移動掃描的優勢在掃描領域是眾所周知的。與傳統的架站儀（TLS）相比，移動掃描設備可以更好地涵蓋掃描范圍以及加速工作流程，這也意味著可以減少服務供應商在現場的工作時間，并降低掃描成本。

但對于經驗豐富的 3D 掃描“老司機”來說，移動掃描系統所提供的數據似乎被認作為“不靠譜”的存在，特別是當你的業務對數據精度要求非常精準的情況下。

這是因為移動掃描系統依賴于SLAM——即時定位與地圖構建 （simultaneous localization and mapping algorithms）， 它會自動執行很大一部分的掃描工作流程。

這個自動化流程使得傳統掃描專家很難理解移動掃描系統到底是如何生成最終的點云的，或者現場技術人員應該如何規劃他們的工作流程以確保高質量的交付成果。

但移動掃描的數據質量究竟如何呢？

SLAM 究竟是什么？

SLAM （simultaneous localization and mapping），也稱為CML （Concurrent Mapping and Localization）， 即時定位與地圖構建，或并發建圖與定位。

問題可以描述為：

將一個掃描儀器放入未知環境中的未知位置，是否有辦法讓掃描儀器一邊移動一邊逐步描繪出此環境完全的地圖，所謂完全的地圖（a consistent map）是指不受障礙行進到房間可進入的每個角落。

答案：

SLAM 是一種算法，用于融合您的移動掃描系統的傳感器（激光雷達、RGB 相機、IMU 等等）所捕捉的數據，并最終確定您在建筑物中移動產生的掃描軌跡。

簡而言之：當您在初始化系統時，SLAM 算法會使用傳感器數據和計算機視覺技術來觀察周圍環境，并精準地估計您的當前位置。

使用NavVis設備在掃描過程中實時查看已掃描區域

當您在移動時， SLAM將根據您所在之前位置的估算值與系統傳感器所回傳的數據值進行對比，重新計算您的當前位置。將此過程不斷重復，SLAM 系統將最終追蹤您在建筑物中行走的路徑。

SLAM 是一個很復雜的過程——即使上述簡化的解釋也有些復雜，但您可以將其想象為測繪方法中常說的“穿越法”。

穿越法

穿越法（traverse method）是指，測繪人員會沿著觀察路線對許多點進行測量，當測繪人員對每個點進行測量時，他們會利用之前的點作為測量的基準。

SLAM算法有點類似于這種方法只是它會在每秒進行大量的精準計算。換句話說，SLAM 算法是一種尖端的技術，在移動時自動執行路線穿越。

SLAM 之對掃描精度的影響

NavVis

想要了解一個基于SLAM 算法的設備的掃描精度，你需要了解移動掃描系統究竟是如何捕捉數據的。

一個架站儀（TLS） 在捕捉一個環境時通過激光傳感器的360°旋轉測量其周邊環境。由于它是從一個固定的點來采集數據的，它所捕獲的點云中的每個測量值都已經在空間中相對于掃描儀做了精準的對齊。

地面激光掃描儀

一個移動掃描系統 （Mobile mapping system）也是靠激光傳感器的360°旋轉，但不是從一個固定的位置。由于您是在移動（行走）過程中進行掃描，您在傳感器旋轉過程中，同時也在移動傳感器。這會導致每次測量的對齊錯誤，并降低最終點云的精度。

NavVis 移動掃描設備：VLX & M6

當我們在夜間照相的時候，當您不小心挪動了照相機，就會造成照片模糊，其實是一個非常類似的現象。

同理而言，當您看到未經SLAM算法處理過的移動掃描儀器捕獲的原始數據的時候，您會發現這些點非常的凌亂，并且在空間各處分散開來并且加倍的存在。

SLAM 之精度誤差

NavVis

開發SLAM 算法來準確記錄您的掃描軌跡并生成高質量的點云，制造商一直面臨著一個具體大的挑戰即如何糾正兩種主要誤差。

跟蹤誤差

TRACKING ERROR

當SLAM算法在某些環境中會遇到一些問題時，即會發生跟蹤誤差。例如，長走廊通常缺乏SLAM 所依賴的環境特征，就可能會導致掃描系統失去您所在位置的跟蹤。

偏移誤差

DRIFT ERROR

發生偏移誤差是因為SLAM 算法利用傳感器數據來計算您的位置，并且所有傳感器都會產生測量誤差。由于SLAM 算法的計算方式——基于之前位置來計算每個位置，例如“穿越法”——傳感器產生的錯誤會在您掃描的過程中累積起來。最終導致了掃描軌跡的準確性的“偏移誤差”從而影響了您最終掃描結果的質量 。

如果您是使用早期的移動掃描系統，這些錯誤很可能會影響您的最終數據的質量。

工作流確保高質量結果

NavVis

好消息是移動掃描系統自進入市場以來已經逐漸成熟。制造商開發了成熟的SLAM 算法來自動減少跟蹤誤差及偏移誤差。并且移動掃描員可以遵循可靠的工作流程來手動更正誤差，做到最大程度地提高最終獲取的點云質量。

最為流行的工作流程叫做“閉環掃描”。執行“閉環掃描”，只需要簡單地回到一個之前掃描過的點，然后SLAM 將會識別這個重疊點。此步驟提供了其所需的信息來計算已發生地任何偏移誤差或跟蹤誤差并進行糾正。

盡管閉環掃描在大型空間中（譬如健身房、室外區域、甚至大型辦公室）是有效的，但某些環境會使閉環掃描變得異常困難，譬如上述所說的長走廊。

對于這些情況，更先進的移動掃描系統提供了一個功能及利用控制點來鎖定掃描數據。

兩種方式確保掃描精度：控制點 & 閉環掃描

這個過程也非常簡單：即在整個要掃描的建筑物中放置測量控制點（靶點坐標）。

利用一個比移動掃描系統精準度更高的系統譬如說全站儀捕捉其坐標。

在您掃描建筑物的同時，捕捉這些控制點。移動掃描系統會利用這些信息將捕捉的點云進行處理，減少誤差，并確保在異常困難的環境中也可以生成測繪級精度的點云。當精度至關重要的時候，掃描者可以使用這個方式。

SLAM 算法至關重要

NavVis

需要注意的是，每個制造商在其移動掃描系統中都有自己專有的SLAM算法。每一個算法在表面上看起來都非常相似，但它們之間的差異可能意味著最終數據的質量會有巨大的差異。

這也是為什么，為確保高質量的掃描結果，您在購買過程中需要研究每個移動掃描系統，并了解背后的SLAM算法的具體細節；了解其SLAM算法支持哪些方法來更正誤差。

了解SLAM 算法支持哪些誤差修正方式：是否支持“閉環掃描”，或者“控制點”？這些方式在您掃描的環境下的工作表現如何？制造商如何宣傳通過這些方式您可以達到的局部精度和全局精度？

了解在特殊環境下，SLAM 算法的性能如何：例如在長走廊這種情況下所獲得的精度如何？又譬如在大型開放區域？其算法是如何處理反射表面的？或相對于移動物體，譬如說路過的行人的處理又是如何？在不同的環境下表現都會很好嗎？

此類問題的答案，將會告訴您在使用其移動掃描設備時所能期望的數據質量，并幫助您找到一種適應您日常工作中不同環境下可以使用的設備。

編輯：jq