Smart Identification of Overlapping Strip Pairs/Regions for Optimized LiDAR System Calibration
Notice bibliographique
Résumé
Recently, laser scanning systems, onboard airborne and terrestrial mobile mapping systems, have been established as a leading technology for collecting high density 3D information from an object's surface. The availability of generated surface models is very important for various industrial, military, environmental, and public applications. The accuracy of the derived point cloud coordinates from a LiDAR system is affected by inherent systematic and random errors. The impact of random errors depends on the precision of the system’s measurements, which comprise position and orientation information from the GPS/INS unit, mirror angles, and ranges. On the other hand, systematic errors are mainly caused by biases in the mounting parameters (i.e., lever arm offset and boresight angles) relating the system components as well as biases in the system measurements (e.g., ranges and mirror angles). In order to ensure the geometric quality of the collected point cloud, the LiDAR systems should undergo a rigorous calibration procedure to estimate the system parameters that minimize the discrepancies between conjugate surface elements in overlapping LiDAR strips. The main objective of this paper is to look into an existing LiDAR system calibration technique, which is based on manual selection of overlapping regions between LiDAR strips and how to increase the efficiency of this technique by automatic selection of appropriate overlapping strip pairs, which should achieve the minimum optimal flight configuration that maximizes the impact of the discrepancies among conjugate surface elements in overlapping strips as well as automatic selection of regions within the appropriate overlapping strip pairs. The methodology of the proposed technique can be summarized as follows: first, the LiDAR strip pairs are grouped based on the flight configuration; second, appropriate overlapping strip pairs from each group is automatically selected; third, regions within the appropriate overlapping strip pairs are automatically selected based on their angles (slopes and aspects) and distribution; finally, the calibration procedure is applied. The experimental results have shown that the quality of the estimated parameters using the automatic selection are quite comparable to the estimated parameters using the manual selection while the proposed method is fully automated, and much faster.
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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 ».