高精度的点云数据的过程。本项目点云纠正处理采用点云 精度改善软件CoRefine,本文利用分析工具对该软件的多种平滑策略进行了详细的数据分析, 确认其计算以秒为单位，向周边轨迹POS点进行平滑，其影响见图2、图2,单纠正点周边 轨迹POS影响分析图和纠正点间轨迹POS影响图。

图2是两个纠正点进行纠正计算对轨迹在两纠正点间的影响，下方红色为原始轨迹?其 余为不同参数设置计算获得的修正轨迹，各纠正参数值间隔1秒，随着参数的增长，纠正紈 迹远离的幅度越来越大，当参数超过两点GPS时间差值的一半后，轨迹即可保持恒泄，图中 淡绿色线即为多条参数值超该阈值的轨迹叠加。

单点影响与两点影响的区别在于，当参数值大于一个阈值时，单点会将整个轨迹按照控 制点与点云同名点三维差值全部整体平移，而两点则会依据时间，分别配比两点间各个POS 点的三维差值并进行相应平移，以尽量形成一条平滑的轨迹。纠正点相互间以图2方式修正 轨迹，头尾纠正点以图1方式外延修正轨迹。

该软件采用GPS时间作为POS点解算单位，而实际工作中更多以距离为单位来描述问题, 故根据本项目实施车速，正常行驶时，Is折算到距离约为10m,与图1、图2相吻合。很据 实验，算法下限为Is,上限理论上为无穷大，即算法理论上单点可控制10m至无穷远，但局 限于软件至少两点才可以解算，实际我们最少使用2个控制点即可对轨迹进行纠正。

众所周知，一般情况下车载点云纠正使用的纠正点平均点间距越小，获得的点云精度越 髙，而缺少最少使用多少纠正点，即可获得髙精度点云的相关讨论和研究，故本文设il?了实 验一，使用不同纠正点平均间距的纠正实验，对多条车次的几十种实验结果进行了统计分析, 以期获得单车次最大纠正点间距的相关依据。

6纠正实验

6.1不同纠正点平均间距的纠正实验

选取较有代表性的3个车次，通过多种不同纠正点间距方案进行纠正，下而分别用1号. 2号、3号车次进行区分。

1号车次为单向直线线路，轨迹长度8.1km,轨迹POS点质量Q1占21.68%、Q2占 77.62%. Q3占0.70%,轨迹POS点质量好，线路上共采集纠正点50个，未纠正检测精度平 而中误差为9.9cm,髙程中误差为8.7cm,表中序号1方案为线路头尾各使用1个三维控制 点进行纠正，序号2方案在1方案基础上中间加入1个三维控制点，序号3?6方案均在前一 方案基础上较为均匀加入三维控制点，缩短纠正点平均间距，其余三维控制点作为纠正后的 检验点统汁精度，获得该实验的点云精度统计数据.见表仁

表11号车次多种纠正点间距方案点云精度统计

从以上3个车次的多种纠正点间距方案点云精度统讣中可以分析得出： （1） 平均纠正点间距越小，点位精度越高；

（2） 平均纠正点间距小于lkm后，点位精度均明显得到稳泄改善；

（3） 随着平均纠正点点间距的缩小，点位的高程精度改善优于平面： （4） 双向车次由于往返点云重叠误差的校验，点位精度改善弱于单向车次；

（5） 发现轨迹POS点质量好差对点云纠正精度有影响，1号车次甚至8km纠正点间距 进

行纠正即可达到平面中误差4.3cm,髙程中误差4.1cm的良好精度：2号车次lkm纠正点 间距进行纠正也达到了平而中误差5.4cm.髙程中误差4.8cm的良好精度；3号车次则需要 约200-250m纠正点间距才能获得上述两个车次同等的精度：

根据以上实验一的结果，本文对项目中所有已釆集处理的52条车次，点云数据在未纠 正前的验证精度进行了统计分析。发现车次轨迹POS点的QL和Q2占比髙则点云精度高，

Ql+Q2>98.5%时，点云精度较为理想,Q3、Q4、Q5占比髙，则点云精度低,且当Q3+Q4+Q5 >5%时，整体点云精度明显下降。

按照上述情况，对划分的三个轨迹POS点质量Q1+Q2数据区间进行精度统讣， Ql+Q2>98.5%的车次有20条，占比39%,平面平均中误差6.9cm,高程平均中误差7.7cm： 98.5%>Q1+Q2>95的车次有19条，占比37%,平而平均中误差11.3cm,髙程平均中误差

Ql+Q2<95%的车次有12条，占比24%,平而平均中误差45&m,髙程平均中误差 31.4cm* 本文同时收集了纠正作业人员的主观感受，以纠正容易.有点困难和十分困难的主观感 受划分后发现，Q1+Q2的总占数值与主观难度感受总体相匹配，即当Q1+Q2298.5%时，纠正 容易：98?5%>Q1+Q2295%时，纠正有点困难，但多数内业可以克服，当Q2+Q2V95%时，纠 正十分困难，通常现有的纠正点布设量不能满足纠正需求，需要针对性外业加设纠正点。

从以上数据统计分析，确认轨迹POS点解算质量好差能较好反映点云原始精度，同时对 点云纠正难度影响很大。根据这一结论，本文设计了实验二，对轨迹POS点质量在纠正中起 到的作用进行进一步研究，以期获得轨迹POS点质量好差对点云纠正精度影响的量化数据。

6.2以轨迹POS点质量为依据的纠正实验

设计思路为对轨迹POS点质量较差的进行密集纠正，质量较好的仅进行稀疏纠正。具体 方法是在Q3及以上质量的POS单点或多点周边布设密集纠正控制点，纠正点间距小于200m, 对Q2、Q2质量的POS点布设稀疏纠正控制点，纠正点间距3501300m,并分三种方案对实 验一 3个车次进行纠正实验，序号1方案为仅对Q3及以上质量的POS单点或多点周边布设 纠正点，每点或多点前后各一个：序号2为在1方案基础上，对质咼较好的区域按距离加入 纠正点，使得质量较好区域的平均间距约为lkm,序号3则将2方案的平均间距缩短至约 500m.获得1、2、3车次以轨迹POS点质量为依据的点云纠正结果的精度统汁数拯，分别 见表4、表5.表6o