SLAM 究竟是什么?如何优化扫描精度

移动扫描的优势在扫描领域是众所周知的。与传统的架站仪(TLS)相比,移动扫描设备可以更好地涵盖扫描范围以及加速工作流程,这也意味着可以减少服务供应商在现场的工作时间,并降低扫描成本。

但对于经验丰富的 3D 扫描“老司机”来说,移动扫描系统所提供的数据似乎被认作为“不靠谱”的存在,特别是当你的业务对数据精度要求非常精准的情况下。

这是因为移动扫描系统依赖于SLAM——即时定位与地图构建 (simultaneous localization and mapping algorithms), 它会自动执行很大一部分的扫描工作流程。

这个自动化流程使得传统扫描专家很难理解移动扫描系统到底是如何生成最终的点云的,或者现场技术人员应该如何规划他们的工作流程以确保高质量的交付成果。

但移动扫描的数据质量究竟如何呢?

SLAM 究竟是什么?

SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位。

问题可以描述为:

将一个扫描仪器放入未知环境中的未知位置,是否有办法让扫描仪器一边移动一边逐步描绘出此环境完全的地图,所谓完全的地图(a consistent map)是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。

答案:

SLAM 是一种算法,用于融合您的移动扫描系统的传感器(激光雷达、RGB 相机、IMU 等等)所捕捉的数据,并最终确定您在建筑物中移动产生的扫描轨迹。

简而言之:当您在初始化系统时,SLAM 算法会使用传感器数据和计算机视觉技术来观察周围环境,并精准地估计您的当前位置。

使用NavVis设备在扫描过程中实时查看已扫描区域

当您在移动时, SLAM将根据您所在之前位置的估算值与系统传感器所回传的数据值进行对比,重新计算您的当前位置。将此过程不断重复,SLAM 系统将最终追踪您在建筑物中行走的路径。

SLAM 是一个很复杂的过程——即使上述简化的解释也有些复杂,但您可以将其想象为测绘方法中常说的“穿越法”。

穿越法

穿越法(traverse method)是指,测绘人员会沿着观察路线对许多点进行测量,当测绘人员对每个点进行测量时,他们会利用之前的点作为测量的基准。

SLAM算法有点类似于这种方法只是它会在每秒进行大量的精准计算。换句话说,SLAM 算法是一种尖端的技术,在移动时自动执行路线穿越。

SLAM 之对扫描精度的影响

NavVis

想要了解一个基于SLAM 算法的设备的扫描精度,你需要了解移动扫描系统究竟是如何捕捉数据的。

一个架站仪(TLS) 在捕捉一个环境时通过激光传感器的360°旋转测量其周边环境。由于它是从一个固定的点来采集数据的,它所捕获的点云中的每个测量值都已经在空间中相对于扫描仪做了精准的对齐。

地面激光扫描仪

一个移动扫描系统 (Mobile mapping system)也是靠激光传感器的360°旋转,但不是从一个固定的位置。由于您是在移动(行走)过程中进行扫描,您在传感器旋转过程中,同时也在移动传感器。这会导致每次测量的对齐错误,并降低最终点云的精度。

NavVis 移动扫描设备:VLX & M6

当我们在夜间照相的时候,当您不小心挪动了照相机,就会造成照片模糊,其实是一个非常类似的现象。

同理而言,当您看到未经SLAM算法处理过的移动扫描仪器捕获的原始数据的时候,您会发现这些点非常的凌乱,并且在空间各处分散开来并且加倍的存在。

SLAM 之精度误差

NavVis

开发SLAM 算法来准确记录您的扫描轨迹并生成高质量的点云,制造商一直面临着一个具体大的挑战即如何纠正两种主要误差。

跟踪误差

TRACKING ERROR

当SLAM算法在某些环境中会遇到一些问题时,即会发生跟踪误差。例如,长走廊通常缺乏SLAM 所依赖的环境特征,就可能会导致扫描系统失去您所在位置的跟踪。

偏移误差

DRIFT ERROR

发生偏移误差是因为SLAM 算法利用传感器数据来计算您的位置,并且所有传感器都会产生测量误差。由于SLAM 算法的计算方式——基于之前位置来计算每个位置,例如“穿越法”——传感器产生的错误会在您扫描的过程中累积起来。最终导致了扫描轨迹的准确性的“偏移误差”从而影响了您最终扫描结果的质量 。

如果您是使用早期的移动扫描系统,这些错误很可能会影响您的最终数据的质量。

工作流确保高质量结果

NavVis

好消息是移动扫描系统自进入市场以来已经逐渐成熟。制造商开发了成熟的SLAM 算法来自动减少跟踪误差及偏移误差。并且移动扫描员可以遵循可靠的工作流程来手动更正误差,做到最大程度地提高最终获取的点云质量。

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