Существует ли идеальный SLAM сканер? Итоги сравнения.

Добрый день, уважаемые читатели блога НАВГЕОКОМ!

В этой статье речь пойдет об итогах большого эксперимента по сравнению возможностей SLAM сканеров нескольких популярных производителей.
В рамках теста на полигоне компании НАВГЕОКОМ мы провели сравнение ручных мобильных сканеров OmniSLAM, Navmopo, XGRIDS, CHC.
Мы сравнили следующие показатели:

• Кач-во раскраски облака
• Кач-во удаления подвижных объектов
• Дальность
• Шум облаков
• «Ультраплотность»
• «Точность»

Тестировали и сравнивали следующие модели сканеров: 

•Tersus MVP (OmniSLAM R6)
•OmniSLAM R8+ и D8
•Navmopo (FJD) Trion S2 16
•CHC RS10 32 + Insta360 X5
•XGRIDS 16/120 и 32/300

Все модели работали без RTK, использовали контрольные марки с известными координатами (GCP).

Пример раскраски облака точек встроенными камерами сканера XGRIDS Lixel L2 pro 32:

Пример раскраски облака точек внешней камерой сканера Navmopo S2 16:


Пример раскраски облака точек внешней камерой сканера OmniSLAM D8:



Пример раскраски облака точек внешней камерой сканера OmniSLAM R8+:


Пример раскраски облака точек встроенными камерами сканера CHC RS10 32:


Пример раскраски облака точек внешней камерой insta360 сканера CHC RS10 32:


Удаление подвижных объектов облака точек 

Алгоритмы программ для обработки облаков точек SLAM сканеров как правило имеют функционал автоматического удаления подвижных объектов (которые неизбежно попадают на облако при съемке). У каждого производителя этот функционал работает по своему. 

Пример удаления подвижных объектов сканера XGRIDS L2 pro 16: 


Пример удаления подвижных объектов сканера XGRIDS L2 pro 32: 


Пример удаления подвижных объектов сканера OmniSLAM D8: 


Пример удаления подвижных объектов сканера OmniSLAM R8+: 


Пример удаления подвижных объектов сканера CHC RS10 32:


Пример удаления подвижных объектов сканера Tersus: 


Дальность работы SLAM сканеров

Максимальная дальность, на которой можно получать облака точек SLAM сканеров зависит от используемой лидарной головки. Также это расстояние зависит от типа отражающей поверхности до которой производятся измерения. Как правильо реальная дальность, на которой можно получить полезное для использование облако точек, ниже заявленной производителем максимальной дальности работы сканера. 

Пример получаемой дальности сканера OmniSLAM D8:
 


Пример получаемой дальности сканера XGRIDS L2 pro 32:


Пример получаемой дальности сканера CHC RS10 32:


Пример получаемой дальности сканера Tersus:


Режим  получения "Ультраплотности"

У двух производителей сканеров из нашего теста есть возможность получения математически "уплотненного" облака точек (сканеры XGRIDS и OmniSLAM). Программа обработки позволяет получить более плотное облако точек с минимальным расстоянием между точками в 1 или 5 мм (для этого нужно поставить соответствующую галочку при обработке). Облако становится визуально более "красивым" и весит в несколько раз большие "обычного" облака. 

Пример ультра плотного облака точек сканера XGRIDS L2pro 32 (5 мм): 


Пример ультра плотного облака точек сканера OmniSLAM R8+:


Побочным результатом обработки в этом режиме становится появление точек там, где их не должно быть в реальности (шум). Этот эффект можно видеть на металлической конструкции ниже:



Еще пример побочного эффекта: 



Та же тумбочка в монохромном режиме - видно, что ручек на самом деле нет в облаке точек (программа "сгладила" их)



Шум облака точек по сечению

Еще одним важным показателем "качества" данных сканера является разлет облака точек по сечению (шум). В прошлом этот шум мог быть более 5 см, что не позволяло использовать SLAM сканеры в точных работах. В настоящем тесте шум большинства моделей составил первые миллиметры!

Для демонстрации шума мы использовали эталонный наземный сканер Leica Scan Station P50. Шум по сечению облака точек этого сканера составляет как правило 1 мм. На скриншотах ниже данные этого сканера показаны красным цветом. Желтый цвет - шум облака CHC RS10 32, белым цветом XGRIDS L2pro 32:



Пример шума облаков точек различных сканеров: 



Важным аспектом является не столько размер шума по облаку точек, сколько сохранение геометрии. На скриншоте ниже видно, что геометрия, которую передает Leica Scan Station передается SLAM сканером с "волнообразной" ошибкой (до 9 мм макс расхождение): 



Как мы проверяли "точность" сканеров

Для проверки "точности" сканеров мы использовали контрольные светоотражающие марки с координатами, определенными по данным тахеометрии. Длинна хода около 800 метров, кол-во марок более 20 шт. Красным цветом показаны точки, которые мы брали в качестве опорных (GCP), желтым цветом показаны точки на которых выполнялось сравнении координат. Точки "скалывались" с облака и сравнивались с эталонными значениями. 


Пример отображения марки на облаке при съемке с большого расстояния (более 50 метров): 


Пример отображения марки на небольшом расстоянии (хорошая плотность): 


Пример отображения марки при низкой плотности точек: 


Пример линзовидного искажения облака точек - в этом случае мы вписывали фигуру для определения центра марки: 
 

Итоги сравнения "точности" на улице. Еще раз подчеркнем, что это не "метрологическое" определение точности приборов. Мы не использовали методику поверки. Мы скалывали координаты марок на различном расстоянии от каждого сканера:


Итоги сравнения точности в помещении: 


Примеры облаков точек SLAM сканеров и наземного сканера: 

Leica SmartStation P50:


XGRIDS L2 pro 32:


CHC RS10 32:


OmniSLAM R8+:


OmniSlam D8:


Tersus:


И в заключении немного статистики по облакам точек: 

Наружка
	Вес облака (Гб)	Кол-во точек (млн.т)	Кол-во точек на м2
OmniSLAM D8	62,6	1 977	104 862
OmniSLAM R8+	36,4	1 152	85 320
Tersus (R6)	5,9	195	20 290
Lixel L2pro-32	5,7	181	11 200
CHCnav RS10-32	5,2	156	10 300
Navmopo S2	5,8	149	23 000
Lixel L2pro-16	3,0	96	5 970
Lixel L2pro-16 (5mm)	31,0	980	43 950

Внутрянка
	Вес облака (Гб)	Кол-во точек (млн.т)	Кол-во точек на м2
OmniSLAM D8	3,6	101,5	336 000
OmniSLAM R8+	2,4	71,3	226 700
Tersus (R6)	2,4	99,5	137 240
Lixel L2pro-32	1,5	48,0	155 700
CHCnav RS10-32	1,4	52,0	219 000
Navmopo S2	1,8	46,5	142 800
Lixel L2pro-16	1,0	31,7	130 400
Leica P-series	4,3	177,0	434 700

Спасибо за внимание!
Надеемся, что указанная информация будет полезна при выборе SLAM сканера под ваши задачи. 

Если у вас есть желание посмотреть и покрутить облака точек, полученные в ходе эксперимента, обращайтесь к представителям НАВГЕОКОМ.