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四种激光雷达技术的最新趋势

2021-03-22 14:26 性质:原创 作者:无人机网 来源:无人机网
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减少手动对齐

近年来,随着利用卡尔曼滤波和基于图像的云对云登记方面的进步改进了轨迹处理,移动激光雷达点云的处理已得到简化。这意味着减少了许多人工点云对准和对地控制的登记,加快了整体处理速度,实现点云通道之间的间隔小于10mm。自动对准算法带来了更精确的产品,而人工交互则大大减少。数据处理的改进意味着客户能够更快地开始精确数据的工作。

机器学习特征提取在从机载和移动激光雷达数据中提取价值方面发挥着重要作用。虽然机器学习正在起飞,但仍然需要更多适合每种应用的标签化训练数据集,以便机器和数据科学家用来优化算法。识别点云中对象的标签化训练数据集变得越来越有价值。在点云中,这些对象由对象周围的3D边界框定位,并标明对象类型。这些训练数据集为机器学习的训练提供了基础,以便从点云数据中提取更多价值。

地面激光雷达

大约15年前,在所有硬件和软件都能正常工作的情况下,使用徕卡HDS3000可以实现每天三次扫描设置。这台扫描仪重达16公斤,电池有公文包那么大,一切都用笔记本电脑控制-但它使处理云到云的定标变得很容易。

在地面激光雷达方面,硬件已经取得了飞跃性的进步,最新一代的扫描仪每天能够实现超过200次的扫描设置。现在的挑战是如何更有效地处理所有数据。

随着扫描设置的增加,可以在一个单一的实地天实现,自动点云对齐算法几年前提供了一个解决方案,特别是Trimble Realworks“非常有效的自动登记使用飞机”。缺点是运行该过程所需的计算时间,以及需要进行严格的质量检查以确保算法正确。通过玻璃、长而无特色的走廊和大型移动物体(如风帆或树木)来扫描数据,都可以使校准偏离轨道。

实时校准

徕卡最新的地面激光雷达系统RTC360是飞行对中的典范。该系统既可以在设备的GUI上操作,也可以通过Wi-Fi连接的平板设备,通过Leica Field 360应用程序进行操作。不过,需要注意的是,点云对准只能使用平板电脑来完成。点云采集仅需30秒左右(10米处12mm点间距),添加彩色HDR影像需要多花一分钟。

虽然基于平板电脑的定线会占用扫描采集时间,但点云和HDR图像时间的改进很容易抵消这种延迟。遗憾的是,在现阶段,操作人员无法利用采集期间的停机时间来完成过去的走线。然而,很容易设想在未来的固件更新中会解决这个问题。

工作流程的其他好处包括

01、操作员可以在平板设备上向客户实时显示对齐的数据,从而提高对正在进行的工作的欣赏和参与程度。

02、显示扫描位置和现场空洞的虚拟平面图避免了潜在的返工。

03、在字段中额外的处理消除了对显示扫描位置的详细字段注释的需要。

04、如果应用程序由于设置之间的重叠不足而无法对齐相邻的扫描,用户将收到一个提示。

尽管这可能会使基于云对云的办公对齐成为过去,但仍然需要有强大的调查控制和严格的数据质量保证过程。数据的完整性一直要求传统的测量技术如测量控制和参考指标的支持。

Emesent的基于Hovermap SLAM的激光雷达在手持模式下。图片提供:Emesent

使用SLAM的手持式短程激光雷达

第四种也是最后一种常用的激光雷达商业平台是使用同步定位和测绘技术的手持/背包式短程激光雷达。SLAM使激光雷达系统能够在其环境中定位--通常是GNSS拒绝的位置。随着SLAM算法在过去几年中的改进,手持式激光雷达已成为一种商业解决方案。

在商用手持设备之前,地面激光雷达是室内激光雷达唯一普遍应用的解决方案。徕卡的BLK2GO和Emesent的Hovermap的成功,彻底改变了在狭窄、复杂的室内环境中获取激光雷达的方式。这些解决方案的优势在于其速度、通用性和易用性。当应用可以容忍较低的精度时,它们在采集速度、处理速度和交付时限方面获得了显著的优势。。

结合无人机自主

Emesent Hovermap还具有能够与无人机连接的多功能性。在这种模式下,将SLAM技术与无人机自主性相结合,为采矿和复杂的封闭场地提供了强大的室内测绘解决方案。事实上,Hovermap的自主性2级采用了避撞技术,使无人机能够在视线之外飞行,激光雷达数据也会实时流回给操作者。

未来几年,预计将有更多的基于SLAM的手持式激光雷达系统进入市场。

结论

近年来,业界一直非常关注提高向客户提供激光雷达数据的速度。诸如将数据从现场上传到云端、扫描的自动对准、产品自动化和通过浏览器交付等因素,都意味着终端用户可以更快地接收到数据。随着数字孪生的推进,现在人们对利用一系列集成激光雷达技术对建筑物和资产进行全面覆盖的兴趣越来越大。最近的发展提高了激光雷达在其众多平台上的通用性,使得提供一个完整的基于激光雷达的点云解决方案比以往任何时候都要容易。

布里斯班Mt.Crosby泵站的详细建筑信息模型(BIM)是通过整合一系列激光雷达源生成的。

特别鸣谢

感谢Rob Clout(Aerometrex)以及Rick Frisina和Jarrod Hatfield(维多利亚州环境、土地、水和规划部)的宝贵见解。

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