1. Giriş
Darbe uçuş süresi (ToF) lazer mesafe ölçümü, modern jeouzamsal veri ediniminin temel taşıdır. Ancak, lazer izi karmaşık ve süreksiz yüzeylerle etkileşime girdiğinde doğruluğu temelden zorlanır. Bu çalışma, Genelleştirilmiş Karışık Piksel Etkisini ele almaktadır; bu, birden fazla mesafeyi kapsayan deforme olmuş bir lazer izinden kaynaklanan bileşik bir hata kaynağıdır. Geleneksel karışık piksel etkisini (çözünürlük hücresi içindeki derinlik süreksizliklerinden) ve geliş açısı etkisini (izinin geometrik uzamasından) kapsar. Makale, Trimble M3 DR ve Topcon GPT-3002LN gibi ticari cihazlar üzerinde doğrulanmış, mesafe ölçüm doğruluğunu geri kazandırmak için yeni bir fizik-geometri entegre düzeltme modeli ve sağlam bir parametre tahmin iş akışı önermektedir.
2. Teorik Arka Plan
2.1 Genelleştirilmiş Karışık Piksel Etkisi
Temel sorun, tek bir lazer darbesi izinin farklı mesafelerdeki yüzeyleri aydınlattığı için belirsiz mesafe bilgisi döndürmesidir. Bu "genelleştirilmiş" etki, sistematik sapmaya neden olan tek, düzgün olmayan bir iz ortaklığı altında iki farklı fenomeni birleştirir. Hata büyüklüğü, özel sinyal işleme algoritmaları nedeniyle cihaza bağlıdır, bu da evrensel bir düzeltmeyi zorlaştırır.
2.2 Karışık Piksel Etkisi
Lazer noktası bir kenarı veya derinlik süreksizliğini (örneğin, bir bina köşesini) aştığında meydana gelir. Derinlik farkı, cihazın mesafe çözünürlüğü $\Delta R = c \cdot \tau / 2$'den (burada $c$ ışık hızı ve $\tau$ darbe genişliğidir) küçükse, mesafe ölçer tek, bozulmuş bir bileşik dalga formu alır. Zamanlama tahmincisi aldatılır ve genellikle mesafelerin ağırlıklı ortalaması olan hatalı bir mesafe rapor eder.
2.3 Geliş Açısı Etkisi
Bir lazer ışını, bir yüzeye dik olmayan bir $\theta$ açısında çarptığında, dairesel iz, büyük ekseni $D / \cos(\theta)$ olan bir elipse uzar; burada $D$ ışın çapıdır. Bu geometrik olarak deforme olmuş iz, uzunluğu boyunca bir süreklilikteki mesafeleri örnekler. Sinyal yoğunluğunu $\cos(\theta)$ olarak azaltan Lambert saçılımı ile birleştiğinde, dönüş darbesi zamansal olarak genişler ve zayıflar, bu da mesafe ölçüm sapmasına yol açar.
3. Metodoloji
3.1 Beş Aşamalı İş Akışı
Çalışma, sistematik bir beş adımlı iş akışı geliştirmektedir: 1) Işın sapmasını karakterize et, 2) Karışık pikselleri azaltmak için merkez kaydırmayı uygula, 3) Geliş açısı etkisini modelle, 4) Saha verilerindeki bilinmeyen geliş açılarını yinelemeli olarak tahmin et ve 5) Birleşik bir ofset düzeltme modeli formüle et ve uygula.
3.2 Işın Sapma Açısı Tahmini ve Merkez Kaydırma
Etkin ışın sapma açısını tahmin etmek için bir yöntem sunulmaktadır. Niyetle nişan noktasını kenarlardan uzağa kaydırarak, izin ağırlıklı olarak tek bir yüzeyi kaplayacak şekilde konumlandırılması sağlanabilir, böylece karışık piksel katkısı ortadan kaldırılır veya azaltılır.
3.3 Geliş Açısı Modellemesi ve Yinelemeli Tahmin
Geliş açısı etkisi, iz geometrisi ve saçılım fiziğine dayanarak modellenmiştir. Önemli bir yenilik, tipik ölçüm senaryolarında genellikle bilinmeyen hedef noktalardaki $\theta$ geliş açısı için bir yinelemeli tahmin prosedürüdür. Düzeltme tekniği, tüm gözlem belirsizliklerini içerir.
3.4 Birleşik Düzeltme Modeli Formülasyonu
Bireysel hata modelleri, kapsamlı bir düzeltme denkleminde birleştirilir: $\Delta R_{total} = f(\Delta R_{mix}, \Delta R_{angle}, \phi, \theta, D, ...)$. Parametreler, gözlemsel belirsizlikleri hesaba katan bir düzeltme prosedürü aracılığıyla tahmin edilir.
4. Deneysel Sonuçlar ve Analiz
4.1 Test Düzeneği ve Cihazlar
Deneyler, iki ticari total station kullanılarak gerçekleştirilmiştir: Trimble M3 DR 2" ve Topcon GPT-3002LN. Genelleştirilmiş karışık piksel etkilerini tetiklemek için hedefler, süreksiz yüzeylerde ve değişen geliş açılarında kurulmuştur.
4.2 Performans Değerlendirmesi
Önerilen düzeltme yöntemi, ham mesafe ölçüm verilerine uygulanmıştır. Sonuçlar, sistematik hatalarda önemli bir azalma olduğunu doğrulamıştır. İş akışı, mesafe ölçüm kalitesini başarıyla geri kazandırmış ve farklı cihaz marka ve modellerinde etkinliğini göstermiştir. Yinelemeli açı tahmini, sahaya benzer koşullarda sağlam olduğunu kanıtlamıştır.
Anahtar Sonuç: Genelleştirilmiş karışık piksellerden kaynaklanan sistematik hatalar etkili bir şekilde çözülmüş, geleneksel ölçümlerin desimetre seviyesinde sapmalar gösterdiği durumlarda santimetre altı seviyesinde doğruluk korunmuştur.
5. Tartışma ve Gelecek Yönelimler
Temel İçgörü: Bu makalenin gerçek atılımı sadece başka bir hata modeli değil; yaygın ancak ayrı ayrı ele alınan iki LiDAR hata kaynağının "iz deformasyonu" şemsiyesi altında resmi olarak tanınması ve birleştirilmesidir. Yazarlar, ticari mesafe ölçer donanım yazılımlarının kara kutu doğasının evrensel düzeltmenin önündeki temel engel olduğunu doğru bir şekilde tespit etmekte ve bunu fizik tabanlı, harici bir düzeltme yaklaşımıyla ustaca aşmaktadır.
Mantıksal Akış: Mantık sağlamdır: sorunu tanımla (genelleştirilmiş etki), onu parçalarına ayır (karışık pikseller + geliş açısı), her birine özel yöntemlerle saldır (merkez kaydırma, yinelemeli açı tahmini) ve bunları birleşik bir modelde yeniden entegre et. Beş aşamalı iş akışı, uygulayıcılar için net, uygulanabilir bir prosedür sağlar.
Güçlü ve Zayıf Yönler: Başlıca güçlü yanı pratik uygulanabilirliktir. Yöntem, genellikle özel olan ham dalga formu verilerine erişim gerektirmez. Sadece gözlemlenebilir mesafeleri ve açıları kullanarak, bir son işleme çözümü sunar. Geliş açılarının yinelemeli tahmini, gerçek dünya ölçümleri için özellikle zekicedir. Birçok model tabanlı yaklaşımda olduğu gibi, zayıf yanı, doğru parametre başlatımına bağımlılığı ve temel fiziksel modellerin (Lambert saçılımı gibi) geçerli olduğu varsayımıdır. Yüksek derecede aynasal veya retro-yansıtıcı yüzeyler modeli bozabilir. Ayrıca, sadece iki cihaz modeli üzerinde doğrulama, olumlu olmasına rağmen, bu etkilerin daha da belirgin olduğu mobil ve hava tabanlı LiDAR'lar da dahil olmak üzere lazer tarayıcıların daha geniş ekosistemindeki performansı hakkında soruları açık bırakmaktadır.
Uygulanabilir İçgörüler: Jeouzamsal profesyoneller için bu çalışma, kenar ve eğik ölçümleri görmezden gelmeyi bırakma zorunluluğudur. Çalışma, önemli olabilen hatayı nicelendirmektedir. Merkez kaydırma tekniği, karmaşık yapıları ölçen saha ekipleri için acil, düşük maliyetli bir çıkarımdır. Üreticiler için araştırma, donanım yazılımı iyileştirmesi için bir alanı vurgulamaktadır: etkin ışın parametrelerinin şeffaf raporlanması ve potansiyel olarak bu etkiler için yerleşik düzeltme rutinleri. Gelecek, daha sıkı entegrasyonda yatmaktadır. Yeni nesil tarayıcılar, ormancılık için tam dalga formu LiDAR işlemedeki gelişmelere benzer şekilde gerçek zamanlı dalga formu analizi kullanarak bu tür modelleri dahili olarak gömmelidir (bkz. örn., Mallet & Bretar (2009)'ın ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing'deki çalışması). Bunu, yüzey tipini sınıflandırmak ve dönüş sinyalinden saçılım davranışını tahmin etmek için makine öğrenimi ile birleştirmek, tamamen uyarlanabilir, kendi kendini düzelten lazer mesafe ölçüm sistemlerine yol açabilir. Buradaki ilkeler, ayrıca otonom araçlardaki katı hal LiDAR ve SPAD (Tek Fotonlu Çığ Diyotu) dizilerinin gelişmekte olan alanıyla doğrudan ilgilidir; burada nesne kenarlarındaki karışık pikseller güvenlik için kritik bir zorluktur.
Gelecek Uygulamalar: Metodoloji, yüksek hassasiyetli mühendislik ölçümlerine (örneğin, karmaşık cephelerin deformasyon izlemesi), kültürel miras belgelenmesine ve nesne sınırlarında doğru mesafe ölçümünün güvenlik için çok önemli olduğu otonom araç algılama sistemlerine doğrudan etkileri vardır. Gelecek çalışmalar, bu modeli gerçek zamanlı SLAM (Eşzamanlı Konumlandırma ve Haritalama) işlem hatlarına entegre edebilir veya açık fiziksel modellere olan bağımlılığı azaltarak verilerden düzeltme parametrelerini öğrenen yapay zeka destekli versiyonlar geliştirebilir.
6. Kaynaklar
- Abshire, J. B., ve diğ. (1994). Pulse timing estimators for laser rangefinders. Proceedings of SPIE.
- Adams, M. D. (1993). A review of laser rangefinding technology. Journal of Surveying Engineering.
- Herbert, M., & Krotkov, E. (1992). 3D measurements from imaging laser radars. Image and Vision Computing.
- Soudarissanane, S., ve diğ. (2009). Incidence angle influence on the quality of terrestrial laser scanning points. ISPRS Workshop Laserscanning.
- Typiak, A. (2008). Methods of eliminating the influence of mixed pixels in laser rangefinders. Reports on Geodesy.
- Xiang, L., & Zhang, Y. (2001). Analysis of mixed pixel in laser radar range finding. Optical Engineering.
- Mallet, C., & Bretar, F. (2009). Full-waveform topographic lidar: State-of-the-art. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64(1), 1-16.