[发明专利]基于蒙特卡洛仿真的机载/车载激光点云精度预估方法

说明书

本发明公开了基于蒙特卡洛仿真的机载/车载激光点云精度预估方法，包括原始激光点云生成，进行POS航迹线解算；蒙特卡洛仿真激光点云生成；基于时间戳的激光点云快速关联；机载/车载激光点云精度预估分析，基于对齐后的原始激光点云和n组姿态角蒙特卡洛仿真激光点云进行统计分析，在此基础上顾及天线相位中心位置的中误差，实现对激光点云坐标的空间分布特征和规律的分析及整体精度的预测与评估。本发明适用于任何激光扫描设备获取的点云、适用于任何地形、无需建立误差传播方程及条件假定，能为机载激光扫描工程项目中的点云精度预估、设备选型提供有效依据，有利于保证工程数据质量，具有显著的社会及经济效益。

技术领域

本发明属于测绘科学与技术领域，具体涉及基于蒙特卡洛仿真的机载/车载激光点云精度预估方法，其不仅可以对机载/车载激光点云整体精度进行预估，而且可以分析激光点云精度的空间分布特征，为激光点云质量控制及机载/车载激光扫描设备选择提供技术支撑。

技术背景

激光雷达(Light Detection And Ranging，LiDAR)是一种快速、精确获取大范围地面三维信息的测绘新技术，具有精度高、自动化程度高、数据生产周期短等优点。由于测量系统的复杂性，机载激光雷达获取的激光点云精度受多因素综合影响，主要误差源包括：激光测距误差、GNSS定位误差、姿态角测量误差、时间误差等。其中，姿态角测量误差可分为系统误差和随机误差。姿态角系统误差，又称安置角误差，可通过仪器检校来消除；而姿态角随机误差，是一种符合正态分布的偶然误差，由IMU测量精度决定，无法消除。姿态角误差，是影响激光点云位置精度的关键因素。

目前，国内外学者关于激光点云定位精度分析的研究，主要是根据LiDAR获取点云的原理，在综合考虑扫描航高、扫描角度、安置角、坐标转换等因素的基础上，建立激光点云定位误差传播方程，通过将误差传播方程线性化得到姿态角随机误差与点云定位精度之间的定量评价方程。Dickman用数值仿真的方法模拟平面地形进行了实验研究；王建军在此基础上增加了长方形地形和半球体地形的相关实验，定量评价了不同地形下姿态角随机误差对点云定位精度的影响。总而言之，当前算法主要存在如下缺陷：

第一，大多为理论公式推导，推导过程中存在较多假设。虽然许多学者对激光点云定位精度进行了理论公式推导，但往往进行了很多近似处理，不能真实反映激光点云的精度。激光扫描测量设备在获取激光点云过程中，受诸多因素综合影响，采用上述理论公式，不能直接回答人们所关心的激光扫描测量设备当前设备指标下所获得点云的位置误差问题。

第二，假设各类误差之间相互独立，而这与现实并不相符。为实现误差方程的线性化，一般假设各类误差之间相互独立。然而，实际上各个误差源之间存在着复杂的联系，简单地将各个误差源视为相互独立的变量，将导致定量评价结果与实际情况不符。

本专利提出一种基于蒙特卡洛仿真的机载/车载激光点云精度预估方法。采用蒙特卡洛仿真的方法，将待分析的误差源，如姿态角误差，引入到原始测量数据中，模拟计算新的点云三维坐标，直观反映该误差源对激光点云位置精度的影响。该方法不仅可以对激光点云的精度进行整体评价和预估，而且可以对激光点云精度影响的空间分布规律进行分析。相比传统理论方法，模拟仿真结果更真实、准确和直接，对生产实践具有重要的指导意义。

发明内容

本发明的目的在于针对传统理论方法对激光点云定位精度推算不准确的诸多缺陷，提出了基于蒙特卡洛仿真的机载/车载激光点云精度预估方法，对机载/车载激光扫描设备的主要误差源——姿态角随机误差进行模拟，对模拟仿真激光点云和原始激光点云进行对比分析，实现机载/车载激光点云三维坐标精度的空间规律分析与整体预估评价。

为了实现上述的目的，本发明采用以下技术措施：

基于蒙特卡洛仿真的机载/车载激光点云精度预估方法，包括以下步骤：

步骤1、生成原始激光点云；

步骤2、生成蒙特卡洛仿真激光点云；