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“数智领航”系列 | 关于手持SLAM三维激光扫描仪你需要了解的事情

一、什么是SLAM

SLAM英文全称:

Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建。三个关键词:即时、定位、地图构建。

1、定位

定位大家应该都比较清楚,我们熟知的GPS定位,全站仪定位等定位方式,大部分都是利用测距、测角来实现。SLAM定位也是同理,当你把机器人放置在一副地图当中的时候,通过测量机器人J到三个已知角点(A-B-C)的距离,通过三角定位原理,那么就可以反算出机器人的位置。

当然上述只是简化了定位,其实位置里面还有一个很重要的值就是姿态(ROLL PITCH HEADING),这三个值的获取就要涉及传感器坐标系与地图坐标系的位置变换,可以理解为七参数中的旋转角。

2、地图构建

当已知不同位置(下图中的J1-J3)的位置和姿态以后,通过激光雷达扫描仪对物体进行扫描,那么我们就可以获取地图数据了。这有点类似于我们倾斜摄影测量做好了空三之后(空三就是求得照片的准确的位置+姿态),对我们的地物进行三维重建。

3、即时

到这里你们可能会疑问,我是先有地图还是后有地图呢?

有地图的话,我的位置与姿态都可以获得,进而扫描场景,那么既然有地图,我还要扫描有何用。

有定位的话,那么这个定位从哪里来呢,在外场的时候,我们可以依赖GPS+IMU。但是在商场、地下管廊、没有GPS信号的区域呢,这个时候我就需要地图数据了。

所以,上述问题类似于先有鸡还是先有蛋的问题了。

那么这个时候,SLAM的“即时”就可以解决这个问题,通俗解释就是我可以边定位,边地图构建。

比如你要去一个陌生的地方逛商场。首先乘坐网约车到达门口,然后下车拍照打卡,对商场的入口处及周边有初步认识之后,进行健康登记,进入商场。每逛完一个门店后,都会跟上一家门店联系起来(假如你记忆力超群),比如他们之间的距离,位置关系,以及你现在所处的位置等等,依次浏览所有门店,最后对整个商场的轮廓有了一个整体的认识。

 

二、手持SLAM三维激光扫描仪应用方向

在面对一个陌生的仪器的时候,我们应该主要考虑的是我买来干啥,或者说你这台仪器设备能干啥。抛开数据质量是否合格,我简单描述下手持SLAM产品的三个主要的应用方向。

1、矿洞

为什么把这个排在第一位?

第一:因为矿洞里面没有GPS信号,很难去使用RTK测量;

第二:矿洞里面光照条件不好,使用全站仪视线不佳;

第三:有些矿洞很狭窄,纵横交错,全站仪效率低。

由于手持SLAM设备可以边走边测,无需GPS信号,也不受到光照的影响,因此特别适合于矿洞、地质溶洞等。

对于矿洞的成果,有矿洞平面图,断面图,体积,三维模型等。

「数字绿土LiGrip产品获取的矿洞成果图」
 

2、立面测量

传统的全站仪立面测量方式有以下缺点:

1)传统作业方式耗时费力,在搬站时需要多人协作,外业采集工作效率低;

2)传统作业方式对人工的技术能力要求高;

3)传统技术针对遮挡场景的数据无法得到很好的满足;

4)传统技术无法及时判断出数据质量,若在后续内业工作中发现问题需要及时到现场补测;

虽然倾斜摄影测量技术通过低空拍摄可以做立面测量,但是对于禁飞区和树木遮挡的区域,倾斜摄影测量就无法有效获取数据。

因此基于SLAM技术的最大优势在于,作业效率高,可快速获取立面数据,数据信息丰富(不仅是门窗,洞口,空调),只要扫描到的地方都可以进行测量,这样便于提高内业的效率。并且具有全景影像的设备可以辅助作业人员判断物体的材质,标识牌,文字等信息。

「数字绿土LiGrip产品获取的立面绘制成果图」

3、体积量测

传统的RTK和全站仪技术都是通过对物体进行单个点的测量,能够大致描述被测物体,进而使用第三方软件进行土方计算。但是利用传统方式的最大弊端是点间距很大,外业作业时间长,RTK和全站仪效率低等。

而SLAM技术可以不考虑信号,不考虑架站搬站,点密度超大(≥10000点/平方米)。无论是场内、场外、运砂船、堆料仓立面的体积,只要能够扫描到被测物体,那么基于点云的体积量测是十分方便的。

「数字绿土LiGrip产品获取的料堆成果图」
4、其他

由于篇幅有限,其他的比如地下市政设施,林业,房产测绘,停车场,建筑,架空管网,施工、地质,机器人巡检等领域都有应用,这里就不一一介绍了,大家可以关注数字绿土的官网(北京数字绿土科技股份有限公司 (lidar360.com))查看更多案例。

三、如何去评价一款手持SLAM仪器

1、数据质量

我们首先要关注的就是点云的数据质量。作为客户而言,可以从以下方面判断数据质量:

① 点云的分层现象

分层:在一个作业架次里面,对同一地方,不同时间扫描的点云之间的错层。

可以使用第三方软件,比如数字绿土的LiDAR360,用GPS时间来渲染点云,那么你可以发现,同一区域有不同颜色的点云,如果两种颜色的点云贴合的很好,那么说明点云分层几乎没有。

「数字绿土LiDAR360数据图」
② 点云的厚度

基本上点云越薄,点云质量越好,厚度薄的点云说明算法优秀。当然这种薄不是指对点云进行抽稀,压薄,平滑之后的点云。

③?相对精度

相对精度,可以理解为尺寸精度,且验证相对精度量测时,一定要大于本身激光器的测距长度。

④ 绝对精度

目前市面上大多数的手持产品没有GPS设备,因此基于打点功能进行相对坐标到绝对坐标的转换。绝对精度的验证,需要在现场布设反射率靶标(比如3M反光贴)或者利用道路标示线充当检查点。

「数字绿土激光雷达扫描设备获取的道路数据图」
 

以上是主要验证点云精度的指标,点云精度也与SLAM算法息息相关。

由于激光器的不同,使用GPS也不一样。因此这里不做展开描述,因为性能会有很大的不同。比如由于GPS的加入,控制点可以不用布设(前提是有GPS信号),32线与16线激光雷达激光点频不一样(64W VS 32W),因此在描述物体时,32线效果更好。

2、产品的设计

产品设计可以体现在:

① 稳定性

稳定性体现在数据的稳定性和遭受恶劣条件的稳定性(设备是否死机,设备是否不运转)。前提条件是要按照厂家的提示操作,按照规范进行采集。

② 人性化

设计简单易用,握持是否舒适等。

③ 易维护

④ 易扩展

主要体现在是否可以车载,机载等。

⑤ 外观

3、厂家的服务能力

得到专业的培训,不仅仅是产品的培训,厂家也可以提供一些基于业务流程的专业化培训(比如体积计算,立面测绘,林业,房产测绘等)。

4、厂家的技术实力

厂家的技术实力,可以看看他们的产品有哪些,是否是专门做测绘的,专门做激光雷达的,专门做实景三维的,至少这些厂家懂测绘。

当然我们还是回到核心的SLAM技术,需要考察厂家是否有过SLAM技术的积累,或者曾经出过SLAM设备,这样至少厂家拥有SLAM技术团队,可以很快的迭代算法,回应客户的需求。

四、结尾

所有的关键,都在于SLAM的数据质量,所以你在选购一款产品的时候,多去测试,毕竟实践出真知。

同学们,今天就讲到这里啦!有需要提问的,可以在评论区留言哦~

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