摄像头还是激光雷达 无人机勘测的“选择困难症”

随着无人机技术逐渐成熟，人们再也不用驾驶直升机来进行勘测工作了，而是直接交由无人机上的传感器解决，甚至可以免去实时人工控制的麻烦。然而在传感器的选择上，困扰自动驾驶汽车的老大难问题也出现在无人机勘测上。在执行勘测任务时，究竟是高像素RGB摄像头的摄影测绘胜出，还是激光雷达更强一筹，或是两者传感器融合？又或是各有所长的同时考虑成本等其他因素呢？

摄影测绘

在摄影测绘中，无人机会在一片区域拍摄大量的高分辨率照片，这些照片中存在重叠的区域，也可以从多个不同的位置看到地面上的同一点。就像我们用人眼来完成深度感知一样，摄影测绘用复杂的软件将航拍照片拼接在一起，快速生成高细节度的2D地图。再结合倾斜摄影的方法，可以从多个角度来观察勘探地区，从而生成3D模型。

正是由于这种运作原理，生成的高分辨率3D构图不仅包含海拔和高度信息，也包含了材质、形状和颜色等2D与3D数据，更容易做出3D点云图。此外摄像头的精度并没有人们想象的那般不堪，反倒是可以做到厘米级。

激光雷达

激光雷达通过振镜在多个方向上发送激光脉冲，在无人机移动时生成一个“光面”。通过测量脉冲返回的时间和强度，激光雷达可以提供地形读数。但在激光雷达勘测系统中，还必须借助GNSS和IMU来确定激光雷达的空间方位，才能实现直接地理参照，整套系统必须协同合作，以此将原始数据转换成真实可用的数据。

传统的航空激光雷达勘测需搭载在人工驾驶的飞机上，虽然精度相对较低，但毕竟没有体积和电池的限制，探测范围相当广，一次飞行最高可覆盖1000平方公里。精度还取决于飞行高度和激光雷达的选取，激光雷达的有效探测距离普遍在1千米以下，不同的视场角范围也会进一步影响到有效数据量。

而轻型无人机激光雷达的覆盖范围和无人机摄影测绘一样，根本上取决于机器本身的续航，搭载激光雷达的固定翼无人机可以在一次飞行中覆盖至多10平方公里的范围，但精度要高于传统的航空激光雷达和摄影测绘。

摄影测绘与激光雷达的对比

正如上文所述，摄影测绘和激光雷达的勘测方式并不相同，这也就造成了点云精度的差异，尤其是在复杂的地形下。无人机摄影测绘往往要用到高分辨率和全画幅传感器的相机，如果摄像头系统足够优秀的话，垂直和水平精度也可以做到1cm至10cm的范围，甚至在有的勘测研究中已经达到毫米级的精度。

但要想做到这样的精度表现，必须得用到专业的无人机，搭载正确的传感器和镜头，而不是一味地追求大像素。同一像素的两台机器在不同尺寸的传感器和镜头下，也会生成不同的图像质量和精度。

除了直接获得的数据外，勘测任务往往还要做好航线规划，并对数据做一定的后期处理才能达到最优的精度。比如在摄影测绘中，如果有了优秀的航线规划，就可以借助重叠图像做出更好的错误修正，激光雷达中的直接地理参照也是如此，因此专用于航测的无人机通常都会配套对应的解算软件。鉴于摄影测绘已经提供了易于理解的地图和模型，即便没有太多专业知识的用户也可以完成测绘。而激光雷达已经捕获了更多的深度信息，所以在后期处理的时间上要更短一点。

在不同的地形上，两者的精度上也有差异。比如在植被覆盖密集的地形上，摄像头无法穿透茂密的枝叶。而激光雷达的脉冲虽然也无法穿透枝叶，却可以穿过枝叶间的间隙达到地面，所以激光雷达更适合用于打造仅包含高程数据的数字表面模型（DSM）。

其次是在还原度上，摄影测绘提供了正射影像、点云和材质网格，在高精度下更容易实现鉴别和测量的功能。而激光雷达虽然给出了同样精确的点云图，然而其提供的数据往往只能用于形状轮廓，无法提供具体的细节。尽管可以用RGB数据为激光雷达数据上色贴图，但这涉及到的工作量过于庞大，因此在城市三维建模等应用中并不适用。

结语

其实市面上也有不少摄像头与激光雷达结合的方案，比如大疆的禅思L1。这台近10万的机器集成了大疆旗下Livox的激光雷达，测量距离可以达到450米，而且还支持实时点云显示。但承载这台强大系统的依旧只是轻量级的无人机，因此续航和覆盖范围不能堪称优秀，禅思L1的单架次作业面积仅有2平方公里。

单从应用角度来看，开阔区域或对色彩材质要求较高的勘测任务更适合摄影测绘，比如开阔的矿场、仓储规划和3D城市建模；而在植被密集或遮挡较多的场合，比如森林火灾评估和轨道检测，则更适合激光雷达大展身手。

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激光雷达无人机选择人工控制

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