基于slam算法的室內(nèi)移動測量技術(shù)在工程中的應(yīng)用

基于slam算法的室內(nèi)移動測量技術(shù)在工程中的應(yīng)用

1地面三維激光掃描技術(shù)隨著人們對三維場景的測量和精細顯示的需求增加，三維數(shù)據(jù)的高效采集迅速成為測量和測量領(lǐng)域的研究熱點。三維激光掃描技術(shù)是近些年發(fā)展起來一種新型測量技術(shù),能快速、精確地獲取物體的表面三維坐標。目前地面三維激光掃描技術(shù)的發(fā)展逐漸從固定式到移動式,從室外到室內(nèi),可以說室內(nèi)移動測量逐漸成為三維激光掃描技術(shù)的發(fā)展新方向與室外開闊的場景不同,人們要在無GNSS信號的情況下獲取室內(nèi)空間高精度、多細節(jié)的三維信息非常困難。實際上,室內(nèi)環(huán)境的高精度三維信息獲取類似于機器人在未知環(huán)境進行定位和制圖,機器人的位姿是通過環(huán)境地圖得到的,即機器人的位姿依賴于環(huán)境地圖2sym算法和設(shè)備介紹2.1基于ekf-slam的s-地圖算法SLAM指的是機器人在自身位置不確定的條件下,在完全未知環(huán)境中創(chuàng)建地圖,同時利用地圖進行自主定位和導(dǎo)航。目前SLAM算法可以分為擴展卡爾曼濾波類(ExtendedKalmanFilter,EKF)SLAM,基于圖像類(Graph)SLAM和基于掃描匹配的SLAM算法EKF-SLAM是最先被提出SLAM算法,也是迄今最為流行的算法。該算法建立在運動模型和觀測模型的高斯噪聲假設(shè)基礎(chǔ)上,從而解決SLAM問題。EKF-SLAM作為一種成熟的SLAM算法,其主要優(yōu)點是它能在線對地圖進行全后驗概率估計,另外通過該算法還能得到最高概率地圖和較為精確的機器人位姿估計。EKF還可以基于不同的機器人初始不確定性和傳感器觀測的不確定性得到不同精度的機器人位姿和所創(chuàng)建的環(huán)境地圖依概率收斂值。Graph-SLAM實際上是一種基于圖、網(wǎng)絡(luò)的SLAM算法,又稱為基于圖優(yōu)化的SLAM。在Graph-SLAM中,通過構(gòu)建完整的網(wǎng)絡(luò)圖來對移動機器人的位姿進行描述。在Graph上的節(jié)點表示移動機器人在某一時刻的位姿,節(jié)點之間的邊表示兩個時刻位姿的改變,或者是通過里程計觀測得到的信息。通過對這些點和邊分別進行編碼,最終構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。采用掃描匹配的方法,我們能構(gòu)建準確的二維環(huán)境地圖。通過對兩個連續(xù)的掃描信息進行匹配,在全局范圍內(nèi)得到準確的結(jié)果。該方法解決了大多存在機器人被“綁架”時失效的問題。通過機器人的激光雷達掃描得到的數(shù)據(jù),結(jié)合ICP等匹配算法將機器人在每個位置對周圍環(huán)境的觀測來得到局部地圖與全局地圖建立幾何關(guān)系,最終拼接成全局地圖并且實現(xiàn)機器人的定位。將激光掃描與SLAM技術(shù)相結(jié)合解決了室內(nèi)環(huán)境中無GNSS信號無法定位的問題,為室內(nèi)三維激光掃描提供了新的定位定姿方法。2.2ims3數(shù)據(jù)處理本文所述案例采用的是IMS3D室內(nèi)三維移動掃描儀,如圖1所示。IMS3D是基于SLAM技術(shù)、無須GNSS、無須測站的室內(nèi)移動掃描儀器,該儀器可以實現(xiàn)厘米級的測量精度。IMS3D可以進行大規(guī)模的連續(xù)測量,它在技術(shù)上不使用GNSS定位,可以很好地處理主要的專業(yè)問題,在工作區(qū)域無須特別設(shè)置,就可以開始掃描。IMS3D室內(nèi)三維移動掃描儀主要由3個激光解析儀、一個全景照相機、掃描控制和管理觸摸屏和可拆卸的移動推車構(gòu)成。IMS3D主要的優(yōu)勢:(1)每小時可以掃描5000m(2)采用球面圖像控制數(shù)據(jù)采集;(3)測量精度達到厘米級;(4)所有操作均無須設(shè)置;(5)連續(xù)掃描,無須測站。3解放碑六段2個地下連接道2條線路重慶市解放碑地下環(huán)道工程總投資15億元。工程由“一環(huán)、七聯(lián)絡(luò)”組成?！耙画h(huán)”長2.8km,為單向循環(huán)雙車道,路寬為7m~9m,層高5.5m,處于地下20m處,連接整個解放碑核心區(qū)域;“七聯(lián)絡(luò)”則是出入解放碑的7條地下連接道與“一環(huán)”直接接軌。該地下環(huán)道竣工后已采用常規(guī)測量方法進行地形圖測繪,為了更好地展示解放碑地下環(huán)道的三維形態(tài),建立其三維模型,本文采用室內(nèi)移動測量技術(shù)對其進行三維點云數(shù)據(jù)采集。3.1地下環(huán)道數(shù)據(jù)拼接在解放碑地下環(huán)道竣工測量過程中,采用了室內(nèi)移動測量系統(tǒng)對整個地下環(huán)道進行了三維數(shù)據(jù)采集,獲取了地下環(huán)道的三維點云數(shù)據(jù)。由于地下環(huán)道長度較長,為了保證數(shù)據(jù)采集的效率,將地下環(huán)道分段進行采集,再通過隧道特征點和設(shè)置標靶的方法將各段數(shù)據(jù)進行拼接,如圖2~圖3所示。由于地下環(huán)道內(nèi)部明顯特征較少,而SLAM算法而言,需要有較多的特征點數(shù)據(jù)進行點云匹配,為了保證整個地下環(huán)道數(shù)據(jù)采集的正確性和工作效率,在數(shù)據(jù)采集過程中,采用了自制標靶來增加特征點。通過在特定位置增設(shè)標靶,保證了室內(nèi)移動測量儀SLAM算法的穩(wěn)定性,避免了在數(shù)據(jù)采集過程中點云匹配的錯誤,如圖4所示。3.2維點云數(shù)據(jù)解算將采集的點云數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)處理軟件中,進行數(shù)據(jù)解算。主要包括慣導(dǎo)數(shù)據(jù)解算、二維點云數(shù)據(jù)解算、三維點云數(shù)據(jù)解算和點云數(shù)據(jù)平差,最終得到地下環(huán)道的三維點云數(shù)據(jù),如圖5~圖6所示。將解放碑地下環(huán)道點云數(shù)據(jù)導(dǎo)入地形數(shù)據(jù)處理平臺,通過軟件對隧道的邊線、隧道內(nèi)部道路邊線、隧道頂高和底高和相關(guān)附屬設(shè)施進行提取3.3應(yīng)用點云數(shù)據(jù)的處理流程簡單,方便了數(shù)據(jù)采集本次對解放碑地下環(huán)道采用室內(nèi)移動測量方法進行數(shù)據(jù)采集和處理,作業(yè)效率如表1所示。由于地下環(huán)道線路長、支路多,控制測量采用的是圖根導(dǎo)線測量的方式,較為耗時。而采用室內(nèi)移動測量技術(shù),就省去了圖根導(dǎo)線的環(huán)節(jié)。從上表可以看出,該方法作業(yè)效率在外業(yè)數(shù)據(jù)采集方面其效率高于傳統(tǒng)測繪方法,既提高了作業(yè)效率又減少了人力的投入。在內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理方法,由于點云數(shù)據(jù)量大,導(dǎo)致點云數(shù)據(jù)處理時間較長,同時點云特征提取到形成地形圖的時間也較長,但是正是由于點云數(shù)據(jù)的海量性,使從點云數(shù)據(jù)提取的數(shù)據(jù)信息更加豐富,保證了地下環(huán)道數(shù)據(jù)要素的完整性。在測量精度方面,本文將傳統(tǒng)測量方式采集的地下環(huán)道數(shù)據(jù)與點云提取的環(huán)道數(shù)據(jù)進行比較,得出隧道平面數(shù)據(jù)平均誤差為4.3cm,高程平均誤差為5.2cm,基本滿足1∶500地形圖測繪要求。4點云數(shù)據(jù)測量和測量精度成圖本文將室內(nèi)移動測量技術(shù)應(yīng)用于解放碑地下環(huán)道竣工測量中,通過應(yīng)用得出該技術(shù)可以提供外業(yè)數(shù)據(jù)采集效率,能得到大量的點云