基于激光SLAM定位的水域测量方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于激光SLAM定位的水域测量方法及系统，属于测绘技术领域。方法包括：使用搭载有激光雷达、惯性测量单元IMU、GPS接收机的无人船对水域进行测量，采集数据；利用采集的IMU和GPS数据进行静基座初始对准，为后续行进间激光SLAM解算提供初始绝对位置和姿态信息；根据水域测量环境，对激光雷达采集的数据进行点云预处理操作；利用IMU估计相邻两帧点云之间的姿态变换，为点云配准提供初值；使用PPICP算法对点云进行配准；后端图优化加入组合导航位姿信息作为额外约束，以提高求解精度；根据后端优化的结果，解算点云三维坐标并绘制三维点云地图，标记水域边界的绝对位置信息。本发明专利技术可为水域整体保护、综合治理提供精准参考。

【技术实现步骤摘要】
基于激光SLAM定位的水域测量方法及系统
本专利技术属于测绘
，具体涉及一种水域测量方法及系统。
技术介绍
小型水域如农村鱼塘、小型湖泊等具有形状不规则，周围环境复杂的特点，对小型水域边界的定位测绘工作一直是业界学者研究的热点。对小型水域等不动产单元的常用测绘方法目前有GPS测量、全站仪测量、卫星遥感和航空摄影等。当前这些方法或多或少都存在相应的缺点：①进行GPS测量时，每台RTK至少需要4颗卫星可见才能获得固定解，然而有些小型水域周围有大量树木遮盖，或者天气状况等因素，可观测卫星可能低于四个，此时GPS接收机并不能获得很好的固定解，不能满足不动产实地测量的要求。②全站仪是集光、机、电为一体的测量仪器，使用全站仪之前要进行设站，即在已知坐标系的基础上放样，然后进行测量工作。在小型水域边界定位问题中，全站仪可以有效的对边界上特定的点展开测量，但若想精确的测量出小型水域的边界轮廓，则会导致待测点数量众多，设站过程繁琐，使用全站仪大大降低了测量效率。③卫星遥感技术是进行水域边界定位的常用技术方案，很多学者致力于遥感影像水体面积的提取研究，但其空间分辨率较低，更多适应于面积较大的水域。④航空摄影技术可以在航空器上安置专用航空摄影仪，从空中对地面或空中目标进行摄影，绘制地图，但航空摄影也和GPS-RTK技术类似，易受树木遮盖或天气因素影响，成图现势性较差。
技术实现思路
专利技术目的：为了解决现有技术的问题，本专利技术提出一种基于激光SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)定位的水域测量方法及系统，以高效、简便的方式准确地得到小型水域边界的绝对位置信息。技术方案：第一方面，提供基于激光SLAM定位的水域测量方法，包括以下步骤：S1，使用搭载有激光雷达、惯性测量单元IMU、GPS接收机的无人船对水域进行测量，采集数据；S2，利用采集的IMU和GPS数据进行静基座初始对准，为后续行进间激光SLAM解算提供初始绝对位置、姿态信息；S3，根据水域测量环境，对激光雷达采集的数据进行点云预处理操作，包括无效点剔除、离群点剔除、下采样滤波、点云分割精简；S4，利用IMU估计相邻两帧点云之间的姿态变换，为点云配准提供姿态变换初值；S5，根据GPS直接测得的位置变换初值、步骤S4得到的姿态变换初值，使用PPICP算法对预处理后的点云进行配准；S6，在GPS有效区域，在常规后端图优化做法的基础上加入组合导航位置、姿态信息作为额外约束，进行图优化求解；S7，利用后端优化的结果，解算点云三维坐标并绘制三维点云地图，标记水域边界的绝对位置信息。第二方面，提供一种基于激光SLAM定位的水域测量系统，包括：数据采集模块，使用搭载有激光雷达、惯性测量单元IMU、GPS接收机的无人船对水域进行测量，采集数据；静基座初始对准模块，利用采集的IMU和GPS数据进行静基座初始对准，为后续行进间激光SLAM解算提供初始绝对位置、姿态信息；点云预处理模块，根据水域测量环境，对激光雷达采集的数据进行点云预处理操作；姿态变换初值模块，利用IMU估计相邻两帧点云之间的姿态变换，为点云配准提供姿态变换初值；激光SLAM前端模块，根据GPS直接测得的位置变换初值、姿态变换初值模块得到的姿态变换初值，使用PPICP算法对预处理后的点云进行配准；激光SLAM后端模块，在GPS有效区域，在常规后端图优化做法的基础上加入组合导航位置、姿态信息作为额外约束，进行图优化求解；建图模块，利用后端优化的结果，解算点云三维坐标并绘制三维点云地图，标记水域边界的绝对位置信息。有益效果：本专利技术方法及系统主要应用于面积不超过5万平方米的小型水域测量，针对小型水域周围树木环绕或房屋林立导致边界GPS信号失效的情况，采用了一种新的多传感器融合测绘方法，使用搭载有激光雷达/惯性测量单元/GPS接收机的无人船对小型水域等不动产单元的边界地理位置展开测量，对采集到的各种传感器数据，进行事后离线处理，利用IMU/GPS接收机作为辅助传感器进行精度优化，利用激光SLAM技术计算水域边界的位置坐标。该测量方法快速、简便、高效，能够准确地得到小型水域边界的绝对位置信息。使用本专利技术提供的测量方案，还可以生成小型水域周围的三维点云地图，为小型水域整体保护、综合治理提供精准参考，有利于推进不动产单元测量工作的开展。附图说明图1为本专利技术的应用于水域测量的激光SLAM方案整体框架流程图；图2为本专利技术的无人船测量示意图；图3为本专利技术的行进间激光SLAM解算流程图；图4为本专利技术的点云预处理流程图；图5为本专利技术的三种点云配准算法配准结果比较图；图6为本专利技术的改进PPICP算法点云配准结果图；图7为本专利技术的Kalman辅助改进PPICP点云配准结果图；图8为本专利技术的实际测量水域实景图；图9为本专利技术的数据处理之后三维点云示意图；图10为本专利技术的数据处理之后三维栅格示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案作进一步说明。本专利技术提供的应用于小型水域测量的激光SLAM方案，可以在小型水域边界GPS信号失效时，对水域边界的绝对地理位置展开精确测量，且测量效率高。参照图1和图3，在一个实施例中，基于激光SLAM定位的水域测量方法包括以下步骤：步骤S1，使用搭载有激光雷达、惯性测量单元IMU、GPS接收机的无人船对水域进行测量，采集数据。将无人船在GPS有效点处停靠10min，然后围绕小型水域轮廓行驶一周，具体行驶轨迹需要考虑两个因素：①距离小型水域边界不能太远，为了避免激光点云分辨率较低，无人船与水域边界的距离一般保持在3～7m左右；②尽量行驶在GPS有效水域，若岸边树木遮盖严重，可以适当使无人船行驶轨迹远离水域边界，以便无人船GPS信号有效。当两个因素不能同时满足时，需根据实际情况进行调整。无人船测量示意图如图2所示，在行驶过程中，对激光雷达/惯性测量单元/GPS接收机的数据进行实时存储，以供事后离线处理。步骤S2，利用采集的IMU和GPS数据进行静基座初始对准，为后续行进间激光SLAM解算提供初始绝对位姿信息。利用步骤S1采集的前10min数据进行静基座初始对准，目的是为整个测量过程提供初始绝对位置和姿态信息。位姿信息求解包括粗对准和精对准两个环节，粗对准使用双矢量定姿算法，快速得到粗略的初始姿态矩阵；然后在粗对准的基础上进行精对准环节，使用SINS/GPS组合Kalman滤波技术估计位置误差、理论导航坐标系与计算导航坐标系之间的失准角，利用SINS误差模型列写系统状态方程，利用GPS提供的位置和速度信息作为量测值列写观测方程，然后使用Kalman基本公式进行求解，最终得到较为精准的初始位姿信息。应当了解，此处精对准Kalman滤波与后续行进间进行的组合导航Kalman滤波基本原理、操作手段相同，仅仅在于无人船运动状态不同、所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于激光SLAM定位的水域测量方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，使用搭载有激光雷达、惯性测量单元IMU、GPS接收机的无人船对水域进行测量，采集数据；/nS2，利用采集的IMU和GPS数据进行静基座初始对准，为后续行进间激光SLAM解算提供初始绝对位置、姿态信息；/nS3，根据水域测量环境，对激光雷达采集的数据进行点云预处理操作；/nS4，利用IMU估计相邻两帧点云之间的姿态变换，为点云配准提供姿态变换初值；/nS5，根据GPS直接测得的位置变换初值、步骤S4得到的姿态变换初值，使用PPICP算法对预处理后的点云进行配准；/nS6，在GPS有效区域，在常规后端图优化做法的基础上加入组合导航位置、姿态信息作为额外约束，进行图优化求解；/nS7，利用后端优化的结果，解算点云三维坐标并绘制三维点云地图，标记水域边界的绝对位置信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于激光SLAM定位的水域测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，使用搭载有激光雷达、惯性测量单元IMU、GPS接收机的无人船对水域进行测量，采集数据；
S2，利用采集的IMU和GPS数据进行静基座初始对准，为后续行进间激光SLAM解算提供初始绝对位置、姿态信息；
S3，根据水域测量环境，对激光雷达采集的数据进行点云预处理操作；
S4，利用IMU估计相邻两帧点云之间的姿态变换，为点云配准提供姿态变换初值；
S5，根据GPS直接测得的位置变换初值、步骤S4得到的姿态变换初值，使用PPICP算法对预处理后的点云进行配准；
S6，在GPS有效区域，在常规后端图优化做法的基础上加入组合导航位置、姿态信息作为额外约束，进行图优化求解；
S7，利用后端优化的结果，解算点云三维坐标并绘制三维点云地图，标记水域边界的绝对位置信息。


2.根据权利要求1所述的基于激光SLAM定位的水域测量方法，其特征在于，所述步骤S1中，无人船先在GPS有效点处停靠指定时长，再围绕水域轮廓行驶一周，进行测量，无人船行驶时在整体圆周运动的基础上做角速率不超过预设阈值的S弯运动。


3.根据权利要求1所述的基于激光SLAM定位的水域测量方法，其特征在于，所述步骤S2中静基座初始对准包括粗对准和精对准两个环节，所述粗对准使用双矢量定姿算法得到初始姿态矩阵；所述精对准在粗对准的基础上，使用SINS/GPS组合Kalman滤波技术估计位置误差、理论导航坐标系与计算导航坐标系之间的失准角，利用SINS误差模型列写系统状态方程，利用GPS提供的位置和速度信息作为量测值列写观测方程，然后使用Kalman基本公式进行求解，最终得到初始位姿信息。


4.根据权利要求1所述的基于激光SLAM定位的水域测量方法，其特征在于，所述步骤S3中点云预处理操作包括无效点剔除、离群点剔除、下采样滤波、点云分割精简，其中，
所述无效点剔除用于剔除空洞无效测量点；
所述离群点剔除使用基于统计的方法检测并剔除离群点；
所述下采样滤波使用体素化网格方法，将点云区域划分成相同大小的三维体素栅格，计算每个体素栅格所包含点云的重心，用重心值代替体素栅格中实际的点云；
所述点云分割精简包括点云分割和点簇过滤两个环节，所述点云分割借用图论思想，将点云根据预设阈值minDistance分割成若干离散的连通图，每两个连通图最邻近点的欧氏距离必须大于minDistance；所述点簇过滤根据点簇体积特征对冗余点簇进行剔除，计算每一个点簇的最小外围立方体，立方体面与坐标系平面平行，设定一个边长阈值，若最小外围立方体存在一条大于阈值的边，则视为有效点簇，否则视为冗余点簇，需要剔除。


5.根据权利要求1所述的基于激光SLAM定位的水域测量方法，其特征在于，所述步骤S5中，在进行PPICP点云配准工作之前，先进行法线求解筛选工作，在求某一点的曲面法线时，搜索距离其最近的k个点q0...qk-1，计算每个点到估计平面的距离并求和，若距离之和大于给定阈值，说明k邻域内的点较分散，其求解的曲面法线可信度不高，直接舍弃，反之保留；在进行筛选环节之后，只允许曲面法线有效的点参与PPICP误差度量方程的建立。


6.根据权利要求1所述的基于激光SLAM定位的水域测量方法，其特征在于，所述步骤S6中借助图优化技术，将待求量无人船位姿和点云位置作为节点，将步骤S5点云配准计算的约束和激光雷达测量值作为边，通过非线性最小二...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴峻，刘凯，郭晓艺，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32