摄像头辅助移动激光雷达点云的定位,从无人水上车辆获得
Hannes Sardemann1, Robert Blaskow1, Hans-Gerd Maas1
1Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Technische Universität Dresden, 01062 Dresden, Germany.
这项研究介绍了一种新的系统,用于3D河岸绘图,使用无人驾驶水上车辆上的移动激光雷达. 摄影测量技术克服了GNSS的局限性,使得激光雷达数据的精确地缘引用能够用于详细的环境调查.
科学领域:
- 地理学工程 工程地质学
- 环境监测 环境监测
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
背景情况:
- 全球导航卫星系统 (GNSS) 的准确性在河流环境中经常受到损害,原因是多路径和阴影.
- 惯性测量单元 (IMU) 的准确性可能会受到小型平台上的车载传感器和推进系统的电磁干扰的负面影响.
- 准确的河岸3D点云数据对于生态和基础设施评估至关重要.
研究的目的:
- 介绍一个强大的系统,用于获取高精度的河岸3D点云,使用无人驾驶水上车辆上的移动激光雷达.
- 为了应对在GNSS挑战的环境中精确地缘引用的挑战.
- 为了验证拟议的激光雷达-光谱集成方法的准确性和潜力.
主要方法:
- 利用安装在无人驾驶水上车辆上的移动激光雷达系统进行3D点云数据采集.
- 采用光度计技术和时隔摄像头来确定外部定向参数,克服了GNSS和IMU的限制.
- 整合激光雷达数据与地理引用的摄像头定向数据,使用控制和结合点进行准确的转换成全球坐标系统.
主要成果:
- 通过利用摄像度外观定向参数,成功地证明了激光雷达点云的地理参考.
- 确定了影响摄像头定位准确性的关键因素,包括距离银行,银行大小和植被覆盖的距离.
- 通过与地面激光扫描数据进行比较,验证了集成激光雷达点云的准确性.
结论:
- 拟议的系统有效地克服了环境和传感器特定的挑战,以准确地绘制3D河岸地图.
- 当GNSS不可靠时,摄影计量为精确的地理参考提供了一个可行的替代方案.
- 该方法为河流系统的详细和准确的环境和基础设施监测提供了巨大的潜力.
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