车载激光测绘技术
车载激光雷达技术评价维度
车载激光雷达技术评价维度
随着自动驾驶技术的不断发展，车载激光雷达技术作为自动驾驶系统中的重要传感器之一，受到了广泛关注。
车载激光雷达技术通过发射激光束并测量其在目标表面上的反射，从而实现对周围环境的高精度感知。
在评价车载激光雷达技术时，可以从以下几个维度进行考量：
1. 精度和分辨率。
车载激光雷达技术的精度和分辨率是评价其性能的重要指标。
高精度和高分辨率的激光雷达可以更准确地识别和跟踪周围的障碍物，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
2. 感知范围和角度覆盖。
车载激光雷达技术的感知范围和角度覆盖决定了其对周围环境的感知能力。
较大的感知范围和广泛的角度覆盖可以帮助自动驾驶系统更全面地感知周围环境，减少盲区，提高行车安全性。
3. 抗干扰能力。
在复杂的城市环境和恶劣天气条件下，车载激光雷达技术需要
具备较强的抗干扰能力，能够有效地应对光照、雨雪等干扰因素，
确保系统的稳定性和可靠性。
4. 成本和可靠性。
除了性能指标外，成本和可靠性也是评价车载激光雷达技术的
重要考量因素。
高性能的激光雷达往往伴随着较高的成本，而且需
要具备较高的可靠性和稳定性，才能在实际应用中取得良好的效果。
综上所述，车载激光雷达技术的评价维度涵盖了精度、分辨率、感知范围、角度覆盖、抗干扰能力、成本和可靠性等多个方面。
在
实际应用中，需要根据具体的场景和需求，综合考量这些因素，选
择适合的车载激光雷达技术，从而实现自动驾驶系统的安全、高效
和可靠运行。
测绘技术中的车载激光雷达原理与数据处理方法详解
测绘技术中的车载激光雷达原理与数据处理方法详解车载激光雷达（Mobile LiDAR）作为一种新兴的测绘技术，以其高精度、高效率的特点，在地理信息、城市规划、交通管理等领域得到了广泛应用。
本文将详细介绍车载激光雷达的原理以及相关的数据处理方法。
一、激光雷达原理激光雷达利用激光束对目标进行扫描，通过测量激光束的往返时间和方向来获取目标的三维坐标信息。
车载激光雷达由激光器、接收器、扫描镜头和数据处理系统等部件组成。
1. 激光器：激光器产生高能量的激光束，通常采用固态激光器或半导体激光器。
2. 接收器：接收器接收激光束反射回来的信号，通常采用高灵敏度的光电探测器。
3. 扫描镜头：扫描镜头通过旋转或振动将激光束聚焦在不同方向上，实现对目标的全面扫描。
4. 数据处理系统：数据处理系统将接收到的激光点云数据进行坐标转换、滤波、配准等处理，生成三维点云模型。
二、数据处理方法车载激光雷达获取的点云数据量庞大，如何高效地处理这些数据成为了一个关键问题。
以下介绍几种常见的数据处理方法。
1. 数据滤波：由于车载激光雷达工作环境复杂，可能受到树木、电线等干扰，导致点云数据中存在噪点。
常用的数据滤波方法有高度阈值滤波、曲率滤波等，可以去除噪点，提高数据的精度和稳定性。
2. 地面提取：在车载激光雷达的应用中，往往需要提取地面信息，例如用于数字地图、道路设计等。
地面提取方法通常利用点云数据的高度信息，结合地形特征进行分析，通过平面拟合或者分割算法提取地面点。
3. 物体识别：车载激光雷达可以对道路上的物体进行自动识别，例如车辆、行人等。
物体识别方法往往基于机器学习或深度学习技术，通过对点云数据进行特征提取和分类，实现对不同物体的准确识别和定位。
4. 三维重建：车载激光雷达可以将获取的点云数据进行三维重建，生成真实世界的模型。
三维重建方法通常利用基于体素的体素网格分割算法，在处理大规模点云数据时具有较高的效率和精度。
5. 室内定位：车载激光雷达不仅可以在室外环境中使用，也可以应用于室内定位。
《车载激光雷达检测方法》
《车载激光雷达检测方法》车载激光雷达是一种基于激光技术的检测设备，能够通过激光束的反射来获取目标物体的位置信息。
它主要应用于自动驾驶系统中，用于实时检测道路上的障碍物，从而保证行车安全。
本文将介绍车载激光雷达检测的方法和技术。
首先，激光雷达通过发射激光束，并测量激光束从发射到接收所需的时间，从而计算出目标物体距离激光雷达的距离。
这个过程叫做时间测距。
激光雷达还会记录激光束的反射强度，从而得到目标物体的反射特性，例如反射率、表面颜色等。
还能记录激光束的角度信息，从而计算出目标物体的角度位置。
这个过程叫做角度测量。
通过时间测距和角度测量，激光雷达能够获得目标物体的三维位置信息。
在进行激光雷达检测时，一般会采用扫描方式来获取目标物体的位置信息。
扫描方式分为水平扫描和垂直扫描两种。
水平扫描是指激光雷达固定方向旋转，通过不同角度的扫描，获取目标物体的水平位置信息。
垂直扫描是指激光雷达在水平方向上固定位置，通过改变垂直方向的角度，获取目标物体的垂直位置信息。
通过水平和垂直两个方向的扫描，激光雷达能够获取目标物体的二维位置信息。
在进行激光雷达检测时，还需要进行数据处理和滤波。
由于激光雷达在检测过程中会受到多种因素的影响，例如光照条件、大气湍流等，其测量数据会存在一定的误差。
因此，需要对激光雷达获取的原始数据进行滤波和处理，以提高检测的准确性和稳定性。
常用的处理方法包括：去除离群点、噪声滤波、数据平滑处理等。
这些处理方法可以有效地去除噪声和异常点，从而提高激光雷达检测的精度和稳定性。
此外，车载激光雷达还可以结合其他传感器进行检测。
例如，可以与摄像头、毫米波雷达等其他传感器进行数据融合，从而获得更全面和准确的目标检测结果。
数据融合可以通过将不同传感器的数据进行叠加和整合，从而弥补各个传感器之间的局限性，提高检测的准确性和可靠性。
综上所述，车载激光雷达检测方法包括激光束的发射和接收、时间测距和角度测量、水平和垂直扫描等步骤。
车载式激光平整度仪平整度检测方法
3.2.5检查测试系统各部分应符合要求，不应有明显的可视性破损。
3.2.6打开系统电源，启动控制程序，检查各部分的工作状态。
4.试验步骤:根据《公路路基路面现场测试规程》JTG E60-2008（T0934-2008）试验方法进行试验。
5.结果整理：用数理统计的方法将各标定路段的IRI值和相应的平整度仪测值进行回归分析，建立相关关系方程式，相关系数R不得小于0.99。
3.试验准备：
3.1仪器设备：
①承载车辆；②距离传感器；③纵断面高程传感器和主控制系统。
3.2准备工作：
3.2.1设备安装到承载车上以后应按本方法第5条的规定进行相关性试验
3.2.2根据设备操作手册的要求对测试系统各传感器进行校准。
3.2.3检验车轮胎气压，应达到车辆轮胎规定的标准气压，车胎应清洁，不得黏附杂物。
6.检测报告：平整度检测报告应包括以下内容。
6.1国际平整度指数IRI的平均值。
7.注意事项:
7.1在检测之前，电瓶必须充足电；
7.2检查检测车轮胎气压，轮胎气压应为标准气压，车胎7.4不能检测有积水、积雪、泥浆的路面；
7.5不能检测砂砾路面和有较多碎石或其他杂物的路面；
车载式激光平整度仪平整度检测方法
1.依据标准：《公路路基路面现场测试规程》JTG E60-2008（T0934-2008）。
2.试验目的及适用范围：
2.1目的：检测路面平整度；
2.2适用范围：本方法适用于各类激光式平整度仪在新建、改建路面工程质量验收，在正常通车条件下连续采集路段平整度数据、传输、记录和处理分别由专用软件自动控制进行。
7.6检测时，检测车不能急加速和急减速；转弯时应放慢车速；
车载激光雷达性能要求及试验方法
车载激光雷达性能要求及试验方法
汽车载激光雷达性能要求及试验方法：
一、性能要求
1、激光雷达的测距范围应满足设计要求，测距精度应满足±2cm；
2、激光雷达的重复性误差应小于±2cm；
3、激光雷达的温度稳定性应满足±1℃；
4、激光雷达的抗干扰性能应满足抗环境干扰的要求，抗电磁干扰的要求；
5、激光雷达的发射功率应满足设计要求，并保持稳定；
6、激光雷达的工作电压应满足设计要求，并保持稳定；
7、激光雷达的结构应满足设计要求，并具有良好的防水性能；
8、激光雷达的可靠性应满足设计要求。
二、试验方法
1、测距范围及精度测试：用标准参考物体（如矩形钢板），在不同距离下测量激光雷达的测距范围和精度，并记录测量结果；
2、重复性测试：用标准参考物体，在不同距离下测量激光雷达的重复性，并记录测量结果；
3、温度稳定性测试：将激光雷达置于环境温度从-20℃到+60℃的环境中，测量激光雷达的温度稳定性，并记录测量结果；
4、抗干扰性能测试：将激光雷达置于环境温度从-20℃到+60℃，环境光强从0Lux到100000Lux，电磁干扰从0dBm到100dBm的环境中，测量激光雷达的抗干扰性能，并记录测量结果；
5、发射功率测试：将激光雷达置于标准参考物体上，测量激光雷达的发射功率，并记录测量结果；
6、电压稳定性测试：将激光雷达置于环境温度从-20℃到+60℃的环境中，测量激光雷达的工作电压，并记录测量结果；
7、结构及防水性能测试：将激光雷达置于水中，测量激光雷达的结构及防水性能，并
记录测量结果；
8、可靠性测试：将激光雷达置于环境温度从-20℃到+60℃的环境中，经过一定时间的测试，测量激光雷达的可靠性，并记录测量结果。
车载三维激光扫描系统简介
一、系统简介三维激光扫描技术是上世纪九十年代中期开始出现的一项高新技术，是继GPS空间定位系统之后又一项测绘技术新突破。
它通过高速激光扫描测量的方法，大面积高分辨率地快速获取被测对象表面的三维坐标数据。
可以快速、大量的采集空间点位信息，为快速建立物体的三维影像模型提供了一种全新的技术手段。
近些年来，三维激光扫描仪已经从固定朝移动方向发展，最具代表性的就是车载三维激光扫描仪，车载三维激光扫描仪是将三维激光扫描设备、卫星定位模块、惯性测量装置、里程计、360°全景相机、总成控制模块和高性能板卡计算机集成并封装于汽车的刚性平台之上，在汽车移动过程中，快速获取高精度定位定姿数据、高密度三维点云和高清连续全景影像数据，通过统一的地理参考和摄影测量解析处理，实现无控制的空间地理信息采集与建库。
汽车、三维激光扫描仪、数据处理软件，这三部分共同组成了车载三维激光扫描系统。
图1.车载三维激光扫描系统图2.系统工作原理图二、发展状况随着地理空间信息服务产业的快速发展，地理空间数据的需求也越来越旺盛。
地理空间数据的生产，成为世界经济增长的一大热点。
目前世界上最大的两家导航数据生产商NavTech和Tele Atlas均将车载三维激光扫描系统作为其数据采集与更新的主要手段，并将该技术视为公司的核心技术。
我国在车载三维激光扫描系统测图领域的研究起步较早，现已在多传感器集成、系统误差检校、直接地理参考技术、交通地理信息系统等方面取得突破性的进展，其中最具代表性的有李德仁院士主持、立得空间信息技术有限公司研制的LD2000-RM车载道路测量系统和刘先林院长主持、首都师范大学研制的SSW车载测图系统。
三、国内的应用经过多年的发展和应用，车载三维激光扫描系统已在我国基础测绘、应急保障测绘、街景导航地图测绘、三维数字城市建设、矿山测绘、公路GIS与公路路产管理、电力GIS数据采集与可视化管理、铁路GIS与铁路资产管理、公安GIS数据采集等项目中得到广泛应用。
车载激光雷达原理
车载激光雷达原理车载激光雷达是一种用于车辆自动驾驶系统中的传感器技术，它可以通过发射激光束来探测周围环境，从而实现对车辆周围环境的三维感知和定位。
本文将详细介绍车载激光雷达的原理。
一、激光雷达简介激光雷达是一种利用激光束进行测量和探测的传感器技术。
它可以通过发射高频率的激光束来探测周围环境，从而实现对目标物体的距离、速度、方向等参数的测量。
在汽车自动驾驶系统中，激光雷达被广泛应用于对车辆周围环境的感知和定位。
它可以精确地检测出道路上的障碍物、行人、其他车辆等，并提供高精度的位置信息，为车辆自主导航提供重要支持。
二、车载激光雷达原理1. 激光束发射车载激光雷达首先需要发射一束高频率的激光束。
这个过程通常由一个或多个半导体二极管激光器完成。
激光器将电能转换为激光束，并通过透镜或其他聚焦装置将激光束聚焦成一个非常小的点，然后发射出去。
2. 激光束探测当激光束发射后，它会在空气中传播，并与周围环境中的物体相互作用。
当激光束遇到物体时，它会被反射回来，返回到激光雷达的接收器中。
3. 接收器接收车载激光雷达的接收器通常由一个或多个探测器组成。
当反射回来的激光束进入接收器时，它会被探测器检测到，并转换为电信号。
4. 信号处理接收到的电信号需要进行一系列处理才能得到有用的信息。
首先，需要对信号进行放大和滤波以消除噪声。
然后，需要对信号进行数字化处理，并使用算法对其进行解码和分析。
5. 数据输出最终，车载激光雷达将输出一组数据，包括目标物体的距离、速度、方向等参数。
这些数据可以被汽车自动驾驶系统用来实现对周围环境的感知和定位。
三、车载激光雷达的工作原理车载激光雷达的工作原理可以简单地概括为：发射一束高频率的激光束，探测周围环境中的物体，将反射回来的激光束转换为电信号，并进行信号处理和数据输出。
具体来说，车载激光雷达会通过发射一束高频率、窄束宽度的激光束来扫描周围环境。
这个过程通常由一个或多个旋转镜片完成。
旋转镜片会以非常高的速度旋转，将激光束扫描到不同方向，并探测周围环境中的物体。
车载移动测量技术在道路全息测绘中的应用
车载移动测量技术在道路全息测绘中的应用摘要：传统测量方法采集的道路信息存在二维数据表达和要素种类不全等局限性，无法满足智能交通和城市精细化管理的需要。
随着人工智能和自动驾驶等新技术的发展，以高精度地图为代表的新型道路全息测绘产品对道路空间数据的精度、丰富度和鲜度都提出了更高的要求。
为了获取更全面、更精细、更准确、更易于更新的道路信息，可融合多源传感器的技术优势，通过开展道路全息测绘，对道路环境进行高精度、空间化、全要素的描述和感知。
关键词：车载移动测量技术；道路全息测绘；应用引言车载移动测量是20世纪90年代初诞生于GPS、惯性导航、CCD和激光扫描等领域的最前沿技术之一，车载移动测量正在成为城市空间信息获取的趋势，本文利用武汉市某辖区道路变更项目作为数据采集工作区，利用传感器移动测量系统，通过实际生产操作，研究车载移动测量技术对道路测量的应用，为今后的道路测量提供了一定的经验。
1车载移动测量技术介绍三维激光扫描技术又称“实景复制技术”，它通过激光扫描测量方法快速获取被测对象表面的三维坐标数据及其它关键信息。
车载移动测量系统则是将集成了三维激光扫描仪、惯导系统、GNSS系统、里程计、全景相机等多传感器的综合测量系统整体加装在车辆平台上进行激光雷达扫描作业的主动式非接触动态测量系统，具有测量速度快、作业安全性高、获取信息全面、数据相对精度高等特点，为道路测量提供了一种新的思路和数据获取手段。
车载移动测量系统示意图见图1。
图1车载移动测量系统示意图２总体技术流程2.1数据采集车载移动测量系统的数据采集工作包括任务规划、外业数据采集及数据解算。
具体而言，就是根据外业规划线路，利用移动测量车沿街获取的高精度、高密度、全覆盖的道路点云和街景全景影像，以及武汉市连续运行卫星定位服务系统（ＷｕｈａｎＣｏｎｔｉｎｕ⁃ｕｓｌｙＯｐｅｒａｔｉｎｇＲｅｆｅｒｅｎｃｅＳｔａｔｉｏｎ，ＷＨＣＯＲＳ）的观测数据，与定位定姿系统（ＰｏｓｉｔｉｏｎａｎｄＯｒｉｅｎｔａｔｉｏｎＳｙｓ⁃ｔｅｍ，ＰＯＳ）数据进行联合差分与定位，并融合解算出点云的三维坐标。
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万方数据
４３８红外与激光工程第３８卷
的方向发展，使数据处理的自动化、智能化成为可能。
激光测绘技术直接获取高精度三维数据，与传统测量技术相比具有明显的优越性，可广泛应用于三维空间数据的采集与更新。
当前，在以道路和道路相关地物、地形修测为主的地形图修测、城市三维空间信息的采集、更新、立体建模和数字城市建设等方面的应用中，需要使用方便灵活的车载激光测绘系统，作为数据获取的有效方式。
车载激光测绘依托于我国稠密的公路网，能够覆盖绝大多数测绘区域，作业灵活，使用资源很少，具备低成本、高效率、快速测量等特点，对我国数字化城市建设以及军事测绘等测绘工程提供了有力的技术支持¨１。
ｌ发展现状
近１０年，激光扫描测量系统作为精确、快速地获取地面三维数据的工具已得到广泛认同。
从１９９８年起，测量系统使用量以每年２５％的速度递增。
加拿大ｏｐｔｅｃｈ公司的ＡＬＴＭ和ＳＨＯＡＬＳ、Ｌｅｉｃａ公司的ＡＬＳＳＯ、瑞典的ＴｏｐｏＥｙｅＡＢ公司的ＴｏｐＥｙｅ、德国ＩＧＩ公司的ＬｉｔｅＭａｐｐｅｒ、法国ＴｏｐｏＳｙｓ公司的ＦａｌｃｏｎＩＩ等是当前较成熟的商用系统。
比较典型的系统有美国３ｒｄＴｅｃｈ公司生产的ＤｅｌｔａＳｐｈｅｒｅ．３０００，它是一种便携式激光扫描成像系统。
其工作原理是通过激光扫描测量的方法，快速获得测量对象的全景三维云图，同数字相机图像合成，得到细节精确的三维视景，实现三维模型的重建。
该系统平面扫描角度３６００、俯仰扫描角度为１５００，采样２５０００点／ｓ，目标距离范围０—１２ｍ，测量数据通过以太网接口传送给ＰＣ机。
瑞士莱卡公司ＨＤＳ３０００激光扫描仪是莱卡公司ＨＤＳ系列的旗舰产品【翱，具备快速高密度数据获取能力，可有效地应用于大范围工程测量项目。
主要技术指标为：最大视场３６００ｘ２７００；测绘点距密度小于６ＩＩｕＩｌ（约５０ｍ）；位置精度６ｍｉｌｌ（约５０ｍ）；测量视场、扫描密度可选择。
其应用领域包括大坝测量、建筑物测量、大型立交桥测量等。
加拿大ＯＰＴＥＣＨ公司是专业测绘三维激光雷达制造商，产品包括大地地图测绘激光雷达、海洋测绘激光雷达、场景三维测量激光雷达、岩洞测量激光雷达、工业激光雷达以及航空航天测量激光雷达等多个品种。
其中地图测绘激光雷达以ＡＬＴＭ机载激光雷达为代表，海洋测绘激光雷达以ＳＨＯＡＬＳ为代表，场景三维测量以ＩＬＲＩＳ为代表，岩洞测量以ＣＭＳ为代表，航空航天测量激光雷达以装备于ＸＳＳ－１１卫星的激光雷达和火星探测激光雷达为代表。
由于车载激光测绘系统的技术难度较大，在世界范围内，很少看到车载激光测绘系统的产品。
２００８年７月在北京召开的“第２１届国际摄影测量与遥感大会”上，出现了以ＯＰＴＥＣＨ、ＲＩＧＬ等公司成熟产品为核心的车载测绘系统样机介绍，其中以ＯＰＴＥＣＨ公司的三维激光测量车最先进。
该车使用两台激光扫描测量仪、一台差分ＧＰＳ、一台ＩＭＵ、ＣＣＤ摄像机和多台数据记录设备。
激光扫描测量仪采用脉冲测距方式，工作频率１０ｋＨｚ，每次发射激光录取４个回波，得到目标的距离。
测量状态下整车行进速度最大可达５０ｋｍ／ｈ，测距精度在毫米量级。
激光扫描仪可实现１８００扫描角，两台成交叉放置，实现对道路两侧的全景扫描。
该三维激光测量车获得的激光扫描图像如图ｌ所示。
图ｌ三维激光测量车获得的激光扫描图像
Ｆｉｇ．１Ｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｇｐｉｃｔｕｒｅｂｙｍｏｂｉｌｅｍａｐｐｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅ
２原理及系统构成
２．１系统工作过程
首先，利用ＧＰＳ对载车进行定位，获得准确的测量原点大地坐标。
再利用ＧＰＳ和ＩＭＵ对载车测绘基准的姿态进行测量，得到大地坐标系下三维激光扫描仪的高低角、偏航角以及滚动角。
然后，利用三维激光扫描仪对测绘点进行逐点测量，得到测绘点相对于测绘基准的方位角、高低角以及距离。
通过坐标换算得到测绘点的大地坐标。
目标的属性等信息通过ＣＣＤ
相机同步采集的照片进行辨识１引。
最后，生成测绘产
万方数据
万方数据
红外与激光工程第３８卷
能够有效地抑制大动态范围变化带来的信号微弱和信号饱和的快速交替变化，这是系统设计的难点［６１。
３．３多传感器协同与定标技术
多传感器的协同与定标是将用于测量的多个传感器纳入统一坐标系和时间基准下，实现同步控制、测量与解算，是获得高精度测量数据的基础。
目前的技术手段尚无法实现多传感器测量原点的高精度重合，测量时间也很难保持完全同步。
测量原点不重合，在计算过程中难免引入误差，需要使用高精度测量仪器准确测量各测量原点间的空间几何关系，得到安装矩阵，在运算中引入安装矩阵计算测量点的坐标。
通常需要使用全站仪、立方镜以及激光准直器等实现多个传感器的安装矩阵测量。
车载测量设备是在运动中测量，不同时刻，测量的基准点不同，因此，需要统一的时间基准，确保每个传感器的测量时刻控制在允许的误差范围内。
多数大型测量系统中，使用ＧＰＳ授时时钟作为时间基准，利用自身的高精度时钟作为本地时钟，本地时钟在一定时间内使用ＧＰＳ授时时钟校准。
由本地时钟分频后满足多个传感器不同的时钟频率需求。
同时实时计算传感器测量时刻与时钟的误差，利用插值算法修正传感器测量时间误差引入的测量误差。
４试验及结果分析
４．１试验
基于上述车载激光测绘系统的基本原理和技术分析，研制了一套试验系统，并进行了测试试验。
（１）静态试验
车载激光测绘系统首先检测激光扫描测量设备的重复精度，选择某建筑物作为目标，长时间定点测量，获取目标图像并作误差分析，试验显示激光扫描测量设备样机重复精度优于０．１ｍ。
测试所获得的激光图像如图４所示。
图４样机静态测量图像
Ｆｉｇ．４Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｉｃｔｕｒｅｏｆｐｒｏｔｏｔｙｐｅｉｎｓｔａｔｉｃｓｔａｔｅ
（２）动态试验
动态试验场地选择在某开发区大街，载车分别以１０、２０、３０、４０ｋｍ／ｈ的车速沿着中央大道行驶，对两侧的建筑物等目标进行测量。
使用全站仪作为检测设备，在标志性建筑物上选取特征点，测量其大地坐标并作为精度标定点，试验测量场景及获得的激光测量点三维坐标恢复图像如图５所示。
图５动态试验车速４０ｋｍ／ｈ获得的激光测量图像Ｆｉｇ．５Ｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｇｐｉｃｔｕｒｅｉｎｄｙｎａｍｉｃｓｔａｔｅ（ｖｅｈｉｃｌｅｖｅｌｏｃｉｔｙ：４０ｋｍ／ｈ）
对动态试验数据进行坐标计算，与同名点的大地坐标对比计算重复测量精度。
动态试验区域总里程１．５ｋｍ，有效测量点大于５ｘ１０７个，重复测量次数１０次。
随机选择２００个点进行误差分析，得到测量重复性中误差０．７６２ｍ，绝对定位中误差不大于２ｍ。
４．２误差分析
本次试验中，误差主要来源于以下４方面。
（１）测量设备自身测量误差。
试验样机激光扫描仪测距分辨率和测角分辨率有限引入误差，而且随测程的增加，坐标定位误差增大。
ＩＭＵ和ＧＰＳ设备自身的误差，即在通过算法解算载车的定位和定姿数据时引入误差。
（２）标定误差盯】。
ＧＰＳ和ＩＭＵ以及激光扫描仪不可能安装在同一坐标原点，而这些设备的测量原点也很难采用物理方法测准，安装矩阵不准确必然引入误差。
当这些误差转化成角度误差时，对远距离目标来说，测量的误差又得到进一步放大。
时间基准的标定中，受ＧＰＳ和ＩＭＵ工作原理限制，数据获取速率很低，而激光测量速率很高，因此，数据处理时要求对ＧＰＳ和ＩＭＵ数据进行内差。
但由于激光测量速率和ＧＰＳ／ＩＭＵ测量速率相差约两个数量级，内插精度难以保证，尤其在内插条件临界时，误差更大。
（下转第４５１页） 万方数据
万方数据。