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2022-09

激光SLAM技术在房产测绘中的应用

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激光SLAM技术在房产测绘中的应用

 

  • 应用背景

在科技创新技术改革的背景下,测绘技术的发展也在不断进化,行业处于“向科技要创新,问技术要效率”的变革时期。传统手段对房产测绘,尤其是室内及地下空间的测绘主要采用“全站仪+测距仪+草图”的模式,其效率低下,精度难以把控,在室内结构、环境复杂的情况下,虽然局部质量可以把控,但数据整体质量较差,往往需要多次补测及现场调绘。而激光slam技术作为一种新型测绘技术手段备受青睐,其便捷性、高精度等特性使得行业内人员广泛应用。

  • 激光Slam技术

SLAM(simultaneous localization and mapping)全称即时定位与地图构建或并发建图与定位,它主要的作用是让机器人在未知的环境中,完成定位(Localization),建图(Mapping)和路径规划(Navigation)。通俗的来讲,slam技术解决两个问题,即“我在哪儿?”和“我周围是什么?”,就像人处在陌生的环境里,slam技术就是回复观察者自身和周围环境的相对空间关系。“我在哪儿?”即定位(坐标),给出空间位置信息;“我周围是什么?”,即建图(测图),给出周围环境的描述。

主流的slam技术应用有两种,分别是激光slam(基于激光雷达lidar 来建图导航)和视觉slam(vslam,基于单/双目摄像头视觉建图导航)。

而激光SLAM技术脱胎于早期激光测距的定位方法(如超声和红外单点测距)。激光SLAM技术的原理是通过激光雷达采集周围环境物体信息呈现出的一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点,被称为点云。通常激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对,计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变,从而完成对机器人自身的定位。激光SLAM技术不需要光源的支撑来获取周围环境的信息,不仅可以在室外使用,还可以在室内使用,实现多场景平稳运行,因此近些年在测绘领域应用比较广泛。

  • 项目实例

3.1项目概况

项目区位于重庆市渝北区星光大道星光大厦,任务要求为星光大厦某区-1层及1层所属房屋、走廊等结构实施房屋面积测绘,获取各功能区的建筑面积、使用面积,并绘制房屋平面图,形成完善的测量报告。

3.2作业难点

  1. 环境复杂,功能区过多。测区内存在酒店、餐厅、银行、发廊、员工宿舍、档案室、机房等90多个功能分区,尤其厨房、机房、档案室等遮挡严重,餐厅等人员流动性较大,给测量作业带来一定干扰。
  2. 工期紧,限制多。从进场作业到提交测量成果只有7天时间,但由于测区内存在多家企业,均在正常运营,且存在银行、档案室、宿舍等敏感区域,因此对作业人员进场施测较为抵触,甲方协调后,只给予一天的现场施测时间,且作业人员不能太多。
  3. 精度要求高。此次测绘成果需与甲方已有的原始装修设计图纸相符,虽然近些年不停地装修改造,内部结构不断发生变化,但仍有部分区域和原始装设计图纸相符,因此在内部各分区的测量任务上,无疑给技术人员带来了压力。

3.3实施方案

经过对测区踏勘分析后,测区环境复杂,干扰因素较多,工期紧张,限制条件较多,传统的全站仪等测绘手段已无法满足此任务的有效作业。结合实际情况,经技术人员讨论后,决定采用激光SLAM技术进行要素信息采集,对获取的点云成果进行处理后,使用Auto CAD等软件绘制房屋平面图及面积统计,作业流程如下:

激光slam作业流程

3.4仪器设备

GeoSLAM ZEB-HORIZON扫描仪及便携式背包

此次测量任务使用的是GEO SLAM系列的ZEB-HORIZON-C 3D移动扫描仪,如上图所示。GeoSLAM ZEB-HORIZON 型号扫描仪是目前性价比较高的一款扫描仪。也是GeoSLAM 产品系列里测程最远,点密度最高,使用搭载平台模式最多的一款设备。GeoSLAM扫描仪技术在封闭空间进行移动扫描具有较好的应用,完全不依托 GPS 信号辅助定位,能够对室内及室外环境进行连续移动扫描,产品硬件技术参数如下表所示:

GeoSLAM ZEB-HORIZON扫描仪技术参数

参数类型

数据指标

扫描头重量

1.3Kg

测程

100

点频

300000 点/秒

测量精度

相对精度 1-3 ㎝;绝对精度:3-10 ㎝;

防护等级

IP54

续航时间

单块电池可连续扫描 4 小时

工作温度

-20°-50°

扫描方式

激光头自动 360°旋转式扫描

存储方式

120GB 存储空间

数据记录器载体

背包或肩带

 

3.5激光Slam测量

  1. 扫描分区路径规划

开始slam扫描前,需要对测区做基本的分区划定和路径规划,如下图所示,需要作业员现场做分区和规划,尤其在室内和地下空间一般没有相关图纸参考。分区划定是为了控制扫描精度和完整性,分成小区域后扫描时间短,能有效的控制精度衰减,同时作业人员可以按照规划的路径快速的完成测量任务,避免造成扫描漏洞;路径规划是为了slam按照较优的路线进行作业,避免出现漏扫和重复扫描,相当于无人机航空摄影中的航线规划。漏扫会造成扫描漏洞,重复扫描则会增加点云厚度等,均会影响数据的质量。

扫描分区划定和路径规划时,需要对扫描路径上的障碍物进行清理,以保证扫描作业时的流畅性和工作效率,分区划定和路径扫描总计耗时0.5小时。

扫描分区划定和路径规划示意图

  1. slam数据采集

做好路径规划后就可以开始扫描作业,选择合理、有效的测站点后,将设备放置在测站点,做好开机、静置等准备工作,待Slam内部各项传感器自检完成,调整到最佳的观测状态时,随即按照规划好的路径进行扫描作业。测站点的绝对坐标可以使用GPS、全站仪等测量设备获取,如果后期需要slam点云的绝对坐标测站点即等同于控制点。Slam数据获取总计耗时3.5小时,获取数据质量良好,覆盖完整,完全满足下一步项目使用需求。

Slam设备静置及站点设定

Slam扫描作业

  1. 数据预处理和数据检查

扫描作业完成,现场将数据导出检查slam数据的完整性,确保没有扫描漏洞后对数据做预处理工作,包括点云数据解算、坐标转换、离散或冗余数据处理、数据合并或分块、点云配准、质量检查等,保证获取数据的完整、有效、合格后方可撤离。数据预处理及数据检查总计耗时2小时,数据经处理检查后,质量良好。

 

数据预处理和数据检查

3.6内业处理

内业处理使用lidar360点云处理软件和南方cass数字化制图软件搭配对slam获取的点云进行分类、切片、绘图等处理,平方图绘制完成统计出各功能区的建筑面积和使用面积,同时参照slam同步获取的视频将各功能区的名称标注在图上。点云处理、切片绘图、功能区名称补充等整个内业处理流程总计耗时2天,工作流程顺利,成果质量良好。

点云切片测图

3.7成果展示

  1. 激光slam点云成果

  1. 房屋平面图成果

  1. 面积统计表成果

 

3.8精度评定

精度评定采用原始装修设计图图解法和slam点云图解法两种方法对比的方式,随机选取测区内的房屋边长、面积等进行测量,测量结果如下表所示。经过对比slam点云图解法的精度质量完全满足《房产测量规范》的误差要求。

精度对比表

位置

类型

装修设计图

点云图解法

差值

101/102

外墙长度

20.3144 m

20.3241 m

-0.0097 m

103-106

外墙长度

20.4326 m

20.3948 m

0.0378 m

会议室2

外墙长度

16.7265 m

16.7129 m

0.0136 m

会议室2

外墙长度

9.2949 m

9.2618 m

0.0331 m

152

使用面积

33.1493 m²

33.1849 m²

-0.0356 m²

122

使用面积

74.2122 m²

74.2358 m²

-0.0236 m²

卫生间2

外墙长度

25.6998 m

25.7203 m

-0.0205 m

 

  • 总结
  1. 工作效率方面,使用激光slam技术全流程只需2.5天,且全流程1人即可完成;而传统方法使用全站仪等设备,经我司工程师多年经验评估,需要2人同步进行7天才能完成;工作效率方面,激光slam远优于传统作业方式。
  2. 工作便捷性方面,激光slam技术只需作业员规划好路径,沿路径使用slam扫描一遍均可完成外业工作,内业工作点云直观性更强,不易产生人为误差,设备轻便,作业员相对更轻松省心;而传统方法,需要不同的支站、架站,局部质量控制较好,但整体上难以控制,很容易出现误差,往往需要多次返工、补测。且设备繁重,作业员相对劳累一些。
  3. 设备成本方面,激光slam扫描仪价格在十几万到几十万不等,而全站仪等传统仪器价格在几千到几万不等,远比激光slam扫描仪采购成本低。但综合人力成本和工期成本来看,如果采购预算允许,可以考虑使用激光slam。
  4. 成果类型方面,激光slam技术作业生产的成果除了传统的平面图和统计表,还有点云、视频等资料,其多样性更佳,直观性也更强。
  5. 应用方向方面,激光slam技术目前虽然应用较多,但在整个大测绘环境中应用面还相对较窄,往往是作为现行测绘技术的一种补充或优化,还未发展成一种独立的技术体系。
  6. 成果质量精度方面,两种方法均可满足相应规范和成果需求,传统方法局部精度更好,但往往整体精度难以把控;而激光slam技术质量精度无论局部,还是整体上均可达到不错的效果,从精度统计结果来看,最大误差仅0.038m,完全满足工作需求。

激光SLAM技术完全可以满足房产测绘工作,虽然设备成本较高,但从长期来看,激光SLAM技术的应用降低了测量复杂性,提高了工作效率,对工作环境又有极强的适应性,自动化程度高,基本不需要人工干预,对于精度要求较高的重点区域,也可与固定测站式三维激光系统配合使用,既能保证精度,又能保证效率。同时激光SLAM技术还可用于房地一体、旧城改造、立面测绘、文物保护、三维建模、室内及地下空间测绘、土石方量测绘等等,后续将会在这些方面继续研究。

 

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2024-03-18

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2023-06-05

同汇快讯 | 助力执法应急无人机比武,让智慧环保振翅高飞

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2023-06-05

【同汇资讯】访企拓岗进行时,“职”引未来促就业

              2023年5月9日,重庆工商大学公共管理学院院长李孜教授, 副院长代富强教授, 规划系主任李斌教授,学工办主任邓丽,规划系教师刘洁一行5人莅临重庆同汇勘测规划有限公司进行访企拓岗考察交流。公司总经理周婧,用地服务部兼空间规划部副总经理曹伟,空间规划部副主任蒋晓琴等出席会议。双方就深化校企合作、拓宽就业渠道、人才培养等方面进行了深入交流。          周婧总经理首先对李孜教授一行的到来表示诚挚的欢迎,随后由曹伟副总经理介绍了企业发展、人才政策等情况。座谈会上,周婧总经理提出“稳企、稳岗、稳就业”并对学校人才培养提出合理的意见与建议,希望能以此次调研为契机,增进互助互信,推动校企基础合作向战略合作转变,实现紧密合作,发展共赢。           李孜院长对公司的发展表示充分肯定,希望能与企业协同开展实习实践育人、科技研发、社会服务等,提高人才培养精准度和就业对接度,实现共同发展,齐心协力促进校企合作再上新水平。李斌主任对相关专业及专业群的整体情况做了简要介绍。提出了在校企合作、人才培养和教学成果转化、学生就业等方面存在的痛点及难题,希望能通过与我司建立实践基地促进学生就业。        此次调研为增强校企合作,共享人才资源,提升学生技术转换能力和就业创新能力提供了良好的平台。我司将一如既往地为学校追加实习计划,努力开拓更多优质  的就业岗位,助力学校毕业生充分就业。

2023-06-05

【技术研究】报备坐标串批量转shp或gdb

工作中经常能遇到将坐标串数据转为SHP或者GDB的空间矢量数据。使用传统的Arcmap处理这类坐标串数据较为繁琐,且不能批量处理。但每次接到处理这类坐标串数据任务时,都是几十或上百个TXT坐标串,采用传统处理方式会导致大量的重复工作,且效率低下。为解决这个问题,现探究使用FME工具制作处理流程,避免重复工作,提升工作效率。     工作中经常能遇到将坐标串数据转为SHP或者GDB的空间矢量数据。使用传统的Arcmap处理这类坐标串数据较为繁琐,且不能批量处理。但每次接到处理这类坐标串数据任务时,都是几十或上百个TXT坐标串,采用传统处理方式会导致大量的重复工作,且效率低下。为解决这个问题,现探究使用FME工具制作处理流程,避免重复工作,提升工作效率。 01  通常方式   将TXT格式坐标放入Excel表格中,然后使用Arcmap打开,再导出数据。具体步骤为: 1,将TXT坐标放入Excel中,并设置XY字段; 2,将Excel表格加入Arcmap,并将坐标串转为点集数据; 3,再使用“点集转线”工具转为线要素; 4,使用“要素转面”工具转为面要素; 5,录入属性信息。     02 优秀基于FME流程处理 FME是加拿大Safe Software公司开发的空间数据转换处理系统,它是完整的空间ETL解决方案。该方案基于OpenGIS组织提出的新的数据转换理念“语义转换”,通过提供在转换过程中重构数据的功能,实现了超过250种不同空间数据格式(模型)之间的转换,为进行快速、高质量、多需求的数据转换应用提供了高效、可靠的手段。现使用FME强大的数据处理能力,来解决问题。 (一)分析   首先进行TXT坐标串数据分析。通过下图可知,第一部分为坐标串基本属性信息;第二部分为地块名称等属性信息;第三部分为坐标XY值,并包括J1等序号。所以将坐标串转为SHP或GDB时,重点是提取XY坐标值,并保留地块属性信息。   (二)流程制作   1,FME读数据模块可以读取众多的数据类型,数据类型类型包括Text File、Microsoft Excel、Esri Geodatabase (File Geodb)、Esri Shapefile等。这里处理的坐标串为TXT格式,选择“Text File”,如果坐标串数据为Excel格式,也可以选择“Microsoft Excel”。 2,FME Inspactor工具,可以将读取的数据进行查看,分析数据特征,针对性数据特征修改、处理。根据下图可知,数据所有信息都存储在第一列“text_line_data”中,先需要将其进行分列提取信息。 3,AttributeSplitter转换器可以根据分隔符或固定宽度模式将属性值拆分为多个部分,并为每个部分创建包含一个列表元素的列表属性;AttributeCreator可以创建一个或多个字段属性,并指定字段值。结合这2个转换器,可以将第一列拆分,并将其中的XY值提取到对应字段中。 4,通过上述步骤完成坐标XY值的提取,但一个坐标串中会有多个地块,如果不进行分类会导致所有地块合并到一起,所以还需进行地块的分类。通过分析,下图每一个地块属性值往下每一行,均为该地块坐标点,且每一个地块属性值都不相同,所以可以此进行分类,将地块属性值赋值给对应的地块坐标点,以达到区分地块的目的。 5,AttributeCreator转换器将坐标值转换为点几何图形。将XY坐标值对应转换器参数,即可生成点空间矢量数据。 6,LineBuilder转换器按照输入点要素的输入顺序连接这些要素,形成线性或多边形要素。这个转换器将点转为面空间矢量数据。 7,FME写模块可以将流程中的数据转为包括SHP、GDB等类型的数据。这里我们转为GDB格式数据,如果需要转为SHP或其他格式的空间矢量数据,就在Format选择对应的格式就行。至此,将坐标串转为GDB的流程就完成了。   (三)批处理     经过上面步骤完成了坐标串TXT数据转GDB的过程。下面需要完成批处理,以提升工作效率。 1,参数设置。当有多个TXT坐标串时,在运行数据源窗口选择所有需要处理的坐标串,暴露下图属性,然后再写入要素名称选择暴露的属性即可,最后运行就可以处理多个TXT坐标串。 2,验证。以下有35个坐标串TXT数据,将他们全部选择运行,最后完成时间共计不到1分钟。这样有再多的TXT格式坐标串也可以轻松的转为GDB或SHP了。