Akshay Shetty và Grace Xingxin Gao - Nhóm kỹ thuật Công ty TNHH ANTHI Việt Nam dịch và biên soạn   

Việc triển khai ứng dụng kỹ thuật kết hợp GPS-LiDAR được xem như một giải pháp hiệu quả trong việc mô hình hóa sai số trên nền tảng số liệu LiDAR dựa trên các đối tượng nằm trong đám mây điểm. Việc kết hợp này sử dụng mô hình ba chiều (3D) thành phố để xác định và loại bỏ các vệ tinh GPS không nằm trong tầm quan sát NLOS (Non-Line-Of-Sight) nhằm cải thiện độ chính xác phép định vị. Kỹ thuật này rất có triển vọng trong những nhiệm vụ ứng dụng máy bay không người lái như xây dựng mô hình 3D thành phố phục vụ quy hoạch, làm phim, đo đạc, nghiên cứu phương án cứu nạn tối ưu hay vận chuyển và giao hàng. Trong loạt Bản tin Công nghệ tháng 10/2017, chúng tôi sẽ giới thiệu tới Quý Độc giả toàn bộ những nghiên cứu mới nhất liên quan đến lĩnh vực này của hai nhà khoa học Akshay Shetty và Grace Xingxin Gao.

GẮN KẾT LIDAR, MÔ HÌNH 3D

Các nhà khoa học đã tổng hợp mô hình 3D thành phố sử dụng số liệu từ hai nguồn cung, nguồn thứ nhất đến từ Nhà cung cấp số liệu không gian Illinois (Illinois Gespatial Data) và nguồn thứ hai đến từ OSM. Số liệu không gian Illinois được thu thập sử dụng máy bay cánh cố định bay ở độ cao 1700 mét, được trang bị hệ thống LiDAR tích hợp thiết bị thu GPS có hiệu chỉnh phân sai và hợp phần định hướng IMU để đảm bảo cung cấp số liệu không gian toàn cầu với độ chính xác cao nhất. Số liệu thu thập bằng máy bay ở độ cao tương đối lớn, số liệu thu được tương đối chính xác đối với phần mái công trình cũng như những khu vực mặt đất thoáng đãng, tuy nhiên khó để thể hiện một cách chính xác những hợp phần đứng của công trình. Để hoàn thiện mô hình 3D thành phố, hai nhà khoa học sử dụng thêm thông tin bổ sung cho mặt đứng của các tòa nhà cao tầng xuất hiện trong đám mây điểm thu được từ hệ thống LiDAR hàng không. Cụ thể ở đây là việc sử dụng OSM để bổ sung thông tin này. OSM là giải pháp cung cấp số liệu miễn phí thông qua hệ thống bản đồ nguồn phủ trùm toàn thế giới, cho phép người sử dụng có thể tra cứu thông tin như bản vẽ thiết kế xây dựng và độ cao của các tòa nhà. Hình 3 thể hiện các hợp phần dựng mô hình 3D thành phố cho khu vực Champaign County.

Hình 3 – Phần tập hợp số liệu đám mây điểm khu vực Champaign County (bên trái) thể hiện mô hình 3D thành phố chỉ sử dụng số liệu không gian Illinois. Hình bên phải thể hiện mô hình cùng khu vực sau khi đã tích hợp với thông tin công trình xây dựng lấy từ nguồn OSM (OpenStreetMap)

Để ước định vị trí đặt đám mây điểm LiDAR trong không gian, các nhà khoa học đã gắn kết đám mây điểm thu được từ máy quét LiDAR hàng không với mô hình thành phố 3D sử dụng ICP, các bước thực hiện được mô tả như sau:

- Bước 1: Sử dụng vị trí xuất từ số liệu thu được của máy thu GPS tích hợp trên hệ thống LiDAR hàng không để khởi động cho việc tính toán ước định. Nếu số liệu GPS không có sẵn, có thể sử dụng vị trí ước tính xấp xỉ để khởi động cho việc tính toán ước định. Để định hướng, quá trình xử lý sử dụng ước tính từ giá trị xấp xỉ trước đó. Theo đó các nhà khoa học phỏng đoán được điểm đặt ước định theo công thức

- Bước 2: Giả sử số liệu đám mây điểm thu được từ máy quét LiDAR hàng không p_L có cùng vị trí không gian với mô hình 3D thành phố q_city sử dụng công thức

- Bước 3: Khai triển ICP, để thu được số liệu định hướng R_L và chuyển dịch T_L giữa hai đám mây điểm. Sử dụng số liệu đầu ra này để thu nhận được giá trị ước định vị trí đặt đám mây điểm trong không gian theo công thức

Hình 4 thể hiện kết quả sau khi áp dụng phương pháp triển khai nêu trên. Trong quá trình dẫn đường trong các khu vực thành phố, vị trí xuất từ máy thu GPS được sử dụng để phục vụ cho quá trình khởi động tính toán ước định vị trí đặt có thể chứa nhiều sai số lớn theo một số hướng xác định. Điều này có thể bởi nguyên nhân ICP đồng quy về vị trí địa phương tối thiểu, phụ thuộc vào các đối tượng trong đám mây điểm P_L được tổng hợp bởi số liệu thu được từ máy quét LiDAR hàng không.

Hình 4 – Ước định tương đối vị trí đặt đám mây điểm trong không gian với sự hỗ trợ của mô hình 3D thành phố (bên trái) thể hiện vị trí khởi động cho việc tính toán ước định (điểm màu đỏ và mô hình tính toán trong hộp màu đỏ) và đám mây điểm thu được từ LiDAR hàng không p_L giả sử sẽ có vị trí không gian trùng với mô hình 3D thành phố q_city. Hình bên phải thể hiện số liệu sau khi cập nhật vị trí không gian (điểm màu xanh và mô hình tính toán trong hộp màu xanh) sau các bước triển khai ICP. Các nhà khoa học cũng đã tiến hành cải thiện vị trí không gian thông qua việc gắn đám mây điểm với mô hình 3D thành phố.

Để đánh giá xem đám mây điểm LiDAR và mô hinh 3D thành phố được gắn kết như thế nào bởi thuật toán và quy trình áp dụng nêu trên trong môi trường ứng dụng thành phố rất khó khăn và nhiều thách thức, các nhà khoa học đã tiến hành thử nghiệm ở hai khu vực thành phố khác nhau thể hiện cụ thể trong Hình 5. Hai nhà khoa học bắt đầu với việc lựa chọn lưới của điểm khởi động tính toán ước định cách xa tới 20 mét so với vị trí thực.

(Còn tiếp)

Mọi thông tin xin liên hệ với chúng tôi qua hòm thư: info@anthi.com.vn