Accuracy verification of the Lynx Mobile Mapper system II/ Verificación de la exactitud del sistema Lynx Mobile Mapper II

Artículo patrocinado por Extraco, Misturas, Lógica, Enmacosa e Ingeniería InSitu, dentro del proyecto SITEGI, cofinanciado por el CDTI. (2012). 

Article sponsored by Extraco, Misturas, Lógica, Enmacosa and Ingeniería Insitu inside the SITEGI project, cofinanced by the CDTI. (2012)

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3. Methodology
3.1. Lugar de ensayo / Test site

Situada a 10 km al sur del centro de Vigo, entre los municipios de Vigo y Mos, el campus de Lagoas-Marcosende comprende un área abierta con algunos bloques de Universidad, otro con áreas verdes (Fig. 4). El área de prueba mide aproximadamente de 3 m de oeste a este, por 3 m de norte a sur, donde se encontraba el artefacto (Fig. 5). Cielo vista en gran parte de la banda era bueno, aunque hubo una pequeña área donde la vegetación sobresaliente restringido la señal GNSS.

Located 10 km to the south of Vigo center, between the municipalities of Vigo and Mos, the Lagoas-Marcosende campus comprises an open area with some university blocks interspaced with green areas (Fig. 4). The test area measured approximately 3 m west to east, by 3 m north to south, where the artifact was located (Fig. 5). Sky view across much of the strip was good although there was a small area where the overhanging vegetation restricted the GNSS signal.

3.2. Adquisición de datos y procesamiento / Data acquisition and processing

Siempre es obligatorio revisar el pronóstico del tiempo antes de ir a la página de la encuesta. Porque Lince utiliza la luz, su calidad de los datos es afectada por cualquier condición atmosférica que interfiere con la trayectoria de la luz, como la neblina de contaminación, humo, la niebla y la precipitación. También temperaturas extremas pueden causar problemas en cámaras y sensores de cabeza. Como resultado de esto, hemos planificado nuestras encuestas de lince cuando las condiciones eran favorables para topografía asthere es absoluto para eliminar el efecto de fondo durante el postproceso.

Durante la adquisición de datos, se utilizan dos softwares: LV POSView desarrollado por Applanix y encuesta de lince de Optech. La firstone muestra información útil de POS y GPS durante la encuesta y aplica medidas de brazo de palanca a datos POS y GPS.

Mientras tanto, encuesta de lince es responsable de la planificación y el control de la encuesta del LiDAR móvil y muestra la información de estado de sistema y plan de ruta.

It is always mandatory to check the weather forecast before heading to the survey site. Because Lynx uses light, its data quality is affected by any atmospheric condition that interferes with the path of the light, such as pollution haze, smoke, fog, and precipitation. Also extreme temperatures may cause problems in cameras and head sensors. As a result of this, we have planned our Lynx surveys when conditions were favorable for surveying as there is no way to eliminate the background effect during postprocessing.

During data acquisition, two softwares are used: LV POSView developed by Applanix and Lynx Survey from Optech. The first one displays useful POS and GPS information during the survey, and applies lever arm measurements to POS and GPS data. 

Meanwhile, Lynx Survey is responsible for planning and controlling the survey of the mobile LiDAR, and displays the route plan and system status information.

Fig. 4. (a) Google maps visualization of the test site and (b) point cloud of the test.

Fig. 5. Point cloud of the calibration standard.

El tratamiento de los datos de lince Mobile Mapper se realiza después de la misión en postprocesamiento. Utilizamos POSPac MMS 5.4 para procesar datos GPS/IMU/DMI recogidos durante la encuesta, para crear un final SBET (Lisa mejor estimado trayectoria) para el procesamiento de lince. Para mejorar la precisión del GPS móvil; mediciones GPS adicionales se proporcionan de una estación base ubicada en cabo Estay, Vigo. Esas variaciones en la localización GPS medida en la estación base y su ubicación encuesta se registran y programadas durante la misión y aplicadas poco después para el post-procesamiento de dataduring GPS móvil.A continuación, DASHMap procesa todos los datos de lince. Las mediciones crudas LiDAR se combina con el SBET para calcular una nube de puntos georeferenciados. Por último, empleamos a Modeler de terreno rápido desarrollado por imágenes aplicado, para visualizar y modelar datos procesados de LINX.

The processing of the Lynx Mobile Mapper data is done after mission in post-processing. We use POSPac MMS 5.4 to process GPS/IMU/DMI data gathered during the survey, to create a final SBET (Smooth Best Estimated Trajectory) for Lynx processing. To improve the accuracy of the mobile GPS; additional GPS measurements are provided from a base station located in Cape Estay, Vigo. Those variations in the measured GPS location at the base station and its surveyed location are recorded and timed during the mission, and applied soon afterwards to the mobile GPS data during post-processing.

Following that, DASHMap processes all Lynx data. The LiDAR raw measurements are merged with the SBET to calculate a georeferenced point cloud. Finally, we employ Quick Terrain Modeler developed by Applied Imagery, to visualize and model processed Lynx data.

3.3. Conjunto de datos / Data set

El equipo de investigación de Lynx Mobile Mapper adquirió dos diferentes conjuntos de datos en el sitio de prueba de control situado en la Universidad de Vigo en dos días diferentes (14 de diciembre de 2011 y el 23 de diciembre de 2011).Esto proporcionó dos conjuntos de datos independientes para permitir que la consistencia de los datos capturados a evaluarse. Ambos conjuntos fueron seleccionados para proporcionar diferentes ambientes para que el rendimiento general del sistema podría evaluarse en las condiciones que debían ser buenos y regulares para el funcionamiento del GPS.Durante la primera encuesta (14 de diciembre), se recogieron un total de cinco exploraciones hacia adelante del artefacto estándar (4 – 8 tiras) a lo largo de una ruta predefinida accesible por el vehículo. Un sistema de coordenadas local se asume para el coche y el artefacto estándar: X, dirección, Y que conduce, dirección horizontal y perpendicular y Z — direcciones verticales y perpendiculares. La calibración estándar fue situada horizontalmente y a lo largo de la dirección que conduce (eje x).La segunda encuesta, que tuvo lugar en el 23, repitió las cinco exploraciones en X dirección (2 tiras) y había añadido un total de 5 exploraciones (tiras de 7-11) con el artefacto estándar situado horizontalmente y perpendicular a la dirección que conduce (eje y) y otros cinco más (tiras 16) en el eje Z. En todos estos estudios, los datos de Lynx Mobile Mapper se procesaron contra una estación base de GPS diferencial situada en el Instituto Español de Oceanografía en cabo Estay, Vigo. El tiempo requerido para la colección fue menos de 1 h, con velocidades del vehículo de no más de 20 kilómetros por hora. De hecho, la velocidad de conducción del vehículo es un factor clave durante una encuesta; es un parámetro crítico para controlar el espacio entre dos consecutivos road secciones representativas y también la densidad del punto alcanzable sobre una superficie. En cualquier caso, no afecta a la precisión absoluta, que es determinada por los datos GPS de calidad suficiente.

The Lynx Mobile Mapper survey team acquired two different datasets at the control test site located in the University of Vigo in two different days (December 14, 2011 and December 23, 2011).

This provided two independent datasets to allow the consistency of the captured data to be assessed. Both datasets were selected to provide different environments so that the general system performance could be assessed in conditions that were expected to be both good and regular for GPS operation.

During the first survey (December 14), a total of five forward scans of the standard artifact (strips 4–8) were collected along a pre-defined route accessible by the vehicle. A local coordinate system is assumed for the car and the standard artifact: X—driving direction, Y—horizontal and perpendicular directions and Z—vertical and perpendicular directions. The calibration standard was located horizontally and along the driving direction (X-axis).

The second survey, which took place on the 23, repeated the five scans in X direction (strips 2–6) and added a total of 5 scans (strips 7–11) with the standard artifact located horizontally and perpendicular to the driving direction (Y-axis) and another five more (strips 12–16) in the vertical axis, Z. In all these surveys, the Lynx Mobile Mapper data were processed against a differential GPS base station located in the Spanish Oceanographic Institute in Cape Estay, Vigo. The time required for collection was less than 1 h, with vehicle speeds of no more than 20 km/h.

In fact, vehicle’s driving speed is a key factor during a survey; it is a critical parameter for controlling the space between two consecutive road cross sections and also the achievable point density on a surface. In any case, it never affects the absolute accuracy, which is determined by GPS data of sufficient quality.

4. Resultados / Results and discussion
4.1. Sphere–sphere accuracy evaluation

Para evaluar la precisión relativa del sistema de análisis de LiDAR mobile, se compararon los datos de las exploraciones repetidas. Específicamente, veinte exploraciones del artefacto estándar fueron realizadas a lo largo de la trayectoria seleccionada en dos días diferentes. Las posiciones estándar de calibración diferente fueron explicadas en la sección anterior. Sólo las esferas del artefacto fueron identificadas en cada conjunto de datos a lo largo de la ruta. Nubes de puntos fueron extraídas de cada tira utilizando el software de terreno Modeler theQuick para que tenemos 5 conjuntos de puntos disponibles para cada artefacto en las orientaciones Y y Z (23 de diciembre) y 10 tiras disponibles para el artefacto que se encuentra en la dirección que conduce (eje x; Diciembre 14 y 23). Coordenadas del centro de esferas se evalúan mediante un algoritmo de ajuste de mínimos cuadrados implementado en Matlab software (Fig. 6). Porque las coordenadas de la esfera centros puede estimarse de escasos datos sin pérdida significativa de precisión, Matlab se ha convertido en una excelente herramienta para examinar la exactitud del sistema MLS.

To evaluate the relative accuracy of the mobile LiDAR scanning system, data from repeated scans were compared. Specifically, twenty scans of the standard artifact were performed along the trajectory selected in two different days. The different calibration standard positions were explained in the previous section. Only the spheres of the artifact were identified in each dataset along the route. Point clouds were extracted from each strip using the Quick Terrain Modeler software so that we have 5 sets of points available for each artifact in the Y and Z orientations (December 23) and 10 strips available for the artifact located in the driving direction (X-axis; December 14 and 23). Coordinates of the center of spheres are evaluated using a least-square fitting algorithm implemented in Matlab software (Fig. 6). Because the coordinates of sphere centers can be estimated from sparse data without significant loss of accuracy, Matlab has become an excellent tool to examine the MLS system’s accuracy.

Fig. 6. Least-square fitting algorithm (sphere case).

Distancias entre los centros de cada esfera (d1–2, d1–3, d1–4 y d1–5) se calcularon usando 

Distances between the centers of each sphere (d1–2, d1–3, d1–4 and d1–5) were calculated using

x1, y y z1 son las coordenadas de la esfera 1 y xi, yi y zi son las coordenadas de las esferas de 2 – 5.

x1, y1 and z1 are the coordinates of the sphere 1 and xi, yi and zi are the coordinates of the spheres 2–5

Fig. 7. X-axis sphere–sphere accuracy for the distances between centers of the spheres in the artifact (December 14); (a) LiDAR sensor A and (b) LiDAR sensor B.

Fig. 8. X-axis (1), Y-axis (2) and Z-axis (3) sphere–sphere accuracy for the distances between centers of spheres in the artifact (December 23); (a) LiDAR sensor A and (b) LiDAR sensor B.

Luego se calculó la diferencia entre estos d1_i de resultados de longitud y los obtenidos de una máquina LSS de medición por coordenadas para dar una indicación general de la precisión de sphere–sphere. Los resultados de este análisis se presentan en las figs. 7 y 8.Figs. 7 y 8 Mostrar los resultados de precisión sphere–sphere medidos para los tres ejes y dos sensores. En todos estos casos, los valores son menos de 10 mm y en la mayoría de los casos, menos de 5 mm. correlación entre la distancia de las esferas centros y exactitud no fue encontrado. Además, no existe correlación simple entre la precisión y la orientación del artefacto estándar.La precisión relativa es independiente de las condiciones GNSS.Durante los períodos de cortes de GNSS, como en túneles, edificios altos o marquesinas de árbol, solamente la precisión absoluta disminuye.

The difference between these length results d1 i and those obtained from a coordinate measuring machine LSS was then calculated to give an overall indication of the sphere–sphere accuracy. The results of this analysis are presented in Figs. 7 and 8. 

Figs. 7 and 8 show the sphere–sphere accuracy results measured for the three axes and for both sensors. In all these cases, the values are less than 10 mm and in most cases, less than 5 mm Correlation between the distance of the spheres centers and accuracy was not found. Also, there is no simple correlation between accuracy and the orientation of the standard artifact. The relative accuracy is independent of the GNSS conditions. During periods of GNSS outages, like in tunnels, high buildings or tree canopies, only the absolute accuracy decreases. 

4.2. Evaluación de exactitud del colimador / Boresighting accuracy evaluation

La posición relativa de los sensores LiDAR con respecto a la IMU puede medirse directamente en el montaje del sensor, una vez que se montan. Por desgracia, no ocurre con la orientación relativa. Cada vez los cabezales de sensor LiDAR se instalan o movidos dentro de la Baca del sistema Lynx, pequeños cambios en la alineación puede ocurrir, que requieren de pruebas de campo de los parámetros de calibración de alineador óptico. Hay principalmente 3 parámetros que afectan a la calibración del sistema Lynx (partida, pitch y roll). La mejor forma de calibrar el sistema Lynx es corregir para estos parámetros en ese orden. Esta tarea se realiza manualmente y los resultados se pueden computar una precisión aceptable level.Fig. 9 exposiciones la exactitud del colimador para los centros de la esfera mide independientemente por sensores LiDAR A y B. usando la fórmula antes mencionada (ecuación (1)), podemos calcular las diferencias entre los centros medidos por cada uno de los sensores (boresigthting exactitud) haciendo un pequeño arreglo para este caso (ecuación 2).Estos resultados son evaluados y en los gráficos a continuación, uno por cada diferente Surrey 

The relative position of the LiDAR sensors with regard to the IMU can be measured directly at the sensor assembly once they are mounted. Unfortunately, it does not happen with the relative orientation. Every time the LiDAR sensor heads are installed or moved within the roof rack of the Lynx system, small changes in the alignment may occur, requiring field testing of the boresight calibration parameters. There are primarily 3 parameters affecting the calibration of the Lynx System (heading, pitch and roll). The best way to calibrate the Lynx system is to correct for these parameters in that order. This task is performed manually and results can be computed to an acceptable accuracy level.

Fig. 9 exhibits the boresighting accuracy for the sphere centers measured independently by LiDAR sensors A and B. Using the aforementioned formula (Eq. (1)), we can calculate the differences between the centers measured by each of the sensors (boresigthting accuracy) doing a small arrangement to this specific case (Eq. (2)).

These results are evaluated and represented in the graphics below, one per each different survey

donde A [xi], [yi] A [zi] un son las coordenadas de la primera esfera centro de LiDAR sensor A y [xi] B, [yi] B, [zi] B son las coordenadas de la primera esfera centro de LiDAR sensor B.

where [xi]A, [yi]A, [zi]A are the coordinates of the i sphere center obtained from LiDAR sensor A and [xi]B, [yi]B, [zi]B are the coordinates of the i sphere center obtained from LiDAR sensor B.

Fig. 9. Accuracy measured for the sphere centers in the artifact, for LiDAR sensors A and B of the Lynx Mobile Mapper; (a) shows the data from the first survey (December 14) and (b) shows the data from the second survey (December 23).

De nuevo no hay ninguna correlación clara entre la exactitud y la orientación del artefacto. Sin embargo, una clara diferencia (1 – 4 cm) aparece entre las mediciones de los sensores A y B. Esto sugiere que una importante contribución a estas diferencias podría provenir de un error al calibrar el sistema.

Again, there is no clear correlation between the accuracy and the orientation of the artifact. Nevertheless, a clear difference (1–4 cm) appears between measurements taken from sensors A and B. This suggests that an important contribution to these differences could come from a system miscalibration.

4.3. Evaluación de la precisión absoluta / Absolute accuracy evaluation 

La precisión absoluta evalúa la fiabilidad de los móvil LiDAR en la medida en sistemas de coordenadas globales. Ecuación (3) muestra el valor de precisión en forma matemática

The absolute accuracy evaluates the reliability of the mobile LiDAR in the measurement under global coordinate systems. Eq. (3) shows the accuracy value in mathematical form

donde xavg, yavg y zavg son las coordenadas promedio para el centro de cada esfera y xi, yi y zi es las coordenadas obtenidas de cada una de las exploraciones de veinte diferentes.Esta precisión absoluta está dominada por la calidad de la solución GNSS. En buenas condiciones (PDOPo2.5), situación que corresponde a las figuras 10 y 11, la exactitud valores en X, Y (coordenadas de posición) y la coordenada Z (elevación) están todos bajo 2 y 2.5 cm, respectivamente. Estos dos primeros gráficos a continuación representan las tiras 4 correspondiente a la encuesta de 14 de diciembre y 2 de bandas pertenecientes a la segunda jornada de la encuesta (23 de diciembre). Sin embargo, una vez que el PDOP comienza levanta (PDOP44), errores aumentan demasiado (figs. 12 y 13). Es el caso de tiras común, donde los valores máximos son 10 cm para la coordenada X, 25 cm y 30 cm para la coordenada Z.Es importante tener en cuenta que alturas GPS no suelen ser tan precisas como las posiciones horizontales de GPS. Si consideramos simplista sólo cuatro satélites, la configuración '' óptima '' para mejor precisión global está teniendo los cuatro satélites en 40–551 sobre el horizonte y uno en cada dirección general N, E, W y S. El arreglo '' mejor '' similar para posición vertical es con una sobrecarga de satélite y otros en el horizonte y 1201 en Azimut aparte. Obviamente, este arreglo es muy pobre desde un punto de vista de la señal. En consecuencia, el potencial error vertical para cualquier posición GPS será mayor que el error horizontal para esa misma posición.

where xavg, yavg and zavg are the average coordinates for the center of each sphere and xi, yi and zi are the coordinates obtained from each of the different twenty scans.

This absolute accuracy is dominated by the quality of the GNSS solution. Under good conditions (PDOPo2.5), situation that corresponds to Figs. 10 and 11, the accuracy values in X, Y (position coordinates) and Z coordinate (elevation) are all under 2 and 2.5 cm, respectively. These first two graphics below represent strips 4–8 corresponding to the survey of December 14 and strips 2–6 belonging to the second day of the survey (December 23). Nevertheless, once the PDOP starts rising up (PDOP44), errors increase too (Figs. 12 and 13). It is the case for strips 7–16, where the maximum values are 10 cm for the X coordinate, 25 cm for Y and 30 cm for Z coordinate. 

It is important to note that GPS heights tend not to be as accurate as the GPS horizontal positions. If we simplistically consider just four satellites, the ‘‘optimum’’ configuration for best overall accuracy is having the four satellites at 40–551 above the horizon and one in each general direction N, E, W, and S. The similar ‘‘best’’ arrangement for vertical position is with one satellite overhead and the others at the horizon and 1201 in azimuth apart. Obviously, this arrangement is very poor from a signal standpoint. Consequently, the potential vertical error for any GPS position will be greater than the horizontal error for that same position.

5. Conclusiones / Conclusions

Dentro de este trabajo, se ha demostrado la viabilidad del sistema Lynx Mobile Mapper para producir mediciones 3D densas en una precisión relativa (sphere–sphere exactitud) de 10 mm o menos utilizando un estándar de calibración mecánica de bajo costo para la comparación. Así, partiendo de dos diferentes conjuntos de datos en el sitio de prueba de control situado en la Universidad de Vigo, algunas diferencias que subsisten entre las nubes de puntos de ambos sensores LiDAR pudieran detectarse debido a una calibración imperfecto alineador óptico

Within this paper, the feasibility of the Lynx Mobile Mapper system to produce dense 3D measurements at a relative accuracy (sphere–sphere accuracy) level of 10 mm or less has been demonstrated using a low-cost mechanical calibration standard for the comparison. As well, based on two different datasets at the control test site located in the University of Vigo, some remaining differences between the point clouds from both LiDAR sensors could be detected due to an imperfect boresight calibration.

Fig. 10. X-axis, Y-axis and Z-axis accuracy for strips 4–8 (artifact located in the X orientation). These strips were surveyed under a PDOP value less than 2.5.

Fig. 11. X-axis, Y-axis and Z-axis accuracy for strips 2–6 (artifact located in the X orientation). These strips were surveyed under a PDOP value less than 2.5.

Fig. 12. X-axis, Y-axis and Z-axis accuracy for strips 7–11 (artifact located in the Y orientation). These strips were surveyed under a PDOP value greater than 4.

Fig. 13. X-axis, Y-axis and Z-axis accuracy for strips 12–16 (artifact located in the Z orientation). These strips were surveyed under a PDOP value greater than 4.

Este problema puede corregirse captura características como las esquinas de la casa en varias rutas y el desalineamiento de fijación antes de emprender un nuevo proyecto. Niveles de precisión absoluta alrededor de 1 – 5 cm hacer este sistema móvil conveniente llevar a cabo muchos mapas y tareas de agrimensura. Aunque podemos asegurar una buena cobertura GNSS (PDOPo2.5). Si no es así, podemos observar cómo los errores pueden aumentar hasta 0,3 m. De hecho, error de altura tiende a ser mucho peor que la horizontal (error de posición), algo que pueden derivarse de los gráficos. Esto es principalmente debido a la geometría del satélite es esencialmente la mitad de la configuración óptima.

This problem can be corrected capturing features like house corners in multiple paths and fixing the misalignment before undertaking a new project. Absolute accuracy levels around 1–5 cm make this mobile system convenient to carry out many mapping and surveying tasks. Although, we may assure a good GNSS coverage (PDOPo2.5). If not, we can observe how errors may increase up to 0.3 m. In fact, altitude error tends to be considerably worse than the horizontal (position error), something that can be derived from the graphics. This is principally because the satellite geometry is essentially one-half of the optimal configuration.

Acknowledgments

The authors thank the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness, the Spanish Centre for Technological and Industrial Development and Xunta de Galicia for the financial support given; Human Resources programs (BES-2010-034106 and IPP055-EXP44) and projects (Grant nos. BIA2009-08012 and IDI-20101770).

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