【技术实现步骤摘要】
无人机载激光雷达数据获取方法、系统、装置以及介质
本专利技术涉及无人机载激光雷达数据获取
，尤其涉及一种无人机载激光雷达数据获取方法、系统、装置以及介质。
技术介绍
激光雷达系统指的是用激光器作为辐射源的雷达，现有的激光雷达系统的体积小，质量小，常搭载于无人机平台上，为激光雷达点云数据的获取提供了更为灵活的途径。轻小型无人机载激光雷达系统可以在距离目标较近的区域开展作业，并且相对于直升飞机等机载系统来说，在有效减少作业成本的同时，也可前往不易到达的区域。但激光雷达扫描得到的数据量大，如果采用同样的分辨率在飞行路径上进行数据采集，当无人机长时间作业后，会带来较大的存储空间需求，这与无人机的轻小型设计相悖，同时也会导致数据处理耗时长，还会导致无关区域数据量过大，关键区域数据量不足的问题；而且，大规模、高密度信标广播将会带来巨大的通信开销，很容易引起通信质量的下降，再加上实际通信环境中的遮挡、电磁辐射等因素对信号传输的影响，导致通过GPS/DR采集到的原始位置数据传输过程中出现丢失现象。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种无人机载激光雷达数据获取方法，其特征在于，包括：/n根据获取的飞行路径结合同步地图生成对应于无人机的位置信息，根据所述位置信息生成控制指令，并向激光雷达发送所述控制指令，所述位置信息包括所述飞行路径上的关键区域和非关键区域的位置信息；/n根据所述控制指令调整激光雷达的扫描分辨率并驱动所述激光雷达获取特征量，所述控制指令包括所述关键区域内获取的特征量的扫描分辨率，以及所述非关键区域内获取的特征量的扫描分辨率；/n获取所述飞行路径以及特征量并发送到地面处理平台，利用基于Singer模型的卡尔曼预测方程对丢失或者错误的所述特征量进行补充。/n
【技术特征摘要】
1.一种无人机载激光雷达数据获取方法，其特征在于，包括：
根据获取的飞行路径结合同步地图生成对应于无人机的位置信息，根据所述位置信息生成控制指令，并向激光雷达发送所述控制指令，所述位置信息包括所述飞行路径上的关键区域和非关键区域的位置信息；
根据所述控制指令调整激光雷达的扫描分辨率并驱动所述激光雷达获取特征量，所述控制指令包括所述关键区域内获取的特征量的扫描分辨率，以及所述非关键区域内获取的特征量的扫描分辨率；
获取所述飞行路径以及特征量并发送到地面处理平台，利用基于Singer模型的卡尔曼预测方程对丢失或者错误的所述特征量进行补充。
2.如权利要求1所述的无人机载激光雷达数据获取方法，其特征在于，所述特征量包括电力杆塔、树木或电力线路中的至少一种。
3.如权利要求1所述的无人机载激光雷达数据获取方法，其特征在于，所述根据获取的飞行路径结合同步地图生成对应于无人机的位置信息具体为：判断所述同步地图中是否存储有所述飞行路径的地面信息，若有，则根据所述地面信息的区域确定关键区域的位置；若无，则将缺失所述地面信息的区域设置为关键区域，并将扫描得到的特征量处理后更新地图。
4.如权利要求1所述的无人机载激光雷达数据获取方法，其特征在于，所述关键区域的扫描范围由所述关键区域的原始边界往外扩展a米。
5.如权利要求4所述的无人机载激光雷达数据获取方法，其特征在于，所述关键区域内获取的特征量的扫描分辨率为M2米，时间间隔为N2秒，所述非关键区域内获取的特征量的扫描分辨率为M1米，时间间隔为N1秒，且M1大于M2，N1大于N2。
6.如权利要求5所述的无人机载激光雷达数据获取方法，其特征在于，所述M1的取值范围为1-2，M2的取值范围为0.1-1，N1的取值范围为5-10，N2的取值范围为1-5，所述a的取值范围为50-100。
7.如权利要求1所述的无人机载激光雷达数据获取方法，其特征在于，所述利用基于Singer模型的卡尔曼预测方程对丢失或者错误的所述特征量进行补充的步骤为：
无人机位置姿态补充，
根据Singer模型得到的卡尔曼状态方程和观测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑武略，张富春，邝建荣，颜才升，郑晓，汪豪，卢涛，曲伟国，陈庆鹏，杨明桥，贺敏恒，吴阳阳，宋丹，丁红涛，翁珠奋，方博，刘凯强，梁栋，范敏，赵航航，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局，
类型：发明
国别省市：广东;44
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