Improvements to and Comparison of Static Terrestrial LiDAR Self-Calibration Methods
Notice bibliographique
Résumé
Terrestrial laser scanners are sophisticated instruments that operate much like high-speed total stations. It has previously been shown that unmodelled systematic errors can exist in modern terrestrial laser scanners that deteriorate their geometric measurement precision and accuracy. Typically, signalised targets are used in point-based self-calibrations to identify and model the systematic errors. Although this method has proven its effectiveness, a large quantity of signalised targets is required and is therefore labour-intensive and limits its practicality. In recent years, feature-based self-calibration of aerial, mobile terrestrial, and static terrestrial laser scanning systems has been demonstrated. In this paper, the commonalities and differences between point-based and plane-based self-calibration (in terms of model identification and parameter correlation) are explored. The results of this research indicate that much of the knowledge from point-based self-calibration can be directly transferred to plane-based calibration and that the two calibration approaches are nearly equivalent. New network configurations, such as the inclusion of tilted scans, were also studied and prove to be an effective means for strengthening the self-calibration solution, and improved recoverability of the horizontal collimation axis error for hybrid scanners, which has always posed a challenge in the past.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».