{"id":1805,"date":"2022-02-01T15:54:14","date_gmt":"2022-02-01T14:54:14","guid":{"rendered":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/?p=1805"},"modified":"2024-03-18T11:56:10","modified_gmt":"2024-03-18T10:56:10","slug":"dji-zenmuse-l1-system-lidar-dla-kazdego","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/dji-zenmuse-l1-system-lidar-dla-kazdego\/","title":{"rendered":"DJI Zenmuse L1 \u2013 System LiDAR dla ka\u017cdego"},"content":{"rendered":"

Po up\u0142ywie prawie roku od premiery pierwszego systemu LiDAR firmy DJI Enterprise, czyli sensora DJI Zenmuse L1 oraz po wykonaniu wielu wdro\u017ce\u0144 i nalot\u00f3w z naszymi klientami chcieliby\u015bmy podzieli\u0107 si\u0119 wra\u017ceniami na temat mo\u017cliwo\u015bci sensora, udowadniaj\u0105c, \u017ce skanowanie laserowe z drona mo\u017ce by\u0107 dost\u0119pne praktycznie dla ka\u017cdego.<\/strong><\/em><\/h4>\n

Czym jest technologia LiDAR?<\/strong><\/span><\/h3>\n

Skaning laserowy jest znany tak\u017ce pod nazw\u0105 LiDAR (ang. Light Detection and Ranging). W przeciwie\u0144stwie do fotogrametrii zalicza si\u0119 do aktywnych technik teledetekcyjnych pozwalaj\u0105cych na bezkontaktowy pomiar badanego obiektu poprzez wykorzystanie promieniowania elektromagnetycznego emitowanego i odbieranego przez skaner. Dzi\u0119ki czemu mo\u017cemy wykorzysta\u0107 sensor r\u00f3wnie\u017c w nocy. Technologia opiera si\u0119 w g\u0142\u00f3wnej mierze na pomiarze odleg\u0142o\u015bci punktu od urz\u0105dzenia oraz kierunku wysy\u0142ania promienia laserowego, z kt\u00f3rych nast\u0119pnie wyznaczane s\u0105 wsp\u00f3\u0142rz\u0119dne przestrzenne 3D (X, Y, Z) punktu.<\/p>\n

W przeciwie\u0144stwie do standardowych naziemnych skaner\u00f3w laserowych, systemy LiDAR wykorzystywane w lotniczym skaningu (czy te\u017c tym \u201edronowym\u201d) wyposa\u017cone s\u0105 dodatkowo zar\u00f3wno w odbiornik GNSS, s\u0142u\u017c\u0105cy do wyznaczenia pozycji (X, Y, Z) skanera, jak i precyzyjn\u0105 jednostk\u0119 inercyjn\u0105 IMU obliczaj\u0105c\u0105 przy\u015bpieszenie oraz k\u0105ty obrotu w trzech p\u0142aszczyznach (X,Y,Z). Dzi\u0119ki temu, u\u017cytkownik otrzymuje jednolit\u0105 chmur\u0119 punkt\u00f3w 3D wraz z georeferencj\u0105.<\/p>\n

LiDAR a fotogrametria<\/strong><\/span><\/h3>\n

Pierwsz\u0105 r\u00f3\u017cnic\u0105 mi\u0119dzy fotogrametri\u0105 a technologi\u0105 LiDAR s\u0105 dane, jakie uzyskujemy po zako\u0144czeniu misji. W przypadku fotogrametrii s\u0105 to surowe pojedyncze zdj\u0119cia<\/strong>, kt\u00f3re dopiero po przeprowadzeniu kilku czasoch\u0142onnych proces\u00f3w w specjalistycznym oprogramowaniu przekszta\u0142caj\u0105 si\u0119 w g\u0119st\u0105 chmur\u0119 punkt\u00f3w. Je\u015bli chodzi o technologi\u0119 LiDAR to po wczytaniu danych ze skanera do dedykowanego oprogramowania u\u017cytkownik od razu otrzymuje wysokorozdzielcz\u0105 chmur\u0119 punkt\u00f3w<\/strong>, przy\u015bpieszaj\u0105c proces pozyskiwania danych 3D o co najmniej o 100%.<\/p>\n

Kolejn\u0105 cech\u0105 odr\u00f3\u017cniaj\u0105c\u0105 system LiDAR od fotogrametrii jest mo\u017cliwo\u015b\u0107 rejestracji kolejnych odbi\u0107 (ech) sygna\u0142\u00f3w<\/strong>, dzi\u0119ki czemu mo\u017cliwe jest penetrowanie ro\u015blinno\u015bci w celu otrzymania informacji o jej strukturze oraz o ukszta\u0142towaniu terenu, podczas gdy za pomoc\u0105 kamery RGB uzyskaliby\u015bmy najprawdopodobniej tylko informacj\u0119 na temat kszta\u0142tu g\u00f3rnej warstwy koron drzew (ryc. 1, 2).<\/p>\n

\"\"
Ryc. 1<\/strong>. R\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy chmur\u0105 punkt\u00f3w uzyskan\u0105 metod\u0105 fotogrametryczn\u0105 oraz LiDAR-em dla obszar\u00f3w le\u015bnych\u00a0(https:\/\/doi.org\/10.3390\/f4040922<\/a>)<\/center>
<\/center><\/figcaption><\/figure>\n
\"\"
Ryc. 2<\/strong>. Przyk\u0142adowe opracowanie ukazuj\u0105ce mo\u017cliwo\u015b\u0107 penetracji ro\u015blinno\u015bci technologi\u0105 LiDAR<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

LiDAR jako aktywna technika teledetekcyjna (emituje w\u0142asn\u0105 wi\u0105zk\u0119 lasera) opr\u00f3cz mniejszych ogranicze\u0144 zwi\u0105zanych z o\u015bwietleniem jest w stanie r\u00f3wnie\u017c wykry\u0107 obiekty np. linie energetyczne, linie teletechniczne, kable napowietrznej sieci internet, kt\u00f3rych za pomoc\u0105 metod fotogrametrycznych nie byliby\u015bmy w stanie odwzorowa\u0107 (ryc. 3).<\/p>\n

\"\"
Ryc. 3<\/strong>. R\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy chmur\u0105 punkt\u00f3w uzyskan\u0105 metod\u0105 fotogrametryczn\u0105 oraz sensorem LiDAR w rejonie napowietrznych linii energetycznych<\/figcaption><\/figure>\n

<\/h3>\n

DJI Zenmuse L1 – gotowe rozwi\u0105zanie LiDAR
\n<\/strong><\/span><\/h3>\n

DJI Zenmuse L1<\/a> to zintegrowane rozwi\u0105zanie sk\u0142adaj\u0105ce si\u0119 z g\u0142owicy skanuj\u0105cej LiDAR Livox Avia, wysoko precyzyjnego IMU oraz 1-calowej kamery CMOS z mechaniczn\u0105 migawk\u0105 znanej z bestsellerowego Phantoma 4 RTK<\/a>. Ca\u0142o\u015b\u0107 znajduje si\u0119 na 3-osiowym gimbalu, co gwarantuje stabilno\u015b\u0107 urz\u0105dzenia na pok\u0142adzie bezza\u0142ogowego statku powietrznego. W przeciwie\u0144stwie do innych dost\u0119pnych na rynku skaner\u00f3w, DJI Zenmuse L1 umo\u017cliwia r\u00f3wnie\u017c skanowanie pod innym k\u0105tem ni\u017c -90 stopni, kt\u00f3ry mo\u017ce by\u0107 definiowany dowolnie przez u\u017cytkownika. Dzi\u0119ki temu mo\u017cemy skanowa\u0107 obiekty pionowe takie jak np. elewacja budynk\u00f3w, maszty czy wie\u017ce BTS.<\/p>\n

Sensor skanuj\u0105cy Livox Avia zastosowany w DJI Zenmuse L1 dzi\u0119ki pr\u0119dko\u015bci skanowania 240\u00a0000 pkt\/s oraz mo\u017cliwo\u015bci rejestracji a\u017c 3 odbi\u0107 gwarantuje nam odpowiedni\u0105 g\u0119sto\u015b\u0107 chmury punkt\u00f3w r\u00f3wnie\u017c pod koronami drzew. Dodatkowo sensor zosta\u0142 wyposa\u017cony w dwa tryby skanowania. Pierwszy z nich \u201dnon-repetitive\u201d umo\u017cliwia skanowanie praktycznie z takim samym polem widzenia (70.4\u00b0 x 77.2\u00b0) zar\u00f3wno prostopadle jak i r\u00f3wnolegle do kierunku lotu, dzi\u0119ki czemu jeste\u015bmy w stanie (np. dla teren\u00f3w zurbanizowanych) uzyska\u0107 informacj\u0119 na temat elewacji budynk\u00f3w bez wykonywania nalot\u00f3w krzy\u017cowych. Drugi natomiast, \u201drepetitive\u201d, posiada mniejsze pole widzenia wzd\u0142u\u017c kierunku lotu (70.4\u00b0 x 4,5\u00b0) przez co skanowaniu podlegaj\u0105 tylko elewacje budynk\u00f3w r\u00f3wnoleg\u0142e do kierunku lotu. Jednak\u017ce tryb ten charakteryzuje si\u0119 lepsz\u0105 penetracj\u0105 ro\u015blinno\u015bci oraz wy\u017csz\u0105 dok\u0142adno\u015bci\u0105 (ryc. 4).<\/p>\n

 <\/p>\n

\n
\n
\nhttps:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/Ryc-4.mp4<\/a><\/video><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n
\n
https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/Ryc-5.mp4<\/a><\/video><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n

Ryc. 4<\/strong>. Tryb skanowania \u201dnon-repetitive\u201d(po lewej) oraz \u201drepetitive\u201d (po prawej)<\/center> <\/p>\n

Pe\u0142na kompatybilno\u015b\u0107 DJI Zenmuse L1 z dronem DJI Matrice 300 RTK i aplikacj\u0105 DJI Pilot<\/strong><\/span><\/h3>\n

Sensor DJI Zenmuse L1 jest w pe\u0142ni kompatybilny z dronem Matrice 300 RTK<\/a> oraz aplikacj\u0105 DJI Pilot. Dzi\u0119ki temu w prosty spos\u00f3b jeste\u015bmy w stanie zaplanowa\u0107 wszystkie standardowe parametry misji, oraz ustawi\u0107 parametry skanera i kamery RGB. Co wa\u017cniejsze, DJI Zenmuse L1 wykorzystuje tak\u017ce anteny GNSS RTK Matrice 300 RTK. Dzi\u0119ki temu u\u017cytkownik nie musi stosowa\u0107 zewn\u0119trznej stacji referencyjnej (DJI D-RTK2 lub innego odbiornika generuj\u0105cego dane w formacie RINEX) zainstalowanego na punkcie o znanych wsp\u00f3\u0142rz\u0119dnych. W tym przypadku wystarczy jedynie po\u0142\u0105czenie internetowe wraz z dost\u0119pem do serwisu danych korekcyjnych np. ASG-EUPOS RTK lub RTN, co upraszcza procedur\u0119 prac terenowych w szczeg\u00f3lno\u015bci podczas d\u0142ugich misji liniowych.<\/p>\n

Ponadto poprawna kalibracja jednostki inercyjnej IMU, kt\u00f3r\u0105 nale\u017cy wykona\u0107 w przypadku system\u00f3w LiDAR r\u00f3wnie\u017c zostaje realizowana automatycznie podczas misji, dzi\u0119ki czemu u\u017cytkownik nie musi wykonywa\u0107 r\u0119cznie figur kalibracyjnych. Ma tak\u017ce pewno\u015b\u0107, \u017ce kalibracja wa\u017cnej cz\u0119\u015bci systemu skanowania, jakim jest IMU, zosta\u0142a wykonana poprawnie (ryc. 5).<\/p>\n

\"\"
Ryc. 5<\/strong>. Automatyczna kalibracja sensora IMU<\/center><\/figcaption><\/figure>\n

Kolejn\u0105 rzecz\u0105, na kt\u00f3r\u0105 warto zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119, jest mo\u017cliwo\u015b\u0107 wykorzystania kamery RGB nie tylko do kolorowania chmury punkt\u00f3w, ale r\u00f3wnie\u017c do wykonywania zwyk\u0142ych misji fotogrametrycznych, gdy\u017c aplikacja DJI Pilot posiada tak\u0105 funkcj\u0119. Dzi\u0119ki temu, u\u017cytkownik nie musi doposa\u017ca\u0107 systemu bezza\u0142ogowego w kolejny sensor optyczny w celu wykonania np. ortofotomapy.<\/p>\n

Oprogramowanie DJI Pilot, opr\u00f3cz standardowego podgl\u0105du z kamery FPV oraz sensora RGB, pozwala na wy\u015bwietlanie chmury punkt\u00f3w w czasie rzeczywistym. Dzi\u0119ki temu ju\u017c podczas wykonywanego lotu jeste\u015bmy w stanie przeprowadzi\u0107 analiz\u0119 danych pod k\u0105tem ich poprawno\u015bci oraz jako\u015bci. W ten spos\u00f3b uzyskujemy pewno\u015b\u0107, \u017ce ka\u017cdy badany obiekt zosta\u0142 odpowiednio zeskanowany przez co przekazywanie danych inwestorom staje si\u0119 jeszcze szybsze oraz \u0142atwiejsze (ryc. 6).<\/p>\n


\n
https:\/\/navigate.pl\/images\/skrypty_out\/ryc6.mp4<\/a><\/video><\/div><\/div><\/div><\/p>\n

Ryc. 6<\/strong>. Podgl\u0105d chmury punkt\u00f3w na \u017cywo<\/center> <\/p>\n

Analiza dok\u0142adno\u015bci<\/strong><\/span><\/h3>\n

W celu sprawdzenia dok\u0142adno\u015bci systemu Zenmuse L1 zaplanowali\u015bmy nalot nad budynkami biurowymi w centrum Krakowa na wysoko\u015bci 70 m AGL z pr\u0119dko\u015bci\u0105 8 m\/s. Ca\u0142o\u015b\u0107 misji zaplanowano w aplikacji mobilnej DJI Pilot. Statek Matrice 300 RTK korzysta\u0142 z danych korekcyjnych sieciowych RTN pa\u0144stwowego systemu ASG-EUPOS. Opr\u00f3cz tego, za pomoc\u0105 odbiornika naziemnego GNSS Spectra SP60<\/a> pomierzono 37 punkt\u00f3w, kt\u00f3re nast\u0119pnie wykorzystano w trakcie analizy dok\u0142adno\u015bci odwzorowania (ryc. 7).<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

<\/center><\/p>\n

\"\"
Ryc. 7<\/strong>. Szkic pomierzonych punkt\u00f3w kontrolnych<\/figcaption><\/figure>\n

W przeciwie\u0144stwie do fotogrametrii skanowanie z bezza\u0142ogowego statku powietrznego obarczone jest wi\u0119kszym b\u0142\u0119dem sytuacyjnym ni\u017c wysoko\u015bciowym. Podczas analiz dok\u0142adno\u015bci w trakcie test\u00f3w z klientami mo\u017cemy \u015bmia\u0142o stwierdzi\u0107, \u017ce dok\u0142adno\u015bci deklarowane przez producenta czyli 10 cm poziomo oraz 5 cm pionowo s\u0105 warto\u015bciami skrajnymi. Po zaplanowaniu odpowiednich parametr\u00f3w misji oraz po odpowiedniej obr\u00f3bce danych pozyskanych systemem Matrice 300 RTK wraz z sensorem DJI Zenmuse L1 jeste\u015bmy w stanie otrzyma\u0107 dok\u0142adno\u015bci centymetrowe, spe\u0142niaj\u0105ce wszystkie standardy jako\u015bciowe bez stosowania jakichkolwiek punkt\u00f3w kontrolnych GCP (ryc. 8, tab. 1).<\/p>\n

\"\"
Ryc. 8<\/strong>. Wykres b\u0142\u0119d\u00f3w na punktach kontrolnych<\/figcaption><\/figure>\n

Tabela. 1<\/strong> B\u0142\u0119dy na punktach kontrolnych<\/center><\/p>\n