无人机快速三维建模平台

本文介绍了作者如何利用无人机进行三维建模,通过大疆DJI GO 4飞控软件拍摄,借助“如初三维重建平台”将照片转化为逼真的3D模型。作者分享了拍摄技巧和建模过程,展示不同设备(佳能5D2和苹果7手机)的建模效果,并提出这种技术可以作为旅游纪念和分享的方式。

我从2017年8月份开始接触无人机的,到现在玩无人机已经差不多有一年了。玩无人机的初衷是为了出去旅游时,可以记录一下一些美好的瞬间以及完美的场景。以前去旅游时,只带相机去拍照,局限性就很大,好多很好的场景都无法取景,所以就算去了很多地方游玩,但同时也留下了很多遗憾。

接触无人机后就不一样了,对于我而言,无人机是一个能把相机带到天上的工具,会打破很多的局限性,刚接触之时就仅仅只是到处乱飞,拍一些风景照和拍一些视频。有天在网站瞎逛,无意间发现了一个“如初三维重建平台”,能把照片做出模型来,感觉很前卫。

打开“如初三维重建平台”感觉打开了一个新世界,“如初三维重建平台”里面的内容很丰富,有多种多样的模型,有单体建筑、历史村落等等。第一次看到这样的场景真的很震撼,看这些模型很逼真,感觉就身临其境一样。这让我兴趣突发,而且上传的模型可以分享好友,这无疑也是一大装逼利器。

后来我突发奇想,把自己老家给拍下来,也建个模型,分享好友看看,3D模型相对于照片而言,它比较真实,数据信息量也比较大,而且可以任意旋转,跟好友讲解时,也不费力。而且这家里的老房子年代久远,不知道何时会坍塌,想留个纪念让后人也看看,让他们知道先人是住着什么样的房子。现在和大家分享一下自己的作品以及制作过程吧:

清明节回家祭祖的时候,我把无人机带回去,那时祭祖回来已经是下午4点多了,老家的房子建筑面积比较小,我直接使用大疆DJI GO 4飞控软件手动飞行,以五个方向进行拍摄,东南西北加上正投影。如图所示:

无人机室内三维建模的航线规划方法可以结合环境感知、状态与动作定义、奖励函数设计等多方面来实现,以下是详细介绍: ### 环境感知与建模 在进行室内三维建模时,首先要构建室内环境模型,包括室内物体的几何形状、障碍物分布等信息。可以通过栅格化等方法将室内三维空间划分为一系列网格,每个网格代表一个状态。例如利用Intel RealSense D435i RGB - D摄像头实时采集RGB - D数据,然后基于这些数据构建室内的三维点云模型,为后续航线规划提供环境基础[^1]。 ### 状态与动作定义 状态方面,无人机的当前位置、速度、姿态以及周围环境的感知信息(如障碍物位置等)共同构成无人机的当前状态。可以借助Vicon光学跟踪阵列提供的高精度定位信息来确定无人机的位置和姿态,结合RGB - D摄像头的数据获取周围障碍物信息。动作上,无人机可以采取的动作包括改变飞行方向、调整飞行高度、加速或减速等。这些动作的选择要根据当前状态和航线规划的目标来确定[^1]。 ### 基于质量驱动的自适应航线规划 在航线规划过程中,采用质量驱动的在线路径规划方法。通过图形评估模块计算局部重建质量指标,如结合PSNR评估纹理、Chamfer Distance评估几何精度来综合衡量重建质量: $$ Q=\alpha \cdot \text{PSNR} + \beta \cdot \text{Chamfer Distance} $$ ($\alpha,\beta$为权重系数)。对于低质量区域($Q<0.8$)增加环绕路径,高复杂度区域自动降低飞行速度至0.3m/s,以提高重建质量。同时,实时避障触发紧急悬停(通过TSDF梯度突变检测),保证飞行安全。这种方法基于重建质量指标动态调整扫描密度,相比固定路径效率可提升45%[^1]。 ### 分层计算架构下的航线规划 采用分层计算架构,边缘设备(如Orange Pi5)处理实时避障与数据压缩,服务器(如配置为Intel i9 CPU、RTX 4090 GPU、128 GB RAM的Ubuntu 22.04服务器)专注神经辐射场训练和全局航线规划。边缘设备根据实时采集的数据进行障碍物检测和简单的路径调整,服务器则根据整体的重建情况和质量评估结果进行全局的航线优化和重规划。例如,当边缘设备检测到碰撞风险时,及时调整航线并将信息反馈给服务器,服务器根据最新情况进行更全面的航线规划调整[^1]。 ### 代码示例(伪代码) ```python while reconstruction_active: rgbd_data = realsense_subscriber.get() # 获取深度图与RGB vicon_pose = vicon_subscriber.get() # 获取定位真值 # 边缘计算层(Orange Pi5) tsdf_update = tsdf_integration(rgbd_data, vicon_pose) collision_flag = obstacle_detection(tsdf_update) # 服务器层(Ubuntu Server) nerfacto_input = pack_data(rgbd_data, vicon_pose) nerfacto_model.train_step(nerfacto_input) # 增量训练 quality_score = evaluate_mesh(nerfacto_model.output) # 航线优化决策 if quality_score < threshold or collision_flag: new_path = path_planner.generate(quality_map) # 基于重建质量热力图重规划 publish_to_flight_controller(new_path) ```
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