CN107179533A - 一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法 - Google Patents

一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107179533A
CN107179533A CN201710302858.7A CN201710302858A CN107179533A CN 107179533 A CN107179533 A CN 107179533A CN 201710302858 A CN201710302858 A CN 201710302858A CN 107179533 A CN107179533 A CN 107179533A
Authority
CN
China
Prior art keywords
air strips
laser
track data
footpoints
track
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710302858.7A
Other languages
English (en)
Inventor
隋立春
朱剑锋
苏春艳
钟棉卿
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changan University
Original Assignee
Changan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changan University filed Critical Changan University
Priority to CN201710302858.7A priority Critical patent/CN107179533A/zh
Publication of CN107179533A publication Critical patent/CN107179533A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/497—Means for monitoring or calibrating

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法，涉及机载LiDAR***误差检校技术领域。该方法包括：获取航带A和航带B的航迹数据；采用最小二乘法对航迹数据分别进行航迹线拟合，并对航迹线分别进行内插，确定激光脚点的航迹数据；确定航带A和航带B激光脚点的测距值和扫描角；采用迭代最近点法，确定航迹数据的最近同名点集；根据校验参数，选择校验模型；通过校验模型，建立误差方程式，构建系数矩阵和常数项，采用最小二乘平差，确定三个安置角的最终检校值；根据三个安置角的最终校验值，确定航迹数据的校验值。该方法直接基于原始的点云数据进行检校，不需内插成规则格网数据或预先提取线特征或面特征，检校精度更高。

Description

一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法
技术领域
本发明涉及机载LiDAR***误差检校技术领域，更具体的涉及一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法。
背景技术
在实际生产上，机载LiDAR***检校基本都是使用LiDAR设备厂商提供的带有一定经验性的基于剖面的手工检校方法。手工检校方法可靠性较好，但较为复杂，整个过程较为繁琐，费时、耗力，对检校场要求条件较高，以及精度统计指标不足，如果将机载LiDAR***用于快速应急响应***，手工检校的时间则会大大降低其效率，难于满足实时、近实时的要求。因此，实际生产中迫切需要一种自动检校机载LiDAR***误差的方法。
目前，机载LiDAR获取的是离散点云数据，不管是人工选择还是自动提取同名点，都较为困难。由于机载LiDAR是对地表的半随机扫描，获取的是离散点云数据，不能保证同一个点被不同航带扫描到，因此航带间不存在真正意义上的同名点，不管是人工选择还是自动提取同名点，都较为困难，存在精度限制，同时计算量大、费时且容易产生粗差，如将这些同名点作为观测值通过平差解算***的检校参数，难于保证平差解算能够快速收敛，且难于保证检校参数的精度。
综上所述，现有技术中的机载LiDAR***自动检校方法，存在从离散点云数据中提取同名点困难，导致校验参数精度低的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法，用以解决现有技术中存在从离散点云数据中提取同名点困难，导致校验参数精度低的问题。
本发明实施例提供一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法，包括：
获取航带A的航迹数据和航带B的航迹数据；其中，航带A和航带B为重叠航带；
采用最小二乘法对航带A的航迹数据和航带B的航迹数据分别进行航迹线拟合，并对航带A的航迹线和航带B的航迹线分别进行内插，确定航带A激光脚点的航迹数据和航带B激光脚点的航迹数据；其中，激光脚点的航迹数据包括：空间位置和三个姿态角；
根据航带A的航迹数据、航带B的航迹数据、航带A激光脚点的航迹数据和航带B激光脚点的航迹数据，确定航带A激光脚点的测距值和扫描角，与航带B激光脚点的测距值和扫描角；
采用迭代最近点法，确定航带A的航迹数据和航带B的航迹数据的最近同名点集；
根据校验参数，选择校验模型；其中，当校验参数为三个安置角时，选择三参数校验模型；
根据航带A激光脚点的航迹数据，航带B激光脚点的航迹数据，航带A激光脚点的测距值和扫描角，航带B激光脚点的测距值和扫描角，以及航带A的航迹数据和航带B的航迹数据的最近同名点集，通过三参数校验模型，建立误差方程式，构建系数矩阵和常数项，采用最小二乘平差，确定三个安置角的最终检校值；
根据三个安置角的最终校验值，确定航迹A的航迹数据的校验数据和航迹B的航迹数据的校验数据；并且输出校验参数的最终校验值、航迹A的航迹数据的校验值和航迹B的航迹数据的校验值。
较佳地，所述根据航带A的航迹数据、航带B的航迹数据、航带A激光脚点的航迹数据和航带B激光脚点的航迹数据，确定航带A激光脚点的测距值和扫描角，与航带B激光脚点的测距值和扫描角；包括：
根据航带A的航迹数据的采集时间和航带B的航迹数据的采集时间，对航带A的航迹线和航带B的航迹航迹线进行内插；
根据航带A的航迹数据的采集时间和航带B的航迹数据的采集时间的对应关系，确定航带A激光脚点到航带A航迹线对应点的距离，以及航带B激光脚点到航带B航迹线对应点的距离；其中，航带A激光脚点到航带A航迹线对应点的距离为航带A激光脚点的测距值，以及航带B激光脚点到航带B航迹线对应点的距离为航带B激光脚点的测距值；
根据航带A航迹线与航带A的航迹数据之间的向量，航带B航迹线与航带B的航迹数据之间的向量，以及载体质心的垂线、载体坐标系Z轴和激光方向的关系，分别确定航带A激光脚点的扫描角和航带B激光脚点的扫描角。
较佳地，所述根据航带A激光脚点的航迹数据，航带B激光脚点的航迹数据，航带A激光脚点的测距值和扫描角，航带B激光脚点的测距值和扫描角，以及航带A的航迹数据和航带B的航迹数据的最近同名点集，通过三参数校验模型，建立误差方程式，构建系数矩阵和常数项，采用最小二乘平差，确定三个安置角的最终检校值；包括：
判断相邻两次迭代所求的所有的检校参数值之差的最大变化值；当最大变化值≤阈值或最大迭代次数>150时，则循环迭代终止，所求解的检校参数值即为最终检校值；当最大变化值>阈值或最大迭代次数≤150时，则利用求解的检校参数值，重新确定A、B航带的激光脚点的航迹数据。
较佳地，所述阈值为1.0×10-6～1.0×10-5。
本发明实施例中，提供一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法，与现有技术相比，其有益效果为：本发明采用一种非严格对应的方法，并不是直接在点云数据中获取同名点，而是使用最近点作为对应点来计算***误差，并逐步迭代，使点云每次都朝“正确位置”前进一小步，最终实现航带间的最佳配准从而消除***误差，得到最佳的***检校参数。本方法无需人工干预，能自动检校机载LiDAR***误差参数；检校模型基于严格机载LiDAR点云几何定位模型，设计严密，检校速度较快，能满足快速应急***实时、近实时的要求；直接基于原始的点云数据进行检校，不需内插成规则格网数据或预先提取线特征或面特征，检校精度更高。
附图说明
图1为本发明实施例提供的多参数机载LiDAR***误差自动检校方法流程图；
图2为机载lidar坐标系定义示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，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。
图1为本发明实施例提供的一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法流程图。如图1所示，该方法包括：
步骤S101，获取航带A的航迹数据和航带B的航迹数据；其中，航带A和航带B为重叠航带。
需要说明的是，读取重叠航带A、B的LAS数据和Trj数据(即航迹数据)。如果有可用的控制点数据，同时读取控制数据。本文所提的八参数检校模型只有在有控制数据的情况下，才能检校出8个未知***参数，否则安置向量误差δΔZ是无法检校的，原因是在没有控制数据时，根据公共连接点在建立误差方程式时，安置向量误差δΔZ在Z轴方向引起的误差被抵消了。
需要说明的是，控制点是大地坐标已知的地面点坐标数据，用来检校测距误差；航迹是航线的轨迹，航迹线数据指的是在飞行过程中飞机在大地坐标系中一系列大地坐标(X,Y,Z)的集合。要获得每个激光角点的航迹数据就要对拟合的航迹线进行内插，其中航迹线数据就是飞机惯导(IMU)坐标系相对于大地坐标系的转换参数，即飞机惯性平台参考坐标系原点在大地坐标系中的大地坐标(X,Y,Z)和姿态角(H,P,R)。
步骤S102，采用最小二乘法对航带A的航迹数据和航带B的航迹数据分别进行航迹线拟合，并对航带A的航迹线和航带B的航迹线分别进行内插，确定航带A激光脚点的航迹数据和航带B激光脚点的航迹数据；其中，激光脚点的航迹数据包括：空间位置和三个姿态角。
需要说明的是，航迹线拟合并利用拟合的航迹内插出每个激光脚点的航迹数据，即POS数据，包括空间位置(X0，Y0，Z0)和三个姿态角(roll，pitch，yaw)。同时，根据模型的选择，计算所需的观测值。
步骤S103，根据航带A的航迹数据、航带B的航迹数据、航带A激光脚点的航迹数据和航带B激光脚点的航迹数据，确定航带A激光脚点的测距值和扫描角，与航带B激光脚点的测距值和扫描角。
需要说明的是，两条航带的两组数据：
A:(XBiased，YBiased，ZBiased，H，P，R，ρ，β)a
B:(XBiased，YBiased，ZBiased，H，P，R，ρ，β)b
需要说明的是，原始观测值中的姿态角和R,H,P可以通过内插航迹线获得，而测距值和扫描角只能通过航迹线数据和点云数据进行反算，参考吴杭彬的反算模型，在步骤S103中，确定航带A激光脚点的测距值和扫描角，与航带B激光脚点的测距值和扫描角的具体过程包括：
(1)根据航带A的航迹数据的采集时间和航带B的航迹数据的采集时间，对航带A的航迹线和航带B的航迹航迹线进行内插。
(2)根据航带A的航迹数据的采集时间和航带B的航迹数据的采集时间的对应关系，确定航带A激光脚点到航带A航迹线对应点的距离，以及航带B激光脚点到航带B航迹线对应点的距离；其中，航带A激光脚点到航带A航迹线对应点的距离为航带A激光脚点的测距值，以及航带B激光脚点到航带B航迹线对应点的距离为航带B激光脚点的测距值。
(3)根据航带A航迹线与航带A的航迹数据之间的向量，航带B航迹线与航带B的航迹数据之间的向量，以及载体质心的垂线、载体坐标系Z轴和激光方向的关系，分别确定航带A激光脚点的扫描角和航带B激光脚点的扫描角。
步骤S104，采用迭代最近点法，确定航带A的航迹数据和航带B的航迹数据的最近同名点集。
需要说明的是，ICP算法通过迭代优化矩阵，在每次迭代过程中，对目标点集上的每个点(如A航带点云数据)在参考点集(如B航带点云数据)中寻找最近的点作为对应点，由此计算相应的坐标变换向量，将其应用于目标点集上，得到新的目标点集并进入下次迭代过程，直到迭代误差收敛，最终得到优秀的转换矩阵实现两个点集的精确配准。
步骤S105，根据校验参数，选择校验模型；其中，当校验参数为三个安置角时，选择三参数校验模型。
需要说明的是，当校验参数为三个安置角和三个安置向量时，选择六参数校验模型；当校验参数为三个安置角、三个安置向量、测距误差和测角误差时，选择八参数校验模型。
需要说明的是，虽然有大量文献介绍了许多LiDAR***检校方法，但是至今仍然没有一种公认的标准检校方法。不同检校方法所采用的平差参数可能也不一致，其中大多数检校方法都考虑了安置角，而安置向量有时被忽略，测距值和扫描角的尺度因子较少被用到。
需要说明的是，本方法提出的多参数模型分别为三参数、六参数、八参数检校模型，可以根据数据情况自由选择不同参数模型。三参数检校模型是针对三个安置角误差所提的检校方法，检校参数包括δΔω，δΔφ，δΔκ。安置角误差是机载LiDAR***检校参数中必须检校的参数，这是因为安置角误差对机载LiDAR定位精度的影响远比其它***误差对定位精度的影响显著，且直接测定安置角误差相对比较困难，通常需要在航检校计算。六参数检校模型是在三参数检校模型的基础上同时检校了安置向量，检校参数包括三个安置角"δΔω，δΔφ，δΔκ"和三个安置向量"δΔX"，"δΔY"，"δΔZ"。通常安置向量的检校是在室内测定，利用常规的经纬仪和测距仪通过测边和测角的方法测定，也可直接量测，但是测定安置向量会花费一定的时间。如果在检校安置角的同时检校安置向量，而且检校计算的安置向量值大小近似等于室内量测的值，则可省略安置向量的室内检校，节约时间。八参数检校模型是针对本文重点研究讨论的几种误差所提出的***检校方法。检校的参数包括八个，分别为三个安置向量、三个安置角、测距误差以及测角误差。
步骤S106，根据航带A激光脚点的航迹数据，航带B激光脚点的航迹数据，航带A激光脚点的测距值和扫描角，航带B激光脚点的测距值和扫描角，以及航带A的航迹数据和航带B的航迹数据的最近同名点集，通过三参数校验模型，建立误差方程式，构建系数矩阵和常数项，采用最小二乘平差，确定三个安置角的最终检校值。
需要说明的是，在步骤S106中，确定三个安置角的最终检校值的过程包括：判断相邻两次迭代所求的所有的检校参数值之差的最大变化值；当最大变化值≤阈值或最大迭代次数>150时，则循环迭代终止，所求解的检校参数值即为最终检校值；当最大变化值>阈值或最大迭代次数≤150时，则利用求解的检校参数值，重新确定A、B航带的激光脚点的航迹数据。其中，阈值通常为1.0×10-6～1.0×10-5。
步骤S107，根据三个安置角的最终校验值，确定航迹A的航迹数据的校验数据和航迹B的航迹数据的校验数据；并且输出校验参数的最终校验值、航迹A的航迹数据的校验值和航迹B的航迹数据的校验值。
需要说明的是，校验模型有三种，分别是三参数校验模型、六参数校验模型和八参数校验模型，本专利采用的是三参数模型，其推导原理如下:
图2为机载lidar坐标系定义示意图，如图2所示，机载LiDAR获取的激光点云的三维坐标是由GPS/INS的定位定姿数据、激光扫描仪的测距测角数据以及***安置参数计算得到的，机载LiDAR的几何定位方程如公式1或2：
其中，X0,Y0,Z0由GPS测得，姿态角H,P,R由INS提供，安置向量Xoffset,Yoffset,Zoffset能在平台检校时由全站仪测得，测距值ρ和扫描角β由激光扫描仪提供，这些都是观测值；只有安置角ω,κ是未知的，为此，将它们作为***参数加以解求。
因此，上面公式(2)中的也可以表示成***参数和观测值的函数，用下面的公式(3)代表不含***误差的激光脚点真实坐标：
其中，为***参数，为观测值。
当***参数含有误差时，激光脚点坐标含就会含有***误差，此时含有***误差的激光脚点坐标可以表示为***参数观测值以及***参数误差的函数，如公式(4)所示，
其中，为***参数误差。
下面将探讨***参数误差Δω,Δκ对激光脚点坐标产生的影响。公式(4)使用泰勒展开式对***参数ω,κ进行线性化，忽略二次及以上的项，得到下面的公式(5)：
其中，表示对***参数ω,κ的偏导数，表示***参数误差Δω,Δκ对激光脚点坐标的影响。
在公式(1)中，令则公式(1)可以写成：
其中，
分别对公式(6)中的d1、d2、d3计算对安置角参数ω、κ的偏导数，则公式(6)中X,Y,Z分别对ω、κ的偏导数，求导过程不赘述。
进一步可以得到公式(5)中的
根据以上推导可以得到含有***误差的激光脚点坐标与真实坐标之间的关系为：
设A、B为两条重叠航带，在不含***误差时，它们之间的同名点应满足：
当含有***误差时，它们应该满足：
由此可以建立误差方程式：
其中
B11＝(a2·ρ·cosβ)A-(a2·ρ·cosβ)B (17)
B12＝(-a1·ρ·cosβ+a3·ρ·sinβ)A-(-a1·ρ·cosβ+a3·ρ·sinβ)B (18)
B13＝(a2·ρ·sinβ)A-(a2·ρ·sinβ)B (19)
B21＝(b2·ρ·cosβ)A-(b2·ρ·cosβ)B (20)
B22＝(-b1·ρ·cosβ+b3·ρ·sinβ)A-(-b1·ρ·cosβ+b3·ρ·sinβ)B (21)
B23＝(b2·ρ·sinβ)A-(b2·ρ·sinβ)B (22)
B31＝(c2·ρ·cosβ)A-(c2·ρ·cosβ)B (23)
B32＝(-c1·ρ·cosβ+c3·ρ·sinβ)A-(-c1·ρ·cosβ+c3·ρ·sinβ)B (24)
B33＝(c2·ρ·sinβ)A-(c2·ρ·sinβ)B (25)
由间接平差可得公式(13)的解为：
由上式可知，只要我们获取航带间的同名点，并且得到它们的原始观测值(姿态角R、P、H，测距值ρ，扫描角β)，就可以通过最小二乘平差求解求得安置角Δω、Δκ。
求得Δω、Δκ后，再用下面的公式校正点云坐标：
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法，其特征在于，包括：
获取航带A的航迹数据和航带B的航迹数据；其中，航带A和航带B为重叠航带；
采用最小二乘法对航带A的航迹数据和航带B的航迹数据分别进行航迹线拟合，并对航带A的航迹线和航带B的航迹线分别进行内插，确定航带A激光脚点的航迹数据和航带B激光脚点的航迹数据；其中，激光脚点的航迹数据包括：空间位置和三个姿态角；
根据航带A的航迹数据、航带B的航迹数据、航带A激光脚点的航迹数据和航带B激光脚点的航迹数据，确定航带A激光脚点的测距值和扫描角，与航带B激光脚点的测距值和扫描角；
采用迭代最近点法，确定航带A的航迹数据和航带B的航迹数据的最近同名点集；
根据校验参数，选择校验模型；其中，当校验参数为三个安置角时，选择三参数校验模型；
根据航带A激光脚点的航迹数据，航带B激光脚点的航迹数据，航带A激光脚点的测距值和扫描角，航带B激光脚点的测距值和扫描角，以及航带A的航迹数据和航带B的航迹数据的最近同名点集，通过三参数校验模型，建立误差方程式，构建系数矩阵和常数项，采用最小二乘平差，确定三个安置角的最终检校值；
根据三个安置角的最终校验值，确定航迹A的航迹数据的校验数据和航迹B的航迹数据的校验数据；并且输出校验参数的最终校验值、航迹A的航迹数据的校验值和航迹B的航迹数据的校验值。
2.如权利要求1所述的多参数机载LiDAR***误差自动检校方法，其特征在于，所述根据航带A的航迹数据、航带B的航迹数据、航带A激光脚点的航迹数据和航带B激光脚点的航迹数据，确定航带A激光脚点的测距值和扫描角，与航带B激光脚点的测距值和扫描角；包括：
根据航带A的航迹数据的采集时间和航带B的航迹数据的采集时间，对航带A的航迹线和航带B的航迹航迹线进行内插；
根据航带A的航迹数据的采集时间和航带B的航迹数据的采集时间的对应关系，确定航带A激光脚点到航带A航迹线对应点的距离，以及航带B激光脚点到航带B航迹线对应点的距离；其中，航带A激光脚点到航带A航迹线对应点的距离为航带A激光脚点的测距值，以及航带B激光脚点到航带B航迹线对应点的距离为航带B激光脚点的测距值；
根据航带A航迹线与航带A的航迹数据之间的向量，航带B航迹线与航带B的航迹数据之间的向量，以及载体质心的垂线、载体坐标系Z轴和激光方向的关系，分别确定航带A激光脚点的扫描角和航带B激光脚点的扫描角。
3.如权利要求1所述的多参数机载LiDAR***误差自动检校方法，其特征在于，所述根据航带A激光脚点的航迹数据，航带B激光脚点的航迹数据，航带A激光脚点的测距值和扫描角，航带B激光脚点的测距值和扫描角，以及航带A的航迹数据和航带B的航迹数据的最近同名点集，通过三参数校验模型，建立误差方程式，构建系数矩阵和常数项，采用最小二乘平差，确定三个安置角的最终检校值；包括：
判断相邻两次迭代所求的所有的检校参数值之差的最大变化值；当最大变化值≤阈值或最大迭代次数>150时，则循环迭代终止，所求解的检校参数值即为最终检校值；当最大变化值>阈值或最大迭代次数≤150时，则利用求解的检校参数值，重新确定A、B航带的激光脚点的航迹数据。
4.如权利要求3所述的多参数机载LiDAR***误差自动检校方法，其特征在于，所述阈值为1.0×10-6～1.0×10-5。
CN201710302858.7A 2017-05-03 2017-05-03 一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法 Pending CN107179533A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710302858.7A CN107179533A (zh) 2017-05-03 2017-05-03 一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710302858.7A CN107179533A (zh) 2017-05-03 2017-05-03 一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107179533A true CN107179533A (zh) 2017-09-19

Family

ID=59831745

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710302858.7A Pending CN107179533A (zh) 2017-05-03 2017-05-03 一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107179533A (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108572361A (zh) * 2018-04-03 2018-09-25 深圳飞马机器人科技有限公司 机载激光雷达***设备集成安置角检校方法及装置
CN109141431A (zh) * 2018-09-07 2019-01-04 北京数字绿土科技有限公司 航带匹配方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN109655811A (zh) * 2018-11-09 2019-04-19 广西壮族自治区遥感信息测绘院 海陆两用双频机载LiDAR***误差检校模型建模方法
CN110208771A (zh) * 2019-07-01 2019-09-06 南京林业大学 一种移动二维激光雷达的点云强度改正方法
CN111208497A (zh) * 2020-04-20 2020-05-29 成都纵横融合科技有限公司 一种机载激光雷达***平差处理方法
CN113126058A (zh) * 2019-12-31 2021-07-16 中国石油化工股份有限公司 存储器、用于机载激光雷达***的控制方法及装置
CN113567963A (zh) * 2021-06-25 2021-10-29 北京四维远见信息技术有限公司 一种对激光雷达测量误差进行精密检测的方法
CN116087925A (zh) * 2023-04-07 2023-05-09 深圳煜炜光学科技有限公司 正交误差角修正方法、装置、设备及存储介质
CN116203547A (zh) * 2023-05-05 2023-06-02 山东科技大学 一种激光扫描角***误差校正方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103106339A (zh) * 2013-01-21 2013-05-15 武汉大学 同步航空影像辅助的机载激光点云误差改正方法
CN104992074A (zh) * 2015-07-29 2015-10-21 华南理工大学 机载激光扫描***航带拼接方法与装置
CN105527621A (zh) * 2016-01-23 2016-04-27 中国测绘科学研究院 基于虚拟共轭点的国产激光雷达***的严密自检校算法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103106339A (zh) * 2013-01-21 2013-05-15 武汉大学 同步航空影像辅助的机载激光点云误差改正方法
CN104992074A (zh) * 2015-07-29 2015-10-21 华南理工大学 机载激光扫描***航带拼接方法与装置
CN105527621A (zh) * 2016-01-23 2016-04-27 中国测绘科学研究院 基于虚拟共轭点的国产激光雷达***的严密自检校算法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
朱剑锋: "机载LiDAR***验校方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊） 基础科学辑》 *
苏春艳: "机载LiDAR多参数***误差检校方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊） 基础科学辑》 *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108572361A (zh) * 2018-04-03 2018-09-25 深圳飞马机器人科技有限公司 机载激光雷达***设备集成安置角检校方法及装置
CN109141431A (zh) * 2018-09-07 2019-01-04 北京数字绿土科技有限公司 航带匹配方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN109655811A (zh) * 2018-11-09 2019-04-19 广西壮族自治区遥感信息测绘院 海陆两用双频机载LiDAR***误差检校模型建模方法
CN110208771A (zh) * 2019-07-01 2019-09-06 南京林业大学 一种移动二维激光雷达的点云强度改正方法
CN110208771B (zh) * 2019-07-01 2022-12-30 南京林业大学 一种移动二维激光雷达的点云强度改正方法
CN113126058A (zh) * 2019-12-31 2021-07-16 中国石油化工股份有限公司 存储器、用于机载激光雷达***的控制方法及装置
CN111208497A (zh) * 2020-04-20 2020-05-29 成都纵横融合科技有限公司 一种机载激光雷达***平差处理方法
CN113567963A (zh) * 2021-06-25 2021-10-29 北京四维远见信息技术有限公司 一种对激光雷达测量误差进行精密检测的方法
CN113567963B (zh) * 2021-06-25 2024-04-12 北京四维远见信息技术有限公司 一种对激光雷达测量误差进行精密检测的方法
CN116087925A (zh) * 2023-04-07 2023-05-09 深圳煜炜光学科技有限公司 正交误差角修正方法、装置、设备及存储介质
CN116203547A (zh) * 2023-05-05 2023-06-02 山东科技大学 一种激光扫描角***误差校正方法
CN116203547B (zh) * 2023-05-05 2023-07-11 山东科技大学 一种激光扫描角***误差校正方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107179533A (zh) 一种多参数机载LiDAR***误差自动检校方法
CN103217688B (zh) 一种基于不规则三角网机载激光雷达点云平差计算方法
CN105842679B (zh) 一种国产卫星激光高度计在轨几何标定方法及***
CN106052688B (zh) 基于地形轮廓匹配的惯性导航***速度累积误差修正方法
CN102506824B (zh) 一种城市低空无人机***生成数字正射影像图的方法
CN106125069B (zh) 一种基于指向角残差的星载激光测高仪指向角***误差标定方法
CN106546262B (zh) 基于平面控制和约束结合的移动测量***外参数标定方法
CN105068065B (zh) 星载激光测高仪在轨检校方法及***
US20230112991A1 (en) Method of high-precision 3d reconstruction of existing railway track lines based on uav multi-view images
CN103345737A (zh) 一种基于误差补偿的uav高分辨率影像几何校正方法
CN104880200B (zh) 复合制导***初始姿态现场校准***及方法
CN107976169B (zh) 一种基于恒星观测的船载惯导姿态角时序检测方法
CN103673976A (zh) 复合式精度测量坐标系的转换与统一方法及***
CN103954953A (zh) 一种基于数据驱动的机载激光雷达盲源误差补偿方法
CN103925854B (zh) 一种基于三维坐标转换原理的导弹水平测量方法
CN107656286A (zh) 大倾斜远端观测环境下目标定位方法及***
CN102721410B (zh) 一种基于gps/imu定位定向技术的海岛空中三角测量方法
CN106292717A (zh) 一种全自动信息采集飞行器
CN101833088B (zh) 一种应用于飞机总装配的雷达数字化校靶方法
CN109855623A (zh) 基于Legendre多项式和BP神经网络的地磁模型在线逼近方法
CN102620745B (zh) 一种机载imu视准轴误差检校方法
CN105527621A (zh) 基于虚拟共轭点的国产激光雷达***的严密自检校算法
CN104535078A (zh) 一种基于标志点的光电设备对飞行目标的测量方法
CN109163708B (zh) 无人机大比例尺地形图房屋线的优化方法、装置与介质
CN110333523A (zh) 一种用于rtg自动行走***的轨道线三维数据生成方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170919

RJ01 Rejection of invention patent application after publication