NavVis VLX是专门为中小型项目，例如台阶，狭窄房间和杂乱的建筑工地等复杂环境而设计的便携型设备，能够达到较高的精度水平。
那么，NavVis VLX捕获的数据精度如何呢？南京龙测带你一探究竟~
当涉及到移动扫描仪器，全局精度取决于项目本身，所以我们无法就此给出一个通用的声明。取而代之，我们利用三个不同场景作为案例研究，对精度进行分析：
01停车场
停车场是移动扫描系统非常理想的扫描场景，因为停车场为开放型空间，可以进行许多“闭环”扫描。
02狭长的直线走廊
由人工搭建，但对于移动扫描系统来说，这是一个非常特别的复杂场景，没有闭环。
03办公室
这是一个通过走廊连接的多个小房间组成的办公室，小房间之间还有额外的门连通，复杂程度适中。此环境下，我们可以进行有限的“闭环”扫描。
案例分析 1：停车场
此案例非常适合做移动扫描：一个拥有大面积开放空间的停车场可以进行很多闭环扫描。
此次项目的扫描区域大约为1,500平方米，我们采用 NavVis VLX进行扫描，用时为20分钟，包含捕捉8个控制点。
在此特定案例中，我们没有捕捉任何全景照片, 我们对NavVis VLX捕获的数据进行了两次处理：
两次数据处理：
a) 地面控制点仅作为校准，但不进行控制点优化；
b) 使用地面控制点进行全局点云优化和校准。
a) 没有进行控制点基准优化的点云
b) 使用控制点进行基准优化的点云
从下图所示分析，我们可以得到检测环境的绝对精准度：
a) 情况：
在没有基于控制点进行优化的情况下，68%可信度的偏差是8mm，95%可信度的偏差是18mm。
b) 情况：
在进行控制点优化后，68%可信度的偏差是6mm，95%可信度的偏差15mm。
在此具体的测试方案中, 我们仅使用控制点作为校准，而非作为全局点云优化使用。
案例分析 2：长走廊
长走廊的环境对于移动扫描极具挑战，此次实验选择了一条笔直并且狭长的（大约54×2m）走廊。
此次环境添加了3个控制点进行扫描，在没有进行任何闭环扫描的情况下一次性完成：起始于走廊的一端，行走到另一端，不返回到起始位置。
同上一案例一样，我们对所获数据进行了两次处理:
两次数据处理：
c) 仅使用控制点作为校准，不进行控制点基准优化；
d) 使用控制点作为全局点云优化及校准。
c) 控制点仅作为校准，无控制点基准优化
d) 使用控制点作为全局点云优化及校准
值得一提的是，在c)情况中，绝对精度在95%可信度下的测量偏差为17mm, 与d)条件下相比较，只高出4mm。同时，c)情况中，控制点仅被用作校准，并无全局点云优化。所以，这意味着，在长走廊环境中无需使用控制点，即可以达到同样的精度。
案例分析 3：办公室
此案例代表了中等尺寸办公室或住宅项目的典型布局——沿着走廊排列并通过几个额外的门的进行连接的小房间。
项目大约460平方米，并以一个数据集在30分钟完成扫描。这个项目没有用到控制点，但我们在可能的区域做了一些闭环扫描。每间隔1-2米，扫描设备捕获了全景图像，这有助于对点云进行高仿真的着色。
作为此案例的基准，我们使用高精度的全站仪连接到CAD系统上生成了一个CAD模型。
为了进行对比，我们在CAD模型中手动进行测量(下方黑色的数字)并将结果与在NavVis VLX点云中的量值（下方蓝色的数字）进行对比，记录下两组数据的偏差，下方红色的数据代表了NavVis VLX点云的误差, 具体数据请看下方表格。
在此案例中，24个测量点中只有一个误差大于8mm，并且没有任何一个绝对测量值偏差大于15mm。测量的相对精度似乎高于产品手册中表明的数字（68%可信度偏差小于8mm）。
但是，由于在点云和CAD模型中手动测量的流程容易导致出错，与全局点云到点云指标相比，这种基于全站仪的总体评估的可靠性较低。即便如此，当涉及到由小房间组成的布局情况中，本次测试提供了一个良好的参考 。
