SLAM激光点云整体精配准位姿图技术

基于同步定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术的激光扫描系统具有成本低、效率高的优点,近年来在测绘领域得到了广泛关注。虽然基于SLAM技术的激光扫描系统能够实现实时数据获取,但该数据获取方式难以保证点云精度,不同位置获取的同一地物的点云存在位置不一致。为了提高该类系统所获点云精度,本文提出一种分层次点云全局优化方法。该方法首先通过"点-切平面"迭代最近邻算法对重叠点云进行配准,形成扫描系统轨迹间的约束;然后构建位姿图对轨迹进行优化,利用优化后的轨迹对点云进行修正。算法通过将优化过程分解为局部和整体两个层次以提高计算效率。试验结果表明,优化后点云同名点对间的距离中误差减小约50%,内部不一致现象得到有效消除。     

基于几何特征约束的建筑物点云配准算法

针对人工建筑物表面存在的几何特征关系提出了基于几何特征约束的建筑物点云配准算法,根据点云数据中平面与平面重合关系,推导点在平面上和平面法线平行的2种线性不等约束条件。在6独立参数模型中增加几何特征约束的不等约束条件组成了附有约束条件的配准模型。通过对建筑物3维激光扫描点云数据的采集和处理,详细分析了几何特征约束配准算法的处理结果。试验结果分析表明几何特征约束条件可以合理地改善3维空间转换参数解算结果,提出的配准模型较适合于人工建筑物点云数据的配准。     

车载MMS激光点云与序列全景影像自动配准方法

提出一种车载移动测量系统（MMS）激光点云与序列全景影像自动配准方法。首先采用层次化城市场景目标提取方法自激光点云提取天际线矢量,在全景影像中经虚拟成像与分割角点提取算法生成天际线矢量。然后,将提取结果作为几何配准基元,构建配准基元图,通过最小化配准基元图编辑距离进行匹配,组成共轭配准基元对,解算2D-3D粗配准模型,获得全景影像与LiDAR点云参考坐标系之间的初始转换关系。最后,为消除几何配准基元提取与匹配误差对配准结果的影响,自序列全景影像虚拟成像影像生成多视立体密集匹配点云,继而使用变种ICP算法优化其与激光点云数据间3D-3D配准参数,间接优化全景影像与激光点云间的配准参数,精化配准结果。试验结果表明,本文提出的自动配准方法可以实现车载MMS激光点云与序列全景影像的1.5像素级自动配准,配准成果可应用于真彩色点云生成等点云/影像数据融合应用。     

提高三维激光扫描点云数据配准精度研究

点云数据配准是三维激光扫描数据处理中的关键步骤之一,本文结合工程实例,运用不同方法进行点云初始配准,初始配准结果作为ICP算法的初始位姿进行精配准,实验证明,初始位姿对点云的配准精度、速度有一定影响。在工程实践中,提高初始配准精度,是解决ICP算法易陷入局部最优解问题及ICP算法精确配准效率低下问题的有效途径之一。     

基于四参数-ICP的点云配准研究

利用三维激光扫描获取目标物点云数据的过程中,为了得到完整的目标物点云,则需要在不同站点对目标物进行扫描,从而需要对不同站点点云数据进行配准,而传统的点云配准都是基于至少三个标靶点的配准,配准效率低且没有考虑区域点云精度不均匀的影响,而基于无标靶的ICP配准算法时间效率比较低。针对此,本文将四参数算法和改进的ICP算法进行结合,在只需要两个标靶的情况下便可快速的完成点云配准,最终通过实例分析验证了该配准方法不仅精度高,且配准效率高。     

多视角三维激光点云全局优化整体配准算法

提出一种已知多视激光点云配准初值进行自动全局优化的整体配准算法,并详细推导了多视激光点云配准全局优化平差模型。本算法对多视角三维激光点云的扫描顺序不作要求,可以处理无序散乱的多视三维激光扫描点云,同时可以获得最小二乘意义下的最优变换参数,实现多视三维激光点云的自动精确配准。利用实际三维激光扫描点云数据进行试验,得到了预期的结果,验证了本文方法的可行性和有效性。     

多视点云数据同步配准新方法

针对三维激光多视扫描点云数据的配准问题,提出了一种基于空间相似变换原理的同步配准新方法.首先借助罗德里格矩阵求取各测站与基准坐标系下的转换参数;然后根据各测站之间的联系,对变换的初始参数进行联合平差,利用同步配准模型求得改正后的变换参数,实现多视点云同步配准;最后使用Realworks Survey软件中基于目标的配准工具进行处理,利用配准结果实现对该算法的验证.通过分析同步配准误差来源及对比二者的精度,证明三维激光扫描多视点云数据同步配准方案具有可行性和实用性.     

Heron移动背包三维激光扫描系统在1∶500大比例尺测图中的精度评价及效率分析

近两年基于SLAM、点云配准的背包式三维激光扫描仪发展迅猛。不同于基于GNSS的移动扫描测量系统,该类设备可在复杂环境中便捷地获取目标的三维点云数据。本文利用基于IMU结合点云配准算法定位方式的Heron移动背包三维激光扫描系统,进行1∶500大比例尺测图生产试验,并对其精度进行评价,对其效率进行分析统计。结果表明,该移动背包三维激光扫描系统在大比例尺测图中的精度和效率均不亚于传统测量手段,未来发展前景广阔。     

ICP算法及其在建筑物扫描点云数据配准中的应用

ICP算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种高水平的数学方法。本文全面地回顾了ICP算法的研究背景,并重点阐述了迭代最近点法ICP的计算过程及其主要的改进算法;通过建筑物三维激光扫描数据的采集,对基于ICP算法的点云数据配准过程进行了详细地分析。实验分析表明三维激光扫描数据配准后的点云数据质量较大程度上依赖于专业技术人员的数据处理经验和专业知识。     

基于平面基元组的建筑物场景点云自动配准方法

三维激光扫描点云在建筑物场景配准中存在同名特征难以区分、投票匹配算法复杂度高等问题。为此,提出了一种基于平面基元组的建筑物场景点云自动配准方法。平面基元组被定义为具有近似相同法向量的点云面集合。该方法从点云中提取平面基元,根据平面法向量方向,划分平面基元组,然后借助基元组搜索同名平面,利用单位四元数法估计转换参数。实验结果表明,该方法适用于建筑物场景,能够实现点云的自动配准。     

基于残差改正模型的三维激光扫描点云坐标转换

通过多个已知点上的转换坐标值与已知坐标值之差(称为坐标转换残差)来建立残差改正模型,对测区内的点云数据施加残差改正,从而提高三维激光扫描点云数据的精度。同时,以Leica Scanstation C10型扫描仪为例,通过实验探讨了点云高程精度与扫描距离及倾角的关系,分析了该仪器扫描时配准标靶至仪器的合理距离,以促进维激光扫描技术在DEM建模中的应用。     

复杂带状地形条件下的地面三维激光扫描点云数据采集与配准处理试验

对于多站点架设获取的地面三维扫描点云数据进行空间坐标体系的统一配准处理,是实现地表三维模型构建数据预处理的关键技术。研究围绕地面三维扫描点云数据的配准精度问题,结合试验仪器在数据采集扫描设置中的不同模式,分别设计实施了基于一定扫描重叠度的独立站点采集匹配模式,基于站点GPS坐标控制的采集匹配模式,以及基于全站仪实测站点坐标的后视法采集匹配模式等3种试验方案,开展了针对不同扫描方案下所获取点云数据的配准处理方法解析与精度对比分析。不同方案应用于具有条带状试验测区的点云数据采集与数据配准处理结果表明,相对于独立站点数据采集匹配模式,后两种数据采集模式,即采用基于仪器GPS站点坐标的扫描匹配方案和基于全站仪站点坐标的后视法方案,由于克服了与全局坐标系转换困难和对标靶的依赖等问题,而具有较高的数据采集与匹配效率,表现出明显的优势。研究试验成果可为同类型仪器的地面三维激光扫描系统的外业数据采集和点云配准提供参考指导作用。     

船载三维激光扫描系统安置参数标定方法

船载三维激光扫描技术在海洋测绘中具有重要的理论意义和实用价值。安置参数标定作为船载三维激光扫描系统测量的重要步骤,是当前亟待解决的问题。本文提出了一种无地面控制点的船载三维激光扫描系统安置参数标定方法。该方法在船载三维激光扫描数据时空配准模型的基础上,根据扫描测线重叠区域内的同名特征点,推导扫描系统安置参数标定模型,最后采用差分最小二乘算法求解参数最优值。试验验证了本文方法的合理性和有效性,能够显著提高扫描数据的质量。     

无地面控制点的车载激光扫描系统外标定方法

车载激光扫描技术能够高效率、高精度、低成本地获取城市三维地理数据,是最先进的三维地理数据获取手段之一。车载激光扫描系统的精确外标定是获取高精度车载激光点云的前提;通常采用建立三维控制场的方法对车载激光扫描仪进行外标定,该方法灵活性差,且需要耗费大量人力物力建立三维控制场。针对此,提出一种无需地面控制点的车载激光扫描系统外标定模型及参数解算方法,该方法利用车载激光扫描系统对同一地物多次扫描的激光点云需重合作为约束条件,使用LM(Levenberg-Marguardt)最优化算法解算标定参数,使用该方法对车载激光扫描系统进行了外标定,并用实测控制点验证了标定后系统的定位精度。     

地面LiDAR点云数据先局部后整体配准方法

针对地面LiDAR获取的庞大点云数据,提出无人工标志的地面LiDAR点云先局部后整体的配准方法。分割出待配准的两测站重叠区域小块点云,采用基于KD-Tree遍历最近邻域点集的ICP算法计算三维坐标转换参数,实现地面LiDAR点云数据的快速配准。     

基于控制测量的多视点云数据配准方法的研究

针对地面三维激光扫描技术中多视点云数据配准的问题,提出了一种基于控制测量的点云数据配准新方法。该方法的基本原理是:首先借助人工标志完成水平角度、竖直角度以及斜距测量工作;然后利用闭合导线或者附合导线测量原理,计算闭合差,通过分配闭合差,获取高精度的控制点坐标数据;最后按照定向法原理完成点云数据配准工作。利用地面三维激光扫描仪Riegl PLM321进行辅助法数据配准实验,通过对比公共点配准结果表明:基于控制测量的数据配准方法是可行的,它不仅可以满足建模工作的需要,而且克服了传统串联式配准方法中误差累积的弊端。     

基于标靶配准的廊道点云数据

三维激光扫描仪在不同测站获取的点云都是在各自的仪器内部坐标系中,为了获得扫描对象的完整的点云,需将各测站扫描的点云要转换到一个统一坐标系中。本文依托大学生创新训练计划项目地面三维激光扫描数据建模方法研究,对学校廊道点云数据进行三维建模,将各测站扫描的标靶进行中心提取,并对多测站点云数据进了行基于标靶的配准。     

三维激光扫描技术用于老旧小区改造中二维信息提取与平面制图

在老旧小区改造过程中，需要对小区建筑的外部、内部结构面等信息数据进行提取。针对传统测绘方法工作量大、成本高、周期长等问题，本文以云南省红河州某海关住宿楼老旧小区改造项目为例，基于三维激光扫描技术获取的点云数据，对建筑物的外立面、楼梯内部结构和楼顶面进行了扫描。基于Leica Cyclone软件进行了点云数据配准、滤波去噪、数据分层管理等试验研究，整合点云数据后采用CAD软件绘制了该老旧建筑的外立面、剖面和平面的图，并使用全站仪、测距仪等传统测量手段对本次扫描成果的测量精度和准确性进行了检查评价，二维制图的平均精度可以达到1.54 cm。试验结果表明，三维激光扫描技术可以得到现场的三维点云数据，通过高密度、高精度、高质量的点云数据可完整地记录现场所有数据形态，其对于后续老旧小区改造项目的数据获取及成图拥有完整的解决方案。     

基于点线特征的建筑物点云配准方法

针对建筑物表面具有明显的几何特征这一特点,提出基于点线特征的建筑物点云配准方法。首先基于点云配准基本理论,利用提取的建筑物点特征使用对偶四元数实现建筑物不同测站点云的粗配准,获取初始配准参数以及配准后的建筑物点云数据,然后将粗配准获取的参数作为待求精确参数值的初始值,利用建筑物中的线特征将共线方程作为精配准的数学模型,最后通过平差迭代获取参数的精确值,实现不同测站建筑物点云的高精度配准。实验结果表明,获取的配准后同名特征距离中误差为2.1×10^-3 m,证明了将点线特征相结合可以有效改善建筑物点云配准质量,提高建筑物点云配准的精度,对建筑物三维重建具有重要意义。     

多测站激光点云数据的配准方法

三维激光扫描技术及其获取的点云数据处理技术是当前测绘领域研究的热点.多测站配准是处理点云数据的关键步骤之一,配准的方法将卣接影响到后续的数据处理及三维建模的精度.采用基于特征同名点的粗略配准和基于ICP算法的精确配准方法,结合某建筑物实例研究,获得较为精确的配准后点云数据,证明了此方法的有效性和可行性.