大疆DJI Zenmuse L1点云导入contextcapture（iTwin capture）—轨迹文件Sbet转成符合contextcapture要求的trajectories file

大疆DJI Zenmuse L1点云导入contextcapture（iTwin capture）—轨迹文件Sbet转成符合contextcapture要求的trajectories file

• 前言
• 步骤

• 1. 在DJI Terra中导出las格式的点云，然后找到轨迹文件sbet.txt
• 2. 将所有的sbet.txt转成需要的文件样式
• 3. 把点云导入contextcapture（iTwin capture）

前言

点云和航片联合进行倾斜模型建模是笔者的探索方向。

本次实验，笔者使用的软硬件设备如下：

• 硬件：大疆M300 RTL+Zenmuse L1
• 软件：DJI Terra、iTwin capture
  在使用L1执行航测任务时，必须开启RTK模式

步骤

1. 在DJI Terra中导出las格式的点云，然后找到轨迹文件sbet.txt

我们只需要前四列数据，时间、纬度、经度、高程

2. 将所有的sbet.txt转成需要的文件样式

在sbet.txt中，前四列原始数据为：SOW（second of week）格式的时、弧度的纬度和经度、高程（L1内部的RTK高）

需要转成：GPStime、度格式的经纬度、高程（无需转换）

转换代码（python）：

'''
	author: weiguo xie
	email: xiewg@jxnu.edu.cn
	2023-12-28 
'''
import glob
import math

# 定义存储文件夹路径
folder_path = 'path/to/folder'  # 定义存储文件夹路径
# file_paths = ['path/to/file1.txt', 'path/to/file2.txt', 'path/to/file3.txt'] # 也可以读取单独的文件
output_file_path = 'output.txt'  # 定义输出文件路径

# 获取文件夹下所有的txt文件路径
file_paths = glob.glob(folder_path + '/*.txt')

# 定义转换函数
def radian_to_degree(radian):
    return radian * (180 / math.pi)

# 打开输出文件进行写入
with open(output_file_path, 'w') as output_file:
    # 遍历每个文件路径
    for file_path in file_paths:
        # 打开文件进行读取
        with open(file_path, 'r') as file:
            # 跳过第一行和第二行
            next(file)  # 跳过第一行
            next(file)  # 跳过第二行

            # 逐行读取剩余的数据
            for line in file:
                # 分割行数据为列数据
                data = line.split()

                # 获取第一列的GPStime值
                gpstime = float(data[0])

                # 进行计算
                calculated_gpstime = gpstime + 604800 * 2294

                # 获取第二列和第三列的弧度数据
                latitude_radian = float(data[1])
                longitude_radian = float(data[2])
                

                # 进行转换
                latitude_degree = radian_to_degree(latitude_radian)
                longitude_degree = radian_to_degree(longitude_radian)

                # 获取第四列的数据
                height = float(data[3])

                 # 将计算和转换结果写入输出文件，使用制表符作为分隔符
                output_file.write(f"{calculated_gpstime}\t{latitude_degree}\t{longitude_degree}\t{height}\n")

转换结果：

3. 把点云导入contextcapture（iTwin capture）

在Block中，Point Clouds标签下，选择import mobile scans，因为无人机是移动的，所以必须选mobile

• 添加点云和轨迹文件trajectories



• 选择坐标



• 设置分隔符



• 设置数据列属性，然后import即可



• 查看导入结果
  在3D view中，黄色是轨迹，蓝色点是航片位置（我事先添加了航片，这个不添加有可以），下方是刚刚添加的点云，不是基于航片生产的点云。