一种多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，特别涉及一种多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法。

背景技术

随着多旋翼无人机技术的飞速发展，传统直升机的电力激光点云采集工作逐渐由中小型多旋翼无人机替代，多旋翼无人机的机动灵活性及使用的便捷性在一定程度上得到用户的广泛认可，同时也很大程度上降低了数据获取的经济成本。

现阶段，在多旋翼无人机电力激光采集领域，大部分使用无人机搭载激光雷达设备，通过无人机地面站手动控制无人机进行激光雷达设备惯导校准，然后手动采集航点并复飞的方式进行点云数据采集，这使得机载激光点云采集工作更便捷化，同时也在一定程度上提升了采集效率。但现有技术仍存在一些不足，制约着自动采集点云的质量与效率。

一、无人机地面站无自动惯导校准的方法

现有无人机地面站大多包含自动飞行的方法，却无自动进行无人机负载设备的自动惯导设备校准功能，只能单凭无人机操作人员的飞行经验进行画8字飞行校准惯导，校准结果与操作人员的飞行经验及飞行速度有直接关系，人为影响因素较大，导致点云采集质量参差不齐。

二、无人机地面站无激光雷达实时点云数据及惯导姿态信息显示

现有无人机地面站没有显示第三方负载雷达的实时扫描点云及雷达惯导实时姿态数据显示，飞行过程中无法从地面站感知雷达是否正常工作、实时点云数据及扫描范围是否符合要求，待作业结束离开现场后，将雷达数据通过PC端软件解算后如果发现点云质量或者扫描范围异常，则需重新回到现场再次作业，严重影响作业质量及效率。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出一种多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法。

本发明采用的技术方案为：

一种多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法，该多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法基于在多旋翼无人机上安装雷达设备、激光扫描设备，数据传输采用无人机内部集成的数据流传输通道，实现雷达设备、地面站设备数据通信；其包括以下步骤：

步骤1自动规划8字航线：

无人机地面站依据用户选择的起止杆塔三维坐标，分别依据规划算法在杆塔正上方生成一个近似8字的航点组合，并以杆塔中心为起始点，按照8字顺序组合成航线，同时地面站自动设置多旋翼无人机为曲线飞行模式，在杆塔上方以固定设置速度匀速飞行8字航线，校准雷达惯导设备；

步骤2雷达点云及姿态数据传输至无人机地面站：

雷达设备开机后获取到多旋翼无人机的GNSS实时差分定位结果RTK及时间同步信息，同时激光设备对获取到的原始点云数据进行抽稀，传输设备将所有数据转发至无人机地面站；

步骤3无人机地面站调用实时点云解算与差值算法，将激光扫描的实时数据进行处理，并映射到投影坐标系，显示实时点云及姿态数据。

进一步的，步骤1中，自动规划8字航线为无人机地面站依据用户选择的起止杆塔三维坐标，在杆塔高程基础上追加一定高度生成基础航点，无人机从起飞点垂直升高到第一个航点高度，以自身为中心一定距离为半径，先逆时针旋转一圈同时按45度间隔获取到校准航点，同样的方式再顺时针旋转一圈生成八字校准航点。

进一步的，步骤3无人机地面站显示实时点云及姿态数据，包括以下步骤：

步骤3.1实时接收数据：无人机地面站接收雷达设备实时发送过来的原始点云数据及对应的pos位置数据；

步骤3.2实时解算数据：无人机地面站收到雷达设备实时发送过来的原始点云数据及对应的pos位置数据后，调用实时点云解算与差值算法，将激光扫描的实时数据进行处理，并映射到投影坐标系，实现原始点云的局部坐标系统与现实三维世界的坐标系统的转换，使其与现实世界的地物进行真实位置匹配；

步骤3.3实时显示数据：地面站解算生成三维点云数据后，采用vue+Three.js显示点云，借助LOD动态加载点云及高程渲染，在地面站界面进行动态显示实时扫描到的点云；其中，vue作为前端框架，控制实时窗口的大小及布局；Three.js包括scene、Camera来模拟渲染三维场景，实现点云的显示及视图变换。

进一步的，步骤3.2中，差值算法过程如下：

步骤3.2.1，将接收到的pos数据做缓存，并按时间大小排序，实时遍历每个雷达点位；步骤3.2.2，在pos缓存中按时间差找到对应的pos索引,使当前pos索引和缓存的下一个pos形成一个pos区段；步骤3.2.3，将pos时段姿态数据除以对应的区段时间得到均值，从而得到无人机导航中心的实时姿态数据，根据提前由测量工具得到雷达中心至无人机导航中心偏差量，将局部坐标系的原始数据通过矩阵变换叠加实时姿态数据、雷达到无人机导航中心的偏差数据得到插值后的目标数据。其中pos数据包含无人机导航中心的位置、姿态、采集时间。

进一步的，步骤3.2中映射到投影坐标系的过程如下：

步骤3.2中原始点云数据包含基于雷达自身局部坐标系的原始点云和采集时间；将步骤3.2.3中得到的无人机导航中心所在时刻的姿态数据、雷达到无人机导航中心的偏差数据和雷达局部坐标数据做矩阵变换得到地固系点云数据，基于地固系点云数据再调用第三方转换库proj4变换到投影坐标系，实现该点原始点云的局部坐标系统与现实三维世界的坐标系统的转换。

进一步的，步骤3.3中，借助LOD动态加载点云及高程渲染，在地面站界面进行动态显示实时扫描到的点云的过程如下：

实时点云是以一定频率进行渲染更新的，首先对此次点云作为一个单元进行编号，同时Three.js计算出该单元包围框范围，通过在Three.js渲染周期内按每秒一定频率访问存储的单元是否在当前视图内；如果在范围内则进行显示，否则该单元隐藏，从而实现点云的动态高效加载。

进一步的，步骤3.3实时显示数据过程中，无人机地面站还能够显示雷达惯导设备横滚角、俯仰角、航向角、北向速度、东向速度的参数数据，实时展示雷达整体工作状态。

本发明的有益效果是：

该多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法是一种多旋翼无人机地面站自动生成8字航线进行自动惯导设备校准，并能显示实时扫描出的点云模型数据和实时惯导姿态参数的方法，可在一定程度上提升无人机采集激光点云的质量与效率，同时改善用户操作体验。相较于传统点云采集流程，该多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法极大的缩短的获取点云周期。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法的流程图；

图2为无人机地面站显示的实时点云预览图；

实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

针对现有无人机地面站大多包含自动飞行的方法，却无自动进行无人机负载设备的自动惯导设备校准功能，导致云采集质量参差不齐，以及飞行过程中无法从地面站感知雷达是否正常工作、实时点云数据及扫描范围是否符合要求，影响作业质量及效率问题；本实施例提供一种多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法，该多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法通过无人机地面站自动生成8字航线进行自动惯导设备校准，并能显示实时扫描出的点云模型数据和实时惯导姿态参数，从而可在一定程度上提升无人机采集激光点云的质量与效率，同时改善用户操作体验。

如图1所示，该多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法基于在多旋翼无人机上安装雷达设备、激光扫描设备，以及与无人机地面站信息交互的传输设备。其中，雷达设备采用大疆M300RTK型号产品、激光扫描设备采用武汉际上雷达100C型号产品，数据传输采用大疆无人机内部集成的数据流传输通道，实现雷达设备、地面站设备数据通信。具体包括以下步骤：

1.自动规划8字航线

无人机地面站依据用户选择的起止杆塔三维坐标，接着在杆塔高程基础上追加一定高度，生成基础航点，无人机从起飞点垂直升高到第一个航点高度，以自身为中心一定距离为半径先逆时针旋转一圈同时按45度间隔获取到校准航点，同样的方式再顺时针旋转一圈生成八字校准航点，同时地面站自动设置无人机为曲线飞行模式，即可在杆塔上方以固定设置速度匀速飞行8字航线，用来校准雷达惯导设备，为雷达设备精准扫描地物打下基础。

惯导设备本身属于集成到雷达内部的独立第三方成熟设备，本实施例只从采集到雷达数据的连续性进行反推是否已校准，实际测试输电线路采集点云数据连续且完整，反之则易产生点云错层等现象。

2.雷达点云及姿态数据传输至无人机地面站

雷达设备开机后，运行自身程序，通过相关接口获取到飞机的GNSS实时差分定位结果RTK及时间同步信息；同时激光设备每秒采集一定数量的数据包进行抽稀后进行发送，抽稀倍数配置文件可调，决定抽稀倍数的因素为地面站硬件性能；并通过无人机转发至无人机地面站。

RTK及时间同步信息详细如下：

因为不同设备工作时会存在一定的时间差,从无人机上拿到的某一时刻的rtk数据可能和雷达采集的数据不是同一时刻，所以雷达设备工作前首先通过大疆psdk接口订阅拿到飞机的UTC时间，即世界标准时间,并将该时间设置为自身时间实现时间上同步。

3无人机地面站调用实时点云解算与差值算法，将激光扫描的实时数据进行处理，并映射到投影坐标系，显示实时点云及姿态数据。

具体的，无人机地面站显示实时点云及姿态数据，包括以下步骤：

3.1实时接收数据：无人机地面站通过无线电台和无人机相关接口接收雷达设备实时发送过来的原始点云数据及对应的pos位置数据。

3.2实时解算数据：无人机地面站收到雷达设备实时发送过来的原始点云数据及对应的pos位置数据后，调用实时点云解算与插值方法，将激光扫描的实时数据进行处理，并映射到投影坐标系，实现原始点云的局部坐标系统与现实三维世界的坐标系统的转换，使其与现实世界的地物进行真实位置匹配。

其中，差值算法过程如下：

首先，将接收到的pos数据做缓存，并按时间大小排序，实时遍历每个雷达点位；然后，在pos缓存中按时间差找到对应的pos索引,使当前pos索引和缓存的下一个pos形成一个pos区段；最后，将pos时段姿态数据除以对应的区段时间得到均值，从而得到无人机导航中心的实时姿态数据，根据提前由测量工具得到雷达中心至无人机导航中心偏差量，将局部坐标系的原始数据通过矩阵变换叠加实时姿态数据、雷达到无人机导航中心的偏差数据得到插值后的目标数据；pos数据包含无人机导航中心的位置、姿态、采集时间。

映射到投影坐标系的过程如下：

原始点云数据包含基于雷达自身局部坐标系的原始点云和采集时间；将差值算法中得到的无人机导航中心所在时刻的姿态数据、雷达到无人机导航中心的偏差数据和雷达局部坐标数据做矩阵变换得到地固系点云数据，基于地固系点云数据再调用第三方转换库proj4变换到投影坐标系，实现该点原始点云的局部坐标系统与现实三维世界的坐标系统的转换。

3.3实时显示数据：地面站解算生成三维点云数据后，采用vue第三方前端开发框架+Three.js第三方基于webGL的封装的一个易于使用且轻量级的3D库进行显示点云，借助LOD动态加载点云技术及高程渲染技术，在地面站界面进行动态显示实时扫描到的点云，达到所扫即所见效果，如图2所示。同时实时显示出雷达惯导设备的横滚角、俯仰角、航向角、北向速度、东向速度等参数数据，实时展示雷达整体工作状态。

vue:作为前端框架，控制实时窗口的大小及布局；

Three.js:主要包括scene场景、Camera相机来模拟渲染三维场景，实现点云的显示及视图变换。

借助LOD动态加载点云及高程渲染，在地面站界面进行动态显示实时扫描到的点云的过程如下：

实时点云是以一定频率进行渲染更新的，首先对此次点云作为一个单元进行编号，同时计算出该单元包围框范围，计算该单元包围框范围采用第三方Three.js内部计算包围框范围,通过在Three.js渲染周期内按每秒一定频率，遍历存储的单元是否在当前视图的内，如果在范围则进行显示，否则该单元隐藏，依次来实现点云的动态高效加载。

该多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法的应用实例：

将该多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法应用于某变电站管辖区域；无人机地面站依据用户选择的起止杆塔三维坐标，接着在杆塔高程基础上追加30米高度生成基础航点，无人机从起飞点垂直升高到第一个航点高度，以自身为中心10米为半径，先逆时针旋转一圈同时按45度间隔获取到校准航点，同样的方式再顺时针旋转一圈生成八字校准航点，校准雷达惯导设备。

雷达设备开机后，运行自身程序，通过相关接口获取到飞机的GNSS实时差分定位结果RTK及时间同步信息；同时激光设备每秒采集100个数据包进行抽稀，抽稀30倍即每秒提取三个数据包，并通过无人机转发至无人机地面站。

无人机地面站收到雷达设备实时发送过来的原始点云数据及对应的pos位置数据后，将激光扫描的实时数据进行处理。具体的，将接收到的pos数据做缓存，缓存20000个pos点位并按时间大小排序，实时遍历每个雷达点位。在pos缓存中按时间差，即和雷达点减去pos点时间差大于0且小于0.05秒作为条件找到对应的pos索引,同时将pos时段姿态数据除以对应的区段时间得到均值，得到无人机导航中心所在时刻的姿态数据，再拿得到的姿态数据、雷达到无人机导航中心的偏差数据和雷达局部坐标数据做矩阵变换得到地固系点云数据，地固系再调用第三方转换库proj4变换到投影坐标系，由此该点差值结束。

实时点云是以1秒渲染一次进行渲染更新，一次渲染5000个点，首先对此次点云作为一个单元进行编号，同时计算出该单元包围框范围,通过在Three.js渲染周期内按每秒60Hz频率遍历存储的单元是否在当前视图的内，依次来实现点云的动态高效加载。

该多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法与现有的点云采集处理方式相比，传统点云采集流程是:现场采集雷达数据，离开现场后内业解算输出点云。而该多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法现场采集现场直接输出点云数据。因此，极大的缩短的获取点云周期。

该多旋翼无人机地面站显示实时点云的方法是一种多旋翼无人机地面站自动生成8字航线进行自动惯导设备校准，并能显示实时扫描出的点云模型数据和实时惯导姿态参数的方法，可在一定程度上提升无人机采集激光点云的质量与效率，同时改善用户操作体验。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。