低空航测无人机测量误差思考

陈卓佳

(贵州省地质矿产勘查开发局115地质大队，贵州 清镇 551400)

0 引 言

低空航测是航测技术的一种，具有机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、适用范围广的特点，大部分低空航测工作需要借助无人机等现代化设备作为载体，受到各类动态因素、工作因素影响，无人机航测又存在精度不完全理想的弊端，影响航测作业成果，有必要在现有基础上分析其测量误差控制方法。

1 低空航测无人机测量误差产生的原因

1.1 多动态因素造成的误差

低空航测作业的基本要求之一是控制精度，使无人机在默认参数的支持下有序完成目标航测。在此过程中，存在多个影响测量结果的动态因素，包括平面位置、高程、比例尺参数、焦距、相片极限长度等。上述因素可导致定位误差，造成标准点测量方面的结果异常。以X表达水平误差，其影响参数为：

X=0.06 A×0.01 S

式中：

A—航拍过程中相片的比例尺分母；0.06为固定影响系数。

S—航拍的总时间；

以Y表达航测的总误差，其计算式为：

Y=X+0.04 B

式中：

B—相片的极限长度；0.04为固定影响系数。

上述参数的可控性越差、误差越大，航测的结果越不理想。

1.2 定向误差

定向误差包括像点坐标定位误差、绝对误差、相对误差3种。像点坐标定位误差一般受到航测对象的地形地貌、影像影响，具有一定的偶然性，如航测过程中出现风力破坏、较大的沟壑地貌等等。像点坐标定位误差是绝对误差、相对误差产生的基础。相对误差是指缺乏标准参照的情况下，航测范围内两个点或若干点形成的小区域，出现水平、垂直方向的差异。绝对误差是指在存在标准参照的情况下，目标点与标准参数之间的距离、高程之间的差异。绝对误差、相对误差的产生均具有偶然性，受到定向误差的直接影响，通常较少见，但在进行数据计算的过程中，可能因原始信息过少出现误差增加的问题，如果航测对精度要求偏高，定向误差的影响仍不容小觑。

1.3 摄像畸变误差

摄像畸变出现的误差，一般为偶然造成，难以根本消除，且影响较大。少数情况下因内方位因素导致畸变，镜头收集的信息误差增加，要求给予系统分析和控制。如在进行航测的过程中，因相机参数的异常，无法实时进行参数矫正，所获航测结果往往不理想。进一步分析可发现，内方位因素所制误差，与检验场参数不当直接相关。在相机功能的测定中，检验场需要收集若干已知的标准定位点信息，将所有定位点构成一个检验影响，之后应用相机(无人机一体化或无人机携带)进行该检验场进行的收集，结合既有标准结果和无人机收集结果，进行对照分析，获取该相机或该无人机的工作能力，如果在标准定位点的信息收集过程中，原始数据不完善，相机、无人机的功能测定结果也必然存在偏差，出现内方位因素导致的畸变，影响后续航测活动。

2 低空航测无人机测量误差的控制方法

2.1 线性纠偏

线性纠偏是一种多见的标准化纠偏方法，强调通过某一个或几个固定的线性条件进行航测活动约束，通过约束条件，实现多动态因素所致误差的控制。在上文所述航测总误差的计算中，其表达为：

Y=X+0.04 B

控制上首先强调针对相片的比例尺分母、航拍的总时间、相片的极限长度3个方面建立约束系统，0.06和0.04为固定系数，无法根本消除，不予分析。比例尺分母的控制上，其对低空航测无人机测量误差的影响具有线性变化特点，即分母的值越大，形成的误差越大，航测条件复杂、多变时，应考虑适当缩小相片的比例尺分母，通过多部无人机综合作业的方式，将所获信息进行拼接，消除大范围航测产生的误差。航测时间、相片极限长度的影响带有相似性，即航测总时间越长，误差出现的可能性越高；相片极限长度越长，误差出现的可能性越高。因此在后续工作中，可采用多段式航测模式，将航测区域进行多段多区域划分，完成每一个部分的航测后，汇总所获数据，可控制各类线性因素导致的误差。

2.2 参数采集和标准化运用

参数采集和标准化运用，是指对技术、数据信息进行复用，在实际工作中更多考虑现代技术的引入，尤其是虚拟现实技术。如针对某复杂地形区域进行航测工作，要求选取两个基本参数，即垂直参数和水平参数，在此基础上，由于地形复杂，可进一步将垂直参数和水平参数进行拆分，设定10 m、20 m、30 m、50 m和100 m等若干水平、垂直小参数，不断细化对应的坐标系。完成不同对象信息的采集后，将其代入计算机内，生成一个初步模型。在此基础上，进行信息的2次和3次收集，不断将所获参数生成独立模型，最后将不同的虚拟模型进行叠加，计算存在较差误差的参数，必要时进行迭代分析，消除一次参数采集可能出现的误差。同时，考虑到复杂地形航测误差较大的问题，还可在特殊区域引入其他辅助技术，如较深的沟壑区域，可引入RTK技术进行参数建模，应对单一无人机航测的不足，进一步消除误差。

2.3 自适应实时矫正

摄像畸变误差对低空航测无人机测量结果的影响更为明显，要求在具体工作中引入能够自动化作业的智能技术进行应对。早期学者根据鸡头的生物学特点设计了鸡头稳定器，以该设计为蓝本，可知航测活动的要点在于保持无人机作业的稳定性，然而摄像畸变、动态因素的影响在航测活动中均带有不确定性，无法杜绝，拟通过自适应实施矫正的形式进行控制。假定无人机作业最佳参数集合(含速度、焦距、比例尺等各类影响系数)为G，在航测活动进行的过程中，多个因素可能导致G出现波动，波动的可能为一个参数，如行进路线；也可能是若干参数，如路线、速度和高度，导致无人机的实际工作参数往往无法实现与G的完全契合，而是围绕G上下波动，带有模糊线性特点，不同参数的集合或大于G、或小于G，少数情况下与G重合，各类参数的集合可表达为一个数集：

[……O1；2H；UF2；K76；G；99J；L290；H6……]

数集中所有参数均为随机出现，且任何波动均可导致航测结果的异常，使误差出现或加大误差。为予以控制，可在工作中收集大数据信息，目标数据为：

对象无人机在航测工作持续多久后，出现较大的航测信息误差。假定大数据表明持续作业10分钟后，航测数据的误差增加，可将10分钟作为一个固定参数，将其代入无人机的控制系统中。无人机每完成10分钟的航测，其控制系统根据固定参数和程序，下达一次“参数调整”指令，无论无人机是否已经出现较大的作业偏差，均以该程序进行自适应调整，实时保持无人机各类工作参数处于标准参数G的周边，以消除或降低出现的误差，提升低空航测效果。

2.4 模拟分析

通过计算机建立分析模型，通过对照实验的方式，了解不同技术模式下低空航测无人机测量误差情况。采用参数调整法，默认航测高度为340 m，地点为野外空旷环境，设定山地、沟壑、丘陵、水道等增加航测复杂性，添加风力条件模拟自然航测环境。以常规无人机低空航测为对照组，另以线性纠偏机制、参数采集和运用、自适应矫正技术下的以常规无人机低空航测为观察组，2组均进行100次实验，对比误差情况，包括高程误差、水平误差和无效采集发生率，其中无效采集指1：500比例尺下，误差超过5 cm的情况。模拟结果见表1。

表1 模拟实验结果

从表1可见，观察组的高程误差、水平误差均较小，无效采集发生率也较低，与对照组相比优势明显，表明低空航测无人机测量误差具有可控性。后续工作中可加强线性纠偏机制、参数采集和运用、自适应矫正技术的推行。

3 结 语

低空航测无人机测量误差较为多见，原因明确，也具有一定的可控性。多动态因素造成的误差、定向误差、摄像畸变误差等，影响无人机低空航测结果，为予以控制，后续工作中可应用线性纠偏机制，加强参数采集运用，同时考虑引入自适应实时矫正技术，进行误差应对，模拟实验证明了上述理论可行性。