室内高精度采集及应用解决方案.pdf
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2020-04-10
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北京超图软件股份有限公司
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室内高精度采集及应用解决方案
1. 室内高精度采集技术原理
GIS 中的测图技术正在逐渐从室外走向室内，而测量精度和测量成本是室内测图的两个
关键要素。基于激光雷达技术的室内测图方式，测量精度较高但测量成本也相对较大，且整
体流程较为复杂。因此，我们开展了惯性测量单元（IMU）和计算机视觉技术相结合的室内
测图技术研究。
IMU（惯性测量单元）是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置，由加速度
传感器和速度传感器（陀螺）组成。其中，加速度计用于检测物体在载体坐标系统独立三轴
的加速度信号，而陀螺用于检测载体相对于导航坐标系的角速度信号。IMU 将惯性测量单元
数据进行处理后，即可计算出物体的运动轨迹。
SLAM (simultaneous localization and mapping)即时定位与地图构建，是计算机视觉室内定
位的基础，最早被应用在机器人领域。其目标是在没有任何先验知识的情况下，根据传感器
数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。
室 内 高 精 度 采 集 采 用 了 基 于 SLAM 框 架 和 IMU 融 合 技 术 的 视 觉 惯 性 系 统
VINS(visual-inertial system），提供了低成本室内测图的解决方案。在该方案中，首先需要获
取连续拍摄的实时室内图片，标定摄像机坐标系，基于计算机视觉算法提取连续图片中的特
征信息，并进行特征点匹配；其次，通过特征点匹配结果还原真实空间位置，得到二三维地
图在空间中的实时姿态、位置、距离信息，实现动态空间和高清像素分辨率的精确深度检测
与标定；最后将位置信息通过坐标转换的方式映射到地图中，实现整个高精度采集过程。图
1 表示了基于 VINS 的特征点生成原理。
图 1- 1 基于 VINS 的特征点生成
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