A backpack mobile laser scanning system: from system design to trajectory estimation and point cloud generation

Abstract

This thesis presents the development and evaluation of a backpack-mounted mobile laser scanning system (BLS) designed for mapping agricultural environments, focusing on orange orchards. Mapping crops (e.g., orange orchards) with BLS presents challenges in estimating the trajectory due to obstruction of GNSS signals and the few distinct geometric features available for point cloud registration. The proposed BLS integrates an Ouster OS0-128 laser scanner, which has a 360° x 90° field-of-view (FoV) and an internal inertial measurement unit (IMU). The initial evaluation of the system focused on the performance of the Ouster OS0-128 and its inertial IMU. Then, existing point cloud registration methods were evaluated resulting in the implementation and evaluation of an approach for trajectory estimation and point cloud generation. The proposed approach uses planar features for the sequential point cloud registration with the estimation of the trajectory by an incremental least squares method (LSM). The results showed the feasibility of using BLS to generate point clouds in orange orchards with the estimation of the trajectory. In addition, the limitations and challenges of employing a BLS for orange orchard mapping were discussed, providing future recommendations.

Esta tese apresenta o desenvolvimento e avaliação de um Sistema de Varredura a Laser Móvel (SVLM), acoplado a uma mochila, para o mapeamento de culturas perenes, e em particular, de pomares de laranja. Estes ambientes apresentam desafios particulares na determinação da trajetória da plataforma, devido a obstrução parcial de sinais GNSS e à escassez de feições distinguíveis para o registro entre as nuvens de pontos. O SVLM proposto é composto por um sistema de varredura a LASER Ouster OS0-128, que possui um campo de visada de 360° x 90° e uma IMU integrada. A avaliação inicial do sistema concentrou-se no desempenho do Ouster OS0-128 e sua unidade de medida inercial (IMU), com processamento pelo WebSLAM, solução desenvolvida pela Ouster. Com base nos problemas observados, foram pesquisados e analisados os métodos existentes de registro de nuvens de pontos, resultando na implementação e avaliação de uma abordagem para estimativa de trajetória e mapeamento de pomares da laranja. A metodologia desenvolvida utiliza feições planas para o registro sequencial da nuvem de pontos com estimação dos parâmetros da transformação de corpo rígido pelo método dos mínimos quadrados (MMQ). Os resultados com dados reais mostraram a viabilidade do uso desse SVLM para gerar nuvens de pontos densas em pomares de laranjas, com a estimativa simultânea da trajetória percorrida pela plataforma. Além disso, as limitações e os desafios do uso de um SVLM para o mapeamento de culturas perenes são discutidos sendo sugeridos desenvolvimentos futuros.