如何验证NavVis VLX 3 的精度？

相对方法（无全球关键点）

为了找出相对点云中的异常值，我们手动检查了距离测量值。

 

我们很快就发现，一台仪器产生的点云在涉及目标P34的任何距离上都显示出比预期值更大的数值。

 

仔细观察后发现，从点云中提取的目标中心与目标的真实中心不符。重新拟合后，我们再次提取了中心点。现在，新计算出的距离不再出现异常值。

 

当检查的重点放在偏差大于15毫米时，我们又发现了三个异常值。由于没有明显的误拟合，我们保留了提取的目标进行计算，没有删除或重新拟合。

 

绝对方法（GCP）

如前所述，这种方法涉及用地面控制点处理数据，从而在参考数据的坐标系中生成点云。

 

尽管进行了上述处理，但在最终的点云中仍可能出现离群点距离。幸运的是，参考数据能让我们事半功倍地识别异常值。我们可以将点云与参考数据进行比较，找出目标坐标在三维空间中的偏离点，这表明可能存在提取不正确的目标。

 

下图显示了提取的目标及其与参考坐标的相应 3D 偏差。 

图中有三个峰值，分别对应目标 P08、P28 和 P38。

仔细观察 P08 目标，我们发现 rgb 着色点云的中心位置存在明显偏差。由于强度对比度不足，算法无法找到正确的目标中心。请参见下图目标P08 。

目标 P28 被放置在一个扫描仪只能在短时间内看到目标的位置。因此，该区域的点密度和强度给目标识别带来了挑战。见下图目标 P28。

目标 P38 在点云中的强度分布略不对称。经目测验证，目标中心不正确。见下图目标 P38。


当发现这三个异常值是不正确的测量值时，我们将它们从进一步的计算中删除。虽然一些提取的目标没有显示出理想的强度信息，但从视觉角度来看，它们仍然是正确的，因此我们保留了它们，以作进一步研究。
 

▲相对偏差柱状图 

绿线表示NavVis VLX 3 规格表中规定的5毫米精度。从这条线可以看出，从点云中提取的 87% 的距离测量值与基准点的偏差在5毫米以内。