Integrated estimation of UAV image orientation with a generalised building model
Creators: name: Unger, Jakob
Publisher: name: Hannover : Leibniz Universität Hannover
Year: 2020
Subjects: subject: photogrammetry
subject: hybrid bundle adjustment
subject: unmanned aerial vehicle
subject: UAV
subject: generalisation
subject: building model
subject: trajectory
subject: 3D reconstruction
subject: Photogrammetrie
subject: Hybride Bündelblockausgleichung
subject: Drohne
subject: Unbemanntes Luftfahrtsystem
subject: Generalisierung
subject: Gebäudemodell
subject: Trajektorie
subject: 3D-Rekonstruktion
subject: Dewey Decimal Classification::600 | Technik::620 | Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
subject: Dewey Decimal Classification::600 | Technik::620 | Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau::629 | Andere Fachrichtungen der Ingenieurwissenschaften

description: The estimation of position and attitude of a camera, addressed as image orientation in photogrammetry, is an important task to obtain information on where a platform is located in the world or relative to objects. Unmanned aerial vehicles (UAV) as an increasingly popular platform led to new applications, some of which involve low flight altitudes and specific requirements such as low weight and low cost of sensors. Image orientation needs additional information to retrieve not only relative measurements but position and attitude in a world coordinate system. Given the requirements on sensors and especially for flights in between obstacles in urban environments classically used information of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) and Inertial Measurement Units (IMU) or specially marked ground control points (GCP) are often inaccurate or unavailable. The idea addressed within this thesis is to improve the UAV image orientation based on an existing generalised building model. Such models are increasingly available and provide ground control that is helpful to compensate inaccurate or unavailable camera positions measured by GNSS and drift effects of image orientation. Typically, for UAV applications in street corridors, the geometric accuracy and the level of detail of such models is low compared to the high accuracy and high geometric resolution of the image measurements. Therefore, although the building model differs from the observed scene due to its generalisation, relations of the photogrammetric measurements to the building model are formulated and used in the determination of image orientation. Three approaches to assign tie points to model planes in object space are presented, and a sliding window as well as a global hybrid bundle adjustment are set up for image orientation aided by a generalised building model. The assignments lead to fictitious observations of the distance of tie points to model planes and are iteratively refined by bundle adjustment. Experiments with an image sequence captured flying between buildings show an improvement of image orientation from the metre range with purely GNSS measurements to the decimetre range when using the generalised building model with the simplest assignment method based on point-to-plane distances. No improvement by searching planes in the tie point cloud to indirectly find the relations of tie points to model planes is observed. The results are compared to a building model of higher detail and systematic effects are investigated. In summary, the developed method is found to significantly improve UAV image orientation using a generalised building model successfully.
description: Die Schätzung von Position und Lage einer Kamera, die in der Photogrammetrie als Bildorientierung bezeichnet wird, ist eine grundlegende Aufgabe, um Informationen darüber zu erhalten, wo sich eine Plattform in der Welt oder relativ zu Objekten befindet. Zunehmend führen unbemannte Luftfahrtsysteme (UAV) als Plattform zu neuen Anwendungen, die zum Teil geringe Flughöhen und spezifische Anforderungen wie Gewicht und Kosten der Sensoren mit sich bringen. Für die Bildorientierung werden zusätzliche Informationen benötigt, um nicht nur relative Messungen, sondern auch Position und Lage in einem Weltkoordinatensystem bestimmen zu können. Angesichts dieser Anforderungen und insbesondere für Flüge zwischen Hindernissen in städtischen Gebieten sind die klassisch verwendeten Informationen von Navigationssatelliten- (GNSS) und Intertialmesssystemen (IMU) oder auch speziell markierten Passpunkten (GCP) oft nicht verfügbar oder zu ungenau. Die hier behandelte Idee ist daher, die Bildorientierung von UAVs auf der Grundlage eines bestehenden generalisierten Gebäudemodells zu verbessern. Solche Modelle sind in zunehmendem Maße verfügbar und bieten eine Möglichkeit, ungenaue oder nicht verfügbare GNSS-Kamerapositionen und Drifteffekte der Bildorientierung zu kompensieren. Bei UAV-Befliegungen in Straßenschluchten sind die geometrische Genauigkeit und der Detaillierungsgrad solcher Modelle im Vergleich zur hohen Genauigkeit und hohen geometrischen Auflösung der Bildmessungen typischerweise gering. Obwohl das Modell also aufgrund seiner Generalisierung von der beobachteten Szene abweicht, können Beziehungen der photogrammetrischen Messungen zum Gebäudemodell formuliert und in der Bildorientierung verwendet werden. Es werden drei Ansätze zur Zuordnung von Verknüpfungspunkten zu Modellebenen im Objektraum sowie eine hybride Bündelausgleichung zur Bildorientierung mit Hilfe eines generalisierten Gebäudemodells, die global oder fensterbasiert abläuft, vorgestellt. Die Zuordnungen führen zu fiktiven Beobachtungen für den Abstand von Verknüpfungspunkten zu Modellebenen und werden während der iterativen Bündelausgleichung verfeinert. Experimente mit einer zwischen Gebäuden aufgenommenen Bildsequenz zeigen eine Verbesserung der Bildorientierung vom Meterbereich rein mit GNSS-Messungen in den Dezimeterbereich bei Verwendung des generalisierten Gebäudemodells mit der einfachsten Zuordnungsmethode auf Basis von Punkt-zu-Ebene-Distanzen. Eine Verbesserung der Punkt-zu-Ebene-Zuordnungen durch die Suche von Ebenen in der Punktwolke wird nicht beobachtet. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die entwickelte Methode die UAV-Bildorientierung mit Hilfe eines generalisierten Gebäudemodells signifikant verbessert.