[发明专利]基于虚拟共轭点的国产激光雷达系统的严密自检校算法

说明书

技术领域

本发明涉及激光雷达领域，尤其涉及基于虚拟共轭点的国产激光雷达系统的严密自检校算法。

背景技术

激光雷达系统作为新型主动式多传感器集成系统，具有多种优势可快速获取高分辨率的数字地形模型，并在地形测绘、森林调查、灾害监测等领域具有独特的优势所在。而在激光雷达系统定位过程中，系统误差会使得重叠航带数据出现偏移及错位现象，对数据后处理带来了诸多不便，故减小系统误差改善数据质量与精度对LiDAR后处理具有重要意义。

针对激光雷达系统检校消除系统误差方法，目前有两大类方法。第一种：基于条带数据采用航带平差的方法消除系统误差，常见的模型包括3参数平差模型、9参数平差模型、12参数平差模型以及仿射变换模型等方法，模型简单但却不严谨。第二种方法思路则侧重于系统误差源，采用检校方法估算出系统误差参数，对系统误差进行直接补偿，且检校后的参数可以直接应用于整个测区，不需要对每个条带分别平差。张小红采用基于剖面的方法分别检校，效率低而且人为因素影响较大。Jaebin Lee基于线特征进行激光雷达航带平差，通过提取房屋屋顶面，面面相交获取线特征，建立2D仿射、伪仿射模型进行求解检校参数。Burman H,Filin S，Skaloud等人采用面特征作为匹配基元，设计了基于面特征的检校方法，以此消除系统误差。还有采用基于DEM的匹配方法进行检校，TerraMatch软件即是借鉴该方法进行检校消除系统误差的。王丽英等人提出基于最小法向量(LND)与最小高程差(LZD)约束的无控制三维表面匹配方法之后，又提出了基于高斯马尔科夫的最小二乘算法进行曲面匹配算法，将点云构建TIN再寻找点到三角网的法向距离，利用最小二乘公式进行求匹配值，该方法的匹配结果与原数据质量有着直接的关系。左志权采用重叠区域共轭点欧式距离作为条带平差数据模型，通过定义不同共轭点对应规则从而实现相邻条带间正形变换参数的最似然估计，但需要对数据进行滤波处理以提取出地面点参与平差计算。张靖等人在系统误差检校过程中，结合强度信息采用SIFT算法及RANSAC算法提取虚拟同名点，以同名点均值作为真知，采用共面约束的检校方法基于最小二乘原理求取模型参数。AymanHabib,Ki In Bang等人提出一种简单与严密的检校计算方法，但这些方法仅适合于垂直向下工作模式的线性扫描系统，且两种方法分别针对不同的假设来求取检校结果，需假设扫描区域为平地、飞行航线为直线飞行，且Roll与Pitch角度为零，便于偏心距与偏心角较小的情况下使用。

目前的检校方法存在的技术缺陷可以归纳为以下六点，具体如下：

1、算法在计算过程中假定条件较多，与实际应用中航带飞行及数据等方面的实际情况均有冲突，缺乏实用性；2、有些检校方法耗时而且昂贵，尤其是航线检校，需严格进行航线设计及飞行以满足检校要求；3、检校步骤复杂，甚至有些是分步检校，且对三个角度的检校过程是分顺序的；4、需要对已知控制点或者控制面等参考数据的获取来辅助求取检校参数；5、有些检校方法需要人工参与，或者有一定的经验值参与其中方可获取较好的检校精度；6、目前没有共同通用的检校方法，因为检校方法多数基于手动参与的软件包或者LiDAR数据提供者的专家知识。

发明内容

针对上述问题中存在的不足之处，本发明提供一种基于虚拟共轭点的国产激光雷达系统的严密自检校算法。

为实现上述目的，本发明提供一种基于虚拟共轭点的国产激光雷达系统的严密自检校算法，包括：

步骤一、获取实际飞行航带的激光点云数据，选取相邻航带任意重叠区域的激光点云数据；在重叠航带激光点云数据中选择检校区域以提取对应的虚拟共轭点，利用虚拟共轭点本身所附带的GPStime数据来获取该点所对应的位置姿态信息，以确定虚拟共轭点数据；

步骤二、建立自检校模型，将所述虚拟共轭点数据导入到自检校模型中进行解算，获取系数矩阵，所述系数矩阵为矩阵A与矩阵L；

步骤三、在求取最优无偏检校参数的过程中，基于系数矩阵，在最小二乘算法中引入高斯-马尔科夫模型，同时检验是否收敛，若收敛则获取最优的8个检校参数；

步骤四、将所述最优的8个检校参数代入到步骤一中初始航带激光点云数据中进行重新解算，获取最终检校后的高精度激光点云数据，重叠航带激光点云数据形成无缝拼接数据，最终将检校后的激光数据进行精度评定，验证检校后的数据精度，最终输出精度报告。

作为本发明的进一步改进，所述步骤一中提取对应的虚拟共轭点的方法为：