一种基于深度相机的机器人室内导航点云地图生成方法

点云地图是智能机器人自主导航的基础。文中提出一种基于深度相机的机器人室内导航点云地图生成方法,通过对图像特征的快速提取与匹配,实时估计相机位姿;综合考虑彩色图像的投影误差与深度图像的反投影误差,应用图优化算法对关键帧位姿与地图点进行联合优化;通过环路检测与地图优化降低估计误差累积的影响;利用估计得到的相机位姿将关键帧对应的图像点云进行拼接融合,形成表示三维空间场景结构的稠密点云地图。通过实验验证方法的有效性、精确性与实时性。     

近景图像序列线特征约束的建筑物立面重建

针对单纯利用近景图像序列点特征进行建筑物立面重建存在的问题,该文提出一种线特征约束下建筑物建模方法。首先利用运动恢复结构技术恢复相机参数和空间点云数据,并在此基础上利用多视图立体方法生成三维稠密点云;然后对图像序列进行基于梯度方向的边缘检测及顾及方向和长度的直线特征拟合;再利用多约束条件实现直线特征匹配及提取;最后基于三维点、线特征实现建筑物立面的三维重建。实验结果表明,该方法能有效利用近景图像序列点、线特征的优势互补重建建筑物的几何立面,更好地恢复建筑物立面的轮廓信息。     

地面点云与倾斜摄影融合精细化实景建模研究

三维地图模型越来越广泛地被应用于三维城市设计、城市规划。随着无人机的迅速发展,为倾斜摄影测量提供了新的平台。然而单纯使用无人机倾斜摄影测量进行三维地图模型的生产,在屋檐、门廊等局部遮挡的部位,无法构建出建筑物的轮廓。本文针对无人机倾斜摄影测量的不足,探讨利用ICP算法对地面点云进行配准,从而将配准后的地面激光点云与无人机倾斜摄影融合,实现精细化建模的可行性。结果表明：通过ICP算法,可以实现地面激光点云与无人机倾斜摄影测量数据的高精度配准,避免因两者数据无法融合到一起而导致模型分层的现象。配准后的地面激光点云与无人机倾斜摄影测量数据进行精细化建模,消除了无人机在空中因遮挡无法全面获取建筑物航测数据的影响,生产的三维地图模型在遮挡的屋檐及门廊下的建筑物纹理清晰,几何结构完整。     

车载LiDAR点云中建筑物立面位置边界的自动提取

提出了一种基于点云特征图像和特征值分析的车载LiDAR点云建筑物立面位置边界的自动提取方法。首先利用车载LiDAR点云数据生成扫描区域的点云特征图像,并通过图像处理手段提取可能的建筑物目标点云;然后对提取的目标点云进行剖面分析和特征值分析,识别建筑物目标;最后对建筑物点云进行平面分割,提取建筑物立面,并对立面点云进行特征值分析,得到建筑物立面与地面交接的三维位置边界。实验结果表明,该方法能快速有效地提取车载LiDAR点云数据中的建筑物目标,同时提取的建筑物立面位置边界与原始点云能准确符合。     

面向海洋应用的无人机遥感图像配准研究

在海洋应用中,大面积水体的同名点匹配相比陆地更加困难,制约了无人机遥感图像的配准精度和收敛速度。本文提出了一种改进算法适用于海洋无人机遥感应用,采用主成分分析（PCA）和水体阈值方法去除水体,获得图像中非水体区域的分块图像,然后利用仿射-尺度不变特征变换算法（ASIFT）进行图像的特征点提取和重叠图像非水体区域的同名点匹配。通过海岛、海岸线的无人机遥感试验结果表明,基于改进算法,在不增加时间开销的情况下,可以增加30%~50%的同名点数量,精度提高约5%~10%。文中方法适应用于海洋无人机遥感的序列图像配准,为海岛、海岸线的遥感监测提供了有效的技术支持。     

基于视觉追踪技术的三维点云自动拼接方法及精度分析

三维点云拼接是三维扫描测量内业处理一个重要环节,拼接效率及精度直接影响后续点云的应用。常用的点云拼接方法需要人工通过控制点、标靶或空间特征点对不同测站的点云进行匹配、拼接。基于视觉追踪技术的三维激光扫描仪的出现,改变了传统三维激光扫描作业模式,外业无需架设标靶或控制点,点云拼接自动完成,无需人工干预,大大提高了作业效率。对基于视觉追踪技术的扫描仪进行测试,对其自动拼接的点云,与人工分别基于空间视图和特征点进行拼接的点云进行精度对比分析,得出结论:基于视觉追踪技术的三维点云自动拼接精度,与基于空间视图和特征点的点云拼接精度一致。     

一种BIM模型与实景三维模型融合方法研究

针对当前BIM与实景三维模型融合过程中空间位置配准精度较低的问题,该文提出了一种借助真实激光点云的BIM模型与实景三维模型融合的方法。研究选取大场景和小场景两种样例数据,首先基于BIM实体几何信息转换和三角化加密的方法生成了BIM模型建筑物点云,其次基于增量式SFM算法和立体像对密集匹配方法先后生成实景环境下的稀疏和稠密点云,最后基于ISS特征提取结合改进ICP算法的完成了不同模型下点云和真实激光点云的配准。结果显示,该方法能够有效地实现BIM模型与实景三维场景信息融合,对新型智慧城市建设、工程建设智慧化管理具有一定意义。     

利用点云检测室内导航元素的方法综述

根据建筑物室内墙壁的空间姿态特征, 建立了一种自动绘制室内平面图的点云向量追踪算法。首先截取一定厚度的室内墙体点云并将其投影至水平面, 在投影平面上建立正方形格网, 对投影后的平面点进行分割管理, 并通过八邻域算法对网格内点云进行聚类。然后采用网格重心法对聚类后的点云数据进行抽稀, 并根据邻域内点间距与连线向量夹角大小对抽稀后的点进行追踪排序, 建立追踪方向的向量序列, 结合向量序列中相邻值夹角的突变情况完成不同墙面的点云分割。最后采用最小二乘算法对分割得到的相同墙面点云进行直线拟合, 求取相邻墙体直线的交点, 建立房屋墙体平面投影线段及其空间连接关系, 依序输出墙体投影线段, 完成房屋平面图的绘制并导出DXF格式数据交换文件。通过对某小区建筑物室内扫描数据的分析, 对所提算法进行验证, 结果表明所提算法可准确快速地对室内三维激光扫描点云进行分析处理, 并完成室内建筑物平面图的绘制。     

自动绘制室内平面图的点云向量追踪算法

根据建筑物室内墙壁的空间姿态特征,建立了一种自动绘制室内平面图的点云向量追踪算法。首先截取一定厚度的室内墙体点云并将其投影至水平面,在投影平面上建立正方形格网,对投影后的平面点进行分割管理,并通过八邻域算法对网格内点云进行聚类。然后采用网格重心法对聚类后的点云数据进行抽稀,并根据邻域内点间距与连线向量夹角大小对抽稀后的点进行追踪排序,建立追踪方向的向量序列,结合向量序列中相邻值夹角的突变情况完成不同墙面的点云分割。最后采用最小二乘算法对分割得到的相同墙面点云进行直线拟合,求取相邻墙体直线的交点,建立房屋墙体平面投影线段及其空间连接关系,依序输出墙体投影线段,完成房屋平面图的绘制并导出DXF格式数据交换文件。通过对某小区建筑物室内扫描数据的分析,对所提算法进行验证,结果表明所提算法可准确快速地对室内三维激光扫描点云进行分析处理,并完成室内建筑物平面图的绘制。     

三维激光扫描地形点云的分层去噪方法

针对三维激光扫描采集的地形点云,提出在高程方向进行切片分层的去噪方法。将分层提取的点云投影在平面上,对点云进行网格划分,把网格内的点云转换为二值图像,采用数字图像处理方法过滤离散的网格噪点;然后对分层提取的点云轮廓特征格网,通过对上下层轮廓边缘特征比较,获取点云的地面轮廓网格点,删除孤立噪点与非地面点。根据对不同地形的点云进行去噪实验,通过分层过滤非地面点可以得到很好的去噪效果。     

基于控制点约束影像的密集匹配及其在考古发掘中的应用

针对大场景考古挖掘现场的三维重建情况,选取半全局匹配策略作为研究基础,设计了一种基于附加控制点约束的半全局匹配算法进行序列影像密集匹配。将稀疏匹配中的特征提取和匹配技术用于提取初始特征,并由这些初始特征转化的同名特征点,生成视差空间影像中的视差控制点,以此作为一种可靠的约束,提高其密集匹配的精度。同时,采用影像分块的策略,将原始大核线影像分成若干对小核线影像,进行密集匹配,以达到提高计算效率,改善计算结果的目的。实验证明,该方法可实现大面积考古挖掘现场的快速三维重建,并且能够在进行文物形态三维重建的同时获取挖掘现场文物分布的正射影像平面图,为准确记录挖掘现场文物分布位置及考古发掘、调查及遗址保护规划编制等提供科学依据。     

利用图割算法进行城市密集点云表面模型重建

利用倾斜影像获得的密集点云来构建表面模型是基于倾斜影像进行三维重建的核心之一。本文针对现行密集点云表面模型重建存在的建模效率低、表面选取不真实等问题,提出了一种基于图割算法的城市密集点云表面模型重建方法。利用该方法重建城市密集点云表面模型,首先通过预处理软件对无人机倾斜影像进行空中三角测量,并利用空中三角测量的解算结果生成密集点云;然后对密集点云添加相应的边,同时对三维点云根据距离进行选取合并;最后根据三维点云形成的四面体和三角面建立图割问题,并通过求解图割问题来求取最优的密集点云表面模型。为证明这种方法的可行性和有效性,使用城市地区的无人机倾斜影像数据进行城市密集点云表面模型重建,试验结果表明,该方法具有可行性好、建模效果好、处理速度快等优势。     

基于非量测相机的复杂物体三维重建

针对复杂物体的三维重建,提出了利用非量测相机进行复杂物体的三维表面几何信息的获取和几何建模。为了便于获取影像,设计了一个旋转平台,可以利用旋转平台上的平面控制格网板方便地进行相机标定;对于获取的重建影像,采用多基线影像匹配自动获取影像间的同名特征,随后利用区域网光束法平差进行相关的解算,得到物体表面密集的点云;最后利用基于特征点在影像上的可见性信息构建物体的表面模型。实际数据的试验表明,该方法是可行的、有效的。     

倾斜摄影设备选型及像控点布设对高精度实景三维模型重建的影响

在高精度实景三维模型生产中,无人机平台与载荷的选择及像控点布设十分重要,对航摄效率、模型精度、效果均有影响。本文以我国北部某城镇村为研究区域,利用不同的无人机倾斜摄影测量设备分别获取同分辨率倾斜影像,并结合不同的像控点布设方案重建实景三维模型。通过同等分辨率原始影像的不同装备及像控点布设的组合方案构建对照试验组,对比验证并分析飞行效率、模型精度及模型效果,选取满足高精度实景三维模型重建要求的设备类型及经济合理的像控点布设方案,为实际的生产作业提供指导。     

基于无人机遥感影像拓扑分析的三维重建

在无需任何地面控制点或其它先验知识前提下,探索一种基于无人机遥感影像的三维重建方法.利用无人机飞控数据建立的影像拓扑结构,依次通过特征点提取、影像匹配、从运动恢复结构等步骤估计出相机位置和姿态参数,并恢复出场景特征点云信息,最后对重建精度进行分析.试验结果表明,文中提出的方法可快速、可靠地实现较高精度的三维模型重建.     

基于ICP方法缺乏纹理物体三维曲面模型的匹配

对缺乏纹理物体建立三维模型,关键的难度在于缺乏特征点和点的坐标获得。本文采用ICP算法来对物体进行匹配,当特征点不足时,ICP算法是一个很适用的匹配方法,只需要对物体的给定点寻找最近点。为了计算目标点的坐标,利用投影器投射清晰稳定的纹理到缺乏纹理物体的表面,然后CCD相机对物体进行拍摄。通过线检测和空间前方交会解算出物体部分模型表面的空间点;并使用无需控制点的ICP方法对相互重叠的部分模型进行匹配,从而完成物体的三维重建。实验证明ICP方法对缺乏纹理物体的三维曲面匹配有效。     

利用目标区域拓扑关系图提取建筑物点云

以激光点云数据和倾斜多视影像为研究对象,提出了一种结合机载点云、地面点云及倾斜多视纹理的融合多源特征的建筑物三维模型重建方法。该方法结合点云面元以及影像边界特征,利用倾斜影像的线特征对顶面及立面模型进行边界规则约束,实现了面元自动拓扑重建;通过交互编辑完成不同复杂程度的建筑模型重建,并对模型进行纹理映射。实验结果表明,该方法能够有效提升城市建筑物三维模型重建的效率和边界精度,为利用多源数据的空地联合建筑物三维精细重建提供了一套切实可行的解决方案。     

三维点集的自动表面重构算法

提出了一种基于透视约束利用离散三维空间点重建三维表面模型的方法,该方法充分利用摄影测量 以及激光扫描等三维测量技术中隐含的透视关系,将离散点划分到不同的投影面,在局部利用二维三角网构 网技术构建三角网,然后在考虑局部三角网边缘一致性的基础上组合成整体三维表面模型。该方法可以利用 近景摄影测量处理产生的三维景物点或激光扫描仪采集的三维空间点自动构造三维表面模型,重建物体三 维表面。实验结果表明,该算法是有效的。     

三维激光点云联合无人机影像的古建筑重建

古建筑保护是当下测绘领域的热点研究课题,非接触测量是克服传统方法数字化不足、容易造成"二次破坏"的有力举措。本文以哈尔滨红霞街99号外侨私邸为例,提出了一种将三维激光扫描技术和无人机航测技术相结合进行古建筑重建的研究方案。基于三维激光扫描仪和无人机获取的古建筑内外点云数据和影像数据,利用点云数据生成正射影像并绘制平、立、剖面图,创建三维模型,最后以实地量取的建筑物尺寸数据为参考分析得出图纸和模型误差。结果表明：利用三维激光点云联合无人机影像能够高效地进行建筑图纸恢复,创建高精度精细化的三维模型,为古建筑保护提供了一种全新的思路。     

低空无人机航测露天矿三维重构方法与试验

随着无人机应用的普及和数码相机性能的提升,利用无人机搭载数码相机快速获取矿区航测影像,配合适量控制点得到符合精度的三维数据成为可能。本文介绍了一种采用测图鹰X100搭载SONY a7R数码相机进行外业数据采集,借助C++和OpenCV配合少量地面控制点进行光束法平差,并用PMVS算法生成密集点云的低成本快速高效露天矿三维重构方法。通过在露天矿试验,结果表明该方法所得DOM和DSM的平面中误差为0.113 m,高程中误差为0.121 m,邻近地物点间距中误差为0.151 m,均满足1：500地形图国家标准的精度要求。