本發(fā)明涉及一種無人機遠程掃描方法。
背景技術：
無人駕駛飛機簡稱“無人機”，是利用無線電遙控設備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機。目前主要采用無人機+攝像的方法獲得航拍圖像，對于飛行區(qū)域的三維數據無法有效獲得。
現有的場站式激光掃描主要采用固定測站的方式進行測量，對于基于運動測量臺的檢測掃描的相關技術有：
cn201310463263.1中公開了一種車載三維數據采集移動平臺；
cn201610112404.9中公開了一種掃描儀自主獲取礦山坐標系下三維空間形態(tài)的方法；
cn201510548915.0中公開了一種車載式林木三維彩色成像對靶噴霧方法；
cn201510900007.3中公開了一種煤礦井下移動設備自主定位的方法及系統(tǒng)。
其中，所述采用車載方式進行便攜式全角度全身人體光學掃描設備僅是移動式的數據采集工作室，掃描過程仍為固定狀態(tài)下的掃描，并未涉及移動狀態(tài)下的數據采集處理，并且該發(fā)明使用服裝定制室內部人體掃描室進行人體數據的采集，并不涉及環(huán)境掃描數據的拼接和融合，與本發(fā)明的數據采集及處理方法存在顯著區(qū)別；在申請?zhí)柗謩e為201610112404.9、201310463263.1和201510900007.3的發(fā)明創(chuàng)造中均采用三維激光掃描儀進行數據采集，但是單次采集過程中測站并不發(fā)生移動，各個測站之間的數據僅通過平移坐標的方式進行對齊。上述已有專利所涉及的技術主要為將掃描設備移動至固定位置進行掃描，在掃描設備運行過程中并不發(fā)生移動，無法解決無人機平臺的運動問題。
技術實現要素：
為克服現有技術中存在的測量過程中測量平臺無法移動的不足，本發(fā)明提出了一種基于無人機平臺的遠程掃描的數據處理方法。
本發(fā)明得具體過程是：
步驟1：設備安裝：
步驟2：掃描參數的設置；
所述的掃描參數包括無人機的飛行路徑和激光掃描儀掃描模式。
通過gps或路徑輸入的方式設置無人機的飛行路徑。
設置激光掃描儀的單幅掃描時間和連接數據傳輸通道。
所述設置的掃描參數包括：所設定的無人機飛行速度應小于激光掃描儀額定的有效單幅掃描半徑除以所設定的掃描儀單幅掃描時間的二倍：
va<(se/te/2)(1)
其中，va表示無人機所設定飛行速度，se表示激光掃描儀額定的有效單幅掃描半徑，te表示所設定的掃描儀單幅掃描時間。
步驟3：掃描及數據處理。
啟動掃描任務，無人機攜帶掃描儀進行遠程掃描。
掃描中，無人機實時返回的運行速度、位置和姿態(tài)，以及掃描儀實時掃描返回的三維點坐標p(x，y，z)。對得到的數據進行運動反解，修正無人機飛行對于三維掃描數據的影響。
在處理掃描數據時，無人機速度、位置與掃描儀數據需時間同步。
所述對得到的數據進行運動反解的具體過程是，設無人機在拍攝過程中的位置改變量為{tx,ty,tz,rx,ry,rz}，其中，tx,ty,tz表示相對于x、y、z坐標軸的空間平移量，rx,ry,rz表示x、y、z坐標軸的空間旋轉量。根據無人機的位置改變和激光掃描頻率，帶入矩陣式分別得到激光掃描儀在掃描過程中的無人機空間旋轉矩陣r：
和位移矩陣t：
t＝[tx,ty,tz](3)
對每個掃描三維點坐標p進行坐標轉換：
presult＝rp+t(4)
其中presult為修正后的空間點坐標，對所有空間點進行坐標轉換后，所獲得的完整點云數據即為真實點云數據。
步驟4：單幅點云校正。
首先，基于k-dtree算法，建立掃描點集的k-d樹?；趉-d樹構架出了點云數據中點數據間的拓撲關系，查詢點云中每一個坐標點的鄰域數據，通過核函數
進行三維坐標迭代更新，式(5)，σs為空域高斯函數的標準差，σr為值域高斯函數的標準差，ω表示卷積的定義域。
已計算完成的點集為現有點云，新計算得到的點集{presult}為新獲取點云。在第一幅掃描中，現有點云為空集；第一幅掃描結束時新獲取的點云自動轉換成為現有點云。
自第二幅的掃描起，融合點云為現有點云。獲取所述的融合點云的方法如下：
計算第二幅掃描中新獲取點云與前一幅得到的現有點云之間的重疊區(qū)域，根據該點云重疊區(qū)域的曲率特征，從新獲取點云重疊區(qū)域樣本集中隨機抽選一個樣本，即4個匹配點對。通過該樣本中的4個匹配點對計算變換矩陣m。
根據新獲取點云重疊區(qū)域樣本集、變換矩陣m和誤差度量函數，計算滿足當前變換矩陣的一致集consensus，并返回一致集中元素個數。
根據當前一致集中元素個數如大于之前的最大一致集中元素個數時，則將當前一致集更新為最大一致集，同時更新當前錯誤概率p；若p大于允許的最小錯誤概率則重復上述步驟繼續(xù)迭代，直到當前錯誤概率p小于最小錯誤概率，得到最優(yōu)匹配矩陣。
通過所述的最優(yōu)匹配矩陣將輸入點云坐標進行修正，使重疊區(qū)域特征匹配。計算高斯核函數：
重復所述自第二幅掃描及融合過程，直至掃描結束，獲得最終的三維掃描結果。
本發(fā)明的目的在于提供一種易于操作、測量準確、快速高效的無人機遠程掃描方法。本發(fā)明采用無人機作為測量平臺，對測量過程中的數據進行實時修正補償與現有技術在數據處理上存在顯著區(qū)別，本發(fā)明所提出的數據融合方法不僅解決了測量平臺的移動問題，還對測量過程中的平臺旋轉、振動均進行了補償，并解決了遠程運動過程中的空間掃描。豐富的掃描結果對于洞穴研究、坑道救援、地震/火災等災難現場重建等應用領域具有重要的實用意義，完整、準確、豐富的三維結果具有重要的應用意義。
本發(fā)明方法具有以下優(yōu)點：
(1)由于本方法使用激光掃描的原理，使用無人機攜帶激光掃描儀進行遠距離全場測量，獲得實際地形、地貌的準確三維數據。
(2)由于本方法使用的是無人機平臺配合激光掃描儀的方式，所以掃描速度快、掃描精度高。
(3)由于本方法系統(tǒng)需求簡單，數據處理軟件自動進行分析校正，所以成本相對較低，測量為三維數據，相對現有的無人機測繪等方式所獲得的二維圖像數據結果更為豐富，測量局限性小，在無人機遠程掃描中尤為適用，并為地質探察、災難援助、國防軍事等領域提供了可靠的測量依據。
(4)由于三維數據的數據量大及無人機運動自由度復雜，現有方法多為離線處理，本方法實現了現場數據在線處理，所以在檢測過程中測量方便，計算完全自動化，掃描周期較短，大幅度的提高了掃描的效率。
(5)由于本方法使用運動反解和點云特征匹配的方法進行復雜地形的重建，所以測量精度高，精度可以達到3mm/10m。
(6)由于本方法使用的是光學掃描測量的方式，所以是一種非接觸的測量方法。
具體實施方式
本實施例是一種無人機遠程掃描方法，包括下述步驟：
步驟1：設備安裝。
將場站式激光掃描儀與無人機通過連接板進行連接，設置無線通信協(xié)議參數，連接測量站與無人遠程掃描系統(tǒng)，設備自檢通過后，即可開始掃描任務。設備安裝要求如下：
連接板為場站式激光掃描儀配套附件，一般不需要訂制，通過螺栓結構與無人機進行連接；
無人機與激光掃描儀緊固連接；
使用無線或藍牙通信方式，通信方式選擇根據遠程距離決定，具體參數協(xié)議按照端口參數及設備參數進行設置；
設備自檢，數據可以正確返回。
步驟2：掃描參數的設置。
所述的掃描參數包括無人機的飛行路徑和激光掃描儀掃描模式。
通過gps或路徑輸入的方式設置無人機的飛行路徑。本實施例中，通過路徑輸入方式設置無人機的飛行路徑。
設置激光掃描儀的單幅掃描時間和連接數據傳輸通道。
本實施例中，所使用的激光掃描儀有效掃描半徑為50m，單幅掃描時間為2分鐘，則無人機設定速度為5m/s；采用無線布站，信號覆蓋半徑為1000m，則無人機飛行路徑需在半徑1000m范圍內。
掃描參數的設置要求如下：
無人機飛行速度不應大于掃描儀掃描效率，即無人機所設定飛行速度應小于激光掃描儀額定的有效單幅掃描半徑除以所設定的掃描儀單幅掃描時間的二倍：
va<(se/te/2)(6)
其中，va表示無人機所設定飛行速度，se表示激光掃描儀額定的有效單幅掃描半徑，te表示所設定的掃描儀單幅掃描時間
無人機所設置的掃描路徑不超出現場所使用的無線或藍牙通信設備所允許的最遠通信距離。
步驟3：掃描及數據處理。
啟動掃描任務，無人機攜帶掃描儀進行遠程掃描。
掃描中，無人機實時返回的運行速度、位置和姿態(tài)，以及掃描儀實時掃描返回的三維點坐標p(x，y，z)。對得到的數據進行運動反解，修正無人機飛行對于三維掃描數據的影響。具體是，設無人機在拍攝過程中的位置改變量為{tx,ty,tz,rx,ry,rz}，其中，tx,ty,tz表示相對于x、y、z坐標軸的空間平移量，rx,ry,rz表示x、y、z坐標軸的空間旋轉量。根據無人機的位置改變和激光掃描頻率，帶入矩陣式分別得到激光掃描儀在掃描過程中的無人機空間旋轉矩陣r：
和位移矩陣t：
t＝[tx,ty,tz](8)
對每個掃描三維點坐標p進行坐標轉換：
presult＝rp+t(9)
其中presult為修正后的空間點坐標，對所有空間點進行坐標轉換后，所獲得的完整點云數據即為真實點云數據。
掃描數據處理的要求如下：
無人機速度、位置與掃描儀數據需時間同步。
以本實施例為例，無人機實時返回數據包括數據包時間戳和無人機姿態(tài){tx,ty,tz,rx,ry,rz}，帶入公式(2～4)，得到掃描儀數據點集{presult}。
步驟4：單幅點云校正。
首先，基于k-dtree算法，建立掃描點集的k-d樹。基于k-d樹構架出了點云數據中點數據間的拓撲關系，查詢點云中每一個坐標點的鄰域數據，通過核函數
(10)
進行三維坐標迭代更新，式(5)，
通過公式(5)已計算完成的點集為現有點云，新計算得到的點集{presult}為新獲取點云。在第一幅掃描中，現有點云為空集；第一幅掃描結束時新獲取的點云自動轉換成為現有點云。
自第二幅的掃描起，融合點云為現有點云。獲取所述的融合點云的方法如下：
計算第二幅掃描中新獲取點云與前一幅得到的現有點云之間的重疊區(qū)域，根據該點云重疊區(qū)域的曲率特征，從新獲取點云重疊區(qū)域樣本集中隨機抽選一個樣本，即4個匹配點對。通過該樣本中的4個匹配點對計算變換矩陣m。
根據新獲取點云重疊區(qū)域樣本集、變換矩陣m和誤差度量函數，計算滿足當前變換矩陣的一致集consensus，并返回一致集中元素個數。
根據當前一致集中元素個數如大于之前的最大一致集中元素個數時，則將當前一致集更新為最大一致集，同時更新當前錯誤概率p；若p大于允許的最小錯誤概率則重復上述步驟繼續(xù)迭代，直到當前錯誤概率p小于最小錯誤概率，得到最優(yōu)匹配矩陣。
通過所述的最優(yōu)匹配矩陣將輸入點云坐標進行修正，使重疊區(qū)域特征匹配。計算高斯核函數：
重復所述自第二幅掃描及融合過程，直至掃描結束，獲得最終的三維掃描結果。