[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 352
نرخ پذیرش: 63.4
نرخ رد: 36.6
میانگین داوری: 207 روز
میانگین انتشار: 335 روز
..
:: دوره 13، شماره 2 - ( 6-1404 ) ::
جلد 13 شماره 2 صفحات 102-87 برگشت به فهرست نسخه ها
کالیبراسیون و تلفیق سنجنده‌های سامانه لایدار نقشه‌سازی سیار :تولید ابر نقطه متراکم رنگی از لایدار چرخان و دوربین استریو در حالت ایستا
سحر بیاتی ، محمد سعادت سرشت* ، علی حسینی نوه ، میدیا رستمی
دانشکده مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی،دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران
چکیده:   (255 مشاهده)

سامانه‌های نقشه­سازی سیار  به عنوان فناوری‌های پیشرفته در حوزه علوم ژئوماتیک، امکان جمع‌آوری داده‌های مکانی و هندسی به صورت پویا را فراهم می‌کنند. این سامانه‌ها با بهره‌گیری از سنجنده­های متنوع، نقشه‌های سه‌بعدی دقیق و زمین‌مرجع تولید می‌کنند. داده‌های جمع‌آوری‌شده شامل مختصات سه‌بعدی و تصاویر هستند که در تحلیل‌های مکانی و مدل‌سازی‌های متنوع مورد استفاده قرار می‌گیرند. یکی از مهم‌ترین خروجی‌های این سامانه‌ها، تولید ابرنقاط رنگی است که در آن اطلاعات مکانی هر نقطه با داده‌های رنگی به‌دست‌آمده از دوربین ادغام می‌شود. این ابرنقاط رنگی، بینش بهتری از ساختار سه‌بعدی عوارض و اجسام پیرامون ارائه می‌دهند و در فرایندهای مدلسازی، تحلیل فضایی و مستندسازی بسیار کارآمد هستند.کاربردهای این داده‌ها گستره وسیعی را شامل می‌شود؛ از تهیه مدل‌های سه‌بعدی شهری برای مدیریت شهری، ارزیابی کیفیت و آسیب‌های آسفالت در جاده‌ها، نقشه‌برداری خطوط انتقال انرژی و ارتباطات تا برداشت تونل‌های جاده‌ای و زیرزمینی. افزون بر این، اطلاعات ابرنقاط لایدار در ترکیب با تصاویر دوربین، برای واحدهای امداد و مدیریت بحران اهمیت بسیاری دارد؛ چراکه با سرعت و دقت بالا، جزئیات محیط را در شرایط بحرانی ثبت می‌کند. در این پژوهش، یک سامانه نقشه‌سازی سیار مبتنی بر لایدار طراحی و توسعه داده شد. این سامانه شامل یک لایدار دوبعدی است که با استفاده از یک سروو موتور دوران می‌کند و ابرنقاط سه‌بعدی متراکمی تولید می‌نماید. همچنین، فرآیند رنگی‌سازی این ابرنقاط با دقت بالا و با بهره‌گیری از اطلاعات تصویری دوربین چپ سامانه استریو انجام شد. در این پژوهش، فرآیند کالیبراسیون و تلفیق داده‌های لایدار و دوربین استریو در سامانه نقشه‌سازی سیار، با هدف تولید ابرنقاط سه‌بعدی متراکم و رنگی، به‌طور جامع بررسی شد. نتایج ارزیابی دقت ابرنقاط رنگی با استفاده از ابرنقاط مرجع نشان داد که در شرایط ایستا، فرآیند رنگی‌سازی ابرنقاط با دقت بالایی انجام شده است؛ به‌طوری که مقدار ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) برابر با 0/029 متر، میانگین قدر مطلق خطا (MAE) برابر با  0/0217 متر، انحراف معیار (STD) برابر با 0/0132 متر و چگالی ابرنقطه برابر با 42931 نقطه در هر متر مربع به‌دست آمد. این نتایج بیانگر توانمندی روش پیشنهادی در تولید داده‌های سه‌بعدی متراکم و رنگی با دقت مطلوب است.
 

واژه‌های کلیدی: سامانه‌های نقشه‌سازی سیار، ابرنقاط سه‌بعدی رنگی، کالیبراسیون مکانی، لایدار چرخان.
متن کامل [PDF 1209 kb]   (91 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری
دریافت: 1403/10/19 | پذیرش: 1404/5/27 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1404/10/24 | انتشار: 1404/10/24
فهرست منابع
1. [1] M. Javanmardi, E. Javanmardi, Y. Gu, and S. Kamijo, "Towards high-definition 3D urban mapping: Road feature-based registration of mobile mapping systems and aerial imagery," Remote Sensing, vol. 9, no. 10, p. 975, 2017. [DOI:10.3390/rs9100975]
2. [2] A. Mancini, E. Frontoni, and P. Zingaretti, "Automatic road object extraction from mobile mapping systems," in Proceedings of 2012 IEEE/ASME 8th IEEE/ASME International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications, 2012: IEEE, pp. 281-286. [DOI:10.1109/MESA.2012.6275575]
3. [3] D. Espinel-Gomez, W. Fernandez-Gomez, J. Moreno-Moreno, D. Carranza-Leguizamo, and C. Marrugo, "A Smart Mobile Mapping Application for the Evaluation of Road Infrastructure in Urban and Rural Corridors," in Workshop on Engineering Applications, 2024: Springer, pp. 175-185. [DOI:10.1007/978-3-031-74595-9_16]
4. [4] M. Elhashash, H. Albanwan, and R. Qin, "A review of mobile mapping systems: From sensors to applications," Sensors, vol. 22, no. 11, p. 4262, 2022. [DOI:10.3390/s22114262]
5. [5] S. Jiang, D. Weng, J. Liu, and W. Jiang, "Editorial on Special Issue "3D Reconstruction and Mobile Mapping in Urban Environments Using Remote Sensing"," vol. 16, ed: MDPI, 2024, p. 3236. [DOI:10.3390/rs16173236]
6. [6] I. Puente, H. González-Jorge, J. Martínez-Sánchez, and P. Arias, "Review of mobile mapping and surveying technologies," Measurement, vol. 46, no. 7, pp. 2127-2145, 2013. [DOI:10.1016/j.measurement.2013.03.006]
7. [7] E. Khoramshahi et al., "Accurate calibration scheme for a multi-camera mobile mapping system," Remote Sensing, vol. 11, no. 23, p. 2778, 2019. [DOI:10.3390/rs11232778]
8. [8] J. Jiao, H. Ye, Y. Zhu, and M. Liu, "Robust odometry and mapping for multi-lidar systems with online extrinsic calibration," IEEE Transactions on Robotics, vol. 38, no. 1, pp. 351-371, 2021. [DOI:10.1109/TRO.2021.3078287]
9. [9] C. Yuan, S. Bi, J. Cheng, D. Yang, and W. Wang, "Low-cost calibration of matching error between lidar and motor for a rotating 2D lidar," Applied Sciences, vol. 11, no. 3, p. 913, 2021. [DOI:10.3390/app11030913]
10. [10] C. Park, P. Moghadam, S. Kim, S. Sridharan, and C. Fookes, "Spatiotemporal camera-LiDAR calibration: A targetless and structureless approach," IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 5, no. 2, pp. 1556-1563, 2020. [DOI:10.1109/LRA.2020.2969164]
11. [11] M. B. Alatise and G. P. Hancke, "A review on challenges of autonomous mobile robot and sensor fusion methods," IEEE Access, vol. 8, pp. 39830-39846, 2020. [DOI:10.1109/ACCESS.2020.2975643]
12. [12] M. Manouchehri and A. H. Ahmadabadian, "Extrinsic calibration of a camera and a 2D laser range finder using ping pong balls and the corner of a room," Measurement, vol. 216, p. 113011, 2023. [DOI:10.1016/j.measurement.2023.113011]
13. [13] J. Duan, Y. Huang, Y. Wang, X. Ye, and H. Yang, "Multipath-Closure Calibration of Stereo Camera and 3D LiDAR Combined with Multiple Constraints," Remote Sensing, vol. 16, no. 2, p. 258, 2024. [DOI:10.3390/rs16020258]
14. [14] J. Jiao, F. Chen, H. Wei, J. Wu, and M. Liu, "Lce-calib: automatic lidar-frame/event camera extrinsic calibration with a globally optimal solution," IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 28, no. 5, pp. 2988-2999, 2023. [DOI:10.1109/TMECH.2023.3259444]
15. [15] J. Beltrán, C. Guindel, A. De La Escalera, and F. García, "Automatic extrinsic calibration method for lidar and camera sensor setups," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 10, pp. 17677-17689, 2022. [DOI:10.1109/TITS.2022.3155228]
16. [16] P. Jiang, P. Osteen, and S. Saripalli, "Calibrating lidar and camera using semantic mutual information," arXiv preprint arXiv:2104.12023, 2021.
17. [17] Y. Li et al., "Deepfusion: Lidar-camera deep fusion for multi-modal 3d object detection," in Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, 2022, pp. 17182-17191. [DOI:10.1109/CVPR52688.2022.01667]
18. [18] J. Winter and R. Nowak, "Point Cloud Densification Algorithm for Multiple Cameras and Lidars Data Fusion," Sensors (Basel, Switzerland), vol. 24, no. 17, p. 5786, 2024. [DOI:10.3390/s24175786]
19. [19] B. Liu et al., "OmniColor: A Global Camera Pose Optimization Approach of LiDAR-360Camera Fusion for Colorizing Point Clouds," arXiv preprint arXiv:2404.04693, 2024. [DOI:10.1109/ICRA57147.2024.10610292]
20. [20] X. Xu et al., "Fusionrcnn: Lidar-camera fusion for two-stage 3d object detection," Remote Sensing, vol. 15, no. 7, p. 1839, 2023. [DOI:10.3390/rs15071839]
21. [21] X. Lv, B. Wang, Z. Dou, D. Ye, and S. Wang, "LCCNet: LiDAR and camera self-calibration using cost volume network," in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2021, pp. 2894-2901. [DOI:10.1109/CVPRW53098.2021.00324]
22. [22] T. Shinohara, H. Xiu, and M. Matsuoka, "Point2color: 3d point cloud colorization using a conditional generative network and differentiable rendering for airborne lidar," in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on computer vision and pattern recognition, 2021, pp. 1062-1071. [DOI:10.1109/CVPRW53098.2021.00117]
23. [23] J. Cui and S. Schwertfeger, "CP+: Camera Poses Augmentation with Large-scale LiDAR Maps," in 2022 IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics (RCAR), 2022: IEEE, pp. 69-74. [DOI:10.1109/RCAR54675.2022.9872176]
24. [24] Z. Zhengyou, "A flexible new technique for camera calibration," Microsoft Research Technical Report, 1998.
25. [25] J. Sánchez, N. Monzón, and A. Salgado De La Nuez, "An analysis and implementation of the harris corner detector," Image Processing On Line, 2018. [DOI:10.5201/ipol.2018.229]
26. [26] E. Rosten and T. Drummond, "Machine learning for high-speed corner detection," in Computer Vision-ECCV 2006: 9th European Conference on Computer Vision, Graz, Austria, May 7-13, 2006. Proceedings, Part I 9, 2006: Springer, pp. 430-443. [DOI:10.1007/11744023_34]
27. [27] A. Jakubović and J. Velagić, "Image feature matching and object detection using brute-force matchers," in 2018 International Symposium ELMAR, 2018: IEEE, pp. 83-86. [DOI:10.23919/ELMAR.2018.8534641]
28. [28] V. Vijayan and P. Kp, "FLANN based matching with SIFT descriptors for drowsy features extraction," in 2019 Fifth International Conference on Image Information Processing (ICIIP), 2019: IEEE, pp. 600-605. [DOI:10.1109/ICIIP47207.2019.8985924]
29. [29] J. J. Moré, "The Levenberg-Marquardt algorithm: implementation and theory," in Numerical analysis: proceedings of the biennial Conference held at Dundee, June 28-July 1, 1977, 2006: Springer, pp. 105-116. [DOI:10.1007/BFb0067700]
30. [30] C. B. Duane, "Close-range camera calibration," Photogramm. Eng, vol. 37, no. 8, pp. 855-866, 1971.
31. [31] B. K. Horn, "Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternions," Journal of the optical society of America A, vol. 4, no. 4, pp. 629-642, 1987. [DOI:10.1364/JOSAA.4.000629]
32. [32] K. Kingsland, "Comparative analysis of digital photogrammetry software for cultural heritage," Digital Applications in Archaeology and Cultural Heritage, vol. 18, p. e00157, 2020. [DOI:10.1016/j.daach.2020.e00157]
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Bayati S, Saadatseresht M, Hosseininaveh A, Rostami M. Calibration and Sensor Fusion in a Mobile LiDAR Mapping System: Generating Dense Colored Point Clouds from a Rotating LiDAR and Stereo Camera in Static Mode. jgit 2025; 13 (2) :87-102
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-974-fa.html

بیاتی سحر، سعادت سرشت محمد، حسینی نوه علی، رستمی میدیا. کالیبراسیون و تلفیق سنجنده‌های سامانه لایدار نقشه‌سازی سیار :تولید ابر نقطه متراکم رنگی از لایدار چرخان و دوربین استریو در حالت ایستا. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1404; 13 (2) :87-102

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-974-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 2 - ( 6-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.13 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4741