依托航空模拟平台的激光雷达技术课程实践教学装备

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0130

测绘通报 ›› 2022, Vol. 0 ›› Issue (4): 162-166.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0130

依托航空模拟平台的激光雷达技术课程实践教学装备

许志华, 逯行政, 彭远航, 杨可明, 王宇敏

中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083

收稿日期:2021-06-21 出版日期:2022-04-25 发布日期:2022-04-26
作者简介:许志华(1987-),男,博士,副教授,研究方向为数字摄影测量与计算机视觉。E-mail:z.xu@cumtb.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金（41701534）；2021年度北京市人才培养共建项目；中国矿业大学（北京）教学改革与建设项目（J20ZD07）；中国矿业大学（北京）研究生课程思政建设项目（YKCSZ202100205S）；中国矿业大学（北京）大学生创新创业训练计划（202102029）；中央高校基本科研业务费专项资金（2020YQDC02；2020YJSDC27）

Practical teaching instrument of LiDAR technology based on aviation simulation platform

XU Zhihua, LU Xingzheng, PENG Yuanhang, YANG Keming, WANG Yumin

College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining and Technology-Beijing, Beijing 100083, China

Received:2021-06-21 Online:2022-04-25 Published:2022-04-26

摘要/Abstract

摘要： 为了能更好地理解激光雷达技术工作原理与三维信息采集全过程，规避现有激光雷达技术，尤其是机载激光雷达，在实践教学中受场地限制的不利条件，本文依托于中国矿业大学(北京)沙河校区的航空模拟平台，自主研发了一套基于单线激光雷达与行程测距仪集成的三维激光扫描装备，阐述了该装备集成的数学原理，设计了三维数据采集实践教学方法，并进行了三维数据采集的实践体验与数据质量评价。结果表明，该装备采集三维点云的精度优于99%，可为激光雷达技术的实践教学、创新训练及本科毕业设计等环节提供有效的硬件支撑，并可在仓储方量核算等工程应用方面进行推广。

关键词: 航空模拟平台, 激光雷达, 多传感器集成, 实验教学, 点云处理

Abstract: In order to better understand the working principle of laser scanning technology and the whole process of 3D information acquisition, and to overcome the limitation of practical teaching in existing laser scanning course, especially airborne ones that is restricted by the practice sites, this paper introduces the self-developed laser scanning instrument for 3D data collection based on the aviation simulation platform (ASP) in the Shahe campus, China University of Mining and Technology-Beijing. The scanning instrument is developed by a single-pulse scanner and a rangefinder. First, this paper introduces the mathematical principle of the scanning instrument. Then, we design the method and scheme of 3D data acquisition in practical process with the developed scanning instrument. Finally, we conduct the experiments on 3D data acquisition and quality evaluation with the developed scanning instrument. The experimental results show that the accuracy of the scanning instrument for point clouds collection is better than 99%, which can provide effective practical support for practical experiments, innovation training and graduation project. Besides, the developed scanning instrument can be promoted to engineering applications such as storage square volume accounting.

Key words: aviation simulation platform, LiDAR, multi-sensor integration, experimental teaching, point cloud processing

中图分类号:

G64
P237

许志华, 逯行政, 彭远航, 杨可明, 王宇敏. 依托航空模拟平台的激光雷达技术课程实践教学装备[J]. 测绘通报, 2022, 0(4): 162-166.

XU Zhihua, LU Xingzheng, PENG Yuanhang, YANG Keming, WANG Yumin. Practical teaching instrument of LiDAR technology based on aviation simulation platform[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2022, 0(4): 162-166.

参考文献 21

[1]	杨必胜, 梁福逊, 黄荣刚. 三维激光扫描点云数据处理研究进展、挑战与趋势[J]. 测绘学报, 2017, 46(10):1509-1516.
[2]	薛金林, 张顺顺. 基于激光雷达的农业机器人导航控制研究[J]. 农业机械学报, 2014, 45(9):55-60.
[3]	刘聪, 苏林, 张朝阳, 等. 星载激光雷达对气溶胶垂直分布的对比分析[J]. 中国激光, 2015, 42(4):280-289.
[4]	成晓倩, 韩瑞梅, 王双亭. 摄影测量学的教学改革探讨与实践[J]. 测绘科学, 2015, 40(1):126-128, 116.
[5]	杨朝辉, 袁铭, 张序. 摄影测量学课程群实验教学整合研究[J]. 测绘科学, 2012, 37(3):198-200.
[6]	段平, 李佳, 周京春, 等. 无人机背景下摄影测量学课程的实践教学探讨[J]. 测绘通报, 2020(3):150-153.
[7]	张森. 室内数字摄影测量模拟系统应用研究[D]. 徐州:中国矿业大学, 2019.
[8]	刘丹丹, 胡倩伟, 李秀海. 模拟航空摄影测量实验系统应用[J]. 测绘工程, 2012, 21(5):45-47.
[9]	段祝庚, 岳雄. 基于桌面云实验室的摄影测量实验教学模式与实践[J]. 实验技术与管理, 2020, 37(7):204-207.
[10]	胡倩伟, 刘先林, 曲建光, 等. 创新型摄影测量教学实验系统的设计[J]. 测绘科学, 2016, 41(3):181-184.
[11]	张兵, 崔希民, 赵旭阳, 等. 一种航空摄影测量模拟系统的设计与实现[J]. 实验室研究与探索, 2016, 35(1):61-64.
[12]	贾周云, 张献伟, 熊强, 等. 多功能测绘模拟实验系统摄影装置的设计与应用[J]. 测绘工程, 2018, 27(8):72-75.
[13]	王世峰, 戴祥, 徐宁, 等. 无人驾驶汽车环境感知技术综述[J]. 长春理工大学学报(自然科学版), 2017, 40(1):1-6.
[14]	周嘉俊, 李勇, 何明, 等. 机载激光雷达点云多层次建筑物的三维重建[J]. 遥感信息, 2019, 34(5):76-80.
[15]	汪佩, 郭剑辉, 李伦波, 等. 基于单线激光雷达与视觉融合的负障碍检测算法[J]. 计算机工程, 2017, 43(7):303-308.
[16]	吴越, 蓝伟, 许大浦, 等. 一种基于单线激光雷达的无人车辆导航避障系统设计[J]. 计算机测量与控制, 2013, 21(7):1902-1904.
[17]	戚明旭. 基于全向摆动激光雷达的三维稠密点云创建方法的研究[D]. 上海:上海交通大学, 2017.
[18]	王珂珂, 赵汗青, 韩宝亮. 单线激光雷达摆动扫描装置及其控制[J]. 计算机测量与控制, 2011, 19(3):589-591.
[19]	钱超杰, 杨明, 戚明旭, 等. 基于摆动单线激光雷达的大场景稠密点云地图创建系统[J]. 机器人, 2019, 41(4):464-472.
[20]	FOLDAGER F F, PEDERSEN J M, SKOV E H, et al. LiDAR-based 3D scans of soil surfaces and furrows in two soil types[J]. Sensors (Basel, Switzerland), 2019, 19(3):661.
[21]	LAM N, NATHANSON M, LUNDGREN N, et al. A cost-effective laser scanning method for mapping stream channel geometry and roughness[J]. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 2015, 51(5):1211-1220.

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Practical teaching instrument of LiDAR technology based on aviation simulation platform

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[1]	王道杰, 陈倍, 孙健辉. 机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响[J]. 测绘通报, 2022, 0(5): 140-144,169.
[2]	高胜超, 高彦涛, 王文杰. 机载LiDAR在河南省重点水库库区高精度DEM建立中的应用[J]. 测绘通报, 2022, 0(1): 128-132.
[3]	马涛, 杨小明, 阎跃观, 闫东川. 以窗口化和地形坡度为基础的植被茂密区域点云滤波算法[J]. 测绘通报, 2021, 0(8): 33-36.
[4]	逯行政, 许志华, 徐二帅, 毛亚纯. 单线激光雷达扫描的矿车装载量核算方法[J]. 测绘通报, 2021, 0(7): 12-16.
[5]	李德友, 李彩林, 李祥珅, 王柏涛. 激光雷达点云电力线自动提取算法[J]. 测绘通报, 2021, 0(6): 33-38.
[6]	陈利燕, 林鸿, 吴健华. 融合随机森林和超像素分割的建筑物自动提取[J]. 测绘通报, 2021, 0(2): 49-53.
[7]	任青亭, 李帅, 吕鹏, 张铜. 面向配网带电作业机器人的激光雷达与视觉系统融合定位[J]. 测绘通报, 2021, 0(2): 98-102,116.
[8]	宁振伟, 谢刚生, 钟晓兰. 手持激光雷达扫描系统在农村房地一体测量中的应用[J]. 测绘通报, 2021, 0(2): 103-107.
[9]	王志豪, 李中洲, 田震. 全景测量技术在海域动态监视监测中的应用[J]. 测绘通报, 2021, 0(2): 112-116.
[10]	张鹏, 马庆勋, 吕杰, 季金亮, 李紫微. 机器学习算法在森林地上生物量估算中的应用[J]. 测绘通报, 2021, 0(12): 28-32.
[11]	胡传文, 卢世杰, 杨文敬, 朱小勇. 基于LiDAR点云的建筑物分割深度学习模型研究[J]. 测绘通报, 2021, 0(12): 88-93.
[12]	朱长明, 张新, 方晖, 王伟胜. 基于星载激光雷达的高原堰塞湖水文要素反演与变化特征分析[J]. 测绘通报, 2021, 0(1): 29-34.
[13]	马超. 融合卷积神经网络和循环神经网络的车轮目标检测[J]. 测绘通报, 2020, 0(8): 139-143.
[14]	吉绪发. 旋翼无人机载激光雷达在农村不动产权籍调查中的应用[J]. 测绘通报, 2020, 0(7): 152-155,158.
[15]	段月辉. 徕卡P50三维激光扫描仪在建筑地形图测绘中的应用[J]. 测绘通报, 2020, 0(6): 158-162.