Технологии будущего: лазерное сканирование

0

Авторы: Antero Kukko, Harri Kaartinen, Juha Hyyppä

Облака точек могут быть получены с помощью постоянно растущего числа способов понимания окружающей реальности и обнаружения критических событий. Разнообразные приложения трехмерного лазерного сканирования, которое представляет собой быстро развивающуюся технологию, используемую для картографирования и съемки, изменяют способ сбора и уточнения топографических данных. Какие технологии и процессы позволяют создавать трехмерные данные высокого разрешения? В этой статье рассказывается о последних достижениях отрасли.

Национальные топографические базы данных хранят данные, уточненные на основе полевых измерений, снимков и данных лазерного сканирования в определенных спецификациях и целях, но не имеют возможности адаптироваться к постоянно меняющимся потребностям и ситуационной осведомленности. «Данные по запросу» — признанный мегатренд в геоинформационной отрасли.

Облака точек могут быть получены с помощью постоянно растущего числа средств — например, наземные, воздушные и космические платформы — для понимания окружающей действительности, от самого крупного масштаба до глобального обзора. Различные масштабы и точки съемки могут предоставить комплексные мультимодальные данные для анализа окружающей среды, оценки природных ресурсов, развития городской инфраструктуры и критически важных услуг. Семантические облака точек, временное покрытие, мультимодальные источники данных и автоматизированная обработка формируют основу для будущих топографических данных.

Технологии лазерного сканирования

Лазерное сканирование основано на использовании оптически направленных лазерных лучей для сбора информации об объекте в прямых трехмерных измерениях. Это позволяет надежно и точно создавать траекторию системы (то есть положение и ориентацию). До середины 1990-х годов технология GNSS-IMU была недоступна для коммерческого использования. С тех пор, однако, рынок устройств взорвался, особенно с развитием технологий волоконно-оптических гироскопов (FOG) и микроэлектромеханических систем (MEMS). Кроме того, наращивание общенациональных сетей базовых станций GNSS способствовало успеху лазерных сканеров в области геодезии и картографии во всем ее разнообразии.

Что делает лазерное сканирование таким эффективным в топографическом картографировании, так это возможность проводить трехмерные измерения целевых объектов путем проникновения луча сквозь растительность для получения информации об объектах и поверхности под ними. Фронт световой волны, проходящий через растительность, дает информацию о растительности как о побочном объекте. Чтобы получить такую информацию, необходимо применить определенные принципы лазерной локации. Традиционный способ получения дальнодействующих измерений состоит в том, чтобы направлять мощные лазерные импульсы на цели и собирать сигнал обратного рассеяния. Затем сигнал обрабатывается для обнаружения объектов в различных диапазонах в пределах области освещения луча. Эти системы являются основным направлением и используют выбор спектральных длин волн для передачи сбора данных.

001

Плотное и геометрически точное облако точек предлагает фотографическое трехмерное изображение действительности для картирования, моделирования и мониторинга. Спектральная информация, полученная лазерным сканированием, будет иметь решающее значение для автоматической интерпретации данных

Тем не менее, для лазерного сканирования из космоса это оказалось проблематичным из-за чрезмерной мощности, необходимой для достижения поверхности Земли с орбиты, из-за разрушительного воздействия тепла на оптические компоненты. Новая развивающаяся технология заключается в сборе энергии на однофотонном уровне, снижая нагрузку на оптику. Некоторые однофотонные устройства, доступные на рынке, обещают высокую эффективность получения данных с больших высот, разрешенных чувствительным детектированием. С другой стороны, облачность устанавливает пределы для полного раскрытия потенциала на практике. Детектор отбирает не каждый возвращаемый фотон, а вместо этого с определенной для детектора вероятностью, и фотоны из других источников обнаруживаются в дополнение к тем, которые испускаются лазерным сканером. Эта стохастическая природа обнаружения требует адаптации методологии обработки данных, поскольку характеристики данных и их влияние на точность и обработку данных еще не до конца понятны.

В настоящее время существует две методики, применяемые для однофотонного детектирования. В системе режима Харриса Гейгера каждый пиксель детектора для одного импульса занят первым полученным фотоном, и никакие данные за пределами этого не собираются. Эффективность обнаружения составляет менее 10%. Детекторы большого размера компенсируют эти две характерные особенности, а данные обычно получаются 8 или 32 точек на квадратный метр. Тем не менее, проникновение под растительностью остается несколько неопределенным. В однофотонном лазерном сканере Leica SPL100 для каждого импульса на пиксель обнаруживается несколько целей после короткого времени прерывания детектора при срабатывании фотона. Это дает способность проникновения подобно обычному сканеру. Однако необходим дополнительный анализ, чтобы однозначно выяснить все за и против этих технологий.

Воздушное лазерное сканирование

Топографическая съемка с воздуха формирует основу для картографирования. Информационные потребности включают в себя наземную планировку, строительные и сетевые инфраструктурные активы и изменения. Воздушное лазерное сканирование — это технология, которая существует уже два десятилетия и используется для получения информации для национальных картографических агентств, муниципалитетов и инжиниринговых компаний для удовлетворения потребностей общества, лиц, принимающих решения, и специалистов по землеустройству.

Данные бортового лазерного сканера используются для разных проектов, и они нужны в различных масштабах. Для максимальной детализации данные получают съемкой с малых высот (50–300 м) с точностью до миллиметра для картографирования коммунальных объектов и гражданских строений (например, RIEGL VUX-240 или Optech ORION C300-1). Плотность данных на этом уровне составляет десятки или сотни точек на квадратный метр. Для дорожного и городского планирования часто используется сканирование со средней высоты (400–1000 м), а плотность данных обычно составляет около пары десятков точек на квадратный метр. Полеты для картографирования в масштабе страны выполняются с использованием больших высот (2000 м и более) для повышения эффективности, а плотность данных составляет менее десяти точек на квадратный метр, обычно 1–2. Новейшими инструментами для этих целей на рынке являются Leica Terrain Mapper, Optech ALTM Pegasus и RIEGL VQ-1560i.

002

Принципы некоторых режимов лазерного сканирования. Наиболее полный сигнал записывается с помощью полноразмерного лазерного сканера. Обнаружение на лету и однофотонные методы воспроизводят дискретную выборку. Увеличение угла сканирования влияет на сигнал в соответствии с изменением пути прохождения света

Мультиплатформенное  лазерное сканирование

Установленные на транспортном средстве системы лазерного сканирования доказали свою эффективность при съемке дорожной ситуации и городской застройки. Мультиплатформенные системы расширяют возможности использования лазерных сканеров для съемки естественной среды, промышленных установок и городских территорий, которые не могут быть легко доступны для съемки с помощью установленной на транспортном средстве системы. С разработкой алгоритмов, которые допускают одновременную локализацию и картирование (SLAM), мобильное лазерное сканирование также улучшило предоставление трехмерных данных из сред, в которых отсутствует глобальная навигационная спутниковая система (GNSS), например, в помещении и на промышленных площадках.

В этой области сенсорная технология все еще испытывает значительное снижение в размерах и цене. Одновременно были улучшены производительность и точность для предоставления подробной трехмерной структурной информации о туннелях, дорогах, городских сценах и промышленных объектах. Хотя несколько лет назад некоторые промышленные сканеры не могли синхронизироваться с внешней системой позиционирования, датчики обычно довольно легко интегрировать на мультисенсорные платформы. Небольшие размеры и простота интеграции позволяют адаптировать системы к различным потребностям трехмерных измерений. Мы видели мобильные лазерные сканеры, установленные на автомобилях, поездах, вездеходах, лодках и тракторах в прошлом, и в будущем, без сомнения, появятся новые приложения, использующие съемку с движущихся платформ.

003

В будущем все более подробные модели и карты могут создаваться на основе данных воздушного лазерного сканирования с высоким разрешением . Рельеф и инфраструктур могут быть сняты за один полет для экономии затрат. Дополнительные данные могут быть получены с помощью дронов и наземного мобильного лазерного сканирования

Дроны и  лазерное сканирование

Беспилотные летательные системы (БПЛС) представляют все более важный сегмент инженерии. Дроны для картографирования и съемки предоставляют удобную в развертывании платформу для аэрофотосъемки интересующей территории. В настоящее время существуют некоторые факторы, ограничивающие использование дронов.  Это ограничение времени работы и юридическое регулирования во многих странах. В лучшем случае, дроны используют для получения ценных 3D-данных и изображений для нужд различных инженерных проектов, городского планирования и научных задач. Линейка датчиков быстро расширяются, и уже имеются небольшие лазерные сканеры для дронов, в зависимости от масштаба дронов, такие как RIEGL MiniVUX-1UAV, Velodyne Buck LITE, Cepton SORA200. Для этого сегмента становятся доступны более длинные диапазоны и более высокие скорости передачи данных, чтобы улучшить продукты данных и расширить сферу приложений.

Четкие тенденции развития направлены на автоматизированные системы и обработку данных в режиме реального времени. Кроме того, более длительные сроки эксплуатации дронов достигаются благодаря улучшенной авионике, времени автономной работы и оригинальным идеям, таким как гибридный беспилотник Avartek Boxer с временем полета 2–4 часа. Небольшие, но высокопроизводительные датчики обеспечивающие получение данных в режиме реального времени являются наиболее актуальными для дронов, и, как правило, ограниченные проектные области не требуют присутствия GNSS-IMU; данные обрабатываются в локальной системе координат с использованием методов, преобладающих в сообществе робототехники. Однако доступны все более компактные и более функциональные GNSS-IMU, такие как NovAtel CPT7 или SBG Ellipse2-D, а при снижении цен прямая географическая привязка уменьшает требования для наземного контроля.

Лазерное сканирование в режимах SLAM/LOAM

Лазерное сканирование без использования GNSS быстро развивается. Системы обычно состоят из недорогих лазерных сканеров и инерционных единиц измерения. Данные лазерного сканирования используются, а в некоторых случаях дополняются визуальной одометрией с камер, для компенсации движений сенсорной системы, для калибровки низкоэффективного IMU и для отслеживания положения датчика и / или платформы. Эти картографические решения предоставляют трехмерные данные в реальном времени или почти в реальном времени для задач с умеренной точностью. Разработка стала возможной благодаря миниатюризации датчиков и режимм SLAM (simultaneous localization and mapping — одновременная  локализация и картографирование) и LOAM (Lidar odometry and mapping — лидарная одометрия и картографирование) и связанных с ними алгоритмов. В частности, многослойное сканирование дает достаточную информацию для оценки перемещений платформы по одному сканированию. Алгоритмы для сопоставления сканирования с такими данными работают достаточно хорошо и надежно, чтобы дать хорошие оценки позиции. Несколько примеров — системы Gexcel HERON, GeoSLAM Zeb Horizon и Kaarta Stencil, основанные на сканере Velodyne Lidar Puck. Примечательно, что многие компании планируют выпустить на рынок аналогичные сенсорные продукты, в том числе устройства от RoboSense и Ouster.

В области наземного лазерного сканирования автоматизированная регистрация сканирования стала интересной разработкой, реализованной в Leica RTC360. Сканер снабжен инерциальными измерениями с увеличенным изображением, чтобы компенсировать перемещения между станциями сканирования, тем самым ускоряя процесс сканирования на месте. Кроме того, использование лазерного сканера для измерения затопленных конструкций и объектов вызывает все больший интерес в морской отрасли, а системы локализации на основе кинематики, использующие инерциальные методы и методы сопоставления данных, применяются аналогично наземным аналогам.

004

Ранцевый лазерный сканер запечатлел конус магматических выплесков и прилегающее лавовое поле. Такие приложения позволяют лучше понять природные процессы и уменьшить опасность, но также предоставляют возможности для разведки и исследования

Мультимодальное картографирование

Доступные, но высокопроизводительные системы уже меняют способы получения топографических данных. Дроны — это новая технология, которая в сочетании с передовыми системами, включающими лазерное сканирование и аэрофотосъемку, позволяет быстро получать аэрофотоснимки для различных целей. Объединение на одной беспилотной платформе бортовых оптических камер и мобильного лазерного сканера позволяет сократить время и снизить затраты на съемку. Использование этих систем обеспечивает данные с минимальными окклюзиями, что обеспечивается легко доступными точками обзора. Эти данные обычно представляют объекты, представляющие интерес, с очень высоким уровнем детализации (LOD) вплоть до шкалы от одного перила, кабеля или знака.

Установленные на транспортных средствах системы кинематического картографирования используются для получения данных о дорогах и улицах в целях картографирования и технического обслуживания. Такие данные предоставляют картографическую информацию высокой плотности для автономного вождения — пример нового вида картографирования в будущем. Использование ранцевых сканеров является подходящим методом получения 3D-данных об объектах культурного наследия, зданиях, улицах и местности.

Системы лазерного сканирования на основе GNSS-IMU и SLAM могут быть установлены практически на любой платформе для выполнения задач в различных средах, а также для переменных требований и масштабов данных.

Беспилотные транспортные средства и краудсорсинговое картографирование

В последние годы беспилотный транспорт вызвал значительный промышленный интерес. После конкурса DARPA Grand Challenge на автомобили с автоматическим управлением несколько крупных производителей объявили о своих будущих целях по предоставлению беспилотных транспортных средств. Это требует оснащения транспортных средств высокоэффективными системами 3D-картографирования, как и в современных мобильных системах лазерного сканирования. Для геоинформационного сообщества эти будущие беспилотные транспортные средства являются потенциальным источником очень подробных и часто обновляемых трехмерных картографических данных.

В дополнение к транспортным средствам потребители все чаще используют возможности трехмерного картирования в своих мобильных устройствах — проще говоря, изображения с камеры смартфона и информация о местоположении могут способствовать картированию. Дополнительные возможности предлагаются другими датчиками, такими как камеры глубины и интерпретация трехмерного изображения. Эти технологические разработки могут заменить существующий принцип централизованного картографирования на децентрализованное, распределенное и частое краудсорсинговое картографирование.

005

Картирование и мониторинг объектов электросетевого хозяйства и других структур, имеющих решающее значение для повседневной жизни и функционирования, является важным применением воздушного лазерного сканирования, в том числе и с БПЛА.

Мультиспектральные сенсоры — цветное лазерное сканирование

Технология мультиспектрального лазерного сканирования в настоящее время находится на стадии технологической адаптации, что обещает увеличение активной спектральной информации для картирования и обнаружения объектов. Первым примером этого была регистрация интенсивности обратного рассеяния лазера и использование значений интенсивности при визуализации облаков точек и в некоторых задачах классификации. Появляющееся мультиспектральное лазерное сканирование (например, Optech Titan) увеличивает количество и качество получаемой спектральной информации. Однако текущая реализация не является оптимальной для получения спектральной информации из-за различных углов сканирования и шаблонов для каждого канала, и данные необходимо интерполировать для анализа.

Активно воспринимаемые радиометрические свойства целевых объектов не подвержены влиянию от изменений освещенности и аномалий, вызванных солнечным освещением, присутствующим в продуктах пассивной визуализации. Прогнозируется, что индустрия беспилотного вождения изучит эту возможность в будущем, а также прогнозируется наличие небольших датчиков форм-фактора.

Результаты классификации с данными первых мультиспектральных систем лазерного сканирования были многообещающими. Например, в некоторых исследованиях была достигнута очень высокая общая точность (96%) результатов классификации земного покрова с шестью категориями классификации (строительство, дерево, асфальт, гравий, каменистая растительность, низкая растительность).

006

Решения SLAM и LOAM без GNSS могут предоставлять трехмерные данные практически в реальном времени, что является желательной функцией для критичных ко времени приложений, таких как экстренное реагирование. Могут ли системы лазерного сканирования  помочь пожарным ориентироваться в дыму и выявлять жертв в условиях ограниченной видимости в будущем?

Однофотонные системы

Однофотонная технология является новым технологическим прорывом для воздушного лазерного сканирования. Для однофотонных систем требуется только один обнаруженный фотон по сравнению с сотнями или даже тысячами фотонов, необходимых в обычном лазерном сканере. В результате плотность импульсов может быть в десять-сто раз выше по сравнению с обычными датчиками. Кроме того, чувствительность детектора к энергиям в однофотонном диапазоне позволяет системам достигать более высоких максимальных диапазонов и оставаться безопасным для глаз. Это также способствовало недавнему запуску системы ATLAS, космического лазерного сканера для глобального мониторинга на борту спутника ICESAT-2. Аналогичным образом, однофотонная технология будет вскоре использоваться в датчиках для беспилотного вождения и беспилотных летательных аппаратах.

Однофотонные данные в настоящее время обеспечиваются двумя моделями сканеров: Leica SPL100 и Harris Geiger-mode Lidar. Обе доступные однофотонные системы реализованы с использованием зеленого света (532 нм), что делает их пригодными для использования и в батиметрическом картографировании. Также имеются однофотонные детекторы, как на рынке, так и в исследовательских лабораториях, что позволяет в ближайшем будущем создавать миниатюрные системы для дронов. Ожидается, что чувствительное обнаружение улучшит данные о глубине, хотя все еще потребуется некоторое время, чтобы усовершенствовать методологии обработки и использовать весь потенциал.

007

Данные лазерного сканирования высокой плотности позволяют проводить кадастр, а также планирование и управление в городах

Приложения лазерного сканирования высокого разрешения высокого разрешения

Получение облака точек и спектральных данных значительно увеличивают объемы производимых данных. Автоматизация необходима для того, чтобы преобразовать увеличенную частоту измерений и плотность облаков точек в высокий уровень детализации при картировании. Появление национальных кампаний лазерного сканирования, напримерв Нидерландах, Швеции и Финляндии, подчеркивает необходимость автоматизированных методов обработки.

 

В более ограниченном масштабе мультивременные облака точек были применены для обнаружения изменений как в городских, так и в природных зонах, для управления ресурсами и преодоления опасностей, эффективно демонстрируя потенциал мультивременных трехмерных данных. Сочетание этих методов с автоматизацией и периодически повторяющимися кампаниями по сканированию по всей стране позволит обнаружить спектральные и геометрические изменения в невидимых деталях для лучшего понимания природных ресурсов и биосферы.

В дополнение к обнаружению изменений, автоматизация требуется для различных задач моделирования. В городских условиях автоматическое создание простых моделей зданий стало подходом по умолчанию для трехмерного моделирования городов. Несколько алгоритмов для детального моделирования здания были введены, потенциально повышая уровень детализации в автоматическом моделировании. Аналогичным образом были введены алгоритмы для моделирования объектов дорожной среды от мобильных систем лазерного сканирования. В естественной среде и в лесном хозяйстве наборы данных о точечных облаках применялись как для получения информации о параметрах на больших территориях (например, для гидравлического моделирования и анализа наводнений или процессов вечной мерзлоты), так и для детального моделирования отдельных деревьев для оценки лесных ресурсов и биомассы.

В идеале обнаружение изменений, картирование и моделирование должны сочетаться с периодическим сбором трехмерных данных с интервалами всего в несколько лет. Основываясь на многовременных данных, возможные изменения могут быть обнаружены, идентифицированы или классифицированы на основе спектральных и геометрических особенностей, а моделирование, техническое обслуживание или любое подобное действие или усилие могут быть сосредоточены на основе полученных из данных сигналов или ранних предупреждений, чтобы сэкономить затраты или избежать косвенный ущерб.

008

Мультиспектральное облако точек от лазерного сканера Optech Titan, представляющее городскую среду. Объединенные данные в разных областях длин волн очень помогают в классификации и распознавании объектов. Разные схемы сканирования для каждого канала становятся видимыми в необработанных данных облака точек

Резюме

Современные топографические базы данных, как правило, основаны на аэрофотоснимках и поддерживаются национальными картографическими агентствами со значительным количеством ручной работы. Разработки в области лазерного сканирования и обработки облаков точек могут обеспечить значительную экономию средств за счет автоматизации обработки картографических данных с улучшенным выводом и качеством данных.

Мультимодальные данные лазерного сканирования будут все больше использоваться в будущем благодаря развитию и доступности высокопроизводительных сенсорных технологий. Системы меньшего размера с аналогичной или улучшенной производительностью обеспечат приложения, использующие практически любую платформу для работы с лазерными сканерами для картографирования и съемки. Самолеты, дроны, транспортные средства и портативные картографические системы — все это служит средством сбора дополнительных данных практически для любой задачи, которую только можно вообразить.

Появляющаяся однофотонная технология обладает наибольшим потенциалом в качестве сенсорного решения для создания плотных облаков точек с низкими удельными затратами для сбора данных на уровне страны. Мультимодальное воздушное и наземное лазерное сканирование может быть использовано для получения более подробных данных для выбранных областей.

Облака точек с мультиспектральной информацией обеспечивают общую отправную точку для автоматизированных рабочих процессов моделирования и приложений прямой визуализации, формируя будущие топографические данные. Они представляют собой значительный актив для бизнеса в управлении лесным хозяйством и инфраструктурой и предоставляют платформу для разработки ряда будущих приложений.

009

Однофотонные высотные данные полученные Leica SPL-100

 

Источник: https://www.gim-international.com/content/article/technologies-for-the-future-a-lidar-overview-2?utm_source=Newsletter+Superlist&utm_campaign=0147b8f828-EMAIL_CAMPAIGN_2019_02_28GIM&utm_medium=email&utm_term=0_9bcc6040d6-0147b8f828-46149761&mc_cid=0147b8f828&mc_eid=5a9deca706