点云数据UDP数据包解析算法举例

# fill pcl msg

fields = [PointField('x', 0, PointFieldFLOAT32, 1),

             PointField('y', 4, PointFieldFLOAT32, 1),

             PointField('z', 8, PointFieldFLOAT32, 1),

              PointField('intensity', 12, PointFieldFLOAT32, 1)]

包括激光点的三维坐标、多次回波信息、强度信息、扫描角度、分类信息、飞行航带信息、飞行姿态信息、项目信息、GPS信息、数据点颜色信息等

C–class（所属类）

F一flight（航线号）

T一time（GPS时间）

I一intensity（回波强度）

R一return（第几次回波）

N一number of return（回波次数）

A一scan angle（扫描角）

RGB一red green blue（RGB颜色值）

点云数据UDP数据包解析算法举例

以某一个UDP数据包中Block 3中的Channel 5为例,具体的线束分布请参考附录I:

1)由附录I可知,Channel 5对应的水平角度偏移量为-1042°,垂直角度为304°。

2)水平角度为转子此时的角度加上水平角度偏移量=(Azimuth Angle 3+(-1042))度

(注意 我们定义从上往下看时,顺时针为水平角度正方向)。

3)解析UDP包Channel 5 Unit 3的值,其高位2个bytes构成的距离值乘以4mm即可得到以毫米为单位的真实世界的测距值。

至此,这一个测距点表示的测距方向和测距距离都得到了解析,可以在极坐标系或者直角坐标系中画出此次测距对应的障碍物点位置。对每个UDP包中所有的测距数据都做这样的解析,即可画出实时的激光雷达测距点云。

32 GPS数据UDP包

每一个GPS数据包都含有42 bytes以太网包头及512 bytes UDP数据。所有的多字节值均为小端字节序Little Endian。GPS数据包每秒被触发一次,端

口10110。

在接收到GPS数据前,激光雷达内部的1Hz的信号上升沿会触发一个GPS数据包。GPS数据包中的初始时间为000101000000(yymmddhhmmss,年,

月,日,时,分,秒)。如果GPRMC信息在开始时没有被提供,此非真实的GPS时间会随着内部1Hz信号更新。如果雷达接收到PPS信号和GPRMC数

据,本地的1Hz信号会被锁定到PPS信号。GPS数据包还是通过内部1Hz信号上升沿触发。同时,GPS数据包中的时间会被更新为GPRMC信息中的真实

时间。

GPS模块首先会发送PPS信号,再发送GPRMC信息。雷达可以从中提取出UTC信息,并把6 bytes的UTC时间(年:月:日:时:分:秒)输入到点云

数据包中。用户可以通过相加点云数据包中4 bytes的时间戳和6 bytes的UTC时间来获得此数据包的绝对时间。

一旦雷达获取到GPS信号,数据包中的GPS时间就会根据接收到的GPRMC信息进行更新。如果GPS模块停止发送数据,雷达依然会根据内部1Hz信号上

升沿触发GPS数据包,并且数据包中GPS时间会根据之前得到的真实GPS时间计时。

三维激光扫描技术又被称为实景复制技术，是测绘领域继GPS技术之后的一次技术革命。它突破了传统的单点测量方法，具有高效率、高精度的独特优势三维激光扫描技术能够提供扫描物体表面的三维点云数据，因此可以用于获取高精度高分辨率的数字地形模型。

技术原理

三维激光扫描技术是近年来出现的新技术，在国内越来越引起研究领域的关注。它是利用激光测距的原理，通过记录被测物体表面大量的密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，可快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据。由于三维激光扫描系统可以密集地大量获取目标对象的数据点，因此相对于传统的单点测量，三维激光扫描技术也被称为从单点测量进化到面测量的革命性技术突破。该技术在文物古迹保护、建筑、规划、土木工程、工厂改造、室内设计、建筑监测、交通事故处理、法律证据收集、灾害评估、船舶设计、数字城市、军事分析等领域也有了很多的尝试、应用和探索。三维激光扫描系统包含数据采集的硬件部分和数据处理的部分。按照载体的不同，三维激光扫描系统又可分为机载、车载、地面和手持型几类。

应用扫描技术来测量工件的尺寸及形状等原理来工作。主要应用于逆向工程，负责曲面抄数，工件三维测量，针对现有三维实物（样品或模型）在没有技术文档的情况下，可快速测得物体的轮廓集合数据，并加以建构，编辑，修改生成通用输出格式的曲面数字化模型。

土石方工程量的核算往往是工程预算与结算中的争议与焦点，运用BIM建模的方法模拟土石方的开挖与回填，让人直观有效地开展土石方的挖运分析与运算，能做到土方平衡计算的精确化与精细化，并且大节约争议的时间，对项目成本管控发挥了重要作用。

我们拿近期做的一个项目为例介绍联动生产的方法。接到甲方需求，对测区进行1:500地形图的绘制，要求高程精度较高，且项目很紧急。根据测区卫星地图可以看到，测区面积1个平方公里左右，测区属于城郊丘陵地形，植被茂密，且有大量房屋及地物。若完全使用无人机搭载激光雷达进行数据采集，房屋等地物绘制有一定难度。决定使用倾斜模型与激光雷达结合的方法进行地形图的采集，并在必要的地方进行人工调绘的辅助。

项目使用M300rtk搭载P1进行摇摆飞行，飞行完后，换上Riegl 250激光进行仿地飞行的激光扫描。摇摆飞行6个架次，激光扫描飞行4个架次，布置像控点及检查点共21个。摇摆数据3000多张照片使用CC软件进行建模输出OSGB格式三维模型，激光雷达数据使用差分惯导解算软件，并平差输出LAS点云数据。

下面展示的是测区的三维模型以及原始点云。我们使用Terrasolid对原始点云进行分类。利用Terrasolid中的分类功能根据点云实际情况进行功能参数的调整最终分离出地面点，通过软件中的生成DEM工具及剖切面工具检查，最终得到正确的地形点云。对于有大面积水域、房区的区域，分出地面点后，会形成大面积空洞，我们可以在inpho 主模块中的DTMToolkit工具中进行补洞及点云平滑处理。

这里就不重点讲解点云分类的方法了，如果有需要学习点云分类，或者在点云分类中遇到问题，可以评论区留言或者私信我，我会第一时间帮助大家。

在EPS中加载生产好的OSGB模型，在开始正式生产前，我们需要将控制点检查点导入EPS，进行模型精度的检验，以免产生不必要的返工。在EPS中按照1:500的国家地形图图示标准进行地物及部分看的见的陡坎、斜坡等地貌的绘制。通过检查点的检查按照2cm分辨率生产的模型水平精度完全满足1:500国家规范要求。

等高线处理完成后我们可以在点云中进行高程点的添加，这样获得高程会更加精准，且植被底下都会有准确的高程点表示。

在点云独立窗口——Point Cloud中打开点云数据，即可与主窗口中的三维模型进行联动绘图了。我们可以使用设置工作平面，进行点云切片，来更好的度激光点云扫描到的房屋墙面进行房屋的绘制，也可以进行部分地物的绘制。在绘制的同时三维模型也是联动的，方便我们多视角对现场地物关系的了解。

最终等高线，高程点完成后，可以在EPS中加载原始未分类的点云，检查有无漏画的地形地貌；修整后的等高线及高程点是否贴合，进一步保证地形图精度的准确性。

计算128线激光雷达的点云数是143。根据查询相关公开信息显示，激光雷达每秒可输出超过143万点的点云数据，配合120°×254°视场角度可对车辆、行人、栏杆、路肩等交通参与者、障碍物进行准确的识别。

由于激光扫描仪使用的采集数据方式是激光测距原理，因此在扫描作业中，除尽量减少扫描仪的搬动次数之外，还要选择最佳的地质标本摆放位置和高度，其原则是对被测地质标本保持最大的扫描覆盖范围。

1）地质标本的摆放高度保持在离地面10～12 m之间，这样有利于获得最大扫描覆盖范围，也有利于保证扫描数据的完整性和扫描时间最短。

2）地质标本的摆放位置，应位于仪器 *** 作人员活动场地的中心区域，便于 *** 作人员的活动以及扫描仪的站点移动。

3）放置地质标本的承载台平面，应尽量水平、无凹凸。在扫描仪到被测地质标本之间的激光发射范围内，不能有任何物体遮挡。

4）由于扫描仪对反射率较高的材质物体，有较好的数据获取性，所以承载台的材质，应尽量选择反射率比较低的材质，避免地质标本摆放台产生干扰数据，以便提高后期处理的效率，减少工作时间。

5）地质标本摆放到载物台上之后，需要确定激光扫描标靶球的摆放位置，一般使用3～4个标靶球，围绕岩石标本均匀地摆放在周围，通过多站点扫描、拼接，获取完整的三维标本扫描数据。

6）连接笔记本电脑与扫描仪后，按扫描仪机身上的启动键，需要1分钟左右的开机启动时间，当指示灯不再闪烁时，则表示扫描仪准备就绪。

7）打开笔记本电脑中的Faro Scene 48软件，指示灯为绿色状态时，表示连接已畅通，设备准备就绪。扫描精度设置到1/2档，并选择彩色扫描模式。

8）首先进行一次全景预览扫描，确定地质标本在扫描区域中的方位。然后，在预览扫描图像中，选取地质标本和标靶所在的范围，进行高精度扫描。

9）通过移动三维激光扫描仪的站点，对地质标本进行水平3次120°、垂直2次180°的扫描，获得地质标本的整个表面结构的三维激光扫描数据。

10）彩色扫描模式开启后，扫描仪上的数码相机会自动获取地质标本的纹理影像数据。

11）利用Faro Scene软件自动识别出扫描数据中的标靶功能，对多站点数据进行拼接，对地质标本点云数据进行点云采样平均化，实现激光点云数据的真彩色，以及进行其他的后续处理 *** 作。

12）把地质标本的三维激光扫描结果转化为点云（Point Cloud）数据（图13）。

图13 三维激光扫描岩石标本点云数据

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