Как добиться максимальной точности и повысить точность облака точек

Мы редко задумываемся, насколько сложны современные геодезические технологии. В каждом компоненте геодезисты используют самую передовую физику с многолетним опытом. Рассмотрим, как GPS использует расчеты времени на основе атомных часов и сигналов, посланных с орбиты. Эта технология сейчас повсеместно используется в повседневной жизни. Или как LiDAR должен выполнять тысячи вычислений в секунду относительно того, сколько времени потребовалось световому лучу, чтобы вернуться к нему. Следовательно, в таких сложных системах существует множество источников ошибок. Однако, к счастью, мы можем говорить об этом довольно широко, чтобы лучше понять точность наших исследований. В этой статье будут обсуждаться некоторые важные моменты для получения точности съемки и облака точек с точки зрения геодезиста.

Точность IMU

IMU (инерциальный измерительный блок) измеряет внутреннее движение, которому он подвергается. Обычно с помощью гироскопических инструментов и акселерометров IMU определяет свое ускорение и изменения в своей ориентации. Поэтому для геодезистов IMU чрезвычайно важен. Это связано с тем, что съемка обычно представляет собой наблюдение объектов на расстоянии от себя для максимального удобства, но чем дальше находится объект, тем менее точно можно узнать его положение. Рассмотрите диаграмму ниже; для всех измерений существует основная погрешность, в том числе изменения угла, измеряемые IMU.

В приближении малого угла ошибка в положении объекта равна просто угловой ошибке x расстояние до объекта. Это означает, что крошечная угловая ошибка может легко привести к очень большому расхождению в положении объекта съемки, находящегося на большом расстоянии. Типичный IMU для геодезии, такой как OxTS NAV650 IMU, может иметь точность до половины градуса.

IMU также очень важен для целей навигации. По сути, IMU измеряет движение. Это означает, что геодезисты могут использовать его как элементарное навигационное устройство для отслеживания движения IMU. Поэтому можно использовать полноценный IMU для вывода важной информации об ориентации, а также информации о том, где находится IMU. Однако все инструменты демонстрируют случайное блуждание или дрейф в своих измерениях, что отрицательно влияет на точность облака точек. Следовательно, один только ИДУ быстро отклонится от своего истинного положения, поскольку он измеряет движение и не определяет местоположение.

Локализация ГНСС

Система GNSS (глобальная навигационная спутниковая система) определяет свое положение на Земле, используя группировки спутников на орбите. Используя высокоточную информацию о времени, полученную от этих спутниковых сигналов, приемник GNSS способен определить свое положение на поверхности Земли с точностью менее метра. Используя второй приемник, часто называемый базовой станцией, можно рассчитать поправки на то, как сигналы со спутников были искажены в атмосфере, и это может повысить точность устройства даже до сантиметра.

Существуют и другие системы, которые можно использовать для локализации местоположения, но большинство из них ограничены большими инфраструктурными средами и служат заменой, когда сигналы GNSS не могут быть получены, на данный момент у GNSS нет реального конкурента в условиях открытого пространства. GNSS обеспечивает очень точное и точное абсолютное позиционирование на Земле, тогда как многие заменители могут обеспечить только относительное позиционирование без помощи самой GNSS.

Созвездия ГНСС

Сегодня используются четыре основных группировки спутников GNSS. Уже давно повсеместно используются российские и американские созвездия ГЛОНАСС и GPS, но все большее распространение получают также европейские и китайские созвездия Галилео и Бэйдоу (есть и другие, например, QZSS). В целом точность использования этих отдельных группировок одинакова, но система GNSS может наилучшим образом использовать все доступные данные, используя несколько или все четыре этих группировок вместе взятых. На изображении, показанном ниже, вы можете увидеть траекторию системы INS. Показана траектория трассы местоположения только GPS (синяя) и трассы GPS и ГЛОНАСС (красная). Поскольку транспортное средство проезжало мимо деревьев и зданий, мешающих ему, спутниковые сигналы были потеряны и произошло смещение положения. При постобработке это видно по резкому скачку положения синей линии, и кажется, что он движется не по той полосе. Однако на красной линии мы видим не такого скачка, а плавную траекторию в правильном месте. Это связано с тем, что системам GNSS требуется минимальное количество спутников для обеспечения оптимальных результатов. Чем больше спутников или больше созвездий, тем надежнее будут данные о местоположении, особенно в плохих условиях GNSS, таких как город или поселок. В настоящее время такие системы, как OxTS xNAV650, движутся к тому, чтобы предлагать все четыре из этих созвездий в качестве стандарта для наиболее надежного решения.

Инерциальные навигационные системы

GNSS и система IMU вместе сочетают сильные и слабые стороны друг друга, образуя полноценную навигационную систему. GNSS дает точное положение системы на Земле, а IMU определяет ее ориентацию. Вместе система обеспечивает 3D-позиционирование, высокоточную синхронизацию атомных часов по данным GNSS и 3D-ориентацию. Ее часто называют ИНС (инерциальная навигационная система).

Два потока данных также можно разумно объединить, чтобы дать еще более точную оценку положения и ориентации, путем непрерывного сравнения одного потока данных с другим. Например, когда существуют препятствия для спутниковых сигналов, данные GNSS могут показывать большие ошибки в выводе местоположения, но сравнивая их с данными акселерометра, INS может определить наиболее правдоподобную траекторию. В такие моменты или когда спутниковые сигналы вообще не видны, измеренные IMU ускорения можно использовать для оценки траектории устройства. Это будет не так точно, как при использовании GNSS, но это будет достойным решением для таких ситуаций.

Например, INS OxTS может показывать дрейф около одного метра за минуту без обновлений GNSS. Когда GNSS восстанавливается, используется истинное положение, и полученные данные можно улучшить при постобработке, чтобы получить реалистичную траекторию.

Другие инструменты также могут быть включены, и их потоки данных могут использоваться для проверки других инструментов. Например, датчик скорости колеса обычно используется в мобильных картографических приложениях. Это устройство просто измеряет движение колес транспортного средства, чтобы получить еще одно представление о том, где может находиться транспортное средство. В этом случае измеряется псевдоскорость. Этот поток данных, как и IMU, доступен даже при отсутствии сигналов GNSS, поэтому он может стать очень полезным дополнением в плохих условиях GNSS, таких как леса или городские районы, где сигналы могут быть затруднены или искажены. На сравнительных изображениях ниже на участке района сигналы GNSS искусственно полностью заблокированы.

Цвета в облаке точек представляют собой оценки неопределенности: синий соответствует самой высокой точности, затем темный, затем светло-зеленый, желтый и оранжевый представляют меньшую точность, а красный - самую низкую точность с большим дрейфом. На первом изображении вы можете видеть, что большая часть съемки имеет красный цвет, что означает низкую точность: неопределенность положения точки достигает полуметра. Однако второе изображение, в котором использовался тот же процесс, но с дополнительным датчиком скорости колеса, показывает, что больший процент съемок достиг наивысшего уровня точности. Если присмотреться, можно увидеть существенные улучшения, поскольку скорость колеса предотвращает смещение частей облака точек почти на полметра со значительно меньшим размытием. Это делает датчик скорости колеса отличным дополнением к мобильным картографическим установкам в таких условиях.

Калибровка визирования

Как мы упоминали ранее, данные съемки очень чувствительны к данным ориентации из-за их распространения на расстояние. Но есть еще один источник ошибки ориентации – между IMU и геодезическим устройством. Чтобы объединить или привязать к местности навигационные данные из INS и геодезические данные, скажем, из LiDAR, необходимо знать пространственное соотношение между ними. Необходимо измерить смещения и вращения вдоль каждой трехмерной оси. И эта ошибка ориентации будет способствовать ошибке положения точек. Эта ошибка называется несоосностью оси прицеливания.

К сожалению, может быть очень сложно измерить эти углы с той степенью точности, которая необходима для получения данных геодезического уровня. Можно использовать несколько методов, например, использовать напечатанное в САПР крепление для плотного соединения ИНС и лидара вместе с известной ориентацией и смещением, но помните, что точность должна быть порядка полградуса или выше. Другой метод, разработанный OxTS, заключается в использовании метода, основанного на данных, для калибровки углов. Это имеет ряд преимуществ, в том числе то, что операция полностью выполняется программным обеспечением и занимает всего десять минут.

На диаграмме ниже вы можете увидеть важность получения как можно более точных углов ориентации. Если смотреть на расстоянии с разных точек зрения, объекты будут появляться не в том месте и начнут размываться, особенно когда кадры объединяются в облако точек. К сожалению, геодезисты не могут просто прикрепить свои устройства к транспортному средству и провести съемку без тщательного измерения связи между INS и LiDAR, то есть без метода калибровки на основе данных, который требует только, чтобы устройства были жестко смонтированы вместе. Выполняя короткое обследование некоторых отражающих целей, OxTS Georeferencer может калибровать относительную ориентацию до точек градуса.

Расчет точности

Используя данные IMU и GNSS, INS способна рассчитывать широкий спектр диагностической информации и оценивать неопределенности, с которыми она выводит данные. Эта информация может оказаться чрезвычайно полезной для геодезистов. OxTS использует формулу, которая объединяет характеристики точности обычного LiDAR и точности, сообщаемые INS, для расчета оценки неопределенности положений всех точек облака точек. Оно генерируется автоматически при использовании OxTS Georeferencer и заполняет скалярное поле значений, чтобы данные можно было просматривать и анализировать в программном обеспечении для просмотра облаков точек. Это позволяет пользователям точно видеть, где им может потребоваться повторное обследование. Увидев оранжевые или красные точки, можно определить область, где можно улучшить методологию съемки.

Например, рассмотрим обследование дорог, показанное ниже. Когда транспортное средство проехало под линией деревьев и спутниковые сигналы начали теряться, положение ИНС начало смещаться, в результате чего появились более светлые зеленые, затем желтые и оранжевые точки, когда он снова оказался в поле зрения GNSS. Геодезист может решить, что это важная область и она требует повторного обследования. Съемку можно просто улучшить, если ехать на автомобиле в противоположном направлении по дороге, чтобы в этой области съемка имела точки с высокой точностью.

В качестве альтернативы или в дополнение геодезист может решить просто удалить неточные точки. Поскольку эти значения хранятся в скалярном поле, например, времени или интенсивности GPS, их можно легко удалить в любом программном обеспечении для просмотра облаков точек или в самом OxTS Georeferencer. OxTS Georeferencer дает пользователям возможность выбрать точную неопределенность местоположения, чтобы не обрабатывать точки. Например, если вам нужны только точки с точностью до пяти сантиметров или выше. Это может быть только оценкой, и дополнительными факторами могут быть конкретный тип LiDAR и/или ошибки в настройке оборудования.

В приведенном выше примере, показанном для датчика скорости колеса, мы увидели, как эту функцию можно использовать для сравнения точности измерений. Его также можно использовать упреждающе для удаления неточных точек. Например, вы можете удалить все наименее точные красные точки и оставить только зеленые и синие. Это будет означать, что территория без GNSS почти не будет иметь данных для съемки, но при скорости колеса большая часть территории может поддерживать требуемую высокую точность, и за несколько проходов большая часть съемки будет сохранена.

В заключение

Мы определили вклад в окончательные ошибки в позициях по очкам из ряда источников и некоторые способы борьбы с ними. В частности, мы видели, что данные съемки очень чувствительны к угловым ошибкам при съемке на большом расстоянии, что делает очень важными характеристики и надежность IMU, а также измеренные отношения между геодезическим оборудованием. Независимо от того, сколько внимания мы уделяем уменьшению этих вкладов, всегда останется некоторая остаточная ошибка. Вот почему рекомендуется использовать имеющуюся у нас информацию для оценки и анализа ошибок в ходе опроса, чтобы понять, где может потребоваться дополнительное внимание. Кроме того, это можно использовать для автоматического улучшения окончательных данных, включая только точки, полученные в наиболее оптимальных условиях.