本发明提供了一种移动测量失锁区域制图的方法和装置，涉及移动测量制图的技术领域，包括：确定出待绘图区域中的目标区域，以及确定出预先设定的目标区域中的控制点的位置坐标；获取移动测量平台发送的目标区域的原始数据和轨迹点的位置坐标；利用轨迹点的位置坐标，对原始数据进行紧结合卡尔曼滤波处理，得到初始轨迹；利用控制点的位置坐标，对初始轨迹进行优化，得到目标轨迹；确定出目标轨迹中的轨迹点所对应的原始数据，并利用所对应的原始数据生成目标区域的目标三维点云图，本发明缓解了现有技术中绘制失锁区域的三维点云图的精确度较低的技术问题。
1.一种移动测量失锁区域制图方法，其特征在于，包括：
确定出待绘图区域中的目标区域，以及确定出预先设定的所述目标区域中的控制点的位置坐标，其中，所述目标区域为失锁区域或部分失锁区域；
获取移动测量平台发送的所述目标区域的原始数据和轨迹点的位置坐标，其中，所述原始数据为用于绘制所述目标区域的三维点云图的数据，所述轨迹点用于表征所述移动测量平台获取所述原始数据的运动轨迹；
利用所述轨迹点的位置坐标，对所述原始数据进行紧结合卡尔曼滤波处理，得到初始轨迹；
利用所述控制点的位置坐标，对所述初始轨迹进行优化，得到目标轨迹；
确定出目标轨迹中的轨迹点所对应的原始数据，并利用所述所对应的原始数据生成所述目标区域的目标三维点云图；
利用所述轨迹点的位置坐标，对所述原始数据进行紧结合卡尔曼滤波处理，得到初始轨迹，包括：利用滤波状态公式、所述轨迹点的位置坐标和所述轨迹点的位置坐标所对应的原始数据，计算所述所对应的原始数据的GNSS/INS误差值；
根据所述原始数据和所述GNSS/INS误差值，构建所述初始轨迹；
其中，所述GNSS/INS误差值为Xk'，Xk’＝Xk+K(Zk-HXk)，K为卡尔曼增益，H为观测矩阵，Xk＝AXK-1+Buk-1+qk-1，A为状态转移矩阵，B为控制参数，uk-1为控制量，qk-1为噪声，Xk表示K时刻的系统状态量，Xk-1表示k-1时刻的状态量，Zk 为滤波输入的外部观测值，ρgnss为GNSS数据的伪距，vgnss为GNSS数据的伪距率，ρins为根据INS数据反算的伪距，vins为根据INS数据反算的伪距率，w为噪声，紧组合GNSS/INS卡尔曼滤波状态量X＝[C,R,V,Δ,cb,cf]，C表示惯导位置，R表示姿态，V表示速度误差，Δ表示加速度计误差，cb表示GNSS时钟偏差，f表示GNSS时钟漂移；
利用初始轨迹点解算出所述初始轨迹点所对应的原始数据，其中，所述初始轨迹点为所述初始轨迹中的轨迹点；
利用所述初始轨迹点所对应的原始数据，构建初始三维点云图；
利用所述控制点的位置坐标，对所述初始轨迹进行优化，得到目标轨迹，包括：根据所述控制点的位置坐标，在所述初始三维点云图中确定出所述控制点所对应的激光点的位置坐标；
利用所述控制点的位置坐标、所述所对应的激光点的位置坐标和七参数解算公式，计算出GNSS轨迹点的位置坐标；
计算出GNSS轨迹点的位置坐标所对应的伪距和伪距率；
对所述伪距和所述伪距率进行紧结合拓展卡尔曼滤波处理，得到所述目标轨迹；
其中，所述GNSS轨迹点的位置坐标为Cgnss＝RgnssCgolbal+Tgnss，Clocal表示激光器局部坐标，Cglobal表示激光器在全局坐标系下的坐标，Cglobal＝S(R*Clocal+T)，所述激光器为生成所述激光点的设备，Rgnss为所述激光器与所述移动测量平台之间的旋转安置误差，Tgnss为所述激光器与所述移动测量平台之间的平移安置误差，所述七参数解算公式为Pgcp＝S(R*Plidar+T)，Pgcp表示控制点坐标，Plidar表示激光点坐标，S为激光器局部坐标系到全局坐标系的缩放参数，R为激光器局部坐标系到全局坐标系的旋转参数，T为激光器局部坐标系到全局坐标系的平移参数；
计算出GNSS轨迹点的位置坐标所对应的伪距和伪距率，包括：
获取星历数据中所述GNSS轨迹点对应时刻的卫星位置；
将所述GNSS轨迹点与所述卫星位置之间的距离确定为所述伪距；
利用所述INS数据的获取速度和所述星历数据，计算出所述伪距率；
[(xgnss-xsate)(sxins-sxsate)+(ygnss-ysate)(syins-sysate)+(zgnss-zsate)(szins-szsate)]/ρgcp，vgcp为所述伪距率，xsate,ysate,zsate表示卫星位置，xgnss,ygnss,zgnss表示所述GNSS轨迹点坐标，sxins,syins,szins表示所述INS数据的获取速度，sxsate,sysate,szsate表示卫星速度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始数据包括：LIDAR测距数据，GNSS数据，INS数据。
3.一种移动测量失锁区域制图装置，其特征在于，包括：确定单元，获取单元，处理单元，优化单元和生成单元，其中，所述确定单元，用于确定出待绘图区域中的目标区域，以及确定出预先设定的所述目标区域中的控制点的位置坐标，其中，所述目标区域为失锁区域或部分失锁区域；
所述获取单元，用于获取移动测量平台发送的所述目标区域的原始数据和轨迹点的位置坐标，其中，所述原始数据为用于绘制所述目标区域的三维点云图的数据，所述轨迹点用于表征所述移动测量平台获取所述原始数据的运动轨迹；
所述处理单元，用于利用所述轨迹点的位置坐标，对所述原始数据进行紧结合卡尔曼滤波处理，得到初始轨迹；利用滤波状态公式、所述轨迹点的位置坐标和所述轨迹点的位置坐标所对应的原始数据，计算所述所对应的原始数据的GNSS/INS误差值；
根据所述原始数据和所述GNSS/INS误差值，构建所述初始轨迹；
其中，所述GNSS/INS误差值为Xk'，Xk’＝Xk+K(Zk-HXk)，K为卡尔曼增益，H为观测矩阵，Xk＝AXK-1+Buk-1+qk-1，A为状态转移矩阵，B为控制参数，uk-1为控制量，qk-1为噪声，Xk表示K时刻的系统状态量，Xk-1表示k-1时刻的状态量，Zk 为滤波输入的外部观测值，ρgnss为GNSS数据的伪距，vgnss为GNSS数据的伪距率，ρins为根据INS数据反算的伪距，vins为根据INS数据反算的伪距率，w为噪声，紧组合GNSS/INS卡尔曼滤波状态量X＝[C,R,V,Δ,cb,cf]，C表示惯导位置，R表示姿态，V表示速度误差，Δ表示加速度计误差，cb表示GNSS时钟偏差，f表示GNSS时钟漂移；
所述优化单元，用于利用所述控制点的位置坐标，对所述初始轨迹进行优化，得到目标轨迹；在构建所述初始轨迹之后，还包括：利用初始轨迹点解算出所述初始轨迹点所对应的原始数据，其中，所述初始轨迹点为所述初始轨迹中的轨迹点；
利用所述初始轨迹点所对应的原始数据，构建初始三维点云图；
利用所述控制点的位置坐标，对所述初始轨迹进行优化，得到目标轨迹，包括：根据所述控制点的位置坐标，在所述初始三维点云图中确定出所述控制点所对应的激光点的位置坐标；
利用所述控制点的位置坐标、所述所对应的激光点的位置坐标和七参数解算公式，计算出GNSS轨迹点的位置坐标；
计算出GNSS轨迹点的位置坐标所对应的伪距和伪距率；
对所述伪距和所述伪距率进行紧结合拓展卡尔曼滤波处理，得到所述目标轨迹；
其中，所述GNSS轨迹点的位置坐标为Cgnss＝RgnssCgolbal+Tgnss，Clocal表示激光器局部坐标，Cglobal表示激光器在全局坐标系下的坐标，Cglobal＝S(R*Clocal+T)，所述激光器为生成所述激光点的设备，Rgnss为所述激光器与所述移动测量平台之间的旋转安置误差，Tgnss为所述激光器与所述移动测量平台之间的平移安置误差，所述七参数解算公式为Pgcp＝S(R*Plidar+T)，Pgcp表示控制点坐标，Plidar表示激光点坐标，S为激光器局部坐标系到全局坐标系的缩放参数，R为激光器局部坐标系到全局坐标系的旋转参数，T为激光器局部坐标系到全局坐标系的平移参数；
计算出GNSS轨迹点的位置坐标所对应的伪距和伪距率，包括：
获取星历数据中所述GNSS轨迹点对应时刻的卫星位置；
将所述GNSS轨迹点与所述卫星位置之间的距离确定为所述伪距；
利用所述INS数据的获取速度和所述星历数据，计算出所述伪距率；
[(xgnss-xsate)(sxins-sxsate)+(ygnss-ysate)(syins-sysate)+(zgnss-zsate)(szins-szsate)]/ρgcp，vgcp为所述伪距率，xsate,ysate,zsate表示卫星位置，xgnss,ygnss,zgnss表示所述GNSS轨迹点坐标，sxins,syins,szins表示所述INS数据的获取速度，sxsate,sysate,szsate表示卫星速度；
所述生成单元，用于确定出目标轨迹中的轨迹点所对应的原始数据，并利用所述所对应的原始数据生成所述目标区域的目标三维点云图。
4.根据权利要求3所述的装置，所述原始数据包括：LIDAR测距数据，GNSS数据，INS数据。
5.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行上述权利要求1至2中任一项所述的移动测量失锁区域制图方法。
6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至2中任一项所述的移动测量失锁区域制图方法。
一种移动测量失锁区域制图方法和装置
技术领域
[0001] 本发明涉及移动测量制图的技术领域，尤其是涉及一种移动测量失锁区域制图方法和装置。
背景技术
[0002] 移动测量制图技术是当前测绘领域研究的热点，移动测量制图技术融合了全球定位系统（GNSS），惯性导航系统（INS），激光测距系统（LIDAR），摄影测量系统等多源传感器系统，通过对这些多源数据的融合解算，从而获得高精度的实景三维地图产品。移动测量制图设备可搭载在固定目标，汽车，飞机等不同平台，可实现全方位，多层级立体测图，广泛应用于测绘，勘察，林业，电力，防灾减灾，等领域的制图任务，并且制图结果的精细化处理获得高精度地图，可作为自动驾驶导航的底图。
[0003] 移动测量制图技术按照操作流程可大致分为数据采集，GNSS轨迹解算，三维点云解算三个步骤。其中GNSS轨迹解算步骤是组合GNSS基站数据和INS数据，采用拓展卡尔曼滤波（EKF）处理获得优化轨迹。GNSS/INS组合模式一般采用松组合或紧组合两种，其中松组合在GNSS部分失锁情况下（可观测卫星数<4），会退化为仅有INS数据参与的解算模式，紧组合模式在完全失锁情况下（无可观测卫星）也会退化。
[0004] 在INS系统运行过程，随着采集时间的增加，惯性元器件误差会逐渐累积，组合解算模式可使GPS/IMU信息相互检验，消除累计误差。但是当GNSS失锁时，因为没有了有效的GNSS数据，所以INS累积误差得不到校正，轨迹解算结果质量较差，会极大的影响了后续的三维点云解算成图的质量。
[0005] 专利文件CN201610152739，公开了基于里程计的克服卫星失锁时的GNSS/INS车载组合定位定向算法，包括以下步骤：步骤1，GNSS数据载波相位差分解算，得到厘米级的定位精度，即提供整个GNSS/INS车载组合系统的位置基准，惯性导航系统利用GNSS提供的位置观测量和已知的地球自转参数进行粗对准，完成后进行惯性导航系统的单独导航推算；步骤2，GNSS数据解算出位置和速度，惯性导航系统同时也算出位置和速度，二者求差后的值当做卡尔曼滤波器的量测观测值，反馈校正各状态量；当GNSS/INS车载组合系统构成的主滤波器已经收敛时，INS/ODO滤波器开启工作，即利用IMU来校正ODO中的误差，以IMU的输出量和里程计在滤波时刻期间的输出值求和作差来校正里程计的刻度因子、里程计坐标系和导航坐标系之间的安装误差角；步骤3，若车载或者基站处的接收机观测数据无法进行差分解算，并且持续了不少于5秒的时间，此时能计算出相应时间内里程计输出的脉冲个数，结合已经被IMU校正过后的里程计刻度因子误差、安装误差角，转换成距离观测量，对GNSS/INS车载组合系统的状态量进行校正。
[0006] 但是上述方法在失锁区域内用里程计校正IMU中各误差项，与本申请所使用的方式不同且计算结果误差较大。
[0007] 针对上述问题，还未提出有效的解决方案。
发明内容
[0008] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种移动测量失锁区域制图的方法和装置，以缓解了现有技术中绘制失锁区域的三维点云图的精确度较低的技术问题。
[0009] 第一方面，本发明实施例提供了一种移动测量失锁区域制图的方法，包括：确定出待绘图区域中的目标区域，以及确定出预先设定的所述目标区域中的控制点的位置坐标，其中，所述目标区域为失锁区域或部分失锁区域；获取移动测量平台发送的所述目标区域的原始数据和轨迹点的位置坐标，其中，所述原始数据为用于绘制所述目标区域的三维点云图的数据，所述轨迹点用于表征所述移动测量平台获取所述原始数据的运动轨迹；利用所述轨迹点的位置坐标，对所述原始数据进行紧结合卡尔曼滤波处理，得到初始轨迹；利用所述控制点的位置坐标，对所述初始轨迹进行优化，得到目标轨迹；确定出目标轨迹中的轨迹点所对应的原始数据，并利用所述所对应的原始数据生成所述目标区域的目标三维点云图。
[0010] 进一步地，所述原始数据包括：LIDAR测距数据，GNSS数据，INS数据。
[0011] 进一步地，利用所述轨迹点的位置坐标，对所述原始数据进行紧结合卡尔曼滤波处理，得到初始轨迹，包括：利用滤波状态公式、所述轨迹点的位置坐标和所述轨迹点的位置坐标所对应的原始数据，计算所述所对应的原始数据的GNSS/INS误差值；根据所述原始数据和所述GNSS/INS误差值，构建所述初始轨迹；其中，所述GNSS/INS误差值为 ，， 为卡尔曼增益，H为观测矩阵， ，为状态转移矩阵， 为控制参数， 为控制量， 为噪声， 表示K时刻的系统状态量， 表示k-1时刻的状态量， 为滤波输入的外部观测值，
， 为GNSS数据的伪距， 为GNSS数据的伪距率，
为根据INS数据反算的伪距， 为根据INS数据反算的伪距率， 为噪声。
[0012] 进一步地，在构建所述初始轨迹之后，所述方法还包括：利用初始轨迹点解算出所述初始轨迹点所对应的原始数据，其中，所述初始轨迹点为所述初始轨迹中的轨迹点；利用所述初始轨迹点所对应的原始数据，构建初始三维点云图。
[0013] 进一步地，利用所述控制点的位置坐标，对所述初始轨迹进行优化，得到目标轨迹，包括：
[0014] 根据所述控制点的位置坐标，在所述初始三维点云图中确定出所述控制点所对应的激光点的位置坐标；利用所述控制点的位置坐标、所述所对应的激光点的位置坐标和七参数解算公式，计算出GNSS轨迹点的位置坐标；计算出GNSS轨迹点的位置坐标所对应的伪距和伪距率；对所述伪距和所述伪距率进行紧结合拓展卡尔曼滤波处理，得到所述目标轨迹；其中，所述GNSS轨迹点的位置坐标为 ， 表示激光器局部坐标， 表示激光器在全局坐标系下的坐标， ，所
述激光器为生成所述激光点的设备， 为所述激光器与所述移动测量平台之间的旋转安置误差， 为所述激光器与所述移动测量平台之间的平移安置误差，所述七参数解算公式为 ， 表示控制点坐标， 表示激光点坐标， 为激
光器局部坐标系到全局坐标系的缩放参数， 为激光器局部坐标系到全局坐标系的旋转参数， 为激光器局部坐标系到全局坐标系的平移参数。
[0015] 进一步地，计算出GNSS轨迹点的位置坐标所对应的伪距和伪距率，包括：获取星历数据中所述GNSS轨迹点对应时刻的卫星位置；将所述GNSS轨迹点与所述卫星位置之间的距离确定为所述伪距；利用所述INS数据的获取速度和所述星历数据，计算出所述伪距率；
[0016] 其中， 为所述伪距，， ， 为所述伪距率，
表示卫 星位 置， 所 述G NSS 轨迹点 坐标 ，
所述INS数据的获取速度， 表示卫星速度。
[0017] 第二方面，本发明实施例提供了一种移动测量失锁区域制图装置，包括：确定单元，获取单元，处理单元，优化单元和生成单元，其中，所述确定单元，用于确定出待绘图区域中的目标区域，以及确定出预先设定的所述目标区域中的控制点的位置坐标，其中，所述目标区域为失锁区域或部分失锁区域；所述获取单元，用于获取移动测量平台发送的所述目标区域的原始数据和轨迹点的位置坐标，其中，所述原始数据为用于绘制所述目标区域的三维点云图的数据，所述轨迹点用于表征所述移动测量平台获取所述原始数据的运动轨迹；所述处理单元，用于利用所述轨迹点的位置坐标，对所述原始数据进行紧结合卡尔曼滤波处理，得到初始轨迹；所述优化单元，用于利用所述控制点的位置坐标，对所述初始轨迹进行优化，得到目标轨迹；所述生成单元，用于确定出目标轨迹中的轨迹点所对应的原始数据，并利用所述所对应的原始数据生成所述目标区域的目标三维点云图。
[0018] 进一步地，所述原始数据包括：LIDAR测距数据，GNSS数据，INS数据。
[0019] 第三方面，本申请实施例提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行上述第一方面中任一项所述的移动测量失锁区域制图方法。
[0020] 第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的移动测量失锁区域制图方法。
[0021] 在本发明实施例中，首先，地面站的工作人员输入的任务指令，并将任务指令发送给云服务平台，以使云服务平台将所述任务指令转发给终端设备；接着，终端设备根据任务指令对直升机激光雷达进行控制，以及获取直升机激光雷达系统发送的工作数据，并将工作数据发送给云服务平台；然后，云服务平台将工作数据转发给地面站；最后，地面站对工作数据进行解析，生成三维点云图，并根据三维点云图确定待巡检输电线路和/或所述直升机激光雷达是否出现故障。
[0022] 在本发明实施例中，首先确定出待绘图区域中的目标区域，以及确定出预先设定的目标区域中的控制点的位置坐标；接着，获取移动测量平台发送的目标区域的原始数据和轨迹点的位置坐标；然后，利用轨迹点的位置坐标，对原始数据进行紧结合卡尔曼滤波处理，得到初始轨迹；接着，利用控制点的位置坐标，对初始轨迹进行优化，得到目标轨迹；最后，确定出目标轨迹中的轨迹点所对应的原始数据，并利用所对应的原始数据生成目标区域的目标三维点云图。
[0023] 在本发明实施例中，由于现有技术中当GNSS失锁时，因为没有了有效的GNSS数据，所以INS累积误差得不到校正，轨迹解算结果质量较差，会极大的影响了后续的三维点云解算成图的质量，本申请通过引入失锁区域附近控制点坐标信息，在GNSS完全失锁情况下，仍然能够对轨迹进行解算，从而达到了获得连续不间断的制图结果的目的，缓解了现有技术中绘制失锁区域的三维点云图的精确度较低的技术问题，进而达到了提高失锁区域的三维点云图的精确度的技术效果。
[0024] 本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0025] 为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0026] 为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0027] 图1为本发明实施例提供的一种移动测量失锁区域制图方法的流程图；
[0028] 图2为本发明实施例提供的一种初始轨迹的生成方法的流程图；
[0029] 图3为本发明实施例提供的一种移动测量失锁区域制图装置的示意图。
具体实施方式
[0030] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0031] 实施例一：
[0032] 图1是根据本发明实施例的一种移动测量失锁区域制图方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0033] 步骤S102，确定出待绘图区域中的目标区域，以及确定出预先设定的所述目标区域中的控制点的位置坐标，其中，所述目标区域为失锁区域或部分失锁区域；
[0034] 具体的，为了在目标区域中布设控制点，首先，可以查看待绘图区域的地形图、控制点网络布设情况等相关资料，以便复用或选择合适备选点位，然后，进行实地考察，对符合要求的备选点位进行测量控制点布设。
[0035] 需要说明的是，控制点应该布设在视野开阔，质地坚硬，不易变形，可长期保存的区域，如果选择现有地物作为控制点，需要保证选择的地物与当地环境有较大区分度，不易混淆。如果测区范围内有高等级的国家大地控制点，符合要求可优先选择。确定好点位后，可选择控制点联测，GPS静态观测，RTK等方式测定点位坐标。最后将测量的控制点点位坐标记录备案，以便后期解算使用。
[0036] 需要说明的，测量控制点一般包括平面控制点，高程控制点，平高控制点三种类型，我们要求在GNSS易失锁范围内至少布设有三个以上平高控制点，否则解算模型会退化。
[0037] 步骤S104，获取移动测量平台发送的所述目标区域的原始数据和轨迹点的位置坐标，其中，所述原始数据为用于绘制所述目标区域的三维点云图的数据，所述轨迹点用于表征所述移动测量平台获取所述原始数据的运动轨迹；
[0038] 需要说明的是，移动测量平台可搭载在地面固定位置，汽车，飞机等不同的平台，形成地基，车载，机载等不同的移动测量平台。通过移动测量平台在目标区域测量作业，可获取LIDAR测距数据，GNSS数据，INS数据等原始数据。
[0039] 另外，还需要注意的是，移动测量平台作业时需要按照特定的作业规范进行测量作业，保持平台的稳定运行，例如，不要剧烈的晃动设备，在高动态环境中，设备的传感器精度会降低。
[0040] 步骤S106，利用所述轨迹点的位置坐标，对所述原始数据进行紧结合卡尔曼滤波处理，得到初始轨迹；
[0041] 步骤S108，利用所述控制点的位置坐标，对所述初始轨迹进行优化，得到目标轨迹；
[0042] 步骤S110，确定出目标轨迹中的轨迹点所对应的原始数据，并利用所述所对应的原始数据生成所述目标区域的目标三维点云图。
[0043] 在本发明实施例中，由于现有技术中当GNSS失锁时，因为没有了有效的GNSS数据，所以INS累积误差得不到校正，轨迹解算结果质量较差，会极大的影响了后续的三维点云解算成图的质量，本申请通过引入失锁区域附近控制点坐标信息，在GNSS完全失锁情况下，仍然能够对轨迹进行解算，从而达到了获得连续不间断的制图结果的目的，缓解了现有技术中绘制失锁区域的三维点云图的精确度较低的技术问题，进而达到了提高失锁区域的三维点云图的精确度的技术效果。
[0044] 在本发明实施例中，如图2所示，步骤S104还包括如下步骤：
[0045] 步骤S21，利用滤波状态公式、所述轨迹点的位置坐标和所述轨迹点的位置坐标所对应的原始数据，计算所述所对应的原始数据的GNSS/INS误差值；
[0046] 步骤S22，根据所述原始数据和所述GNSS/INS误差值，构建所述初始轨迹。
[0047] 在本发明实施例中，首先，对所有轨迹点进行紧结合卡尔曼滤波处理，计算出所对应的原始数据的GNSS/INS误差值。
[0048] 具体的，紧组合GNSS/INS卡尔曼滤波状态量为： ，其中， ，， 分别表示惯导位置，姿态，速度误差， 表示加速度计误差， 分别表示GNSS时钟偏差和漂移。
[0049] 滤波器状态方程为： ，其中， 为状态转移矩阵， 为控制参数， 为控制量， 为噪声， 表示K时刻的系统状态量， 表示k-1时刻的状
态量。
[0050] 滤波器观测方程为： ，其中， 分别表示由GNSS观测得到的伪距、伪距率， 分别表示由INS观测值反算的伪距、伪距率，为GNSS/INS误差， 为噪声， 为滤波输入的外部观测值。
[0051] 滤波器状态更新方程为： ，其中， 为卡尔曼增益，为观测矩阵， 在GNSS系统正常运作情况下，经过紧结合卡尔曼滤波处理得到GNSS/INS误差（即 ），修正当前INS输出，并作为下一时刻滤波处理的初始值，从而得到初始轨迹。
[0052] 具体的，在本发明实施例中可以通过闭环式反馈校正的方式在滤波处理的过程中利用误差值逐点校正INS输出值，并校正INS元器件误差，从而减少下一个迭代计算的INS误差，最终得到初始轨迹（初始轨迹即修正后的所有INS输出值）。
[0053] 在本发明实施例中，在构建所述初始轨迹之后，所述方法还包括：
[0054] 步骤S31，利用初始轨迹点解算出所述初始轨迹点所对应的原始数据，其中，所述初始轨迹点为所述初始轨迹中的轨迹点；
[0055] 步骤S32，利用所述初始轨迹点所对应的原始数据，构建初始三维点云图。
[0056] 在本发明实施例中，首先利用初始轨迹中的初始轨迹点解算出所述初始轨迹点所对应的原始数据，然后根据该所对应的原始数据构建三维点云图。
[0057] 需要注意的是，相对于松组合解算模式，紧结合解算模式采用伪距，伪距率作为卡尔曼滤波的GNSS输入项，与之相对的，松组合采用的是位置，速度这种由伪距，伪距率推算的更高层级的输入项，对观测值个数要求更多且引入了额外的误差，并且松组合模式需要至少4颗卫星观测，而紧组合只要未完全失锁都可解算。
[0058] 在本发明实施例中，如图3所示，步骤S108还包括如下步骤：
[0059] 步骤S41，根据所述控制点的位置坐标，在所述初始三维点云图中确定出所述控制点所对应的激光点的位置坐标；
[0060] 步骤S42，利用所述控制点的位置坐标、所述所对应的激光点的位置坐标和七参数解算公式，计算出GNSS轨迹点的位置坐标；
[0061] 步骤S43，计算出GNSS轨迹点的位置坐标所对应的伪距和伪距率；
[0062] 步骤S44，对所述伪距和所述伪距率进行紧结合拓展卡尔曼滤波处理，得到所述目标轨迹。
[0063] 在本发明实施例中，首先，据所述控制点的位置坐标，在所述初始三维点云图中确定出所述控制点所对应的激光点的位置坐标。
[0064] 接着，根据控制点坐标反算出失锁GNSS轨迹点坐标。通过至少要三个点和标识点联立方程计算七参数，获取控制点同激光点转换矩阵，矩阵同激光器原点局部坐标相乘获得世界坐标下的激光器原点坐标。再加上激光器同GNSS设备之间的安置偏差即可获得GNSS轨迹点坐标。
[0065] 具体如下，七参数解算公式如下： ，其中， 表示控制点坐标， 表示激光点坐标， 为激光器局部坐标系到全局坐标系的缩放参数，为激光器局部坐标系到全局坐标系的旋转参数， 为激光器局部坐标系到全局坐标系的平移参数，由于 包含一个参数， 和 包含三个参数，因此共有7个未知数，所以代入至少三对控制点，解算七参数解算公式。
[0066] GNSS轨迹点的位置坐标为 ， 表示激光器局部坐标， 表示激光器在全局坐标系下的坐标， ，所述激
光器为生成所述激光点的设备， 为所述激光器与所述移动测量平台之间的旋转安置误差， 为所述激光器与所述移动测量平台之间的平移安置误差，所述七参数解算公式为 ， 表示控制点坐标， 表示激光点坐标， 为激光器局
部坐标系到全局坐标系的缩放参数， 为激光器局部坐标系到全局坐标系的旋转参数，为激光器局部坐标系到全局坐标系的平移参数。
[0067] 然后，根据GNSS轨迹点的位置坐标计算出伪距，伪距率。将推算值作为输入项加入紧结合拓展卡尔曼滤波（EKF），处理获得优化后的GNSS轨迹（即，目标轨迹）。
[0068] 具体的，轨迹点坐标推算的伪距、伪距率的方法为：通过星历数据查询轨迹点对应时刻卫星位置，计算当前轨迹点与卫星之间距离获得伪距，通过INS获得速度数据，结合星历数据计算获得伪距率，计算公式如下：
[0069]
[0070]
[0071] 其 中 ，为 所 述 伪 距 ， ，， 为所述伪
距率， 表示卫星位置， 表示GNSS轨迹点坐标，
表示INS数据的获取速度， 表示卫星速度。
[0072] 具体的，EKF观测方程修改方法为：使用GNSS轨迹点计算出的伪距和伪距率替代原方程中的由GNSS观测的伪距，伪距率，得到如下观测方程：
[0073] ，其中，表示由INS观测值反算的伪距，表示由INS观测值反算的伪距率。
[0074] 最后，确定出目标轨迹中的轨迹点所对应的原始数据，并利用所对应的原始数据生成所述目标区域的目标三维点云图。
[0075] 需要注意的是，通过引入了额外的独立观测值，即失锁区域附近控制点的位置坐标，在GNSS完全失锁情况下，拓展卡尔曼滤波采用控制点信息推算出的伪距，伪距率信息仍然能正常结算，获得连续不间断的制图结果。
[0076] 本发明实施例提供的一种移动测量失锁区域制图精度方法。该方法通过优化紧组合的组合导航解算方程，增加独立观测值（即控制点的位置坐标），利用控制点坐标反算出激光器的实时位置，由实时位置推导出伪距，伪距率作为输入量添加到紧组合拓展卡尔曼滤波方程，解算方程获得改正量优化INS输出，减少INS累计误差值，获得精度更高的GNSS轨迹，从而提升最终的成图质量。
[0077] 另外，本申请实施例所提供的方法，对原始紧结合卡尔曼滤波改动小，只修改了观测方程，在实际操作中只需替换输入项，从而能够迅速地应用到现有系统中。
[0078] 实施例二：
[0079] 本发明实施例还提供了一种移动测量失锁区域制图装置，如图3所示，该移动测量失锁区域制图装置的示意图，包括：确定单元10，获取单元20，处理单元30，优化单元40和生成单元50。
[0080] 所述确定单元10，用于确定出待绘图区域中的目标区域，以及确定出预先设定的所述目标区域中的控制点的位置坐标，其中，所述目标区域为失锁区域或部分失锁区域；
[0081] 所述获取单元20，用于获取移动测量平台发送的所述目标区域的原始数据和轨迹点的位置坐标，其中，所述原始数据为用于绘制所述目标区域的三维点云图的数据，所述轨迹点用于表征所述移动测量平台获取所述原始数据的运动轨迹；
[0082] 所述处理单元30，用于利用所述轨迹点的位置坐标，对所述原始数据进行紧结合卡尔曼滤波处理，得到初始轨迹；
[0083] 所述优化单元40，用于利用所述控制点的位置坐标，对所述初始轨迹进行优化，得到目标轨迹；
[0084] 所述生成单元50，用于确定出目标轨迹中的轨迹点所对应的原始数据，并利用所述所对应的原始数据生成所述目标区域的目标三维点云图。
[0085] 在本发明实施例中，由于现有技术中当GNSS失锁时，因为没有了有效的GNSS数据，所以INS累积误差得不到校正，轨迹解算结果质量较差，会极大的影响了后续的三维点云解算成图的质量，本申请通过引入失锁区域附近控制点坐标信息，在GNSS完全失锁情况下，仍然能够对轨迹进行解算，从而达到了获得连续不间断的制图结果的目的，缓解了现有技术中绘制失锁区域的三维点云图的精确度较低的技术问题，进而达到了提高失锁区域的三维点云图的精确度的技术效果。
[0086] 优选地，所述原始数据包括：LIDAR测距数据，GNSS数据，INS数据。
[0087] 优选地，所述处理单元，用于利用滤波状态公式、所述轨迹点的位置坐标和所述轨迹点的位置坐标所对应的原始数据，计算所述所对应的原始数据的GNSS/INS误差值；根据所述原始数据和所述GNSS/INS误差值，构建所述初始轨迹；其中，所述GNSS/INS误差值为， ， 为卡尔曼增益，H为观测矩阵，， 为状态转移矩阵， 为控制参数， 为控制量，
为噪声， 表示K时刻的系统状态量， 表示k-1时刻的状态量， 为滤波输入
的外部观测值， ， 为GNSS数据的伪距， 为
GNSS数据的伪距率， 为根据INS数据反算的伪距， 为根据INS数据反算的伪距率，为噪声，紧组合GNSS/INS卡尔曼滤波状态量 ， 表示惯导
位置， 表示姿态， 表示速度误差， 表示加速度计误差， 表示GNSS时钟偏差， 表示GNSS时钟漂移。
[0088] 优选地，所述装置还包括：执行单元，用于在构建所述初始轨迹之后，利用初始轨迹点解算出所述初始轨迹点所对应的原始数据，其中，所述初始轨迹点为所述初始轨迹中的轨迹点；利用所述初始轨迹点所对应的原始数据，构建初始三维点云图。
[0089] 优选地，所述优化单元，用于根据所述控制点的位置坐标，在所述初始三维点云图中确定出所述控制点所对应的激光点的位置坐标；利用所述控制点的位置坐标、所述所对应的激光点的位置坐标和七参数解算公式，计算出GNSS轨迹点的位置坐标；计算出GNSS轨迹点的位置坐标所对应的伪距和伪距率；对所述伪距和所述伪距率进行紧结合拓展卡尔曼滤波处理，得到所述目标轨迹 ；其中 ，所述GNSS轨迹点的位置坐标为， 表示激光器局部坐标， 表示激光器在全局坐标
系下的坐标， ，所述激光器为生成所述激光点的设备，
为所述激光器与所述移动测量平台之间的旋转安置误差， 为所述激光器与所述移动测量平台之间的平移安置误差，所述七参数解算公式为 ， 表
示控制点坐标， 表示激光点坐标， 为激光器局部坐标系到全局坐标系的缩放参数，为激光器局部坐标系到全局坐标系的旋转参数， 为激光器局部坐标系到全局坐标系的平移参数。
[0090] 优选地，所述优化单元，用于获取星历数据中所述GNSS轨迹点对应时刻的卫星位置；将所述GNSS轨迹点与所述卫星位置之间的距离确定为所述伪距；利用所述INS数据的获取速度和所述星历数据，计算出所述伪距率；其中， 为所述伪距，，
， 为所述伪距
率， 表示卫星位置 ， 表示GNSS轨迹点坐标，
表示INS数据的获取速度， 表示卫星速度。
[0091] 本发明实施例提供的一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，程序代码使处理器执行上述实施例一中的移动测量失锁区域制图方法。
[0092] 实施例三：
[0093] 本发明实施例提供的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例一中的移动测量失锁区域制图方法。
[0094] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0095] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0096] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0097] 另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0098] 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0099] 最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
