【技术】面向条带状航测区域的无人机曲线航线设计方法探索

摘要：为了提高无人机航测在条带状复杂地形区域的作业效率,该文提出了一种曲线航线设计方法,包括针对条带状区域的水平曲线和变高曲线航线规划算法,及基于数字高程模型(digital elevation model,DEM)的航线安全性检测算法。首先,构建了一个无人机航测实

摘要

为了提高无人机航测在条带状复杂地形区域的作业效率,该文提出了一种曲线航线设计方法,包括针对条带状区域的水平曲线和变高曲线航线规划算法,及基于数字高程模型(digital elevation model,DEM)的航线安全性检测算法。首先,构建了一个无人机航测实景仿真系统,通过仿真实验从平面航测、变高航测及安全性检测3个方面对该方法进行了测试; 然后,进行实际航摄实验,验证其航摄生产数据成果质量。结果表明,水平曲线航线设计算法和变高航线设计算法能够针对条带状地形复杂区域自动规划出合理的航线,航线安全检测算法可确保航线的安全性; 相比于常规航线,曲线航线的航摄数据成果质量同样能满足现有规范要求。针对条带状地形复杂区域的航测,所提方法能够自动设计出合理、安全的航线,可有效提高无人机航摄的作业效率。

引用

孙鑫超, 骆奇峰, 何宗友, 张奥丽, 蔡国林. 面向条带状航测区域的无人机曲线航线设计方法探索[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(1): 68-75.

0 引言

近年来,无人机技术飞速发展,利用该平台进行摄影测量与遥感已成为一种获取空间数据的重要技术手段。在无人机航摄作业中,航线设计是非常重要的一环。常规航线设计时,航摄区域一般设计为一个矩形区域,且无人机航向与航摄区域的一边平行,沿着航线来回航摄实现全测区覆盖。但在条带状及地形复杂区域,常规航线设计往往会产生大量的航线冗余、影像重叠度不足及航线安全等问题。为了提高条带状地形复杂区域无人机航测的作业效率,需要根据测区的地形特征设计特殊的航线。

目前,已有诸多学者对不同场景下的无人机航测航线设计开展了研究。针对建筑区域,盛辉等对城市复杂区域建筑物的遮挡问题,根据侧视影像的临界点进行测区航线设计; 毕瑞等的研究显示,对单体建筑环视航线获取数据效率更高,模型精度更好。针对复杂地形区域,魏铼等针对滑坡地形,分析倾斜影像的角度及重叠度并设计航线; 王炳乾等利用目标测区已有的数字表面模型(digital surface model,DSM)生成等高线并设计航线,其成果能更好地刻画地物侧面细节,同时可避免无人机飞行高度频繁变化。针对航飞安全,李天烁等利用已有的实景三维模型辅助无人机航线设计,通过分析航线与模型是否相交判断其航线上是否存在障碍物。另外, Torres等通过分析航线航向并对测区范围多边形分割,实现最小转弯次数的航线设计,减少无人机电量消耗; 徐博等研究不规则多边形区域的航线规划算法,降低了无人机作业的多余覆盖率。上述航线设计尽管考虑了建筑、复杂地形区域及航线障碍物判断等,但针对条带状地形复杂区域的无人机航线规划研究较少,也没有开展有效的航线安全检测分析。

基于此,本文针对条带状地形复杂测区的几何特征,尝试提出一种无人机曲线航测航线设计方法,分别在平面和高程上开展曲线航线设计,并基于数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据对航线进行安全检测分析。为验证该曲线航线设计的有效性,本文将利用Cesium三维框架及开源地理数据构建一个无人机航摄实景仿真平台,通过仿真平台进行曲线航线设计与航线安全检测算法的验证,然后进行实际航摄实验,验证航摄生产数据成果质量。

1、曲线航线设计1.1 平面曲线航线设计

设带状区域的中心线由拐点P0,P1,…,Pk连接组成,并由中心线向两边扩展宽度D,构成条带状几何多边形。为了避免航线冗余,应设计出契合条带状测区几何形状的曲线航线。首先,获取该多边形顶点的最小经度值和最小纬度值,并选择一个经度、纬度均小于最小经纬度的点作为坐标原点O,以正东方向为X轴,正北方向为Y轴,构建本地平面直角坐标系,如图1所示。

点的外扩点利用向量的方法计算,以Pi为例,如图2所示。

1.2 变高航线设计

常规航线一般基于测区的平均海拔设计航线相对航高,使无人机保持在一个水平航线进行拍摄,如图3(a)所示。但在地形起伏较大的测区,无人机以该航线航摄将导致部分区域的影像重叠度不能满足需求,甚至可能由于设计航高不足,造成无人机撞山等安全事故。为避免这些情况的发生,本文将基于水平曲线航线和开源DEM数据,根据测区地形起伏开展相对航高固定的变高航线设计,如图3(b)所示。

1.3 航线安全检测

仿真平台没有提供三维缓冲区的构建和空间分析功能,难以直接实现航线安全性的检测。为此,本文借鉴缓冲区分析的思路,提出了一种八分角航线安全检测算法。首先构建局部三维坐标系,并将航线上所有航摄点的经纬度坐标都转换到局部三维坐标系下。其中,局部三维坐标系为右手空间直角坐标系,选择一个小于最小经度和纬度的点O作为坐标系原点,X轴指向正东,Y轴指向正北,Z轴竖直向上。然后设定航线安全缓冲范围L,并将每2个相邻的航摄点作为一个计算组,获取空间中的检测点。以P0P1为例,先求取第一个检测点C0的坐标,C0点需要满足以下条件: ①空间向量P0C0垂直于P0P1; ②OC0,OP0,OP13个向量位于同一平面; ③P0C0的距离为L。

求解该方程组可得一个特解x0=A+B,其中,A+=AH(AAH)-1为系数矩阵的广义逆。由此,对P0x0向量单位化并乘以距离L,即可得C0点的坐标。其他检测点坐标位置关系如图4所示,P0C2垂直于P0P1,且垂直于P0C0,C1点位于C0C2的中点,C4点位于P0C0反方向,C3点同样位于C2C4中点,C5,C6和C7点分别在向量P0C1,P0C2和P0C3的反方向。求取P0点到各检测点方向向量,单位化并乘距离L便可得到各点坐标。至此,计算得到均匀分布于P0点周围,距离为L的8个检测点。

最后,在每个检测点上沿P0P1方向做射线检测,得到与三维地形的交点,若有其中任何一个检测点到地形交点的距离小于航摄点P0和P1之间的距离,则判定该段航线间安全范围内有障碍物,即航线存在安全隐患。

2 实验与结果分析

为了更好地进行条带状航测区域曲线航线设计、变高航线设计及航线安全检测的实验,本文利用Cesium框架构建了一个无人机航摄仿真平台,如图5所示。通过航摄仿真平台进行航摄方案航线的设计与评估,验证航线安全检测算法的有效性,然后利用设计的航线进行实际航摄实验,并分析航摄成果质量。为了提高实景仿真的效果,本文利用已有四川省某山区高分辨率无人机影像及高精度LiDAR DEM数据(精度为10 cm)作为参考底图数据进行实验。选择一个山谷区域作为实验区,该山谷底部区域呈曲线带状,长约944 m,中间部分宽度约为300 m,两侧坡度约32°,最大高差约381.7 m。

2.1 曲线航线设计仿真实验

在仿真平台中导入参考底图数据,分别采用常规航线方法、水平曲线航线方法和变高曲线航线方法,对测区进行单镜头垂直仿真航拍和五镜头倾斜仿真航拍。其中,仿真相机参数为: 焦距50 mm,视场角56.2°,范围大小为6 000像素×4 000像素; 航线设计参数为: 相对航高为300 m,航向重叠度为80%,旁向重叠度为60%。生成的航线如图6—7所示,航线相关参数见表1。

表1 生成不同航线参数

通过仿真实验生成航线并获取影像数据后,使用Context Capture软件中按相同的参数和步骤制作正射影像,其结果与测区范围如图8所示。从表1及图8可知,无论是正射航拍还是倾斜航摄,使用曲线航线的航线范围都更加契合带状测区,在满足测区生产需求的同时,所需航程和获取影像数量上远少于常规航线,避免了大量数据的冗余,提高了数据采集和处理的效率。

2.2 航线安全检测仿真实验

为了确保航飞的安全性,航线规划完成后需要对航线进行安全检测。测试区域位于某河谷地带,河谷两边是较陡的山坡,生成航线后,设置航线的安全缓冲范围并进行安全检测,结果如图9所示。航线上绿色部分判定为安全航线,红色部分则为存在安全隐患的航线。经多次航飞仿真测试,结果显示: 航线的安全检测方法能对航线的安全性、可行性给出反馈分析结果。

2.3 曲线航线航摄实测

使用大疆M350无人机分别搭载高清数码相机和睿铂DG4M倾斜航摄相机,进行单镜头正射航拍和五镜头倾斜航拍实验。其中,高清数码相机为1英寸2 000万像素CMOS传感器相机,倾斜相传感器尺寸为35.9 mm×24 mm,像元尺寸为4.5 μm。将仿真实验中设计的航线导入无人机,使用与仿真实验相同的参数进行航摄任务。不同航线数据采集如图10所示,数据采集完成后,使用Context Capture软件,分别将单镜头航拍数据和五镜头倾斜航拍数据,制作成数字正射影像图(digital orthophoto map,DOM)和DEM,如图11(a)—(b)所示。在航测范围内选取检查点以验证DOM成果精度,检查点分布如11(a)所示,以参考底图数据上检查点坐标为基准,对3组航线采集生成DOM上的检查点坐标进行精度比较,结果如表2所示。同时,对不同航线生成的DEM进行预处理,将生成DEM经裁剪、重采样至与参考底图DEM数据相同的范围和分辨率,以参考底图DEM数据为基准,分别对不同航线生成DEM数据整体进行误差统计分析,结果见表3。