杨必胜等：珞珈麒麟云--轻小型低成本无人机激光扫描系统助力三维重建

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（本文刊载于"测绘遥感学科发展高端论坛专刊"（《武汉大学学报·信息科学版》2018年第12期））

无人机激光扫描系统受制于激光扫描仪、惯性测量单元（inertial measurement unit，IMU）等传感器的重量、成本以及无人机平台有效载荷、续航能力等因素的制约，不得不在保证数据质量的前提下在上述制约因素间取得平衡。

高精度IMU的昂贵价格极大地限制了无人机激光扫描系统的易用性，因此轻小型低成本无人机激光扫描系统成为学术界和工业界共同关注的热点。

本文重点阐述了小型低成本无人机激光扫描系统的两个关键点，即视觉-低成本IMU耦合的高精度定姿方法和IMU-激光扫描仪-相机的自标定方法；并阐述了基于大疆无人机飞行平台的激光扫描系统——珞珈麒麟云的研制和性能。

第一作者：杨必胜, 博士, 教授,  主要从事无人机摄影测量与三维重建、点云智能处理、GIS应用等方面的研究工作。[e-mail]

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随着航空摄影测量、机载激光扫描技术的飞速发展，利用这些技术获取的数据已被广泛用于对地观测，如数字高程模型生产、特征提取、三维重建、变化检测、太阳能效用分析以及森林生物量调查等。

其中，激光扫描三维成像受天气因素影响较小，可直接获取地物表面具有准确坐标的三维密集点云，具有独特的优势。

然而，受制于传感器的重量、成本等诸多因素的限制，现有的机载激光扫描系统多限于大型商用有人机激光扫描系统，存在费用昂贵、不易使用等缺陷。

近年来，随着消费级小型无人机飞行平台(有效载荷小于5 kg)的逐步成熟，研制轻小型低成本的无人机激光扫描系统成为工业界和学术界共同关注的热点。

Jaakkola等以及杨必胜等以无人直升机为平台，研制了集成机载激光扫描仪、相机、惯性传感器、全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)接收机的小型机载激光扫描系统。但NovAtel SPAN-CPT紧组合定位定向系统(positioning and orientation system，POS)价格昂贵，且上述传感器的总重量已超出轻小型无人机的有效载荷，如大疆M600的多旋翼的有效载荷是5 kg。昂贵的传感器价格及较重的起飞重量极大地限制了无人机激光扫描系统的工程化运用。

受制于轻小型无人机平台的有效载荷、航时等实际限制，轻小型低成本无人机激光扫描系统必须在传感器的重量、价格、精度等之间取得平衡。如何在低精度惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)的基础上实现激光扫描数据的高质量获取成为亟待解决的难题。

针对上述关键问题，本文提出了视觉与低成本IMU耦合的高精度定姿方法和IMU、激光扫描仪与视频相机的自标定方法，解决了无地面控制下低成本、低精度IMU的高精度定姿和激光扫描点云高质量生成的难题，以大疆旋翼无人机为飞行平台，成功研制了一套集微机电系统(micro electro mechanical system，MEMS)、IMU、消费级视频相机、Velodyne 16线激光扫描仪、差分GNSS(可选)为一体的低成本、轻小型无人机激光扫描系统——珞珈麒麟云(Luojia Kylin Cloud-Ⅰ)，并在实际工程运用中进行了数据质量检验。

结果表明，在无地面控制的情况下，珞珈麒麟云可获取精度20 cm以内的高质量激光点云，为三维地理信息的快速获取提供了一套切实可用的装备。

珞珈麒麟云系统设计

激光扫描仪、IMU和相机的时间同步与集成控制

珞珈麒麟云系统的飞行平台为大疆M600，其最大起飞重量约15.0 kg，有效载荷约6 kg。为此，选择价格低廉且重量较轻的传感器，其中IMU、全局快门相机和激光扫描仪的参数描述见表 1。

上述传感器间时间同步与集成控制如图 1所示，其中黑色线表示电源地线，红色线表示电源正极，黄色箭头表示同步信号方向，绿色箭头表示数据流方向。在时间同步控制方面，基于硬件同步，以秒脉冲信号为时间基准对激光扫描仪和IMU进行时间同步，同时控制相机的曝光时间，为激光扫描点云的高质量获取奠定基础。

珞珈麒麟云系统多传感器数据联合解算

由于低成本IMU的惯性测量值精度较低，零偏存在较大的不稳定性，直接利用其输出的姿态参数进行激光点云数据解算无法获取高质量的激光点云。为此，本文提出基于视觉辅助的IMU、点云数据联合解算与自标定方法。如图 2所示，首先利用增量式运动结构恢复(structure from motion，SfM)算法恢复影像在自由网中的外方位元素；其次，基于IMU辅助光束法平差精化姿态参数；最后，基于多视匹配点云深度一致性修正激光扫描仪的安置参数。

IMU辅助光束法平差

珞珈麒麟云系统的空间参考坐标系统如图 3所示，FW表示世界坐标系，FS表示载体坐标系，FC表示相机坐标系，FL表示激光扫描坐标系。坐标系FA中一点P的坐标写作向量rAPA。坐标系FA与坐标系FB的相对旋转表示为CAB。其中待估计参数包括第k张影像曝光时刻机体状态参数{xSk|k=1, 2…N}，以及所有的特征点三维坐标{xfj|j=1, 2…M}，S表示载体坐标系，f表示特征。

具体平差步骤请点击阅读原文查看相关详细推导过程。数据采集时间轴和激光扫描仪安置角自动修正如下图所示。

实验分析

为检验珞珈麒麟云系统获取激光扫描点云的数据质量，在武汉大学信息学部采集了以操场为中心及附近范围内的点云数据，无人机航速为5 m/s，飞行时间为13 min，航高为60 m，影像数量为18 042帧，点云数量为2 358万个，测区范围为0.3 km2。该区域内包含教学楼、操场、图书馆、宿舍、植被等地物。

使用本文提出的视觉、IMU和激光点云的联合解算与自标定方法解算出的点云如图 6所示。根据解算点云的高程渲染可视化结果，可轻易判别出地物清晰的轮廓，显示出了较好的视觉可视化效果，一定程度上表明珞珈麒麟云系统数据采集的稳定性和可靠性。

为了进一步评估珞珈麒麟云系统获取点云的质量，在实验区域利用实时动态测量(real time kinmatic，RTK)采集了13个控制点，其中3个用作转换，其余10个用作检查。如图 7所示，其中2、6、8号点为转换点，其余为检查点，计算点位在x、y、z方向上的误差。

根据图 8可知，检查点的平均点位精度为17.8 cm，其中，x方向平均误差为10.1 cm，最小值为7.9 cm，最大值为14.9 cm；y方向平均误差为9.8 cm，最小值为8.1 cm，最大值为15.0 cm；z方向平均误差为15.2 cm，最小值为9.5 cm，最大值为18.3 cm。检测结果表明，珞珈麒麟云系统可在无地面控制下获取具有较高精度的激光点云数据，证实了基于低成本硬件设备获取高质量激光点云的有效性。

 结论与展望

低成本轻小型无人机激光扫描系统具有低成本、易于使用等独特优势，吸引了学术界和工业界的广泛关注。如何提高低成本IMU的姿态参数，保障激光点云的生成质量是其中的关键难题。

针对这一难题，本文提出了一套行之有效的点云、IMU和影像联合解算与自标定方法，实现了视觉和IMU联合的姿态参数精化和上述传感器间的精确自标定，从而有效地提高了激光点云的生成质量，并以大疆无人机平台为依托对珞珈麒麟云系统在武汉大学进行了飞行验证。

检验结果表明，珞珈麒麟云系统可在无地面控制下获取到精度20 cm以内的高质量激光点云，为基础测绘、电力巡检、森林资源调查等专业、行业应用提供了一套便携式低成本的激光点云数据采集装备。进一步的研究将加强点云数据的智能处理，建立从数据采集到数据处理的一体化解决方案，并在多个行业应用中进行实践检验，进一步提高珞珈麒麟云系统的稳健性。

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