基于PPK差分技术的无人机航测系统的分析与设计

安宇伟 安滨波

（1．广州市增城区城乡规划与测绘地理信息研究院，广东 广州 511300；2．广东泰诚检测有限公司，广东 广州 510000）

在无人驾驶飞机与测绘技术协同、飞速发展的背景下，将高精度差分定位技术引入无人驾驶飞机是数字测绘技术领域的重要发展方向[1]。现阶段，无人机已经成为获取大尺度影像资料的重要途径。

无人机航测技术是一种将无人机与航拍仪器联机，以达到对地面进行快速、高精度测绘的技术。无人机系统包括3 个，分别为航拍子系统、测控子系统以及数据处理子系统[2]。机载航拍子系统由无人机、无线通信、GPS 定位、航拍管理模块以及自稳平台等组成。地面测控子系统在应用中完成了传输航摄数据、图像的通信传输、任务控制、监视以及异常情况处理等任务[3]。数据处理子系统主要包括航空摄影前核对、航空摄影工作规划、航空三角测量、正射校正以及立体制图等。由阶段性的研究和实践可知，将PPK 差分技术应用于无人机影像系统中，可以满足测绘中在该方面的需求。

1 基于PPK 差分技术的无人机航测系统硬件设计

1.1 无人机姿态模块硬件设计

针对系统硬件部分的设计，引入可以对无人机姿态进行控制的微控制器（选用具备高性能的数字信号控制器）。在该模块中引入微弱信号处理基础，提高模块的整体性能和稳定性。除此之外，该模块还包括陀螺仪和加速度计等硬件[4]。该模块的外表是用铝合金包裹的，在机身上增设1个孔位，这样可以方便地通过螺丝将其紧固在载体上。模块数据输出物理接口使用排针结构，这样可以降低因振动而导致接口松动的概率[5]。该模块的性能指标见表1。

表1 无人机姿态模块硬件性能指标

为了确保航测照片的质量和工作效率，在选择尽量小的畸变的前提下，相机的像素一定程度上会对航测的工作精度和效率产生影响。针对无人机机体的振动特性，分别采用对应的频率特征减震球对相机结构件和无人机主控模块进行优化[6]。通过引入减震结构可以有效滤除无人机航行过程中振动对相机和各个主控传感器带来的负面影响。在无人机导航定位模块中对其进行冗余设计，提出了一种基于UBLOXM8N的高精度GPS信号处理方式。当系统正常运行时，通过串行接口接收PPK 后差分模块的位置信息，在PPK 差分模块位置不正常的情况下，对UBLOXM8N模块的位置信息进行实时切换，以确保系统出现异常情况时能够快速恢复正常[7]。

1.2 电源模块设计

电源模块主要为无人机航测提供能量，选用一块6 s（22.2 V）12 000MAH 锂电池。电源模块不但要满足无人机主控制平台所需要的5.5 V 和3.3 V 的供电要求，而且还要满足PPK 差分器、电台通信器等硬件结构的供电要求。无人机平台的电源要用1 块电源接线板来为无人机的每个模块供电，接线板与电池相连，并对电池起到短路的作用，电源接线板会用降压模块来变换电平，为无人机的每个模块提供所需要的电压和电流，旋翼和前拉电机所需要的电流较大（平均为15 A），因此，在这一段电路中，就必须要设计1 个拥有大电流的电路[8]。无人机的主控电源的总电流大约为1 A，而主控电路需要转换出多路5.0 V 和3.3 V 的电源，从而为传感器和主控芯片提供电能（无人机航测系统的电源电路设计如图1所示）。

图1 无人机航测系统的电源电路设计图

PPK 差分模组是将1 块5.0 V 的电源连接到1 块电源插槽上，可以变换IMX287、GNSS 板卡MB2、nandflash 以及TF 卡等外围模组之间的电平。其中，GNSS 高精度模组的功耗是最大的，在工作状态下，功耗约为2.5 W，其他模组的功耗相对较小。

2 基于PPK 差分技术的无人机航测系统软件设计

2.1 无人机飞控子系统设计

当对无人机进行飞行控制时，可以根据公式（1）确定无人机当前位置到参考目标点位置的距离。

式中：L为无人机当前位置到参考目标点位置的距离；d为阻尼；p为周期；s为步长。

根据公式（1）得出的数据可以明确无人机飞行的到达目标点的具体情况。在理想状态下无人机横向加速度输出如公式（2）所示。

式中：l为理想状态下无人机横向加速度输出；Nu为无人机速度方向与无人机到L连线所形成的的夹角。

结合上述计算，在确定无人机正常飞行的过程中，通过调节算法周期和阻尼可以对无人机航线位置进行控制。

2.2 PPK 差分模块子系统软件设计

PPK 差分模块子系统的软件是在Linux 环境中开发的，采用C 语言编写，完成各个模块之间的相互配合，通过多进程协作方式运行。软件中共包括8 个进程交互方式，通过其相互配合，完成PPK 差分模块的各项功能。PPK 差分模块子系统具体功能模块以及对应功能见表2。

表2 PPK 差分模块子系统具体功能模块及对应功能

2.3 PPK 后处理软件设计

该软件采用模块化的方式，由数据分析、数据预处理、数据求解、自动优化以及结果输出等部分组成。应用程序以C#应用程序架构为基础，具有界面友好、交互方便以及高度自动化的特点，在一般情况下，不需要使用者的人工介入就可以成功地完成数据处理任务。在PPK 后处理模块，需要对电离层延迟、对流层延迟误差进行修正。针对中场极限，采用线性组合的方式消除误差，如公式（3）所示。

式中：φc为误差修正后的结果；φi为电离层残差组合观测值；φj为对流层残差组合观测值；fBi和fBj为2 个修正系数。

在完成上述运算后，确定模糊度，解出位置信息。软件采用差分相对定位技术，使用单差和双差逐步递归进行求解，最后使用LAMBDA 算法进行模糊度固定。

3 系统试验与结果分析

3.1 系统测试环境与内业作业比例尺误差

通过分析无人机航测精度、误差可知，在排除设备、气象条件以及人为干扰等因素的前提下，通过航空相机拍摄时刻的影像可以获取高精度的位姿信息。为了进一步提高航空测绘的精度、工作效率，在系统测试中，以PPK 微分模型为基础，对其进行模块化处理，以获得高精度的图像位姿信息。在该基础上，结合GNSS 板卡的事件驱动特性，获得纳秒级的图像精确定位时刻，最终通过PPK 微分模型融合姿态数据和原始数据，获得图像在拍摄时刻的位姿信息。为了满足上述需求，设计对应的系统测试环境，如图2所示。

图2 系统测试平台环境

在上述内容的基础上，根据无人机航测系统的需求进行该作业的选址，根据测区的地形图和地形图对应的比例尺分析内业作业地图中比例尺误差，相关内容见表3。

表3 内业作业地图中比例尺误差的分析（单位：m）

3.2 试验的主要技术指标

根据该试验需求，要求无人机航测系统所有采集的图像均为彩色数字图像，无人机地面采样距离（Ground Sampling Distance，GSD）需要按照地面5 cm 分辨率进行参数设计。在该基础上，应在确定测区中心位置的基础上布置航线，航线轨迹图如图3所示。

图3 无人机航测系统在测区内的轨迹示意图

在完成基础内容的设计后，设定无人机航测系统试验条件，相关内容见表4。

表4 无人机航测系统试验条件的设定

3.3 无人机航测作业流程

为了确保相关工作的规范性，设计该试验的测试流程，如图4所示。在无人机起飞前，要先对相机的摄像控制点进行检验，基于1+1 电台方式，利用CORS 获得固定解后，启动参考站，记录各摄像控制点的坐标。

图4 测试流程

图像控点的收集要达到航测和外业的要求，通常要求图像控点选在照片上能辨认出来的地物点上，并且最好有自己的图像控点标志。在该基础上，采用RTK 装置获取中心点的坐标，在该过程中记录相关数据，方便后续精度校核、辨识和统计工作使用。

在完成上述布置后，驱动无人机系统在测区进行航测，航测后，记录无人机反馈的原始数据、时间包数据，按照规范解算相关数据。在完成解算后，将数据录入卫星定位系统，在定位系统中对航测结果进行比对，在考虑比例尺误差的前提下，分析无人机系统航测结果误差。

3.4 精度分析

统计X、Y和H方向的航测误差，见表5。

表5 无人机系统航测结果误差分析（单位：cm）

4 结语

根据相关结果，该文得出以下2 个结论：1）由表5 可知，使用该文设计的无人机系统在测区进行试验，根据无人机反馈的结果，证明了该系统可以对区域进行航测，无人机反馈数据无空缺且无奇异值。2）对表5 的数据进行深度分析发现，∆X/横向误差为4 cm～5 cm，∆Y/纵向误差基本为1 cm～2 cm，只存在1 个测点的∆Y大于2cm，但是也没有大于2.1cm，可以忽略不计。综合∆X/横向误差与∆Y/纵向误差可以得出，∆XY/平面误差为4 cm～6 cm。综合上述内容，该系统测量∆XY、∆X和∆Y的误差较小，但是当进行高程测量时，对应的∆H大于100 cm，即大于1 m，说明该文设计的系统在平面测绘中的优势较大，而在高程测绘中仍存在优化空间。