Abstract-Errors i laserbaserade avståndsmätningar kan delas in i två kategorier: inneboende sensorfel (intervalldrift med temperatur, systematiska och slumpmässiga fel) och fel på grund av samspelet mellan laserstrålen och miljön. De förra har traditionellt fått uppmärksamhet och kan modelleras. Den senare i kontrast har länge observerats men inte väl karakteriseras. Vi föreslår att göra det i detta dokument. Dessutom presenterar vi en sensor oberoende metod för att ta bort sådana artefakter. Målet är att förbättra den övergripande kvaliteten på 3-D scenrekonstruktion för att utföra terrängklassificering av scener med vegetation. Vårt mål är att ta fram metoder för snabb och exakt tredimensionell (3-D) representation av naturliga scener som innehåller vegetation för autonoma robotoperationer. Vi anser att både mark- och flygplattformar använder en LADAR 1 som primärsensor. Uppgifter som förutses är hinderdetektering, vägplanering, scenförståelse, måldetektering och spårning i belamrade 3D-miljöer. Vi har redan rapporterat relaterade arbete i flera publikationer; se [13], [14], [7] I ett sådant sammanhang är det viktigt att få en korrekt 3-D rekonstruktion av scenen för att kunna fånga tunna detaljer såsom grenar, ledningar eller hinder gömda inuti gräset. LADAR tenderar dock att producera felaktiga intervallmätningar. En källa till fel beror på själva LADAR: räckvidd drift på grund av temperaturvariationer, systematiska fel och falska slumpmässiga buller, etc. Stora ansträngningar har gjorts för karakterisering [8] och modellering av sådana fel [6]. En sådan aspekt faller utanför tillämpningsområdet för detta dokument. Den andra felkällan beror på samspelet mellan laserstrålen och miljön, till exempel när strålen träffar två mål samtidigt på olika avstånd. Sådana fel är kända i litteraturen som blandade bildpunkter. Vi väljer att kalla dem blandade mätningar för att undvika förvirring med 2-D bildbehandling och även för att undvika intrycket att vi använder en sensor som ger en tät bild. Om de tidiga tidningarna insåg att de existerade, har det inte gjorts några större ansträngningar för att beskriva dem på ett uttömmande sätt. I detta dokument gör vi det och presenterar en fullständig taxonomi av blandade mätningar. Vi hänvisar till mätningar som inte blandas som korrekta mätningar för att betona det faktum att dessa avkastningar korrekt representerar scenen. Denna analys användes för att 1 ljusförstärkning för detektion och Ranging utveckla en sensoroberoende metod för att filtrera blandade mätningar från data. De olika varianterna av vårt tillvägagångssätt använder den specifika fördelningen av blandade mätningar i 3-D för att upptäcka dem. Genom att öka den övergripande noggrannheten i representationen av scenen, har denna metod gjort det möjligt för oss att förbättra klassificeringsprestanda. I nästa avsnitt kommer vi att presentera det moderna i att känna i terräng med vegetation och i detektion och filtrering av blandade mätningar. Därefter introducerar vi de blandade mätfenomen som vi har observerat och hur var och en observerades. Sedan beskriver vi vårt tillvägagångssätt för att filtrera blandade mätningar, och slutligen diskutera hur dessa metoder fungerar. Läsaren som är intresserad av ytterligare detaljer i vårt arbete kommer att hitta en längre version av detta dokument tillgänglig som en teknisk rapport [12]. Andra stycket ska ersättas med följande: Konstens tillstånd Beroende på applikationen kan flera avkänningsmetoder användas i terräng som innehåller vegetation: 1) färg- och multispektralkameror, för 2-D scenklassificering för att identifiera vegetativt omslag; 2) millimetervåg (MMW) radar eller syntetisk bländarradar, för att se igenom vegetationen för att upptäcka mål eller hinder även på lång sikt men med låg upplösning. Det belysta områdets globala egenskaper kan extraheras från pulsen men kan inte användas för rekonstruktion av hög trohet [10]; 3) ekolokalisering för att genomskåda gräs på kort avstånd och låg upplösning [11]; 4) stereoseende med specialiserade förbearbetningsbildfilter för att rekonstruera skogsscener i 3-D på kort avstånd [4]; [5]; 5) LADAR-sensorer, som är de vanligaste. Förekomsten av blandade mätningar är ett långvarigt problem, men mycket få dokument tar uttryckligen upp det. Kontinuerlig våg (CW) LADAR är särskilt benägna att sådana fenomen. I [9] Kweon presenterar en karakterisering av Perceptron laser Rangefinder. Detta arbete utvidgas till Erim laser i [8]. I [16] blandade mätobservationer från en SICK-laser som liknar den vi använder rapporteras, men ingen tolkning eller analys tillhandahålls. I den här artikeln följer vi ett liknande experimentellt förfarande som det som Matthies införde [10]. Blandade mätningar för en SICK laser rapporteras och en del partiell karakterisering ges i termer av intervallet av observerbarhet av fenomenet. Vi utökar detta arbete och föreslår dessutom en metod för att filtrera de blandade mätningarna. I [1], [2] Adams modellerar uttryckligen det blandade fenomenet för en skanning linje CW LADAR och föreslår en metod för att upptäcka diskontinuiteter. I [3], Adams föreslår en funktionsdetektering system baserat på en jämnhet begränsning för data från utomhus scener. Ett Extended Kalman Filter används för att förutsäga avståndsmätningar. En sådan strategi är svår att generalisera för lägre densitet lasrar och ännu mer så när roboten navigerar i terräng med icke-kontinuerliga ytor men med högre skräp på grund av vegetation och tunna strukturer, såsom i vårt fall. Våra experiment avslöjar flera klasser och typer av blandade mätfenomen. Några av dessa är resultatet av att använda LADAR i allmänhet, medan några är sensorberoende. Som sådan kommer vi först att beskriva den sensor som spelade in dessa fenomen (III-A), de förhållanden som genererade dem (III-B), och slutligen beskriva våra observationer (III-C). De experiment som beskrivs i detta papper använde en SICK LMS-291-SO5, en Time of Flight (TOF) pulserad laser monterad på en puffcart. Vi använde flera andra sensorer, såsom en Z+F-laser, en Riegli LD90-3000, en Riegli LMS-Z210i och även GDRS-rörlighet LADAR som används på eXperimental Unmanned Vehicle (XUV), men vi rapporterar bara experiment med SICK-laser på grund av dess tillgänglighet och vanliga användning i robotanalys forskning. SICK-lasern är en endimensionell avsökningslaser. För att få en 3-D scen monterar vi två SICK tillsammans och aktiverar dem självständigt med Animatics SM3420D Smart Motors. SICK själv har flera scanning lägen; vi har valt att skanna 100 poäng på 0.25 o separation. En typisk skanning består av 800 steg av motorn. En enhet monteras i upprätt läge på en höjd av ca 127 cm och aktiveras på x-axeln, så att när lasern skannar horisontellt sveper monteringen vertikalt. Den andra är monterad på sin sida på ca 138 cm, sveper runt z-axeln, så att skanningslinjen rör sig horisontellt. Laserhöjden valdes för att producera ett stort synfält (FOV). Alla data som presenteras här samlades in med den sidmonterade lasern. Denna konfiguration har ett synfält som är 115 o brett och 100 o högt, vilket ger 800 × 400 intervallmätningar. 2) Beam egenskaper: SICK instrument projekt en balk som är rektangulär i form, med två regioner med hög intensitet i vardera änden av balken, som i Bild. 1................................................................ Sådan strålform överensstämmer med generering av en dubbelstackad laserdiod. Bilden fångades med hjälp av en infraröd kamera 2. Strålen sveps av en roterande spegel, inställd på 45 o till den ursprungliga strålen. Detta har effekten av att roterande projektionen av strålen, så att vid kanterna de högintensiva regionerna är vinkelräta mot avsökningslinjen. I centrum, dessa regioner är parallella med skanna linjen. Bilda. 1 illustrerar projektionen av strålen längst till vänster (top image) och mitten genom höger områden (lägre två bilder). I konfigurationen vi använder är den projicerade strålen 0,68 o bred och skannar genom ett 100 o synfält med 1 o vinkelupplösning.  De data som lasern returnerar omvandlas till rektangulära koordinater med (x, y, z) som representerar höger, framåt och uppåtförskjutningar (respektive), dvs. Sensorn är vid ursprunget. All vår analys och filtrering utförs på denna data, som bara innehåller punkterna i 3-D utrymme. Vi behåller inte anslutning (rad- och kolumnidentifiering) av punkterna. Om data samlas in från en rörlig sensorplattform och lagras som absoluta koordinater, håller vi också platsen för sensorn med varje skanning. Således kan vårt tillvägagångssätt användas med data från andra 3D-TEF laserskannrar genom att överväga enstaka skanningar eller genom att ackumulera data över tid när skannrarna rör sig. Dessa punkter läses in i en gles voxel representation och nås med hjälp av en hash nyckel baserat på den relativa positionen för punkterna. Denna struktur kombinerar de väsentliga egenskaperna hos flera punkter i en, spara minne och minska komplexiteten i beräkningen av efterföljande användning av punkterna [14]. För att bättre förstå de observerade blandade mätfenomenen använder vi en modell av laserstrålens retursignal. Genom att beakta den del av strålen som reflekteras tillbaka av målet och som returneras av bakgrunden (jordplan eller vertikal vägg), är det möjligt att förklara kvalitativt de fenomen som observerats. För att modellera energivågformen väljer vi en enkel reflektansmodell: 2 Denna kamera var generöst försedd med NAVLAB-gruppen 2204 med: ρ, reflektansen; r, intervallet;  på laserincidensvinkeln; A, det normaliserade området upplyst; δ, Dirac-funktionen. Vi normaliserar det belysta området för att bevara energiflödet. Pulsens icke-nolllängd och mottagarens dynamik jämnar ut energivågsformen. Vi representerar båda effekterna som en Gaussian G(t i, σ i ). Flera tekniker kan användas för att upptäcka pulser [15]: tröskel, tyngdpunkt, maximum, nollkorsning av andraderivat och konstant fraktionsdiskriminator (CFD). CFD-metoder är inte känsliga för signalamplitudförändring och är robusta mot pulsbreddförändring; dessa metoder söker nollkorsning av skillnaden mellan den försvagade signalvågformen och en version av den ursprungliga vågformen fördröjd av en bråkdel av pulsbredden. Vi använder ett sådant tillvägagångssätt. Denna modell förbättrar vår förståelse av flera fenomen, men det är inte en perfekt lösning. Ett problem är att strålintensiteten inte är verkligt homogent fördelad. En annan är bristen på fullständiga tillverkarens tekniska data om väsentliga egenskaper hos lasern såsom strålens varaktighet och utlösningstillstånd, vilket ökar felet hos den aktuella modellen. Modellen är dock fortfarande lämplig för att förklara de flesta fenomen, som kommer att diskuteras vidare i underavsnitt III-C. För att simulera vegetationsliknande strukturer under kontrollerade förhållanden användes små PVC-rör och pluggstavar i en mängd olika scener, både inomhus och utomhus. Fikon. 2, 3, 4, och 5 visa provdata från varje uppsättning experiment. En liknande stavuppsättning användes [10] och inspirerade oss. Tabell I innehåller en kort beskrivning av de experiment som utförts. Ytterligare uppgifter finns i [12]. Vi använde en 26 × 41 cm Plywoodskiva, 6 cm PVC-rör och pluggstavar som varierade i storlek mellan 3,2 och 22,2 mm. För att simulera vegetationsklustret med PVC-rören eller stavarna använder vi en Poissonfördelning för att bestämma var de befinner sig. Användningen av trämål och skräp säkerställer att skillnader i reflektionsförmåga inte är källan till fenomen vi observerar. De fenomen som observerats kan delas in i flera klasser: 1) blandade mätningar som sker på grund av överlappning av laserstrålen på två objekt i kanten av ett objekt; 2) blandade mätningar som sker på grund av målstrukturer tunnare än strålen; 3) blandade mätningar som sker på grund av särskilda egenskaper hos SICK laser; 4) och blandade mätningar från markinteraktion. Bilda. 6 visar de olika fenomen som observerats. LADAR och två stavar (de tunnaste och bredaste) är statiska. Bakgrunden är placerad på tre olika platser. Den nedre delen av Fig. 6 visar en sidovy över upplägget. Den översta delen av samma figur visar olika blandade mätfenomen. Blandade mätningar som visas vid kanten av objekt är de vanligaste. Dessa inträffar när en stråle projiceras över kanten av ett objekt, och (med en TEF laser såsom SICK) visas mellan de två
Tuley et al REF utvecklade en taxonomi av blandade pixelfenomen, med fokus på tunna strukturer.
Analysis and Removal of Artifacts in 3-D LADAR Data
{'venue': 'Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': 'Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}