用于执行实时地图构建的可移动物体

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相关申请的交叉引用

本申请要求提交于2018年10月29日的美国临时申请No.62/752,273的优先权，该临时申请通过引用并入本文。

技术领域

所公开的实施例一般涉及用于地图构建的技术，并且更具体地但非排他地涉及用于执行实时地图构建的可移动物体。

背景技术

诸如无人飞行器(UAV)的可移动物体可以用于执行各种应用的监视、侦察和勘探任务。可移动物体可以搭载包括各种传感器的有效载荷，该有效载荷使得可移动物体能够在可移动物体的移动期间捕获传感器数据。所捕获的传感器数据可以在例如经由遥控器、远程服务器或其它计算装置与可移动物体相连通的客户端装置上呈现。

发明内容

公开了用于在可移动物体环境中进行实时地图构建的技术。一种实时地图构建系统可以至少包括无人飞行器(UAV)，，该无人飞行器(UAV)包括推进系统、联接到推进系统的主体，以及经由安装组件联接到主体的有效载荷组件，其中，有效载荷组件包括有效载荷，有效载荷包括扫描传感器和定位传感器，有效载荷组件被配置成以相对于主体的多个角度将扫描传感器定向。

附图说明

图1示出了根据各种实施例的可移动物体环境中的可移动物体的示例。

图2示出了根据各种实施例的可移动物体环境中的可移动物体架构的示例。

图3示出了根据各种实施例的可移动物体环境中的地图构建管理器的示例。

图4A和图4B示出了根据各种实施例的分层数据结构的示例。

图5A和图5B示出了根据各种实施例的地图构建数据中的异常值移除的示例。

图6示出了根据各种实施例的地图构建数据中的强度值的示例。

图7示出了根据各种实施例的在软件开发环境中支持可移动物体接口的示例。

图8示出了根据各种实施例的可移动物体接口的示例。

图9示出了根据各种实施例的软件开发工具包(SDK)中的可移动物体的部件的示例。

图10示出了根据各种实施例的可移动物体环境中的目标地图构建的方法的流程图。

图11示出了根据实施例的用于执行实时地图构建的可移动物体的等距视图。

图12示出了根据实施例的用于执行实时地图构建的可移动物体的后视图。

图13示出了根据实施例的安装组件和有效载荷组件的等距分解视图。

图14示出了根据一些实施例的基板的等距视图。

图15示出了根据实施例的安装组件和有效载荷组件的等距组装视图。

图16A至16D示出了根据各种实施例的有效载荷组件的附加视图。

图17示出了根据各种实施例的用于防止对可移动物体的定位传感器干扰的可替代的外壳。

图18A和图18B示出了根据各种实施例的下部扩展支架的示例性对准。

图19示出了根据实施例的连接到可移动物体本体和扩展支架的对准支架的示例。

图20示出了根据各种实施例的有效载荷与可移动物体的可替代的机械附接。

图21至图23示出了根据各种实施例的光检测和测距(LiDAR)传感器和定位传感器与可移动物体的可替代的机械附接。

图24示出了根据各种实施例的起落架的示例。

图25示出了根据各种实施例的起落架支架的示例。

图26示出了根据各种实施例的可替代的起落架安装点的示例。

图27至图29示出了根据各种实施例的LiDAR视场。

图30至32示出了根据各种实施例的与可移动物体联接的扫描传感器的成角度的位置的示例。

图33示出了可以由可以在各种实施例中使用的LiDAR传感器实现的示例性扫描图案。

具体实施方式

在附图中以示例而非限制的方式示出了本发明，在附图中，相同的附图标记表示相似的元件。应当注意，在本发明中对“一”或“一个”或“一些”实施例的引用不一定是指相同的实施例，并且这种引用意味着至少一个。

本发明的以下描述说明了使用可移动物体的目标地图构建。为了简化说明，无人飞行器(UAV)通常用作可移动物体的示例。对于本领域技术人员来说，可以没有限制地使用其它类型的可移动物体是显而易见的。

实施例使得可移动物体能够使用从定位传感器和扫描传感器收集的数据来实时地绘制目标环境。替代实施例可以利用后处理在完成由一个或多个可移动物体执行的一个或多个数据收集任务之后生成地图。例如，各种实施例可以利用扫描匹配技术来绘制复杂的目标环境。实施例可以用于为诸如构建、勘测、目标检查等的各种应用提供基于LiDAR的实时地图构建。可以实时地构建地图，使得地图的版本能够在地图被收集时在客户端装置上呈现，而不是收集要被后处理成目标的地图表示的数据。这种实时呈现可以使得用户能够判断目标环境中的任何区域是否没有被电耦合到可移动物体的扫描传感器扫描。另外，地图的高密度版本可以在地图构建任务期间生成并且在可移动物体返回时下载。在各种实施例中，地图构建管理器可以利用并行计算架构来在可移动物体正在执行其地图构建任务的同时执行实时地图构建。在一些实施例中，可以将地图构建数据输出为LiDAR数据交换文件(LAS)，LiDAR数据交换文件可以被各种工具用来呈现目标环境的地图和/或使用地图构建数据来进行进一步处理、规划等。嵌入LAS输出文件中的元数据可以促进地图与各种第三方工具的集成。在各种实施例中，可以根据用户偏好以各种文件格式输出地图。

在一些实施例中，地图构建管理器可以接收来自扫描传感器(例如，LiDAR传感器或提供目标环境的高分辨率扫描的其它传感器)的地图构建数据，以及来自定位传感器(例如，全球定位系统(GPS)模块、实时运动(RTK)模块、惯性测量单元(IMU)模块或其它定位传感器)的定位数据。地图构建数据可以是使用定位数据来参考地理的，并且用于构建目标环境的地图。实施例客观地地理参考地图构建数据，使得能够不管环境复杂性如何而对各种目标环境进行地图构建。

图1示出了根据各种实施例的可移动物体环境100中的可移动物体的示例。如图1所示，可移动物体环境100中的客户端装置110可以经由通信链路106与可移动物体104通信。可移动物体104可以是无人飞行器、无人载运工具、手持装置和/或机器人。客户端装置110可以是便携式个人计算装置、智能电话、遥控器、可穿戴计算机、虚拟现实/增强现实系统和/或个人计算机。另外，客户端装置110可以包括远程控制器111和通信系统120A，所述通信系统120A负责处理客户端装置110和可移动物体104之间经由通信系统120B的通信。例如，客户端装置110和可移动物体104(例如，无人飞行器)之间的通信可以包括上行链路和下行链路通信。上行链路通信可以用于传输控制信号，下行链路通信可以用于传输媒体或视频流、扫描传感器收集的地图构建数据，或由其它传感器收集的其它传感器数据。

根据各种实施例，通信链路106可以是基于各种无线技术的网络(的一部分)，例如WiFi、蓝牙、3G/4G和其它射频技术。此外，通信链路106可以基于其它计算机网络技术，例如因特网技术，或任何其它有线或无线网络技术。在一些实施例中，通信链路106可以是非网络技术，包括诸如通用串行总线(USB)或通用异步收发器(UART)之类的直接点对点连接。

在各种实施例中，可移动物体环境100中的可移动物体104可以包括有效载荷组件122和诸如扫描传感器124(例如，LiDAR传感器)之类的有效载荷。尽管可移动物体104通常被描述为飞行器，但是这不旨在是限制性的，并且可以使用任何合适类型的可移动物体。本领域技术人员将理解，在此描述的飞行器系统的上下文中的任何实施例可以应用于任何合适的可移动物体(例如，UAV)。在一些情况下，无需有效载荷组件，有效载荷就可以设置在可移动物体104上。

根据各种实施例，可移动物体104可以包括一个或多个移动机构116(例如，推进机构)、感测系统118和通信系统120B。移动机构116可以包括旋翼、推进器、桨叶、发动机、马达、轮子、轴、磁体、喷嘴、动物或人中的一个或多个。例如，可移动物体可以具有一个或多个推进机构。移动机构可以全部是相同类型的。可替换地，移动机构可以是不同类型的移动机构。移动机构116可以使用任何合适的装置(例如，支撑元件(例如驱动轴))安装在可移动物体104上(或反之亦然)。移动机构116可以安装在可移动物体104的任何合适的部分上，例如顶部、底部、前部、后部、侧部或这些部分合适的组合。

在一些实施例中，移动机构116可以使可移动物体104能够从表面或陆地垂直地起飞或在表面上垂直地着陆，而不需要可移动物体104的任何水平移动(例如，不沿着跑道行进)。可选地，移动机构116可以是可操作的，以允许可移动物体104在指定的位置和/或定向悬停在空中。例如通过在客户端装置110、计算装置112或与移动机构相连通的其它计算装置上执行的应用，移动机构116中的一个或多个可以独立于其它移动机构而被控制。可替换地，移动机构116可以配置成被同时控制。例如，可移动物体104可以具有多个水平定向的旋翼，旋翼可以向可移动物体提供升力和/或推力。多个水平定向的旋翼可以被致动以向可移动物体104提供垂直起飞能力、垂直着陆能力和悬停能力。在一些实施例中，一个或多个水平定向的旋翼可以沿顺时针方向旋转，同时一个或多个水平定向的旋翼可以沿逆时针方向旋转。例如，顺时针旋翼的数量可以等于逆时针旋翼的数量。每个水平定向的旋翼的旋转速率可以独立地变化，以便控制每个旋翼产生的升力和/或推力，从而调节可移动物体104的空间布局、速度和/或加速度(例如，关于多达三个平移度和多达三个旋转度)。如本文进一步讨论的，诸如飞行控制器114之类的控制器可以向移动机构116发送移动命令以控制可移动物体104的移动。这些移动命令可以基于从客户端装置110、计算装置112或其它实体接收的指令和/或从这些指令导出。

感测系统118可以包括一个或多个传感器，该一个或多个传感器可以感测可移动物体104的空间布局、速度和/或加速度(例如，关于各种平移度和各种旋转度)。该一个或多个传感器可以包括任何传感器，包括GPS传感器、运动传感器、惯性传感器、近距离传感器或图像传感器。例如，由感测系统118提供的感测数据可以用于通过使用合适的处理单元和/或控制模块来控制可移动物体104的空间布局、速度和/或定向。可替换地，感测系统118可以用于提供关于可移动物体周围的环境的数据，例如天气条件、与潜在障碍物的接近度、地理特征的位置、人造结构的位置等。

通信系统120B使得能够经由通信链路106与客户端装置110和通信系统120A通信，该通信链路可以包括如上所述的各种有线和/或无线技术。通信系统120A或120B可以包括适合于无线通信的任何数量的发射器、接收器和/或收发器。通信可以是单向通信，使得数据仅可以在一个方向上发送。例如，单向通信可以仅涉及可移动物体104向客户端装置110发送数据，反之亦然。数据可以从可移动物体的通信系统120B的一个或多个发射器传输到客户端装置的通信系统120A的一个或多个接收器，反之亦然。可替换地，通信可以是双向通信，使得数据在可移动物体104和客户端装置110之间的两个方向上均可以传输。双向通信可以涉及从可移动物体104的通信系统120B的一个或多个发射器向客户端装置110的通信系统120A的一个或多个接收器发送数据，以及从客户端装置110的通信系统120A的一个或多个发射器向可移动物体104的通信系统120B的一个或多个接收器发送数据。

在一些实施例中，客户端装置110可以通过通信链路106的透明传输通道与装设在计算装置112上的地图构建管理器126通信。透明传输通道可以通过可移动物体的飞行控制器来提供，飞行控制器允许数据未改变地(例如，“透明地”)穿设到计算装置112上的地图构建管理器或其它应用。在一些实施例中，地图构建管理器126可以利用软件开发工具包(SDK)、应用编程接口(API)或由可移动物体、计算装置、扫描传感器124等提供的其它接口。在各种实施例中，地图构建管理器可以由可移动物体104上的一个或多个处理器(例如，飞行控制器114或其它处理器)、计算装置112、远程控制器111、客户端装置110或与可移动物体104相连通的其它计算装置来实现。在一些实施例中，地图构建管理器126可以被实现为在客户端装置110、计算装置112或与可移动物体104相连通的其它计算装置上执行的应用。

在一些实施例中，在客户端装置110或计算装置112上执行的应用可以向可移动物体104、有效载荷组件122和有效载荷124中的一个或多个提供控制数据，并且从可移动物体104、有效载荷组件122和有效载荷124中的一个或多个接收信息(例如，可移动物体、有效载荷组件或有效载荷的位置和/或运动信息；由有效载荷感测的数据，诸如由有效载荷相机捕获的图像数据或由LiDAR传感器捕获的地图构建数据；以及从由有效载荷相机捕获的图像数据生成的数据或从由LiDAR传感器捕获的地图构建数据生成的LiDAR数据)。

在一些实施例中，控制数据可以例如经由对移动机构116的控制引起可移动物体的位置和/或定向的修改，或者可以例如经由对有效载荷组件122的控制引起有效载荷相对于可移动物体的移动的修改。来自应用的控制数据可以引起对有效载荷的控制，诸如对扫描传感器124、相机或其它图像捕获装置的操作的控制(例如，拍摄静止或移动的图片、放大或缩小、打开或关闭、切换成像模式、改变图像分辨率、改变焦点、改变景深、改变曝光时间、改变视角或视场)。

在一些情况下，来自可移动物体、有效载荷组件和/或有效载荷的通信可以包括从(例如，感测系统118的或者扫描传感器124或其它有效载荷的)一个或多个传感器获得的信息和/或基于感测信息生成的数据。通信可以包括从一个或多个不同类型的传感器(例如，GPS传感器、运动传感器、惯性传感器、近距离传感器或图像传感器)获得的感测信息。这种信息可以与可移动物体、有效载荷组件和/或有效载荷的位置(例如，位置、定向)、移动或加速度有关。来自有效载荷的这种信息可以包括由有效载荷捕获的数据或有效载荷的感测状态。

在一些实施例中，计算装置112可以被添加到可移动物体。计算装置可以由可移动物体供电，并且可以包括一个或多个处理器，诸如CPU、GPU、现场可编程门阵列(FPGA)、片上系统(SoC)、专用集成电路(ASIC)或其它处理器。计算装置可以包括操作系统(OS)，诸如基于

在一些实施例中，地图构建管理器126可以用于为诸如构建、勘测、目标检查等的各种应用提供基于LiDAR的实时地图构建。可以实时地构建地图，使得地图的版本能够在其被收集时在客户端装置110上被呈现，而不是收集要被后处理成目标的地图表示的数据。这种实时呈现可以使得用户能够判断目标环境中的任何区域是否尚未被扫描传感器124扫描。另外，在可移动物体返回时，可以下载并使用地图的另一版本。在各种实施例中，地图构建管理器126可以利用计算装置112中的并行计算架构来执行实时地图构建。在一些实施例中，地图构建管理器126可以执行数据压缩以将密集地图变换成稀疏地图以在客户端装置110上呈现。通过将密集地图压缩成稀疏地图，地图构建管理器126可以用于减小从可移动物体104传输到客户端装置110所需的数据大小，并且因此节省了数据传输时间和带宽以用于高效的实时地图呈现。在这种实施例中，与可移动物体从扫描目标环境返回时从可移动物体获得的版本(即，密集地图)相比，地图的实况呈现可以是地图的较低分辨率的版本或压缩数据的版本(即，稀疏地图)。在一些实施例中，可以将地图输出为LiDAR数据交换文件(LAS)，LiDAR数据交换文件可以由各种工具用来呈现目标环境的地图和/或使用地图构建数据来进行进一步处理、规划等。嵌入LAS输出文件中的元数据可以促进地图与各种第三方工具的集成。在各种实施例中，可以根据用户偏好以各种文件格式输出地图。

地图构建管理器126可以从扫描传感器124接收地图构建数据。如所讨论的，扫描传感器124可以是LiDAR传感器或提供对目标环境的高分辨率扫描的其它传感器。地图构建管理器126还可以从定位传感器(例如，GPS模块、RTK模块或其它定位传感器)接收定位数据。在一些实施例中，定位传感器可以是功能模块108、感测系统118或联接到可移动物体104的单独模块的一部分，该单独模块提供用于可移动物体的定位数据。地图构建数据可以使用定位数据来地理参考，并且用于构建目标环境的地图。3D地图构建的现有方法依赖于有助于扫描匹配的复杂环境。与需要复杂环境以便使用扫描匹配来准备地图的现有地图构建系统不同，实施例客观地地理参考地图构建数据。这允许对各种目标环境地图构建而不管环境复杂性如何。

下面参考图2描述可移动物体架构的附加细节。

图2示出了根据各种实施例的可移动物体环境中的可移动物体架构的示例200。如图2所示，可移动物体104可以包括计算装置112和飞行控制器114。计算装置112可以经由诸如以太网或通用串行总线(USB)之类的高带宽连接而连接到扫描传感器124。计算装置112还可以通过诸如通用异步收发器(UART)之类的低带宽连接而连接到定位传感器202。如所讨论的，定位传感器202可以作为单独的模块被包括(如图2所示)或者可以作为功能模块108或感测系统118的一部分被包括。定位传感器202可以包括无线电装置204，诸如4G、5G或其它蜂窝或移动网络无线电装置。无线电装置204可以由RTK模块206使用来增强由GPS模块208收集的定位数据。虽然图2中示出了GPS模块，但是可以使用任何全球导航卫星服务，诸如GLOSNASS、Galileo、北斗等。RTK模块206可以使用无线电装置204从参考站接收参考信号，并对GPS模块208提供的定位数据提供校正。另外，GPS模块208可以向扫描传感器124输出时钟信号，例如每秒脉冲(1PPS)信号。这允许扫描传感器和GPS传感器使用相同的时钟信号将同步的时间戳应用于扫描传感器和GPS传感器收集的数据。

在各种实施例中，计算装置112可以连接到一个或多个高带宽部件，诸如一个或多个相机、立体视觉模块或有效载荷。计算装置112可以经由UART和/或USB连接到飞行控制器114，以经由通信系统120B向远程控制器发送数据和从远程控制器接收数据。在各种实施例中，计算装置112可以包括一个或多个CPU、GPU、现场可编程门阵列(FPGA)、片上系统(SoC)或其它处理器。

飞行控制器114可以连接到各种功能模块108，诸如磁力计210、气压计212和惯性测量单元(IMU)214。在一些实施例中，代替飞行控制器114或除飞行控制器114之外，通信系统120B还可以连接到计算装置112。在一些实施例中，由一个或多个功能模块108和定位传感器202收集的传感器数据可以从飞行控制器114传递到计算装置112。

在一些实施例中，飞行控制器114和计算装置112可以被实现为单独的装置(例如，单独的电路板上的单独的处理器)。可替换地，飞行控制器114和计算装置112中的一个或多个可以被实现为单个装置，诸如SoC。在各种实施例中，计算装置112可以是从可移动物体可移除的。

图3示出了根据各种实施例的可移动物体环境中的地图构建管理器126的示例300。如图3所示，地图构建管理器126可以在计算装置112的一个或多个处理器302上执行。一个或多个处理器302可以包括CPU、GPU、FGPA、SoC或其它处理器，并且可以是由计算装置112实现的并行计算架构的一部分。地图构建管理器126可以包括传感器接口303、数据准备模块308和地图生成器316。

传感器接口303可以包括扫描传感器接口304和定位传感器接口306。传感器接口303可以包括硬件和/或软件接口。扫描传感器接口304可以接收来自扫描传感器(例如，LiDAR或其它扫描传感器)的数据，并且定位传感器接口306可以接收来自定位传感器(例如，GPS传感器、RTK传感器、IMU传感器和/或其它定位传感器或这些传感器的组合)的数据。在各种实施例中，扫描传感器可以产生点云格式的地图构建数据。地图构建数据的点云可以是目标环境的三维表示。在一些实施例中，地图构建数据的点云可以被转换成矩阵表示。定位数据可以包括用于可移动物体的GPS坐标，并且在一些实施例中，可以包括与对应于每个GPS坐标的可移动物体相关联的横滚值、俯仰值和偏航值。横滚值、俯仰值和偏航值可以从诸如惯性测量单元(IMU)之类的定位传感器或其它传感器获得。如所讨论的，定位数据可以从RTK模块获得，该RTK模块基于从参考站接收的校正信号来校正GPS坐标。在一些实施例中，RTK模块可产生与每个输出坐标相关联的方差值。方差值可以表示对应定位数据的精度。例如，如果可移动物体正在执行急剧移动，则方差值可能上升，指示已经收集了不那么准确的定位数据。方差值也可以根据大气条件而变化，从而导致根据收集数据时存在的特定条件由可移动物体测量的精度不同。

定位传感器和扫描传感器可以共享时钟电路。例如，定位传感器可以包括时钟电路，并且向扫描传感器输出时钟信号。在一些实施例中，单独的时钟电路可以将时钟信号输出到扫描传感器和定位传感器。这样，可以使用共享的时钟信号来对定位数据和地图构建数据加时间戳。

在一些实施例中，定位传感器和扫描传感器可以输出具有不同延迟的数据。例如，定位传感器和扫描传感器可以不同时开始生成数据。因此，定位数据和/或地图构建数据可以缓冲以对延迟做出解释。在一些实施例中，可以基于每个传感器的输出之间的延迟来选择缓冲器尺寸。在一些实施例中，地图构建管理器可从定位传感器和扫描传感器接收数据，并且相对于共享的时钟信号使用由传感器数据共享的时间戳来输出同步数据。这使得定位数据和地图构建数据能够在进一步处理之前被同步。另外，从每个传感器获得的数据的频率可以不同。例如，扫描传感器可以产生在几百kHz范围内的数据，而定位传感器可以产生在几百Hz范围内的数据。因此，为了确保地图构建数据的每个点具有对应的定位数据，上采样模块310可以对较低频率数据进行插值以匹配较高频率数据。例如，假设定位数据由定位传感器以100Hz产生，并且地图构建数据由扫描传感器(例如，LiDAR传感器)以100kHz产生，则定位数据可以从100Hz到100kHz被上采样。可以使用各种上采样技术来对定位数据进行上采样(upsample)。例如，可以使用线性拟合算法(linear fit algorithm)，诸如最小二乘法。在一些实施例中，非线性拟合算法可以用于对定位数据进行上采样。另外，定位数据的横滚值、俯仰值、偏航值也可以被插值以匹配地图构建数据的频率。在一些实施例中，横滚值、俯仰值和偏航值可以是球面线性插值(SLERP)以匹配地图构建数据中的点的数量。时间戳同样可以被插值以匹配插值后的定位数据。

一旦定位数据已被上采样模块310上采样并与地图构建数据同步，地理参考模块312就可以将地图构建数据的矩阵表示从收集了该矩阵表示的参考系(或参考坐标系)(例如，扫描仪参考系或扫描仪参考坐标系)转换到期望的参考系(或期望的参考坐标系)。例如，定位数据可以从扫描仪参考系被转换为北东下(NED，north-east-down)参考系(或NED坐标系)。定位数据被转换成的参考系可以根据正在产生的地图的应用而变化。例如，如果该地图正用于勘测，则地图可以被转换为NED参考系。另外例如，如果地图用于呈现诸如飞行模拟之类的运动，则地图可以被转换到飞行装置坐标系(FlightGear coordinatesystem)。地图的其它应用可以影响定位数据到不同参考系或不同坐标系的转换。

地图构建数据的点云中的每个点与扫描仪参考系中相对于扫描传感器确定的位置相关联。然后，可移动物体的由定位传感器产生的定位数据可以用于将扫描仪参考系中的该位置转换为世界坐标系中的输出参考系，诸如GPS坐标系。例如，基于定位数据，扫描传感器在世界坐标系中的位置是已知的。在一些实施例中，定位传感器和扫描模块可以偏移(例如，由于位于可移动物体上的不同位置处)。在这种实施例中，考虑到该偏移的进一步校正可以用于从扫描仪参考系转换到输出参考系(例如，定位数据中的每个测量位置可以使用定位传感器和扫描传感器之间的偏移来校正)。对于地图构建数据的点云中的每个点，可以使用时间戳来识别对应的定位数据。然后，该点可以被转换到新的参考系。在一些实施例中，可以使用来自定位数据的插值的横滚值、俯仰值和偏航值将扫描仪参考系转换成水平参考系。一旦地图构建数据已被转换成水平参考系，地图构建数据就可以被进一步转换成笛卡尔参考系或其它输出参考系。一旦每个点都被转换，结果就是地理参考点云，现在点云中的每个点都参考世界坐标系。在一些实施例中，在执行异常值移除以从地理参考点云中移除异常值数据之前，可以将地理参考点云提供给地图生成器316。

在已产生地理参考点云之后，异常值移除模块314可以从地理参考点云移除异常值数据。在一些实施例中，可以对地理参考点云进行下采样，从而减少数据中的异常值的数量。可以使用体素来执行该数据的下采样。在一些实施例中，可以对每个体素中的点进行求平均，并且可以对每个体素输出一个或多个求平均后的点。这样，在对每个体素中的点进行求平均的过程中，将从数据集中移除异常点。在各种实施例中，体素的分辨率(例如，每个体素的尺寸)可以任意地定义。这允许产生稀疏和密集的下采样点云。分辨率可以由用户确定，或者由地图构建管理器基于例如可用的计算资源、用户偏好、默认值或其它特定于应用信息来确定。例如，较低分辨率(例如，较大体素尺寸)可以用于产生稀疏的下采样点云以用于在客户端装置或移动装置上的可视化。另外或替代地，可在统计上移除异常值。例如，可以确定并统计分析从每个点到其最近的临近点的距离。如果从一点到其最近的临近点的距离大于阈值(例如，点云中的最近临近点距离的标准偏差)，则该点可以从点云中移除。在一些实施例中，异常值移除技术可以是用户可选择的，或者可以是由地图构建管理器自动选择的。在一些实施例中，可以禁用异常值移除。

如所讨论的，点云数据可以是目标环境的三维表示。该3D表示可以被分成体素(例如，3D像素)。

在统计上的异常值移除之后，可以将所得到的点云数据提供给地图生成器316。在一些实施例中，地图生成器316可以包括密集地图生成器318和/或稀疏地图生成器320。在这种实施例中，密集地图生成器318可以从异常值移除之前接收的点云数据中产生高密度地图，并且稀疏地图生成器320可以从异常值移除之后接收的稀疏的下采样点云数据中产生低密度地图。在其它实施例中，密集地图生成器318和稀疏地图生成器320可以与在异常值移除之后接收的点云分开地生成高密度地图和低密度地图。在这种实施例中，每个地图生成器可以使用相同的过程来生成输出地图，但是可以改变体素的尺寸以生成高密度地图或低密度地图。在一些实施例中，低密度地图可以由客户端装置或移动装置使用以提供地图构建数据的实时可视化。高密度地图可以作为LiDAR数据交换文件(LAS)或其它文件类型输出，以与各种地图构建、规划、分析或其它工具一起使用。

地图生成器可以使用点云数据来执行地图中的点的位置的概率估计。例如，地图构建生成器可以使用3D地图构建库，例如OctoMap，来产生输出地图。地图生成器可以将点云数据划分为体素。对于每个体素，地图生成器可以确定体素中有多少点，并且基于点的数量和与每个点相关联的方差，确定点在该体素中的概率。可以将概率与占用阈值进行比较，并且如果概率大于占用阈值，则在输出地图中可以表示点在该体素中。在一些实施例中，给定体素被占用的概率可以表示为：

节点n被占用的概率P(n|z

在上述等式中，P(n)表示体素n被占用的总概率。在以上等式中的1/2的使用是特定于实现的，使得概率被地图构建到1/2-1的范围。该范围可以根据使用中的特定实现而变化。在上述等式中，总概率是针对x、y和z维度计算的概率的乘积。每个维度中的概率可基于所述维度中的每一点的平均值μ和给定维度中的每个测量值的方差口2来判断，其中x、y和z对应于给定点的坐标值。给定体素中平均点附近的大量点可以增加概率，而体素中更扩散的点集合可以降低概率。同样，与数据相关联的大方差(例如，指示已收集的较低精度的位置数据)可以降低概率，而较低的方差可以增加概率。在给定该体素中的点的均值和方差值的情况下，P(n，μ，σ

如果体素被占用的总概率大于阈值占用值，则可以将点添加到该体素。在一些实施例中，可以对该体素中的所有点求平均，并且可以将所得到的平均坐标用作该体素中的点的位置。这相对于替代方法提高了所得到的地图的精度，所述替代方法例如使用被占据的体素的中心点作为点，这可能导致取决于体素的分辨率的偏斜结果。在各种实施例中，可以基于处理资源可用的量和/或基于给定应用的数据中的可接受的噪声量来设置占用阈值。例如，占用阈值可以被设置为70％的默认值。可以设置较高的阈值以降低噪声。另外，占用阈值可以根据被收集的数据的质量来设置。例如，在一组条件下收集的数据可以是高质量的(例如，低方差)并且可以设置较低的占用阈值，同时较低质量的数据可能需要较高的占用阈值。

然后，可以将每个占用的体素中具有一个点的所得到的地图构建数据输出为LAS文件或其它文件格式。在一些实施例中，地理参考点云数据可以在没有附加处理(例如，异常值移除)的情况下输出。在一些实施例中，点云数据中的每个点还可以与强度值相关联。强度值可以表示被扫描的物体的各种特征，例如参考平面上方的高度、材料成分等。输出地图中的每个点的强度值可以是针对由扫描传感器(例如，LiDAR传感器)收集的地图构建数据中的每个点测量的强度值的平均值。

图4A和图4B示出了根据各种实施例的分层数据结构的示例。如上所述，并且如图4A所示，表示3D环境400的数据可以被划分成多个体素。如图4A所示，目标环境可以被分成八个体素，其中每个体素被进一步分成八个子体素，并且每个子体素被分成八个更小的子体素。每个体素可以表示3D环境的不同体积部分。可以细分体素直到达到最小体素尺寸。所得到的3D环境可以被表示为分层数据结构402，在分层数据结构中数据结构的根表示整个3D环境，并且每个子节点表示3D环境内的不同层级中的不同体素。

图5A和图5B示出了根据各实施例的地图构建数据中的异常值移除的示例。如图5A所示，当扫描目标物体时，目标物体可以被表示为多个点，这些点群集在物体的不同部分上，包括目标环境中的目标物体的表面(诸如表面501)、边缘(诸如边缘503)和其它部分。为了简单描述，这些表面、边缘等被示为实心的。在数据的各个区域500A至500F中，存在附加的异常点。这在如图5A所示的空白空间的区域中可能是最显著的。与目标物体的表面和边缘的更密集堆积的点相比，这些点是扩散的。异常值移除可以用于消除或减少数据中这些点的数量。如上所述，可以对地理参考点云数据进行下采样，从而减少数据中的异常值的数量。另外或替代地，可以在统计上移除异常值。例如，可以判断并统计分析从每个点到其最近的临近点的距离。如果从一点到其最近临近点的距离大于阈值(例如，点云中的最近临近点距离的标准偏差)，则该点可以从点云中移除。如图5B所示，在异常值移除之后，点云数据502A至502F的区域已经被减小，从而提供更整洁的3D图。

图6示出了根据各种实施例的地图构建数据中的强度值的示例600。如图6所示，强度值的一个示例可以是表示参考平面上方的高度。在该示例中，不同的高度范围可以被分配不同的强度值602至606，如在此使用灰度着色所描述的。在各种实施例中，可以使用不同颜色表示强度以表示不同值或值的范围。另外，强度可以用于表示被扫描的不同材料。例如，钢和混凝土将不同地吸收和反射由扫描传感器产生的入射辐射，使得扫描传感器能够识别使用中的不同材料。每种材料可以被编码为与每个点相关联的不同强度值，并且在输出地图中由不同颜色表示。另外，尽管图6所示的示例示出了表示不同高度范围的三个灰度颜色，但是在各种实施例中，可以使用颜色的连续梯度来表示参考平面上方的高度值的连续变化。

图7示出了根据各种实施例的在软件开发环境中支持可移动物体接口的示例。如图7所示，可移动物体接口703可以用于在诸如软件开发工具包(SDK)环境之类的软件开发环境700中提供对可移动物体701的访问。在一些实施例中，可移动物体接口703可以呈现由地图构建管理器和用于接收用户输入的其它接口部件生成的实时地图。实时地图可以被呈现在与可移动物体相连通的客户端装置或其它计算装置的显示器上。如本文所使用的，SDK可以是在耦合到可移动物体701的机载环境上实现的机载SDK。SDK还可以是在耦合到客户端装置或移动装置的外接环境上实现的移动SDK。如上所述，地图构建管理器可以使用耦合到可移动物体701的机载SDK或耦合到客户端装置或移动装置的移动SDK来实现，以使得应用能够执行实时地图构建，如本文所述。

此外，可移动物体701可以包括各种功能模块A 711至模块C 713，并且可移动物体接口703可以包括不同的接口部件A 731至接口部件C 733。可移动物体接口703中的每个接口部件A 731至接口部件C 733对应于可移动物体701中的模块A 711至模块C 713。在一些实施例中，接口部件可以被呈现在客户端装置或其它计算装置的显示器的与可移动物体相连通的用户接口上。在这种示例中，如所呈现的，接口部件可以包括用于接收用户输入/指令以控制可移动物体的对应功能模块的可选命令按钮。

根据各种实施例，可移动物体接口703可以提供用于支持应用和可移动物体701之间的分布式计算模型的一个或多个回调函数。

回调函数可以由应用用于确认可移动物体701是否已经接收到命令。此外，回调函数可以由应用用于接收执行结果。因此，应用和可移动物体701即使在空间和逻辑上是分离的也可以交互。

如图7中所示，接口部件A 731至接口部件C 733可以与监听器A 741至监听器C743相关联。监听器A 741至监听器C 743可以通知接口部件A 731至接口部件C 733使用相应的回调函数来接收来自相关模块的信息。

另外，为可移动物体接口703准备数据720的数据管理器702可以分离和封装可移动物体701的相关功能。数据管理器702可以是机载的，其耦合到可移动物体701或位于可移动物体701上，数据管理器经由可移动物体701和客户端装置或移动装置之间的通信准备待传送到可移动物体接口703的数据720。数据管理器702可以是外接的，其耦合到客户端装置或移动装置或位于客户端装置或移动装置上，数据管理器经由客户端装置或移动装置内的通信为可移动物体接口703准备数据720。此外，数据管理器702可以用于管理应用和可移动物体701之间的数据交换。因此，应用开发者不需要涉及复杂的数据交换过程。在一些实施例中，地图构建管理器126可以是数据管理器702的一种实现。在这种实施例中，地图构建管理器用于管理地图构建数据，包括使用地图构建数据和定位数据生成地图，并且基于默认设置或用户选择来呈现所生成的用来显示的地图。

例如，机载或移动SDK可以提供一系列回调函数，用于传送即时消息和用于从可移动物体接收执行结果。机载或移动SDK可以配置回调函数的生命周期，以便确保信息交换是稳定的和完整的。例如，机载或移动SDK可以在可移动物体与智能电话上的应用之间建立连接(例如，通过使用安卓系统或iOS系统)。在智能电话系统的生命周期之后，诸如从可移动物体接收信息的回调函数可以利用智能电话系统中的模式，并且相应地更新语句到智能电话系统的生命周期的不同阶段。

图8示出了根据各种实施例的可移动物体接口的示例。如图8所示，可移动物体接口803可以被呈现在客户端装置或其它计算装置的显示器上，表示可移动物体801的不同组件的状态。因此，可移动物体环境800中的应用，例如APP 804至APP 806，可以通过可移动物体接口803访问和控制可移动物体801。如所讨论的，这些应用可以包括检查应用804、查看应用805和校准应用806。

例如，可移动物体801可以包括各种模块，例如相机811、电池812、云台813和飞行控制器814。

相应地，可移动物体接口803可以包括在计算装置或其它计算装置上待呈现的相机部件821、电池部件822、云台部件823和飞行控制器部件824，其它以通过使用APP 804至APP 806来接收用户输入/指令。

另外，可移动物体接口803可以包括与飞行控制器部件824相关联的地面站部件826。地面站部件操作以执行可能需要高级特许的一个或多个飞行控制操作。

图9示出了根据各种实施例的软件开发工具包(SDK)中的可移动物体的部件的示例。SDK 900可以是在机载的地图构建管理器上实现的机载SDK，或者是在位于客户端装置或移动装置上的地图构建管理器上实现的移动SDK。SDK 900可以对应于上述地图构建管理器的全部或一部分，或者可以用于将地图构建管理器实现为独立应用。如图9所示，SDK 900中的无人机类901是可移动物体(例如，无人机)的其它部件902至907的聚合。访问其它部件902至907的无人机类901可以与其它部件902至907交换信息并控制其它部件902至907。

根据各种实施例，应用可以仅由无人机类901的一个实例存取。可替换地，无人机类901的多个实例可以存在于应用中。

在SDK中，应用可以连接到无人机类901的实体，以便将控制命令上传到可移动物体。例如，SDK可以包括用于建立与可移动物体连接的功能。此外，SDK可以使用结束连接功能来断开与可移动物体的连接。在连接到可移动物体之后，开发者可以访问其它类(例如，相机类902、电池类903、云台类904和飞行控制器类905)。然后，无人机类901可以用于调用特定功函数，例如提供可以由飞行控制器使用以控制可移动物体的行为和/或限制可移动物体的移动的访问数据。

根据各种实施例，应用可以使用电池类903来控制可移动物体的电源。此外，应用也可以使用电池类903来规划和测试各种飞行任务的进度表。由于电池是可移动物体中最受限制的元件之一，因此应用可能认真考虑电池的状态，不仅为了可移动物体的安全，而且为了确保可移动物体能够完成指定的任务。例如，电池类903可以被配置成使得如果电池水平低，则可移动物体可以终止任务并且立即回程。例如，如果确定可移动物体具有低于阈值水平的电池水平，则电池类可以使得可移动物体进入省电模式。在省电模式中，电池类可关闭或减少可用于未集成来使可移动物体安全地归航的各种部件的可用电力。例如，不用于导航的相机和其它附件可能失去电力，以增加飞行控制器、马达、导航系统以及需要使可移动物体归航、进行安全着陆等的任何其它系统的可用的电量。

使用SDK，应用可以通过调用从无人机电池类中请求信息的函数来获得电池的当前状态和信息。在一些实施例中，SDK可以包括用于控制这种反馈的频率的功能。

根据各种实施例，应用可以使用相机类902来定义对诸如无人飞行器之类的可移动物体中的相机的各种操作。例如，在SDK中，相机类包括用于接收SD卡中的媒体数据、获得并设置照片参数、拍摄照片和记录视频的函数。

应用可以使用照相机类902来修改照片和记录的设置。例如，SDK可以包括使开发者能够调整所拍摄的照片的尺寸的函数。此外，应用可以使用媒体类来维护照片和记录。

根据各种实施例，应用可以使用云台类904来控制可移动物体的视图。例如，云台类可以用于配置实际视图，例如设置可移动物体的第一个人视图。此外，云台类可以用于自动地稳定云台，以便集中在一个方向上。此外，该应用可以使用云台类来改变视角以检测不同物体。

根据各种实施例，应用可以使用飞行控制器类905来提供关于可移动物体的各种飞行控制信息和状态。如所讨论的，飞行控制器类可以包括用于接收和/或请求访问数据的函数，所述访问数据用于控制可移动物体在可移动物体环境中的各个区域上的移动。

使用飞行控制器类，应用可以例如使用即时消息来监视飞行状态。例如，飞行控制器类中的回调函数可以每一千毫秒(1000ms)回送即时消息。

此外，飞行控制器类允许应用的用户调查从可移动物体接收的即时消息。例如，飞行员可以分析每次飞行的数据，以便进一步提高他们的飞行技能。

根据各种实施例，应用可以使用地面站类907来执行用于控制可移动物体的一系列操作。

例如，SDK可以要求应用具有SDK-LEVEL-2密钥以使用地面站类。地面站类可以提供一键飞行、一键归航、通过app手动控制无人机(即，操纵杆模式)、设置巡航和/或航路点以及各种其它任务调度功能。

根据各种实施例，应用可以使用通信部件来建立应用与可移动物体之间的网络连接。

图10示出了根据各种实施例的可移动物体环境中的目标地图构建的方法的流程图。在操作/步骤1002处，可以从由可移动物体(例如，UAV)支撑的扫描传感器(例如，LiDAR传感器)获得地图构建数据。在一些实施例中，扫描传感器可以是LiDAR传感器。在操作/步骤1004处，可以从由可移动物体(例如，UAV)支撑的定位传感器(例如，GPS传感器、RTK传感器、IMU传感器和/或其它定位传感器或这些传感器的组合)获得定位数据。在一些实施例中，定位传感器可以是RTK传感器或IMU传感器。

在操作/步骤1006处，可以至少基于与地图构建数据和定位数据相关联的时间数据来将地图构建数据与定位数据相关联。在一些实施例中，将地图构建数据与定位数据相关联可以包括对定位数据进行上采样以包括与地图构建数据中的点的数量相等的数量的位置，并且将地图构建数据中的每个点与上采样的定位数据中的对应位置关联。在一些实施例中，可以使用提供电耦合到扫描传感器和定位传感器的参考时钟信号的时钟电路来获得与地图构建数据和定位数据相关联的时间数据。

在操作/步骤1008处，可以至少基于相关联的地图构建数据和定位数据来生成第一坐标系中的地图。在一些实施例中，生成地图可以包括针对地图的多个体素中的每个体素，判断要位于体素中的来自地图构建数据的一个或多个点，以及至少基于该体素中的多个点来判断该体素的占用概率。在一些实施例中，基于与位于体素中的一个或多个点相关联的定位数据的方差来判断占用概率。在一些实施例中，对于具有大于占用概率阈值的占用概率的每个体素，可以计算该体素中的一个或多个点的平均位置，并且可以在该平均位置处在地图中生成点。在一些实施例中，对于具有大于占用概率阈值的占用概率的每个体素，可以计算该体素中的一个或多个点的平均强度值，并且平均强度值可以与地图中生成的点相关联。在实施例中，基于体素中的每个点的特征来计算平均强度值，其中每个点的特征与由扫描传感器检测到的高度或材料相关联。

在一些实施例中，所述方法还可以包括确定所述地图构建数据中的点的分布，所述地图构建数据中的所述点中的每一个与距所述地图构建数据中的最近相邻点的距离相关联，并且移除与大于距离阈值的距离相关联的任何点。在一些实施例中，所述方法还可以包括通过比例因子对所述地图构建数据进行下采样、将所述地图构建数据划分为多个体素，以及针对所述多个体素中的每一个从下采样的地图构建数据中输出平均点。在一些实施例中，该方法还可以包括将地图变换到第二坐标系中并且输出变换的地图。例如，定位数据可以从扫描仪参考系转换为北东下(NED)参考系(或NED坐标系)。定位数据被转换成的参考系可以根据正在产生的地图的应用而变化。例如，如果该地图用于勘测，则其可以被转换为NED参考系。又例如，如果地图用于呈现运动，例如飞行模拟，则地图可以被转换到飞行装置坐标系。地图的其它应用可以影响定位数据到不同参考系或不同坐标系的转换。

在一些实施例中，如上所述的地理参考可以与扫描匹配，诸如同时定位和地图构建(SLAM)组合或LiDAR测距和地图构建(LOAM))组合。传统方法利用具有或不具有惯性导航输入的SLAM。例如，一些方法利用SLAM注入IMU信息，并且有时经由GPS注入里程计，这提供了改进的地图构建算法。与传统方法不同，实施例可以执行如上所述的直接地理参考，然后可以在地理参考之上添加SLAM层或LOAM层。这提供了稳健的地图构建算法，因为地理参考用作所得到的地图的质量的基础。

在一些实施例中，如上所述的地理参考可以与正态分布变换(NDT)组合。NDT是处于基于特征的配准方法(诸如LOAM)和基于点的配准方法(诸如迭代最近点)之间的LiDAR扫描配准方法。世界的“特征”由在每个体素中定义的多元高斯分布来描述。针对每个单元生成概率密度函数(PDF)，并且通过最大化由PDF、点x和变换T生成的概率之和来将点与地图匹配：

如所讨论的，在各种实施例中，可移动物体可以用于执行各种应用环境的实时地图构建，例如施工现场地图构建、勘测、目标物体地图构建等。在一些实施例中，可移动物体可以是无人飞行器(UAV)，例如图11所示，其已经被配置成执行实时地图构建。图11示出了根据实施例的用于执行实时地图构建的可移动物体的等距视图1100。如上所述，在各种实施例中的UAV可以包括主体1110。主体可以包括感测系统、通信系统、移动机构以及上述其它系统和功能模块，或者耦合到感测系统、通信系统、移动机构以及上述其它系统和功能模块，该移动机构例如可独立地为旋翼(未示出)提供动力的马达1112，以使UAV飞行以及导航预定路线和基于实时用户命令的路线。

如图11所示，被配置为执行实时地图构建的UAV可以包括有效载荷组件(或传感器组件)1102以及安装组件1104，有效载荷组件(或传感器组件)1102可以包括扫描传感器和定位传感器(如上所述)，安装组件1104将有效载荷组件连接到可移动物体本体。在一些实施例中，UAV还可以包括起落架组件1106，起落架组件被设计成在不飞行时和在着陆/起飞期间提供安全平台，同时不干扰有效载荷组件1102的扫描传感器的视场(FOV)。在一些实施例中，起落架的角度1108可以基于使用中的扫描传感器的FOV。这可以包括例如图11所示的固定的起落架，以及可调节起落架，可调节起落架可以基于使用中的传感器动态地改变起落架的角度1108。

图12示出了根据实施例的用于执行实时地图构建的可移动物体(例如，UAV)的后视图1200。如图12所示，主体1202可以联接到安装组件1104。在一些实施例中，安装组件可以包括扩展支架1204，扩展支架1204使用一个或多个紧固件联接到主体1202，并且为可移动物体的各种部件(诸如电池、机载计算装置1206以及其他部件)提供间隙。安装组件还可以包括基板1208，基板1208使用多个减震器1210联接到扩展支架。在一些实施例中，包括LiDAR/全球导航卫星服务(GNSS)IMU系统的有效载荷组件1102使用基板1208的多个安装点经由安装组件固定到可移动物体的下侧。经由搁置在多个减震器1210上的基板1208向LiDAR/GNSS IMU系统提供振动隔离。

如图12所示，基板1208可以包括楔形安装件1212。在各种实施例中，楔形安装件1212使得用户能够将有效载荷组件1102(例如，包括LiDAR/GNSS IMU系统)滑动到位，并且利用两个紧固件(例如，M4翼形螺母或其它合适的紧固件)固定。这使得包括LiDAR/GNSSIMU系统的有效载荷组件能够容易地经由安装组件从可移动物体移除。在一些实施例中，根据有效载荷、电池或其它部件的尺寸和/或基于扫描传感器或包括在有效载荷中的其它传感器的FOV，起落架支腿与可移动物体的角度1216可以是可调节的。

图13示出了根据实施例的安装组件和有效载荷组件的等距分解视图1300。如图13所示，安装组件1104可以包括基板1208，基板1208在多个位置1304处联接到扩展支架1204。例如，如图13所示，每个扩展支架的下端(例如，最靠近有效载荷组件的端部)可以包括与基板1208上的相应孔对准的孔。每个位置可以包括减震器，当组装时，减震器在基板1208和扩展支架1204之间处于压缩状态。每个减震器可以由可压缩材料制成，例如天然橡胶或合成橡胶、热塑性弹性体或其它减震材料。减震器可以在多个位置处固定在基板1208和扩展支架1204之间。例如，每个减震器可以包括扩口端。下部扩口端可以被强制穿过扩展支架1204中的孔，上部扩口端可以被强制穿过基板1208中的孔。这种布置使用多个减震器将基板1208联接到扩展支架1204。在图13所示的示例中，可以有六个减震器将基板1208联接到扩展支架1204，基板1208的每一侧上有三个减震器。然而，根据各种实施例，基板1208可以在更多或更少位置处联接到扩展支架1204。

基板1208还可以包括多个孔1306，所述多个孔在经由楔形件组装时与有效载荷组件的孔1308对准。紧固件可以插入穿过对准的孔以将有效载荷组件固定到基板1208。如图13所示，有效载荷组件可以包括两个有效载荷支撑支架1302。每个有效载荷支撑支架可以包括楔形件，该楔形件使得有效载荷支撑支架能够连接到基板1208中的楔形凹槽。可替代地，在一些实施例中，基板1208可以包括楔形件，该楔形件可以插入到每个有效载荷支撑支架1302中的楔形凹槽中。有效载荷组件还可以包括枢转支架1312。枢转支架可以使用一个或多个紧固件连接到扫描传感器1310(诸如LiDAR传感器)。该枢转支架可以包括一个或多个枢转臂1314，一个或多个枢转臂1314可以连接到有效载荷支撑支架1302。例如，在图13的实施例中，枢转支架包括两个枢转臂1314。每个枢转臂中的孔1316可以与每个有效载荷支撑支架1302中的孔1318对准，以将扫描传感器1310以特定扫描角度固定。在各种实施例中，有效载荷支撑支架可以使用任何合适的可移除紧固件固定到枢转支架，使得枢转支架可以枢转到另一个扫描角度(例如，与有效载荷支撑支架中的不同孔对准)，然后重新联接以改变扫描传感器1310的扫描角度。

如图13中所示，枢转支架上的楔形设计使得LiDAR/GNSS IMU系统能够被快速地移除。枢转支架1312还可以包括至少一个安装点1319，定位传感器1320(例如，GNSS IMU系统、RTK系统、RTK/IMU系统等)可以被附接到所述至少一个安装点1319。通过将枢转支架1312安装到枢转支架1312的一侧上的扫描传感器1310和枢转支架1312的另一侧上的定位传感器1320，消除或大大减少了两个传感器之间的任何相对运动。定位传感器1320可以用螺栓固定到枢转支架1312、用螺钉固定到枢转支架1312、用环氧树脂粘合到枢转支架1312或者以其他方式固定地联接到枢转支架1312。在一些实施例中，定位传感器1320可以永久地联接到枢转支架1312或者可以可移除地联接到枢转支架1312。可以使用可以联接到枢转支架1312的定位传感器外壳1322来保护定位传感器1320免受元件和/或电磁干扰的影响。定位传感器外壳1322为电子器件提供进入保护(IP)以免受到外来碎屑和湿气的影响。在一些实施例中，外壳1322被喷涂有涂料或其它物质的薄层，以保护GNSS IMU免受电磁干扰引起的干扰。这可以包括铜漆或适于防止由于电磁干扰而引起干扰的其它材料。

另外，在一些实施例中，机载计算装置1206(诸如上述计算装置112)可以使用计算装置支架1324联接到基板1208。在一些实施例中，可以使用对准支架1326来稳定扩展支架1204。这些可以确保扩展支架1204在飞行中保持平行，并且消除或减少安装组件的不期望的扭转，这种扭转可能影响由扫描传感器和定位传感器收集的传感器数据(例如地图构建数据和定位数据)的可靠性。

图14示出了根据一些实施例的基板1208的等距视图1400。基板1208可以包括多个安装位置1402，在所述多个安装位置处，减震器可以用于将基板联接到扩展支架，如上所述。另外，安装孔1306可以位于楔形凹槽1404的上方，并且安装孔从基板1208的表面穿透到达楔形凹槽1404，从而允许安装孔与有效载荷支撑界面的孔对准，如上所述。

图15示出了根据实施例的安装组件和有效载荷组件的等距组装视图1500。如图15所示，有效载荷支撑支架1302的楔形件插入到基板1208的楔形凹槽中。定位传感器外壳1322就位从而覆盖定位传感器并与枢转支架联接。在图15的实施例中，枢转臂与有效载荷支撑支架1302的中间孔对准，使得当UAV(例如，如上文关于图11所示)处于其着陆姿态时，相对于基板1208或水平面以90度与0度之间的角度(例如35度)设置扫描传感器。扩展支架1204和对准支架1326可以联接到UAV(例如，如上文关于图11所示)，以将安装组件固定到UAV，以用于地图构建任务，如上文所述。

图16A至图16D示出了根据各种实施例的有效载荷组件的附加视图1600至1606。如图16A中的1600所示，枢转支架1312可以包括多个安装点1608，定位传感器可以联接到安装点1608。如图16B中的1602所示，通过对准定位传感器1320中的多个安装孔1610并使用紧固件(例如，螺钉或其它合适的紧固件)将定位传感器1320固定到安装点1608，定位传感器可以安装到多个安装点1608。如图16C所示，在1604处，有效载荷支撑支架1302可以在枢转臂1314处联接到枢转支架。如所讨论的，枢转臂可以与有效载荷支撑支架上的相应孔对准，以将扫描传感器1310以预定扫描角度固定。在一些实施例中，有效载荷支撑支架1302可以包括凹槽，枢转臂1304可以联接到凹槽，从而使得能够选择角度范围而不是由有效载荷支撑支架中的孔布置预先限定的特定角度。如图16D所示，在1606处，定位传感器外壳1322可以固定到枢转支架以保护定位传感器免受碎片、电磁干扰和/或其他环境危害的影响。如所讨论的，组装的有效载荷组件可以使用楔形件连接到安装组件的基板，并且通过将孔1308与基板中的对应的孔对准并且用合适的紧固件固定而联接到基板。

图17示出了根据各种实施例的用于防止对可移动物体的定位传感器干扰的可替代的外壳1700。为了防止GNSS-IMU由于电磁干扰而干扰，可以添加铝外壳，铝外壳用作具有各种圆形切口的法拉第笼。圆形切口的尺寸和位置可以针对预期的电磁干扰的频率和/或最可能干扰IMU的功能的那些频率来选择。

图18A和图18B示出了根据各种实施例的下部扩展支架的示例性对准。如1800和1802所示，对准支架1326可以提供扩展支架的对准，使得扩展支架保持彼此平行。在没有对准支架的情况下，扩展支架可以在安装到可移动物体上之后自由旋转就位。因此，需要约束扩展支架，使得支架的后平面保持平行。在一些实施例中，对准支架可以包括正方形(或其它形状)的延伸部1804。延伸部可以插入到扩展支架1204中的相应形状的孔1806中。

图19示出了根据实施例的连接到可移动物体本体1202和扩展支架1204的对准支架1326的示例1900。在一些实施例中，可以使用两个螺纹螺钉孔：第一个用于对准，第二个用于安装在可移动物体上。例如，可移动物体本体1202可以包括孔1902，螺钉可以通过孔1902插入并拧入对准支架1326的第一螺纹螺钉孔中。对准支架1326还可以包括第二螺纹螺钉孔1904，第二螺纹螺钉孔可以与扩展支架1204中的孔1906对准，如图19所不。

图20示出了根据各种实施例的经由安装组件将有效载荷组件(包括扫描传感器和定位传感器，如上所述)机械附接到可移动物体的可替代方案2000。板2002经由安装组件直接或间接地紧固到可移动物体的下侧，并且板2004可以紧固到有效载荷组件。两个板可以使用多个组装时处于压缩状态的减震器2006来联接。紧固件(例如，翼形螺母或其它合适的紧固件)可以附接到杆件2008的底部，杆件插入穿过板2002和板2004并且通过连接有效载荷支撑支架1302的横杆2012中的孔2010紧固到有效载荷组件，使得有效载荷组件能够容易地移除。在一些实施例中，板2002可以联接到上述安装组件的基板，或者可以用于替换安装组件的基板。在其它实施例中，板2002可以直接联接到可移动物体(例如，UAV)的主体。

在一些实施例中，反射镜或具有反射性的涂层材料的板可以经由紧固件以与使用中的扫描传感器的FOV的至少一部分重叠的特定角度安装在扫描传感器(诸如LiDAR传感器)上。通过应用反射镜或具有反射性的涂层材料的板，扫描传感器的FOV可以被加宽以包括由从扫描传感器照射的激光产生的第二FOV，该激光被反射镜或具有反射性的涂层材料的板反射。

图21至图23示出了根据各种实施例的LiDAR和定位传感器与可移动物体的可替代的机械附接。如图21所示，在2100处示出的可替代的机械附接可以包括与上述类似的有效载荷组件。有效载荷组件可以包括由横杆2104联接的有效载荷支撑支架2102。T形挤压件2106可以固定到横杆的上表面(例如，最靠近可移动物体的表面)。T形挤压件可以永久地联接到横杆(例如，焊接、用环氧树脂粘合或以其他方式固定地联接)或使用一个或多个可移除的紧固件来紧固。T形挤压件的长轴线2108可以基本上垂直于可替代的基板2112中的间隙狭槽的长轴2110。图22示出了机械附接的可替代的视图2200。为了附接有效载荷组件，有效载荷组件可以相对于可替代的基板2112旋转90度，使得T形挤压件的长轴线2108与间隙狭槽的长轴线2110对准，并且T形挤压件可以通过间隙狭槽升高。例如，如图23所示，T形挤压件2106已经通过可替代的基板2112的间隙狭槽升高，然后有效载荷组件已经沿相反方向旋转90度。一旦如图23所示定位，T形挤压件可以用紧固件(例如，蝶形螺母或其它合适的紧固件)固定到顶部压板2300。可以使用多个减震器2302将顶部压板2300联接到该可替代的基板2112，以减少有效载荷组件相对于该可替代的基板2112的运动。

图24示出了根据各种实施例的起落架的示例2400。如图24所示，起落架支腿2402可以基于扫描传感器1310的视场(FOV)成角度1108。例如，在图24的实施例中，起落架支腿2402可以处于55度的固定角度(例如，在由起落架支腿形成的平面中测量)以容纳使用中的特定扫描传感器的FOV。另外或替代地，起落架支腿2402的角度1108可以基于使用中的扫描传感器的FOV手动或自动地调节。在一些实施例中，起落架支腿2402可以使用起落架支架2404联接到可移动物体。起落架支架可以提供起落架支腿2402的固定角度1108。起落架支架可以使用连接件2406连接到可移动物体。在一些实施例中，连接件2406和起落架支腿2402可以由相同的材料制成。在一些实施例中，连接件可以经由快速释放连接而连接到可移动物体本体的起落架安装支架。

图25示出了根据各种实施例的起落架支架2404的示例2500。在一些实施例中，起落架支架2404可以固定起落架支腿2402，并为起落架支腿提供减震。例如，为了改善起落架性能以避免坠落和其它冲击，起落架支架2404可以包括橡胶(例如SPE I合成弹性体)减震器以填充起落架支腿和连接件(例如碳纤维管)相交位置处的空隙。该橡胶减震器有助于在冲击力期间吸收和耗散能量。

图26示出了根据各种实施例的可替代的起落架安装点的示例2600。安装点2602可以用于将起落架支腿附接到可移动物体上，使得起落架保持在扫描传感器的视场之外。这种设计使用邻近马达散热器2604的空间来将起落架附接到可移动物体的臂。使用这个小面积有助于改进着陆支腿的竖直对准。在一些实施例中，起落架支腿可以邻近每个马达散热器而附接。例如，如果可移动物体是具有四个马达和相应的散热器的四轴飞行器，则四个起落架安装点可以设有四个起落架支腿。在一些实施例中，可以提供至少三个起落架安装点和相关联的起落架支腿，而不管可移动物体上配备的马达的数量如何。

图27至图29示出了根据各种实施例的LiDAR视场。在图27中所示的示例2700中，LiDAR被定位成以35度扫描。LiDAR的FOV在两个平面2702之间。在该位置中，LiDAR的FOV将与传统的起落架组件2704相交(以虚线示出，以指示如果提供该位置则将其定位在该处)。如图所示，传统的起落架组件2704将部分地阻碍扫描传感器的FOV。因此，为了获得对区域的完整扫描，将需要执行额外的扫描任务，额外的扫描任务解决了由传统起落架组件引入的盲点。为了解决这个问题，成角度的起落架组件2706可以包括成角度的支腿，如上所述。如所讨论的，起落架支腿可以根据使用中的扫描传感器的FOV成角度。如图27所示，当这样成角度时，起落架支腿在35°位置处保持在LiDAR的视场之外。这消除了由传统起落架组件引起的阻碍，使得扫描任务更有效率。图28和图29示出了在其90°位置处的LiDARFOV。在图28的示例2800中，从侧视图示出了UAV，其中，LiDAR被定位成以90度扫描。类似于上面关于图27所讨论的，传统的起落架组件2704阻碍在该位置中的LiDAR的FOV2802。然而，成角度的起落架组件2706不阻挡该位置中的LiDAR的FOV2802。图29示出了在LiDAR处于90度位置的情况下的UAV的等距视图2900。如关于图28所讨论的，成角度的起落架组件2706不像传统的起落架组件2704那样阻碍该位置中的FOV 2802。

图30至图32示出了根据各种实施例的与可移动物体联接的扫描传感器的成角度的位置的示例。在图30中所示的示例3000中，LiDAR1310可以相对于水平面以0度定位。如上所述，该位置可以使用枢转支架1312和有效载荷支撑支架1302来实现。在图31中所示的示例3100中，LiDAR1310可以相对于水平面以35度定位。该角位置也可以使用有效载荷支撑支架1302和枢转支架1312通过针对35度位置将支架中的相应孔对准来实现。类似地，图32中所示的示例3200示出了相对于水平面成90度定位的LiDAR1310。如上所述，该位置可以通过改变枢转支架1312中的孔与有效载荷支撑支架1302中的相应孔的对准来实现。在一些实施例中，有效载荷支撑支架1302可以包括狭槽，而不是提供预定角位置的孔，该狭槽使得用户能够选择各种角位置。

有效载荷支撑支架

图33示出了可以由在各种实施例中可以用作扫描传感器的LiDAR传感器实现的示例性扫描图案3300。LiDAR系统是发射光束并且测量由LiDAR传感器检测到的反射光的双向行进时间(即，飞行时间)的有源感测系统。所收集的传感器数据通常可以用于测量到已经反射了由LiDAR发射的光的物体的范围或距离。此外，可以使用(1)所检测到的发射光束的双向行进时间、(2)光束相对于三维空间的扫描角度，和/或(3)使用GPS、GNSS、INS或IMU传感器等检测到的LiDAR传感器的绝对位置，来判断三维空间中的物体的位置(例如，利用x坐标、y坐标和z坐标、或者纬度、经度和高度值、或者其它坐标系等来记录的位置)。

不同的LiDAR传感器可以与不同的扫描图案、扫描频率和/或扫描角度相关联。通过利用不同的扫描机构(例如，使用恒速旋转多边形反射镜或振荡反射镜)，LiDAR传感器的扫描图案实际上可以是任何波形。扫描图案的一些示例包括可以由旋转多边形反射镜生成的平行扫描线，或者可以由振荡反射镜生成的锯齿扫描线。其它示例可以包括正弦扫描图案3302、锯齿扫描图案3304、椭圆扫描图案3306、螺旋扫描图案3308或花形扫描图案3310、或均匀扫描图案3312(其可以是一系列同心圆扫描，诸如圆形、卵形或其它扫描形状)。

可以将LiDAR数据收集或记录为离散点或完整波形。离散点识别并记录波形曲线中每个峰位置处的点。完整的波形记录返回能量的分布，并且因此与离散点相比捕获更多的信息。无论是作为离散点还是全波形收集，LiDAR数据都可以作为离散点来获得，该离散点被称为LiDAR点云。LiDAR点云通常被存储为.las格式(或是.las的高度压缩版本的.1az格式)。每个LiDAR点数据及其元数据可以包括各种数据属性，诸如相关联的坐标值、表示由传感器记录的光能的量的强度值、或者表示激光返回地反射离开的物体的类型(例如，按地面或非地面分类、按不同高度分类、或按不同材料特征分类)的分类数据等。

许多特征可以在硬件、软件、固件或其组合中执行、使用硬件、软件、固件或其组合来执行或者在硬件、软件、固件或其组合的帮助下执行。因此，可以使用处理系统(例如，包括一个或多个处理器)来实现特征。示例性处理器可以包括但不限于一个或多个通用微处理器(例如，单核处理器或多核处理器)、专用集成电路、专用指令集处理器、图形处理单元、物理处理单元、数字信号处理单元、协处理器、网络处理单元、音频处理单元、加密处理单元等。

特征可以在计算机程序产品中实现、使用计算机程序产品实现或者在计算机程序产品的帮助下实现，该计算机程序产品是具有存储在其上/其中的指令的存储介质(媒体)或计算机可读介质(媒体)，该指令可以用于对处理系统编程以执行本文呈现的任何特征。存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，该盘包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微驱动器和磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、闪存装置、磁卡或光卡、纳米系统(包括分子存储器IC)或适于存储指令和/或数据的任何类型的介质或装置。

存储在任何一个机器可读介质(媒体)上的特征可以被并入软件和/或固件中，以用于控制处理系统的硬件，并且用于使处理系统能够利用结果与其它机构交互。这种软件或固件可以包括但不限于应用代码、装置驱动程序、操作系统和执行环境/容器。

本发明的特征还可以例如使用硬件组件，诸如专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)装置在硬件中实现。实现硬件状态机以便执行本文描述的功能对于相关领域的技术人员来说是显而易见的。

另外，本发明可以使用一个或多个常规的通用或专用数字计算机、计算装置、机器或微处理器来方便地实现，该微处理器包括一个或多个处理器、存储器和/或根据本发明的教导编程的计算机可读存储介质。基于本发明的教导，熟练的程序员可以容易地准备适当的软件编码，这对于软件领域的技术人员来说是显而易见的。

虽然上面已经描述了各种实施例，但是应当理解，它们是通过示例而非限制的方式来呈现的。对于相关领域的技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以在形式和细节上进行各种改变是显而易见的。

上面已经借助于示出特定功能的性能及其关系的功能构建块描述了本发明。为了便于描述，这些功能构建块的边界在此经常被任意定义。只要恰当地执行特定的功能及其关系，就可以定义替换的边界。因此，任何这种替代边界都在本发明的范围和精神内。

为了说明和描述的目的提供了前面的描述。描述并不是穷举的，也不是要将本发明限制为所公开的精确形式。宽度和范围不应被上述示例性实施例的任何一个所限制。许多修改和变化对于本领域技术人员将是显而易见的。修改和变化包括所公开的特征的任何相关的组合。选择和描述实施例是为了最佳地解释本发明的原理及其实际应用，从而使本领域的其它技术人员能够理解本发明的各种实施例以及适合于所设想的特定用途的各种修改。本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

在上述各种实施例中，除非另外特别指出，否则诸如短语“A、B或C中的至少一个”的分离性语言旨在被理解为表示A、B或C或其任意组合(例如，A、B和/或C)。因此，分离性语言并不旨在，也不应当被理解为，暗示给定实施例要求A中的至少一个、B中的至少一个、或C中的至少一个各自存在。