[发明专利]无人机辅助车载道路采集三维建模系统及其实现方法

权利要求书

1.一种无人机辅助车载道路采集三维建模系统，其特征在于，包括：

载体车；

无人机；

数据采集系统，所述数据采集系统包括设置在所述载体车上的车载LIDAR和车载SLAM，以及设置在所述无人机上的机载LIDAR；

其中，所述车载LIDAR采集的信息包括行驶轨迹信息、路面车道与宽度信息、路面纹理信息、路面高程信息、路口信息、道路护栏信息、道路绿化信息、道路下穿天桥信息、道路边坡信息、隧道洞口山坡信息和道路标志信息；

其中，所述无人机及机载LIDAR采集的信息包括桥梁的桥台信息、桥墩外观几何尺寸信息、桥梁混凝土便面纹理信息和桥梁梁底外观信息；

其中，所述车载SLAM采集的信息包括隧道的车辆位置轨迹信息、隧道内外观信息、隧道路面高程信息、水沟盖板信息、紧急停车带信息、车行人行横洞信息、隧道混凝土便面纹理信息和表面几何尺寸信息；

数据分析系统，根据所述数据采集系统采集的数据获取精度优化后点云；

数据拼接系统，将精度优化后的车载LIDAR点云、机载LIDAR点云和SLAM数据通过融合边界相拼接，形成整体化的定位信息；

道路三维建模系统，将道路护栏、边坡、天桥、桥梁下部、隧道外山坡和隧道内部模块进行集成，形成道路三维模型。

2.根据权利要求1所述的无人机辅助车载道路采集三维建模系统，其特征在于，所述载体车包括车本体(1)，设置在所述车本体(1)内的电源系统(2)，在所述车本体(1)内的尾部设置有无人机停放及充电平台(3)，所述无人机停放及充电平台(3)与所述电源系统(2)连接，以供所述无人机停放和充电；所述车载LIDAR和车载SLAM设置在所述车本体(1)的顶部。

3.如权利要求1至2任一项所述的无人机辅助车载道路采集三维建模系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)载体车在目标道路上行驶，无人机装载在载体车上，数据采集系统采集道路信息；

其中，通过车载LIDAR获取行驶轨迹信息、路面车道与宽度信息、路面纹理信息、路面高程信息、路口信息、道路护栏信息、道路绿化信息、道路下穿天桥信息、道路边坡信息、隧道洞口山坡信息和道路标志信息；

其中，车辆行驶遇到桥梁时，通过无人机及机载LIDAR获取桥台信息、桥墩外观几何尺寸信息、桥梁混凝土便面纹理信息和桥梁梁底外观信息；

其中，车辆行驶入隧道时，开启车载SLAM，获取车辆位置轨迹信息、隧道内外观信息、隧道路面高程信息、水沟盖板信息、紧急停车带信息、车行人行横洞信息、隧道混凝土便面纹理信息和表面几何尺寸信息；

(2)由步骤(1)所采集的数据根据LIDAR点云生成原理，建立点云系统的误差模型，用于剔除重复和无效信息，以获取精度优化后的车载LIDAR点云、机载LIDAR点云；

(3)以车载LIDAR和车载SLAM获取的行车轨迹和高程数据为三维坐标系统，将精度优化后的车载LIDAR点云、机载LIDAR点云和SLAM数据通过融合边界相拼接，形成整体化的定位信息；

(4)道路建模

(41)对精度优化后的车载LIDAR点云、机载LIDAR点云进行地面点滤波分类，识别地面点云；以地面点云为参考进行非地面点滤波分类，识别非地面点云，分别形成道路护栏、边坡、天桥、桥梁下部、隧道洞口山坡和隧道内部的模块，进行有效物的模型提取；

(42)在三维建模系统下，根据地物参数模型库，进行精度优化后的地面点云和照片融合模式下的地物三维建模，生成道路模型；

(43)将道路护栏、边坡、天桥、桥梁下部、隧道外山坡和隧道内部模块进行集成，形成道路三维模型。

4.根据权利要求3所述的无人机辅助车载道路采集三维建模系统的实现方法，其特征在于，所述步骤(42)中采用LIDAR激光点云数据制作包含有坐标系信息的坐标系图层，制作反应地表高度的地表高程图层；所述步骤(41)中根据LIDAR激光点云数据、LIDAR影像数据和道路旁建筑物轮廓线制作地面和附近参照物的三维轮廓。

5.根据权利要求3所述的无人机辅助车载道路采集三维建模系统的实现方法，其特征在于，所述步骤(43)的具体方式如下：分别制作包含道路路面信息的路面图层；包含护栏、边坡、边沟的辅助图层；包含桥梁梁体、墩身、盖梁、系梁的桥梁图层；包含隧道洞门、洞内边沟、盖板、机电设施的隧道图层和包含道路旁边建筑、山体的参照物图层；然后在地图发布平台上将上述各图层进行融合处理构建目标道路的三维模型。