快速点云定向数学模型实际精度分析

三维激光扫描定向标靶和连接标靶的工程测量系坐标和扫描坐标系坐标是后视定向的基础,两个坐标系坐标的精度直接影响点云定向和坐标转换的质量。而快速点云定向是指应用两球和一垂线实现点云定向。本文的主要内容包括标靶中心扫描坐标拟合,点云定向参数平差计算、点云定向精度统计分析等。通过对点云定向工作的精度评价来分析理论精度与实际精度的区别。事实证明,快速点云定向模型对于减少野外工作量,丰富定向方法有着重要的意义。     

基于探测球的固定式扫描海量点云自动定向方法

地面固定式扫描点云首先要将自由坐标系的点云纳入国家坐标系,而单站扫描的点云数据量极大,无法在可视环境下进行拼接。针对现有方法对海量点云拼接的不足,提出一种基于探测球的固定式扫描海量点云自动定向方法,该方法通过数据关联技术读取海量点云、建立标靶搜索环、球拟合确定标靶候选点、全组合距离匹配法确定同名点及坐标转换参数解算等,完成点云的自动定向过程。通过实验验证文中算法的有效性及可行性。     

地面激光扫描多站点云整体定向平差模型

为了一次性解算多站地面扫描点云坐标转换参数,将各站点云坐标转换成工程测量指定坐标,提出基于光束法区域网平差的数学模型。以扫描站射向标靶中心的光束为单元建立平差方程,并将基于罗德里格矩阵的坐标转换方程作为平差的基础方程;单光束列立附有未知数的条件方程,公共标靶上相交的光束列立附有限制条件的方程。根据观测值选择的不同,可将数学模型分为六种。以“假设指定坐标无误差,扫描坐标为有误差的观测值”的数学模型进行多站点云定向实验,结果表明其外部符合精度达到厘米级,精度明显高于独立模型法;扫描坐标经转换后,能满足1:500地形图测量精度。     

集成RTK的三维激光扫描技术测量地形的方法

针对标靶扫描、全站仪辅助等因素造成扫描作业过程的复杂繁琐,提出了集成RTK的三维激光扫描技术测量地形的整体方案。采用网络RTK同轴同步测量扫描站坐标;两级拼接策略：地物点粗拼接与基于面搜索的ICP精确配准;采用测块四角或周边RTK点进行点云绝对定向;采用自主研发的点云测图平台进行地形测绘。通过几种典型地形的实验验证,该方案使得扫描作业效率提高了约5倍,与现行全野外数字测图方法比较,作业效率提高了约3倍。     

自由设站法在点云拼接中的应用

为方便三维点云数据的统一管理和工程应用,需要为其提供统一的坐标基准。在数据采集阶段,对于在控制点可通视的测区内,可利用后视定向的方法完成点云扫描测量工作。针对控制点无法通视的测区,本文提出基于全站仪三维自由设站控制测量的方法,建立间接设站点平差模型并进行平差,进而解算标靶点坐标,利用标靶将扫描点转换到绝对坐标系中。试验结果表明:标靶坐标的测量精度和点云拼接的精度符合要求。在测区观测条件不好的情况下,自由设站法的应用为点云拼接提供了一种可行的方法。     

激光束区域网点云整体定向的线性拟合方法

从三维坐标转换模型出发,根据罗德里格矩阵的性质,首先推导出了单标靶点云定向的线性拟合方程,再以同名激光束相交于公共标靶为约束条件建立线性约束方程,进而实现全区域所有扫描站点云定向参数的整体解算。相对于传统的非线性的单站点云定向方法,本文方法能对区域内多站点云整体定向,计算过程不需要计算参数初值,定向后各站点云精度的一致性较好。     

四元组标靶辅助下的RGB-D室内点云配准

面向室内弱纹理三维重建需求，本文以RGB-D摄影测量技术获取室内点云为基础，提出了四元组标靶辅助的点云配准方法。该方法首先通过阈值筛选大曲率点，自动识别邻接点云中的辅助标靶，然后采用随机采样一致性表达方法，拟合标靶参数及其中心坐标，并根据拟合参数匹配同名标靶中心，通过刚性转换完成邻接点云粗配准。在此基础上，迭代估算邻接点云间的重叠区域，优化点云间的配准参数，从而实现点云精配准。利用Kinect相机获取两类室内场景各12站点云对本文方法进行测试，试验结果表明，配准后的多站点云间距最大均方根误差优于一个采样间隔，证明了该方法在弱纹理室内点云配准中的可靠性。     

车载激光扫描系统的动态标定

针对常见的利用靶球对激光断面扫描仪标定的静态、繁琐、低精度、不具实时性,该文设计了一种平面反射片标靶,组合利用里程计与惯性测量单元(IMU)提供的定位和姿态参数,移动扫描获得隧道点云数据,根据反射片的高反射率,通过点集聚类算法与形态学滤波处理,获得标靶中心在扫描仪基准坐标系下的坐标,从而间接实现断面扫描仪的标定。IMU经过倾角掉头实验,完成倾角补偿,得到轨道面下的点云。最后利用隧道环片的设计距离,在隧道壁上布设设计的标靶对里程计进行校准,克服了里程计长距离误差累积的弊端。标定的结果验证了方案的可行性,可快速高精度的实现扫描仪的现场动态标定与里程补偿等,提高点云质量。     

基于地面激光扫描仪的地铁盾构区3维重建技术

采用地面激光扫描仪技术,分站式获取地铁盾构区间的3维点云数据,实现了盾构区间的3维模型重建。首先在盾构区间布设精密控制网,使用高精度全站仪和水准仪测量控制点的3维坐标;然后对盾构区间采用分段、自由设站的方式进行扫描,同时使用设站在精密控制点上的全站仪无棱镜模式测量标靶中心坐标。最后对每一扫描站的3维点云进行纠正,通过标靶的绝对空间坐标,实现多视点拼接,重建具有规则几何结构的盾构区间实体模型。结果表明,3维激光点云能够重建精细的地铁盾构区间模型,可用于地铁的设计方案展示、变形监测、轨道几何状态检测、调线调坡测量等。     

三维激光扫描技术在地形测绘中的应用

三维激光扫描技术突破了传统的逐点单独测量,实现了面域扫描数据采集。通过高速激光扫描测量,可快速获取被测对象表面的三维坐标数据,具有采集速度快、获取数据丰富等特点,且测量距离长、数据准确,不受大地水准面的精度制约。本文将三维激光扫描技术结合RTK技术,在测定扫描仪定位点和后视标靶定向点后,获得全景范围内连续的三维坐标,然后在视野范围外再设站扫描,使整个测区无漏洞,最终实现了地图生产。     

Scanning geometry: Influencing factor on the quality of terrestrial laser scanning points

A terrestrial laser scanner measures the distance to an object surface with a precision in the order of millimeters. The quality of the individual points in a point cloud, although directly affecting standard processing steps like point cloud registration and segmentation, is still not well understood. The quality of a scan point is influenced by four major factors: instrument mechanism, atmospheric conditions, object surface properties and scan geometry. In this paper, the influence of the scan geometry on the individual point precision or local measurement noise is considered. The local scan geometry depends on the distance and the orientation of the scanned surface, relative to the position of the scanner. The local scan geometry is parameterized by two main parameters, the range, i.e. the distance from the object to the scanner and the incidence angle, i.e. the angle between incoming laser beam and the local surface normal. In this paper, it is shown that by studying the influence of the local scan geometry on the signal to noise ratio, the dependence of the measurement noise on range and incidence angle can be successfully modeled if planar surfaces are observed. The implications of this model is demonstrated further by comparing two point clouds of a small room, obtained from two different scanner positions: a center position and a corner position. The influence of incidence angle on the noise level is quantified on scans of this room, and by moving the scanner by 2 m, it is reduced by 20%. The improvement of the standard deviation is significant, going from 3.23 to 2.55 mm. It is possible to optimize measurement setups in such a way that the measurement noise due to bad scanning geometry is minimized and therefore contribute to a more efficient acquisition of point clouds of better quality.     

一种新型三维激光扫描隧道测量点云坐标定位方法的精度评估

提出了一种基于三维激光扫描仪特殊定位硬件装置和七参数坐标转换算法,对每个扫描测站点云利用最近的隧道控制点进行绝对定位,将多个隧道扫描测站数据不经过拼接就统一转换成隧道控制测量坐标系坐标的方法——点云绝对定位法,并应用误差传播理论和相应数值模拟计算对该方法的测量成果进行精度评估和重要误差来源分析。最后得出在一定条件下采用该方法获得的隧道扫描测量成果可以满足城市地铁测量规范对竣工测量精度要求的结论。     

3维激光扫描仪的全站化实现方法

3维激光扫描仪扫描得到的是目标点的相对坐标,无法直接满足需要大地坐标的工程应用的要求,且不同扫描站间点云数据的拼接非常麻烦。对这些问题,让3维激光扫描仪如全站仪一样能够直接获得大地坐标是一种理想的解决办法。分析了3维激光扫描仪的工作原理,介绍了扫描仪的极坐标系和直角坐标系并推导了其转换关系;在扫描仪中引入旋转平台和平台坐标系,推导了平台坐标系与扫描坐标系及大地坐标系之间的转换模型。在此基础上将扫描坐标转化为大地坐标,实现3维激光扫描仪的全站化。     

一种闭合条件约束的全局最优多视点云配准方法

针对已有多视点云配准存在的问题,提出了一种严密的闭合条件约束配准方法。该方法首先采用"点-切平面"迭代最近点算法分别求解各对应点云间的坐标转换参数;再以单站点云为配准单元,并将转换参数视为随机观测值构建条件方程,采用条件平差方法对转换参数作改正以达到全局最优。通过地面三维激光扫描仪实测两组点云数据进行试验,验证了该方法有效且可行。试验结果表明,对采样间隔为毫米级和厘米级的点云,增加扫描重叠度能够提高配准精度和可靠性。     

Cyclone在数字校园三维激光点云数据预处理中的应用

为了高效获取精确的数字校园地形图的测量数据,通过Leica ScanStation P40对校园进行三维激光点云数据采集,并结合Cyclone中的去噪模型对点云数据进行去噪,利用“六自由度”方法和ID号对标靶进行拟合,在一定约束条件下完成点云数据的坐标匹配、拼接以及优化,得到统一坐标系下的点云数据。结果表明:优化后的点云数据精度可达到6 mm。可见处理后的点云数据能够满足数字校园地形图的高精度要求。     

Comparative Analyses of the Point Cloud Produced by Using Close-Range Photogrammetry and Terrestrial Laser Scanning for Rock Surface

Point cloud produced by using theoretically and practically different techniques is one of the most preferred data types in various engineering applications and projects. The advanced methods to obtain point cloud data in terrestrial studies are close range photogrammetry (CRP) and terrestrial laser scanning (TLS). In the TLS technique, separated from the CRP in terms of system structure, denser point cloud at certain intervals can be produced. However, point clouds can be produced with the help of photographs taken at appropriate conditions depending on the hardware and software technologies. Adequate quality photographs can be obtained by consumer grade digital cameras, and photogrammetric software widely used nowadays provides the generation of point cloud support. The tendency and the desire for the TLS are higher since it constitutes a new area of research. Moreover, it is believed that TLS takes the place of CRP, reviewed as antiquated. In this study that is conducted on rock surfaces located at Istanbul Technical University Ayazaga Campus, whether point cloud produced by means photographs can be used instead of point cloud obtained by laser scanner device is investigated. Study is worked on covers approximately area of 30 m?×?10 m. In order to compare the methods, 2D and 3D analyses as well as accuracy assessment were conducted. 2D analysis is areal-based whereas 3D analysis is volume-based. Analyses results showed that point clouds in both cases are similar to each other and can be used for similar other studies. Also, because the factors affecting the accuracy of the basic data and derived product for both methods are quite variable, it was concluded that it is not appropriate to make a choice regardless of the object of interest and the working conditions.