目标毁伤效果建模系统设计与实现

李 磊，石 全，张 宁，王 武，陈 材

(1.陆军工程大学石家庄校区 装备指挥与管理系，河北 石家庄 050003；2.32142部队，河北 保定 071000；3.71352部队，河北 张家口 075100；4.西北机电工程研究所，陕西 咸阳 712099)

随着高新技术武器系统的发展，目标毁伤评估对现代战争的影响越来越重，要求越来越高[1]。美军一直重视这方面的研究，从目标毁伤信息收集、目标毁伤效果建模到目标毁伤效果评估方法，已经形成了一套完整的评估体系。特别是在机载平台侦察方面，美军有“捕食者”和“全球鹰”，具备从美国本土到全球任何地方进行侦察监视的能力[2]。受美军启发，针对集群火炮火力打击目标区域后毁伤问题，笔者将轻小型激光雷达和倾斜摄影设备搭载于无人机，对目标区域进行全域快速扫描，快速获取高精度三维地形地貌激光点云数据，并实时传送至用户终端用于毁伤效果分析，设计出一种基于图像感知的目标毁伤效果建模系统，实现目标毁伤效果三维建模且直观可视，为指挥员评估毁伤效果和辅助科学决策提供模型和数据支撑。

1 系统总体方案设计

1.1 基于图像感知的目标毁伤效果建模基本思路

将无人机加挂激光雷达和倾斜摄影设备对目标区域进行扫描和拍摄，作为原始数据进行保存和处理，建立目标毁伤前的特征模型，以便和毁伤后的特征模型进行比较，确定目标毁伤位置和毁伤程度；对目标毁伤后的图像信息进行降噪、过滤、校正等处理，滤掉噪声信息；提取目标毁伤特征信息，通过边缘检测算子，提取目标边缘轮廓，与原始数据建立的目标模型进行比较，得到发生变化的激光点云数据信息；将这些激光点云数据和拍摄影像信息结合起来，运用三维建模技术对数据进行变换和处理，得到逼真的目标毁伤效果三维模型，并通过软件后处理模块调取三维毁伤近似体积等参数。

整个建模系统的重点和技术难点主要是对图像数据信息的获取、处理、管理、提取和应用，这就要求在系统设计中，既要注重硬件接口的适用通用，也要注重软件设计的兼容并容。

1.2 系统的组成与功能

基于图像感知的目标毁伤效果建模系统组成结构图如图1所示，由空中探测激光扫描设备(激光雷达)、挂接接口、地面基站、信息处理控制组件及配套软件组成[3]。系统的主要功能是实现对目标区域内装备和弹坑毁伤模型可视化建模，并对海量空间信息数据及地物属性数据进行存储、检索、展示与分析[4]。

1.3 系统工作原理与流程

激光雷达集成了激光扫描仪、全球导航卫星系统(GNSS)、惯性导航系统(INS)和可见光数码相机等单元，用来获取目标区域激光点云数据而后生成精确的数字模型(DEM/DSM)[5]。激光雷达组成如图2所示。将激光雷达挂载于无人机平台预先获取指定区域的三维激光点云模型，作为基础数据库。实际使用时，根据情况进行调度，在指定区域上空进行盘旋，通过信息处理控制组件配置激光雷达获取该区域的三维点云数据，对比基础数据库，获取指定爆炸区域装备和弹坑毁伤模型并分析毁伤效果。系统工作的流程如图3所示。

激光雷达产生并发射光脉冲，打在物体上反射回来，最终信号被接收。接收器通过测量光脉冲从发射到被反射回的时间，从而转换为对距离的测量。将激光扫描角度、GNSS位置数据和INS姿态数据计算及坐标变换可得到每个地面光斑的三维坐标x、y、z，GNSS位置数据需要结合卫星数据、基准站数据进行联合差分解算得到[6]。INS姿态数据通过陀螺仪和加速度计测量得到。激光雷达存储单元可存放点云数据与位置、姿态数据。各个单元之间用以太网协议交换数据，并把各项数据信息流转至信息处理组件，经过处理分析后可通过无线传输与用户终端交互，信息流转流程如图4所示。

2 系统硬件设计与实现

2.1 硬件功能指标

系统的硬件部分主要是激光雷达，它通过移动搭载平台，按照指令进行数据采集、传输与显示，具体功能指标如下：

1)目标区域内数个基准站三维坐标精确测量；

2)移动平台(包括飞机或无人机)轨迹精确测量；

3)周围地物到雷达的相对位置精确测量；

4)空间信息数据压缩；

5)目标区域内装备和弹坑的时空信息数据准实时显示；

6)通过RS232数据接口接收GNSS基准站数据。

为使系统正常工作、通过监控中心控制系统采集数据并准实时显示，需要满足以下要求：

1)供电：电压为24±2 V，电流不大于3 A；

2)飞行平台载重富余：20 kg;

3)系统操作及数据处理均进行高度封装，经培训后即可完成系统操作。

无人机挂接激光雷达如图5所示。

2.2 技术途径

激光雷达系统是整个硬件设备之中的核心部件，集成包括激光扫描仪、惯性导航单元和嵌入式计算机三大模块，这些模块通过高精度时间同步控制和数据总线进行时间统一和数据传输，实现所需激光点云、DEM、DSM地物坐标数据等多样化数据信息采集、存储和传递。激光扫描仪是激光雷达的核心[7]。经过多年发展，激光雷达各单元和模块技术应用都已成熟，而且形成了标准接口用于各单元设备连接和交换数据，民用领域已经将无人机挂接激光雷达用于巡视监视高压线路是否正常工作。

3 系统软件设计与实现

3.1 软件功能指标

系统的软件部分以台式机工作站、数据存储服务器和高性能板卡为支撑，实现数据处理、数据检索与分析等功能，具体功能指标如下：

1)目标区域内数个基准点之间的三维坐标平差处理；

2)移动平台航迹事后差分处理；

3)移动平台姿态与精确航迹之间的耦合和事后耦合处理；

4)基于精确航迹与姿态的地物三维激光点云数据事后处理；

5)基于精确航迹与姿态的地物全景真彩色激光点云数据事后处理；

6)机载激光雷达数据融合处理；

7)激光点云数据重复采样处理；

8)目标区域数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM)建模。

根据系统软件功能指标要求，系统软件总体技术指标如下：

1)激光雷达点云密度：≥200点/m2；

2)激光雷达扫描频率：≥50 Hz；

3)几何尺寸测量精度：≤0.05 m；

4)模型建立时间：≤2 h；

5)软件运行/开发环境：Windows 7.

3.2 技术途径

3.2.1 图像信息数据获取

图像感知信息数据获取主要依靠激光点云与倾斜摄影融合技术，通过设置激光雷达发射频率与扫描频率，获取激光点云数据信息，并对数据进行降噪、过滤等预处理。这就要应用激光点云定位定姿实时耦合技术来支撑。定位定姿实时耦合技术，是实时获取三维激光实景、激光点云数据的基础，也是提高实际使用效率的关键；同时，还可以融合里程计实时采集的数据，进行耦合处理，可以有效解决三维激光实景设备在使用过程中，因高大建筑、植被、天桥、立交桥或隧道、道路旁陡坡导致GNSS信号弱或者失锁引起的位置误差。融合里程计的定位定姿实时耦合技术和三维激光点云与影像融合技术综合应用，可以实时处理三维激光实景设备采集的初始地理环境数据，并给出高精度的定位定姿数据。

3.2.2 图像信息数据处理

图像感知信息数据处理主要依靠POS(位置姿态系统)数据处理、激光点云处理、地物变化比对等技术[8]。

POS数据处理是基于TMS320C6747开发GNSS/INS组合系统，系统设计结构主要有ARM和DSP处理器。ARM负责采集陀螺仪及加速度计原始数据，并利用GNSS板卡提供的1PPS把INS数据标记上GPS时间标志，通过串口向外部和DSP发送带有时间标志的INS数据。DSP负责组合导航的计算。POS数据处理可有效解决位置坐标信息的准确性、实时性。

三维激光点云处理采用FPGA(现场可编程门阵列)，将接收的精准时间数据、POS数据、激光扫描数据进行融合处理，获得三维激光点云数据，通过发送到指挥中心显示器上显示，同时在本地进行存储，整个处理架构如图6所示[9]。

地物变化实时比对技术是指预处理阶段需要将所需监控场地地物实现全面采集一遍，获得场地内地物空间信息数据，建立目标毁伤前地物特征模型，作为精准数据。再次采集时将数据量高达数百千兆的点云数据依据航迹信息进行切割分解，形成多个容易快速读写的以航迹分割为索引的小文件；在单个小文件中采用排序算法对点云数据进行重新采样，形成该小区域内点云为规定有序数据；建立航迹信息与点云信息文件对应的索引表；设定精度阈值ΔP，读取当前航迹区域ΔP范围内的两次点云信息。采用空间栅格化方式将两次数据进行重新采样。两次空间网格信息相减，可得到变化信息，同时提取变化特征信息，通过边缘检测算子，获取毁伤边缘轮廓信息和相关点云数据信息。技术流程如图7所示。

3.2.3 图像信息数据管理与提取

由于数据本身数据量大、复杂的特点，其组织和管理成为提升系统性能和减少实时定位时间的关键问题。形象逼真的三维可视化表示不仅具有多种细节层次(LOD)的表示，而且能提供真实质感的表面描述，如纹理、地表模型等，因此，三维遥感数据和有关纹理与模型数据同是数据库的重要内容。三维可视化交互的实时性要求，使得海量数据的有效管理与调度成为海量多源数据可视化的关键技术。要完成实时交互式虚拟环境建立，使用海量数字模型数据作为虚拟环境的场景数据时，就必须对场景进行详细分块，来满足后台数据的访问频繁和实时访问的要求。对于细节层次要求较高的场景，如果对数据所有分辨率的需求都是基于最详细的分辨率数据来进行调度显示，那么在观察整个场景概貌时，数据量将会很大。这时只能靠抽取数据来展示，而这种低分辨率抽取过程非常漫长。一种有效的解决方法就是对细节层次较大的数据进行分层，如图8所示。

通过指定不同的层次精度范围将数据划分为几层，根据仿真对精度的要求选取对应层的数据，来简化数据遍历过程。对数据分块和分层后，再对数据块进行编码和索引，作为其在数据层中的唯一ID号。这样不仅便于海量数据的组织管理，而且可以通过合理编码方式，加快对数据索引和调度[10]，有力地支撑了特征信息提取和数据信息调用。

3.2.4 图像信息数据应用

三维模型建立是对图像信息数据的综合应用。模型的真实尺寸以点云数据为基准，模型的材质以影像数据为基准。在此基础上，最大可能地还原逼真的三维模型。三维建模的具体步骤如下：

1)数据准备：目标的三维点云数据，目标的影像。

2)点云分类：把点云分为复杂和简单物体两类。

3)简单线框模型：将简单物体的点云导入Terra-Solid中，进行地面、房间、管道点云的进一步分类。分别将地面、房间、管道点云矢量化，提取简单线框模型，保存为dwg格式[11]。

4)复杂线框模型：将复杂物体的点云导入PointCloud中。根据点云自动生成与手动修改相结合，绘制复杂线框模型，保存为dwg格式。

5)在3DsMax或MAYA中打开线框模型，参照点云和影像修改线框模型的错误。并根据下游漫游软件的要求，对模型进行减面，降低模型数据量。

6)在Photoshop中对影像进行色阶、饱和度、对比、锐化等预处理。

7)将单个模型从整体三维场景模型中分离，并将其展平，找到对应影像，进行U、V纹理贴图[12]。

8)用3DsMax的插件OgreMax将模型导出为scene格式。

三维建模过程中所用到的软件如表1所示。

表1 建模所需软件列表

4 实例分析

某型自行榴弹炮连6门炮一次齐火射击后，在事先已经掌握靶场目标区域的图像数据信息的基础上，控制无人机加挂激光雷达对靶场目标进行侦察，通过激光雷达扫描得到目标区域三维激光点云数据，通过倾斜摄影设备得到靶场实景影像，如图9(a)所示。经过对激光点云数据的处理，对比事先掌握的目标区域图像信息数据库，得到目标区域内(弹坑)变化轮廓如图9(b) 所示。

识别到目标区域弹坑轮廓后，通过软件提取数据建立弹坑的三维模型。建模的基本流程如图10所示。

在三维模型建立过程中，根据识别后提取的弹坑激光点云数据，勾画出三维线框模型，将模型数据导入三维建模软件3DsMax和MAYA后，根据坐标数据创建三维立体模型，并进行模型修改、减面等处理得到弹坑三维模型。结合影像处理和模型贴图，最终得到弹坑三维真实模型，能够真实反映实际弹坑的大小和形状。弹坑三维模型效果图如图11所示。

在此基础上，运用软件系统后处理模块，可调取弹坑模型主要毁伤参数,表2给出图11(b)中勾画三维线框的弹坑毁伤参数。

表2 单个弹坑三维模型参数列表

5 结束语

目标毁伤效果建模与评估一直是军事科技领域竞相研究的前沿热点问题，这不仅关系到战场上指挥员定决心、做决策，而且对武器装备的论证研制和运用使用有不可替代的意义。笔者从硬件和软件两个方面详细阐述了目标毁伤效果建模系统的设计与实现，将无人机挂接激光雷达、数据处理技术、图像显示技术和目标毁伤效果建模结合起来，探索了依托图像感知信息进行目标毁伤建模的方法途径。实践中，这种通过侦查信息分析综合而获取的评估目标模型更为直观可信，对指挥员评估目标毁伤效果、辅助决策具有实用价值。