无人机LiDAR 虚拟仿真教学系统的设计与实现*

王果 杨福芹 潘洁晨 王健

1 河南工程学院土木工程学院 郑州 451191 2 山东科技大学测绘科学与工程学院 山东青岛 266590

0 引言

无人机（UAV, Unmanned Aerial Vehicle）是一种搭载动力装置和导航模块，能在一定范围内通过无线电遥控设备或利用计算机预编程序实现自主控制飞行的无人驾驶航空器[1]。近年来，在测绘遥感领域，轻小型无人机测绘遥感系统受到国内外相关领域的极大重视并得以快速发展[2]。激光雷达测量（LiDAR, Light Detection And Ranging）以其高精度、高时空分辨率及长距离探测等特点已成为一种重要的测绘遥感手段[3]，无人机LiDAR 测量能够快速获取局部空间的三维点云数据，在测绘、应急救援、防灾减灾、农林、国土资源、海洋等多个行业广泛应用[4]。2015 年，国土资源部发布的《全国基础测绘中长期规划纲要（2015—2030 年）》要求重点推进激光雷达等新型传感器数据获取与应用。2018 年，欧盟发布的《欧洲地理空间产业展望报告》在“3S”（GNSS、GIS、RS）的基础上，也增加了LiDAR 测量，并预测LiDAR 在4 个分类中将具有增长最快的市场[5]。在国家宏观政策、科技研发、重大工程项目、突发事件应急救援和巨大的市场需求牵引下，伴随着智慧城市、数字孪生城市、地理国情监测、实景三维中国等测绘地理信息服务的深入应用，无人机LiDAR 相关从业技术人才需求日益增加。

无人机LiDAR 测量实践教学是无人机相关技术人才培养的重要课程。目前，在无人机LiDAR 测量实践教学的过程中，还存在如下问题，影响到相关人才的培养。

1）实验教学内容多、难度大、危险系数高。无人机LiDAR 实验教学包括外业数据采集和内业数据处理，涉及GNSS 相关知识、无人机飞行知识、传感器集成解算知识、LiDAR 点云处理知识，涵盖内容多；外业数据采集实验中，需要GNSS 基准站、无人机、激光雷达等多种设备的调试和安装，难度大；无人机飞行实验具有一定的危险性，对操作要求较高，需要具备超视距或视距内无人机驾驶员证书且具有一定的飞行经验，对参与实习的学生而言，危险性高，制约了学生的全过程参与。

2）无人机LiDAR 设备价格昂贵。无人机LiDAR 实验涉及多种传感器设备，价格昂贵，需要较大的经费和实验人员投入，尤其是在地方本科院校经费短缺的背景下，更加制约了实际教学的开展。

3）存在飞行管制和操作场地限制问题。无人机LiDAR 数据采集，需要有一定的操作场地。高校所在的城市区域人员密集、存在飞行管制和场地限制问题，也在一定程度上制约了实际教学的开展。

以上问题的存在，导致现实教学中学生很难在真实场景中进行实验，难以全过程参与实际操作。除此之外，在校内进行无人机LiDAR 测量实验，缺乏相关具体工程载体，即使带学生到实际工程现场，学生也只是参观实习，实验效果往往较差。具备实操能力的无人机LiDAR 数据采集及处理人员稀缺，出现相关人才和从业人员供不应求现象。

为此，亟须突破传统实验教学过程中安全性低、成本高、场地条件要求苛刻等限制，开发无人机LiDAR 虚拟仿真项目，以补充真实场地实验与实践，使学生在安全的虚拟环境中清晰认识和掌握基于无人机LiDAR 技术的测量过程和步骤，强化和提升运用当代新技术开展测绘数据获取与处理的能力。

本文选用Unity3D 和C#进行脚本编辑，设计并实现无人机LiDAR 虚拟仿真教学系统。通过构建虚拟场景，仿真真实世界，使学生通过视觉、听觉等感官感知并与虚拟世界进行交互，达到沉浸式学习的目的[6]，为无人机LiDAR 教学提供新思路。

1 系统设计

系统设计的目的是让学生在对无人机及附属设备的结构、外观有直观认识的基础上，结合无人机LiDAR 方面的理论知识，进行外业数据采集仿真测量，熟练掌握内业数据处理的操作步骤。基于以上目的，将系统设计为基础知识视频讲解、基础知识问答、设备构造和功能介绍、无人机LiDAR 数据采集、数据处理五个部分，如图1 所示。

图1 无人机LiDAR 虚拟仿真系统组成

通过该项目的学习，学生可快速掌握无人机LiDAR 的基本原理和过程，深入学习和掌握无人机LiDAR 的全过程解决方案，增进对内、外业工作的理解，并在实践中学以致用。这能充分调动学生参与实验教学的积极性和主动性，增强学生的创新与实践能力，让学生在对无人机及附属设备的结构、外观有直观认识的基础上，结合无人机LiDAR 方面的理论知识，在三维虚拟场景中，进行外业数据采集仿真测量，熟练掌握内业数据处理的操作步骤，实现知识、能力和素质有机融合，从而培养其解决复杂问题的综合能力和高级思维。系统设计应准确反映测绘地理信息行业需求，聚焦科技和社会前沿，解决教什么的问题，体现“两性一度”标准。

在高阶性上，通过无人机LiDAR 数据采集、LiDAR 点云处理模块, 设置航线规划、点云滤波、DEM 生成等环节，注重学生知识、能力、素质的有机融合，着力培养学生解决复杂测绘工程问题的综合能力和高级思维，支撑测绘工程专业毕业要求指标点5.1：熟悉全站仪、GNSS 接收机、无人机等现代测绘仪器，掌握现代测绘地理信息工具、数学工具和信息技术工具的使用原理和方法，并理解其局限性。

在创新性上，结合测绘行业近年来应用广泛的无人机技术，将测绘界第二次技术革命的LiDAR 技术纳入人才培养计划，设计无人机LiDAR 实验，力求反映学科的前沿性和时代性, 满足新时代对人才培养的需求，支撑测绘工程专业毕业要求指标点12.2：在现代测绘地理信息技术快速发展、工程需求不断变化以及多学科交叉融合的背景下，能够适应测绘科学与技术快速发展的形势，具备对测绘新技术的理解、归纳、总结和提出问题能力。

在挑战度上，安排了开放课题研究环节，针对无人机LiDAR 在林业、电力等行业的应用，提供相应的数据，设置具有挑战度的实验目标和问题，需要学生查阅资料、“跳一跳”才能够得着，支撑测绘工程专业毕业要求指标点12.1：能在国家社会发展的大背景下，认识到自主学习和终身学习的必要性，具有自主学习和终身学习的意识。

1.1 基础知识视频讲解部分

基础知识视频讲解部分采用图文结合和操作演示等方式，包含基础知识理论部分的回顾和实践操作的前导性学习，主要介绍无人机LiDAR 的基本原理、外业操作步骤及操作演示和注意事项。

教学系统主要基于无人机LiDAR 技术开展三维数据采集和处理，包含仪器设备构造及功能介绍、无人机LiDAR 数据采集和数据处理三大方面，根据实际外业和内业处理的流程进行虚拟仿真，通过“仪器认知”与“无人机LiDAR 外业数据采集”的互动操作，使学生完成对整个无人机LiDAR 数据采集及处理流程的认知；根据虚拟场景和无人机的飞行参数，动态生成虚拟场景的点云，使学生完整掌握无人机LiDAR 作业的内外业流程，真实再现无人机LiDAR 项目的全过程。

1.2 基础知识问答部分

基础知识问答包括所用仪器设备的知识和仪器借取，完成基础知识视频讲解部分后，会触发问答系统进入设备相关问题，在学生正确完成知识问答之后，系统会将相关仪器装入背包，如果回答错误，会给出错误提示。

1.3 设备构造和功能介绍部分

设备构造和功能介绍部分，用户可以选取需要查看的仪器设备，通过鼠标交互进行旋转和缩放，进行仪器模型控制，完成不同角度仪器设备模型的查看及浏览。当鼠标悬停在仪器设备模型特定位置，会出现相关的说明，以便学习过程中快速熟悉设备的构造和功能。

1.4 无人机LiDAR 数据采集部分

无人机LiDAR数据采集部分，包含GNSS（Global Navigation Satellite System）基准站及无人机激光雷达设备的组装、飞行航线规划、相关参数设置、模拟飞行等操作步骤，实现野外作业场景的全程虚拟化。从实验区选取、无人机组装、PPK 基准站架设、航线设计、参数设置、起飞前安检、异常处置，到点云数据生成等环节，均以虚拟的方式呈现。引导学生在三维虚拟场景中，完成并掌握无人机LiDAR 外业采集的全过程。

1.5 数据处理部分

数据处理部分在视频演示的基础上，对真实点云数据进行处理，包括数据预处理和后处理两部分。涵盖利用POS（Position & Orientation System）数据航迹解算、点云解算、点云加载及渲染、点云滤波、点云分类、DEM（Digital Elevation Model）生成等操作步骤，实现内业数据处理的流程化。在本虚拟仿真平台中，POS 解算、点云解算、去噪分类、DEM 生成、线画图生成、多种地形产品成果的输出等，均实现了流程化作业。内业数据处理的每个项目均实现了多种算法或多个参数集，通过算法的选择或不同的参数集设置，可取得不同的仿真效果，以便学习过程中掌握利用外业各模块观测数据，进行点云数据生成及处理的基本方法。

2 系统实现的关键技术

系统实现的关键技术包括主界面UI 设计、三维模型构建、素材选择与导入、虚拟场景制作、场景视角切换等。

2.1 主界面UI 设计

UI 的背景图片选择了Unity 推出的经典UI 素材Unity Samples：UI。

2.2 三维模型构建

本文选择德国MAXON Computer 公司开发的Cinema 4D 软件进行三维模型构建。以中海达GNSS V9 接收机及大疆经纬M300 RTK 无人机和禅思L1 Livox 激光雷达模块为原型，建立的仪器设备模型包括基准站GNSS 接收机、三脚架、螺旋桨、无人机机身、无人机机臂、机载GNSS 接收机、三轴云台、激光雷达等，模型建立完毕后，导出为FBX 格式，供后续使用。

2.3 素材选择与导入

使用的素材包括图片、讲解视频、设备三维模型，通过Unity3D 中的Import New Asset 选项将所需要的素材导入。

2.4 虚拟场景制作

利用Unity3D 中的GameObject 菜单创建空白的场景，将导入的模型素材拖入场景中，对真实的外业场景进行模拟。

2.5 交互式步骤设计

结合实际项目和无人机LiDAR 方面的理论知识，进行外业数据采集仿真测量，共设计12 个交互步骤。

第1 步，选择测区合适位置并架设PPK 基准站。架设于测区附近已知控制点，安置三脚架并安置基座，进行仪器对中和整平，将接收机安置在基座上。

第2 步，接收机开机并设置模式。通过电源键将GNSS 接收机开机。开机后，其工作模式可分为以下三种：静态、基准站、流动站。在地面基站设置时，选择静态模式，采样频率1 HZ，以便获取数据，后续开展后处理差分解算。

第3 步，量取天线高。通过三次丈量，取平均值确定GNSS 天线高。

第4 步，无人机部件认识与组装。进入无人机组装界面后，可以对无人机进行组装，逐个点击零件进行组装，右键点击安装部分即可撤销。完成无人机电池和桨叶的安装，检查桨叶，出现“紧固完成”进行下一步操作。须注意正反桨安装，如安装错误，起飞后会直接坠机。

第5 步，设备安装与初始化。安装激光雷达、相机，并连接线缆，连接激光雷达设备，设置激光雷达参数，包括扫描起始角度、扫描挺直角度、扫描频率、扫描速度、有效扫描角度等参数，静止2～5分钟采集足够的静态历元。

第6 步，遥控器开机并与无人机连接。设备连接，点击遥控，连接设备，出现“设备已连接”，完成操作。

第7 步，选择测区范围。鼠标左键点击航测区范围，在鼠标按下的状态拉取范围。

第8 步，飞行航线规划。根据选定的测区范围，系统自动进行计算，规划最佳航线。在飞行计划界面，左键点击地图可以规划航线，红点可以拖动任意改变大小。

第9 步，航线上传无人机飞控。通过遥控，将规划地航线上传至无人机飞控系统，供无人机后续自动按照航线飞行。

第10 步，遥控器控制开始采集。通过地面站设置的参数及规划航线自动作业，通过碰撞监测自动获得虚拟场景下的点云数据，同时自动获取影像数据。

第11 步，数据下载与传输。飞行完成后，通过软件关闭激光、拍照等开关，将基准站数据、激光雷达数据、POS 数据导出，供进一步解算使用。

第12 步，设备回收装箱。静止2 ～5 分钟，检查回收无人机及设备并装箱。

2.6 无人机LiDAR 数据处理

按照“能实不虚、虚实结合”的原则，在完成数据采集模拟的基础上，提供真实的无人机LiDAR数据下载，包括实验数据预处理和点云处理两大部分，采用录制视频讲解和对照练习的方式完成数据处理和应用。

3 结束语

虚拟仿真技术突破了无人机LiDAR 实践教学过程中安全性低、成本高、场地条件要求苛刻等限制，避免了仪器设备的损耗，降低了外业数据采集的安全风险和隐患，解决了飞行管制和操作场地限制问题，压缩了基础技能训练时间，在安全的虚拟环境中，让学生体验从基础知识学习、设备认知、无人机飞行、LiDAR 数据获取、数据处理直至三维数据应用的全过程。通过虚拟仿真项目的学习，学生可快速掌握无人机LiDAR 的基本原理和过程，深入学习和掌握无人机LiDAR 的全过程解决方案，增进对内、外业工作的理解，并在实践中学以致用。这充分调动了学生参与实验教学的积极性和主动性，增强了学生的创新与实践能力。