农业机械学报

北大核心,CA,JST,EI,CSCD

国内刊号:11-1964/S

国际刊号:1000-1298

农业机械学报杂志2023年第8期:单目SLAM增强现实测树系统设计与试验

发布日期:

作者:范永祥,冯仲科,闫飞,申朝永,关天蒴,苏珏颖

单位:季华实验室,北京林业大学,北京林业大学,贵州省第三测绘院,北京林业大学,北京林业大学,

关键词:森林;样地调查;单目SLAM;智能手机

基金:广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金——青年基金项目(2020A1515110253)

将内嵌有面阵相机及IMU的智能手机作为硬件系统,单目SLAM技术获取多视图几何深度图、位姿等为数据源,构建了单目SLAM增强现实森林测树系统。设计了基于平滑度高鲁棒性过滤胸高圆柱体表面点云及切线的方法;然后,基于点到圆柱体表面距离及圆柱体切线到圆柱体表面距离构建了胸径与立木位置精确估计算法;最后,以该算法为基础在智能手机端开发了增强现实测树系统,即利用智能手机实时测树、并通过增强现实场景实时人工监督测量结果。新型测树系统在5块32m×32m方形样地中进行了测试,以评估新型测树系统的测量精度;此外,每块样地使用了单次观测、正交观测、对称观测及环绕观测4种不同的观测方法对立木胸高圆柱体观测,以评估不用观测方式对测树精度的影响。结果显示:立木位置估计值在X、Y轴方向的平均误差范围为-0.014~0.020m,X、Y轴方向均方根误差范围为0.04~0.08m;立木胸径估计值偏差为-0.85~-0.03cm(相对偏差为-3.60%~-0.04%),均方根误差为1.32~2.51cm(相对均方根误差为6.41%~12.33%);相比于单次观测方法,其他观测方法获取位置及胸径估计精度均有提高(特别是不可近似为圆柱体的立木树干),从精度与效率角度而言,正交观测及对称观测为最佳观测方法。结果表明,单目SLAM增强现实测树系统是一种可精确进行森林样地调查的潜在解决方案。

来源:2023年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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