视觉和无人机自主为工业流程、安全、检测应用增添了新的内容

过去十年，随着轻量化电池、无人机飞行控制、自主导航和高分辨率数码相机的进步，无人机检测和测绘技术得到了扩展。在农业、石油天然气、建筑桥梁建设、电力事业植被管理、消防救援、测量等诸多检验任务中，检验应用迅速增长。使用数码相机的gps制导无人机为许多其他方法无法完成的检查和测量任务创造了新的服务市场。

赋予无人机自主导航功能大大提高了收集有用数据的能力，并减少了对熟练飞行员的需求和相关成本。如今，我们大多数人在开车旅行或甚至在山上徒步旅行时，都把GPS视为理所当然。GPS是许多无人机测量和检查活动的组成部分。然而，有一些环境，如矿山、仓库、坦克、桥下和其他覆盖空间，GPS是不可用或不可靠的。为了应对这一挑战，Emesent开发了基于激光雷达的无人机自主技术，可以调查和检查以前无法进入的空间或资产。

传统的无人机勘测是指使用无人机或无人机(UAV)，用向下的传感器(如RGB或多光谱相机以及光探测和测距(LiDAR)有效载荷)捕获航空数据。在使用RGB相机的无人机勘测过程中，从不同的角度多次拍摄地面，并且每张图像都标有坐标。2D和3D地图可以使用GPS和测光技术创建。

Emesent Hovermap解决方案是基于激光雷达，不需要GPS。相反，它使用同步定位和映射(SLAM)算法，从激光雷达数据本身估计无人机的位置和方向，并创建高细节、精确的3D点云，并提供先进的自主能力。它允许无人机自主飞行，即使在没有gps的环境中，也可以在视线和通信范围之外的障碍物周围自我导航。

这使得无人机可以用于地下矿山、桥梁或平台、坦克和其他覆盖空间的测绘;模块化摄像头可以从无人机上拆卸下来，安装在地面机器人上，也可以用于行走扫描。

测量技术增加了无法从相机收集到的数据

其基本思想是在控制过程时测量和调节关键变量。当新技术允许您测量重要的变量时，就有机会改进对该过程的控制。借助新型高精度轻型激光雷达的精确3D点云，可以生成模型，以提供对地表和地下采矿、工业流程、仓库、建筑物、桥梁、隧道和地铁等结构的深入了解。

Hovermap的旋转激光雷达提供全方位的视野，确保在各个方向收集3D数据。这些地图对于审查侵蚀、树木测量和储存量是有用的。采集到的数据可以与其他传感器的数据相结合，例如摄像头或高光谱成像，以进行进一步的数据分析。

自动驾驶的可能性之一是在森林树冠下飞行，以进行准确的生长评估。这对于覆盖大面积的新植物很有用，不用跋涉数英里，也不用担心GPS中断。

与矿山规划软件提供商合作

为了帮助矿业客户提高生产力和产量，Emesent与主要的矿山规划软件供应商建立了联盟。这些联盟使矿业公司更容易利用现有的测量能力，采用新的数据捕获技术。通过将Hovermap扫描数据无缝导入这些平台，用户可以将这些数据用于岩土分析、状态监测、在建勘测、体积报告和设计更新。

来自以前无法进入地区的数据正在为采矿作业带来新的见解和更多的细节。与领先的关键技术提供商合作，有助于实现数字驱动的采矿生态系统。

使工人远离危险

地下矿井有很大的露天空洞，这对矿井的高效和安全运行至关重要。这些无支撑的空洞是地面坠落的来源，可能危及人员、地下基础设施和设备。传统的扫描开放空洞的方法是由勘测人员在空洞边缘附近操作安装在臂架上的激光雷达传感器，这种方法耗时长，扫描质量差，有阴影，扫描不完整，危及人员安全。

气垫地图飞行员只需一台平板电脑，就可以完成从起飞到降落的整个任务。机载实时处理数据，并将3D地图传输给运营商。点击地图将设置智能路径点，Hovermap负责其余工作，在避开障碍物的同时导航到路径点，并自主完成任务。

无人机技术的进步让人类更安全

随着无人机与各种传感器相结合，满足了人们对快速、便捷地获取详细资产信息的似乎永不满足的需求，新的细分市场已经发展起来。无人机可以提供高质量的图像，并改善农业、建筑和桥梁建设、海上平台、管道、输电线路、灾害响应和许多其他行业的运营。

随着激光雷达的发展，无人机技术不断改进有用数据的捕获。基于slam的自主权现在提供了使用无人机携带的轻型精密激光雷达在gps拒绝环境下操作的能力。这种自主能力意味着激光雷达可以在以前未被映射的黑暗、密闭空间(如矿山)中运行，而无需人工参与。这种能力可以改善采矿作业并收集有价值的数据，而无需将人类置于恶劣的环境或从事危险的任务。

瑞克一他是CFE媒体和技术内容合作伙伴ARC咨询集团的高级顾问。由网页内容经理克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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关键词:机器视觉，无人机测绘，激光雷达

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