基于多条件约束的车载移动测量点云精度提升方法及装置与流程

本发明涉及点云数据处理，具体涉及一种基于多条件约束的车载移动测量点云精度提升方法及装置。

背景技术：

1、车载移动测量系统可快速获取道路及周边环境的三维点云与图像信息，是一种全新的高分辨率对地观测技术手段，车载点云数据在新型基础测绘、数字城市建设、自动驾驶高精度地图生产等方面得到了广泛应用。然而，在车载移动测量系统的实际工程应用中，受全球卫星导航定位系统定位误差、惯性导航系统定姿误差、扫描仪测距和测角误差、传感器时间同步及标定误差、数据解算误差等因素的综合影响，点云数据精度难以达到厘米级的要求，在信号失锁区域甚至达到分米级或者米级，难以满足实际需求。

2、现有技术中，通常利用点云数据对pos数据进行纠正，例如专利《结合点云匹配和传感器数据的激光点云航带平差方法》(公开号cn115752448a)中，根据无人机lidar定位原理公式和近似同名点对的原始lidar信息联合列出平差方程，再利用最小二乘解算出传感器参数改正值，通过修正点云原始pos数据。这样的方式对点云数据的精度提升有限，还需要对精度提升更多的方法。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明提出一种基于多条件约束的车载移动测量点云精度提升方法及装置，极大地提高了点云数据的精度，以满足实际需求。

2、第一方面，本发明提供一种基于多条件约束的车载移动测量点云精度提升方法。

3、在第一种可实现方式中，一种基于多条件约束的车载移动测量点云精度提升方法，包括：

4、获取车载移动测量数据；所述车载移动测量数据包括rtk数据、pos数据和原始点云数据；

5、利用rtk数据对pos数据进行rtk纠正，获得第一pos优化数据；

6、利用外部控制点对第一pos优化数据进行控制点纠正，获得第二pos优化数据；

7、根据原始点云数据对第二pos优化数据进行特征点纠正，获得最终pos优化数据。

8、结合第一种可实现方式，在第二种可实现方式中，获取车载移动测量数据，包括：

9、获取车载移动测量系统的初始采集数据；初始采集数据包括rtk数据、激光测距数据、imu数据和gnss数据；

10、根据imu数据和gnss数据生成pos数据；

11、根据pos数据和激光测距数据生成原始点云。

12、结合第一种可实现方式，在第三种可实现方式中，利用rtk数据对pos数据进行rtk纠正，获得第一pos优化数据，包括：

13、利用pos数据对rtk数据进行滤波，获得rtk滤波数据；

14、根据rtk滤波数据获取rtk控制点；

15、根据rtk控制点对pos数据进行rtk纠正，获得第一pos优化数据。

16、结合第三种可实现方式，在第四种可实现方式中，利用pos数据对rtk数据进行滤波，获得rtk滤波数据，包括：

17、查找与各rtk数据相同采集时刻的pos数据；

18、将相同采集时刻的pos数据与rtk数据相减，获得原始偏移量；

19、以rtk数据采集时刻前后预设时间间隔作为滑动窗口，对rtk数据进行窗口滑动，获取平面滤波权重和高程滤波权重；

20、根据平面滤波权重和高程滤波权重对原始偏移量进行加权滤波处理，获得滤波偏移量；

21、根据滤波偏移量对rtk数据进行纠正，获得rtk滤波数据。

22、结合第四种可实现方式，在第五种可实现方式中，根据rtk控制点对pos数据进行rtk纠正，获得第一pos优化数据，包括：

23、若存在与pos数据相同采集时刻的rtk控制点，则采用第一rtk纠正公式获取pos数据的坐标纠正值；若不存在与pos数据相同采集时刻的rtk控制点，则采用第二rtk纠正公式获取pos数据的坐标纠正值；

24、利用坐标纠正值对pos数据进行纠正，获得第一pos优化数据。

25、结合第一种可实现方式，在第六种可实现方式中，利用外部控制点对第一pos优化数据进行控制点纠正，获得第二pos优化数据，包括：

26、确定多个外部控制点；

27、确定外部控制点对应的点云数据点和pos数据；

28、根据外部控制点与对应的点云数据点获取pos数据的第一进向纠正值、第一横向纠正值和第一高程纠正值；

29、根据第一进向纠正值、第一横向纠正值和第一高程纠正值获取pos数据在x、y和z方向上的第一纠正值；

30、根据pos数据在x、y和z方向上的第一纠正值对pos数据进行纠正，获得第二pos优化数据。

31、结合第六种可实现方式，在第七种可实现方式中，获取pos数据的第一进向纠正值，包括：

32、获取进向控制点与对应的点云数据点之间的xy平面偏移；

33、获取xy平面偏移在进向上的进向投影量；

34、根据进向投影量获取第一进向纠正值。

35、结合第七种可实现方式，在第八种可实现方式中，根据进向投影量获取第一进向纠正值，包括：

36、

37、在上式中，tpi为pos数据posi采集时刻；tcs、tce分别为起始进向控制点和结束进向控制点采集时刻；δtcext为进向纠正外延时间范围，一般取30s；δdc_js、δdc_je分别为起始进向控制点和结束进向控制点对应时刻的pos纠正值；δtcis为tpi与tcs之间的时间隔；δtcei为tce与tpi之间的时间隔；δdc_j12表示当tpi位于相邻两个进向控制点的采集时刻tc1与tc2之间时的第一进向纠正值。

38、结合第一种可实现方式，在第九种可实现方式中，根据原始点云数据对第二pos优化数据进行特征点纠正，获得最终pos优化数据，包括：

39、对点云数据进行特征点提取，获取同名特征点；

40、将同名特征点按照空间特征分为进向特征点、横向特征点和高程特征点；

41、获取进向特征点和横向特征点的平面精度标准差，并获取高程特征点的高程精度标准差；

42、根据平面精度标准差和高程精度标准差获取特征点的x坐标、y坐标和z坐标；

43、根据特征点的x坐标、y坐标和z坐标对第二pos优化数据进行纠正，获得最终pos优化数据。

44、第一方面，本发明提供一种基于多条件约束的车载移动测量点云精度提升装置。

45、在第十种可实现方式中，一种基于多条件约束的车载移动测量点云精度提升装置，包括：

46、车载移动测量数据获取模块，被配置为获取车载移动测量数据；所述车载移动测量数据包括rtk数据、pos数据和原始点云数据；

47、第一pos优化数据获取模块，被配置为利用rtk数据对pos数据进行rtk纠正，获得第一pos优化数据；

48、第二pos优化数据获取模块，被配置为利用外部控制点对第一pos优化数据进行控制点纠正，获得第二pos优化数据；

49、最终pos优化数据获取模块，被配置为根据原始点云数据对第二pos优化数据进行特征点纠正，获得最终pos优化数据。

50、由上述技术方案可知，本发明的有益技术效果如下：

51、1.通过车载移动测量系统获取rtk数据、pos数据和原始点云数据，再依次利用rtk数据对pos数据进行rtk纠正，获得第一pos优化数据；利用外部控制点对第一pos优化数据进行控制点纠正，获得第二pos优化数据；根据原始点云数据对第二pos优化数据进行特征点纠正，获得最终pos优化数据。这样，通过三次精度纠正，极大地提高了pos数据的精度，达到了实际需求的厘米级的要求。

52、2.车载移动测量系统扫描过程中同步采集rtk(real time kinematic，载波相位差分技术)数据，利用pos数据短时间内相对精度高的特点对rtk数据进行滤波，提高了rtk数据的精度，然后依次利用滤波后的rtk数据、高精度外部控制点、以及从原始点云数据中提取的同名特征点对pos数据进行纠正，极大地提升了点云数据精度。