一种基于激光雷达和全景相机的背负式移动测绘系统的制作方法

本发明涉及地理信息测绘领域，尤其涉及一种利用激光雷达和全景相机构成的背负式移动测绘系统。

背景技术：

随着计算机技术和数字地图技术的发展，三维场景的信息采集与重构的精度越来越高，其应用也越来越广泛，环境的移动测量和三维建模在地理测绘、机器人、无人机和军事领域都有重要应用及经济效益。

地面场景的三维点云数据获取一般分为两种，移动式激光扫描和固定式的激光扫描。目前，现有的地面移动测量系统，通常是基于车载的移动测量系统，如中国专利号为2014202128221的一种地面移动测量装置和中国专利号为2012204865789的基于激光扫描与全景影像的车载测量集成系统，但是上述地面移动测量系统均需要依赖于全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）和惯性导航系统，所以只能用于室外环境。然而，由于室内和地下空间等环境中没有GNSS信号，所以，上述的移动测量系统无法正常工作。固定式激光扫描可以用于室内室外的环境，但是复杂场景需要大量换站，然后进行点云拼接，数据获取的效率十分低下。

此外，即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）的方法在移动测绘问题上具有较好的应用，如欧洲专利号为EP2913796A1的基于SLAM技术的推车，使用了二维的SLAM技术，但该方法只适用于地面水平的环境。

技术实现要素：

本发明克服了现有技术中的不足，提供一种基于激光雷达和全景相机的背负式移动测绘系统，该系统采用三维SLAM算法，能够连续移动的获取周围场景信息，利用激光雷达数据构建出环境的三维点云模型。系统采用背负式结构，具有通过性好、适应性强、数据获取效率高的特点。该系统克服了（1）现有地面移动测量系统在无GNSS环境中失效的问题；（2）传统固定式激光扫描需要大量换站拼接点云带来的效率低下问题；（3）基于二维SLAM技术的推车只能适用于地面水平的环境的问题。

为了解决上述存在的技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的。

一种基于激光雷达和全景相机的背负式移动测绘系统，该系统包括采集设备模块和后处理模块。

其中，采集设备模块为背负式，该模块由全景相机、激光雷达、控制器、手持终端、移动电源、支撑杆和背包框架组成，各个部件由背包框架进行连接与支撑。

所述的激光雷达的数量可以根据需求选配安装2个或者3个，所有激光雷达均安装在支撑杆上，其中一个激光雷达水平放置，用于采集水平方向上360度的激光雷达数据，其余激光雷达倾斜放置，置于水平激光雷达的后方，用于采集倾斜方向上360度的激光雷达数据。倾斜激光雷达相对于水平激光雷达的位置和姿态关系通过标定已知。

所述的全景相机置于水平激光雷达的正上方，用于采集周围环境的全景影像数据，并在后处理中用于对点云着色。全景相机相对于水平激光雷达的位置和姿态关系通过标定已知。

所述的控制器置于背包框架的中间部位，通过线缆与全景相机、激光雷达连接，用于采集并存储全景影像数据和激光雷达数据，同时控制器将全景相机和激光雷达的状态信息通过无线网络发送至手持终端进行显示。

所述的手持终端通过无线网络接收来自控制器发送的全景相机和激光雷达的状态信息，用于实时监控全景相机和激光雷达的状态。

所述的移动电源置于控制器下方，与全景相机、激光雷达、控制器通过线缆相连接，用于所有用电部件供电。

其中，后处理模块在工作站中对采集设备模块采集获得的数据进行后处理操作，输出着色三维点云数据和具有位置和姿态信息的全景影像数据。后处理模块处理数据包括以下步骤。

a、加载全部激光雷达数据和全景影像数据。

b、将水平激光雷达数据和倾斜激光雷达数据根据时间戳进行对齐，然后根据倾斜激光雷达和水平激光雷达之间的相对空间位置和姿态关系，将每一帧的倾斜激光雷达数据变换到与之对齐的水平激光雷达数据的坐标系中，并合成一帧激光雷达数据，其坐标系与水平激光雷达数据的坐标系一致。

c、利用三维SLAM算法对合成激光雷达数据进行处理，步骤如下：

1）对第一帧激光雷达数据进行特征提取，将提取得到的特征点集作为初始特征点云地图；

2）读取新的一帧激光雷达数据，并进行特征提取；

3）将提取得到的特征点集与特征点云地图执行匹配算法，得到当前帧激光雷达数据的位置和姿态信息；

4）根据得到的当前帧激光雷达数据的位置和姿态信息，将该帧激光雷达数据的特征点集变换到世界坐标系下，并将变换坐标系后的特征点集添加到特征点云地图中；

5）重复2）-4）步骤，直至所有帧合成激光雷达数据全部处理完毕。

d、利用具有位置和姿态信息的合成激光雷达数据进行三维点云建模处理，将每一帧合成激光雷达数据的所有空间点根据其位置和姿态信息变换到世界坐标系下，将所有经过坐标变换的空间点组合得到环境的三维点云数据。

e、利用点云着色算法对得到的三维点云数据进行着色处理，步骤如下：

1）将全景影像数据和合成激光雷达数据根据时间戳进行对齐，计算出每一帧全景影像数据所对应的合成激光雷达数据的帧号，得到该帧合成激光雷达数据的位置和姿态信息；

2）根据全景相机和水平激光雷达之间的相对空间位置和姿态关系以及与之对应的合成激光雷达数据的位置和姿态信息，计算每一帧全景影像数据的位置和姿态信息；

3）将三维点云数据中的空间点与具有位置和姿态信息的全景影像数据的每个像素点与对应，得到空间点的颜色值。

f、系统输出得到着色三维点云数据和具有位置和姿态信息的全景影像数据。

由于采用上述技术方案，本发明提供了一种基于激光雷达和全景相机的背负式移动测绘系统，该系统采用了三维SLAM技术，不依赖GNSS信号，实现无GNSS信号环境的移动测量。系统采用背负式的结构设计，具有高通过性，适用于各种环境；系统将多个激光雷达安装在支撑杆上，一个水平放置，其余倾斜放置。水平激光雷达和倾斜激光雷达的共同使用，能够获取全空间三维点云数据；系统通过全景相机获得360度的全景影像，对三维点云数据进行着色，增强用户对三维点云数据的理解；系统加入手持终端，采集人员可以实时观察全景相机和激光雷达的状态，并且使用无线网络与控制器通信，使用方便。

因此，本发明与现有技术相比具有这样的有益效果。

1、解决了现有地面移动测量系统对GNSS信号的依赖问题，本发明可以用在无GNSS信号的环境中进行移动测绘。

2、相较于传统的固定式激光雷达换站式扫描的测绘方法，本发明可以连续移动测量扫描，极大地提高数据采集的效率，且具有良好的机动性。

3、相较于基于二维SLAM推车式的移动测绘系统只适用于地面水平的环境中，本发明能够在各种复杂的环境下进行数据采集，操作简单，可用于不同移动载体。

附图说明

图1为系统背负式采集设备模块结构示意图。

图2为激光雷达扫描范围示意图。

图3 为后处理模块处理数据流程图。

图4 三维SLAM算法流程图。

图5 为系统工作流程图。

图中：1、全景相机，2、激光雷达，3、手持终端，4、控制器，5、移动电源，6、支撑杆，7、背包框架，8、工作站。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。

一种基于激光雷达和全景相机的背负式移动测绘系统，激光雷达的数量可以根据需求选配安装2个或者3个，现以选配2个安装为例。

一种基于激光雷达和全景相机的背负式移动测绘系统，主要包括采集设备模块和后处理模块。

如图1所示，采集设备模块为背负式，由全景相机1、激光雷达 2、手持终端 3、控制器4、移动电源5、支撑杆6和背包框架7组成。采集设备模块由背包框架对各个部件进行连接，全景相机位于采集设备模块的最顶端，一号激光雷达位于与全景相机相邻的正下方，全景相机相对于一号激光雷达的位置和姿态关系通过标定已知，二号激光雷达通过支撑杆置于一号激光雷达的后方，二号激光雷达相对于一号激光雷达的位置和姿态关系通过标定已知，控制器位于背包框架的中间部位，移动电源位于背包框架的底部。

如图1所示，全景相机采用Ladybug5全景相机，用于获取全景影像数据，在后处理中用于对三维点云数据着色。

如图1所示，采集设备安装的激光雷达为2个，采用Velodyne VLP-16激光雷达。这两台激光雷达位于支撑杆上：一个水平放置，如图1中的所示的一号激光雷达；一个倾斜放置，如图1中所示的二号激光雷达。这两台激光雷达在水平和倾斜方向上的扫描范围如图2所示，其中水平放置的激光雷达用于获取水平方向上的360度激光雷达数据；位于支架后部倾斜放置的激光雷达用于采集倾斜方向上的360度激光雷达数据。

控制器通过线缆与全景相机、激光雷达连接，用于采集并存储全景影像数据和激光雷达数据，同时控制器将全景相机和激光雷达的状态信息通过Wifi发送至手持终端进行显示。

手持终端采用手持平板电脑，通过Wifi接收来自控制器发送的全景相机和激光雷达的状态信息，用于实时监控全景相机和激光雷达的状态。

移动电源采用锂电池，并与控制器、全景相机、激光雷达通过线缆相连接，为所有用电部件供电。

后处理模块在工作站中对采集设备模块采集获得的数据进行后处理操作，输出着色三维点云数据和具有位置和姿态信息的全景影像数据。如图3所示，后处理模块处理数据的主要步骤如下。

a、加载全部激光雷达数据和全景影像数据。

b、将水平激光雷达数据和倾斜激光雷达数据根据数据请求时间戳及对应的数据接收时间戳，利用基于数据包时间戳的网络设备在线时钟同步方法(TICSync: Knowing when things happened. 2011, IEEE ICRA)将激光雷达的数据的时钟同步，进而实现数据的对齐；然后根据倾斜激光雷达和水平激光雷达之间的相对空间位置和姿态关系，将每一帧的倾斜激光雷达数据变换到与之对齐的水平激光雷达数据的坐标系中，并合成一帧激光雷达数据，其坐标系与水平激光雷达数据的坐标系一致。

c、利用三维SLAM算法对合成激光雷达数据进行处理，计算出每一帧合成激光雷达数据的位置和姿态信息，并保存，如图4所示，步骤如下：

1）对第一帧激光雷达数据进行特征提取（Structure Tensors for General Purpose LIDAR Feature Extraction, 2011, IEEE ICRA），将提取得到的特征点集作为初始特征点云地图；

2）读取新的一帧激光雷达数据，并进行特征提取；

3）将提取得到的特征点集与特征点云地图执行ICP匹配算法，得到当前帧激光雷达数据的位置和姿态信息（x、y、z、yaw、pitch、roll）；

4）根据得到的当前帧激光雷达数据的位置和姿态信息，将该帧激光雷达数据的特征点集变换到世界坐标系下，并将变换坐标系后的特征点集添加到特征点云地图中；

5）重复2）-4）步骤，直至所有帧合成激光雷达数据全部处理完毕。

d、利用具有位置和姿态信息的合成激光雷达数据进行三维点云建模处理，将每一帧合成激光雷达数据的所有空间点根据其位置和姿态信息变换到世界坐标系下，将所有经过坐标变换的空间点组合得到环境的三维点云数据。

e、利用点云着色算法对得到的三维点云数据进行着色处理，主要步骤如下：

1）将全景影像数据和合成激光雷达数据根据时间戳进行对齐，计算出每一帧全景影像数据所对应的合成激光雷达数据的帧号，得到该帧合成激光雷达数据的位置和姿态信息；

2）根据全景相机和水平激光雷达之间的相对空间位置和姿态关系以及与之对应的合成激光雷达数据的位置和姿态信息，计算每一帧全景影像数据的位置和姿态信息（x、y、z、yaw、pitch、roll）；

3）将三维点云数据中的空间点与具有位置和姿态信息的全景影像数据的每个像素点与对应，得到空间点的颜色值。

f、系统输出得到着色三维点云数据和具有位置和姿态信息的全景影像数据。

系统的工作流程如图5所示：采集设备模块在数据采集过程中将全景相机1、激光雷达2的数据传输到控制器4中，采集设备模块采集完数据后，全景影像数据和激光雷达数据通过USB 3.0将数据存储在移动存储设备，并传送到工作站8，进行后处理。后处理模块对全景影像数据和激光雷达数据进行处理，输出着色点云数据和具有位置和姿态信息的全景影像数据。

显然，以上所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。