利用点云数据进行三维可视化建模技术研究

依据三维激光扫描仪的工作原理,阐述点云数据处理、数据提取与快速建模的全过程工作原理。以某一建筑物扫描为例,先获取其点云模型数据,并对点云数据采取不同的方法进行拼接处理,且对因拼接方法不同而产生的误差进行比对分析,选取出最优的拼接方法;然后对点云数据进行合并、去噪等处理;最后使用建模工具从点云数据模型中获取建筑物的各立面线划图,完成快速精准的三维可视化建模。     

基于车载LiDAR数据的高精道路地图制作

利用车载LiDAR技术,设计了一套从移动测量车数据采集、点云数据处理到高精道路地图制作的完整流程。以武汉市中心城区3 km²实验区内的市政道路作为研究对象,开展了高精道路地图的研制生产实验,实验成果精度可满足L3以上级别自动驾驶及城市1∶500地形图修测更新的需求。该技术已在相关行业逐步推广应用,并为相关工作提供参考。     

地图三维可视化研究

信息化时代的来临使传统的二维信息已不能满足需要，计算机的发展使显示和描述物体的三维几何特征和属性特征成为可能，研究三维环境下地图信息的表达是当前的一项紧迫任务，本文分析了三维地图研究现状，阐述了地图三维可视化研究的意义，提出了研究的主要内容。     

高精地图道路矢量化模型表达规则探讨

随着高精地图伴随自动驾驶技术出现,近些年来其生产技术日趋成熟。外业生产依托于三维激光扫描技术的广泛应用,高精度的基础数据的快速获取已实现。在高精地图内业生产端,其表现形式及表达规则由行业特定需求决定。高精地图的生产原理及应用大同小异,但无统一规则,使得高精地图的使用范围过小,不能一测多用。本文以道路要素的通用化表达为目的,分解出道路要素的道路模型、车道模型、地物模型,讨论各类模型的表达规则,以道路向量及车道向量及其拓扑关系建立表达粒度为车道级的路网关系。通过上述表达讨论使得高精地图的表达层次更加清晰,生产过程中依据性更强,统一规则表达的高精地图应用范围更广。     

智能网联汽车的高精地图数据交互模式

随着自动驾驶技术的发展,传统的地图服务已经不能满足以机器为主体的自动驾驶车辆的需要。具有更高精度、更多要素、更快更新频率的高精地图成为自动驾驶车辆的关键。不同来源数据之间的交互是高精地图用于自动驾驶导航决策的保证。针对智能网联汽车系统中高精地图的数据交互问题,本文首先对相关的研究进行了分析,依据高精地图的数据内容和数据来源对智能网联汽车中的高精地图数据进行再组织;然后详细阐述了基于车-路-云三方的高精地图数据交互的内容和交互机制,形成一个适用于智能网联汽车的高精地图数据交互模式;最后在仿真环境下对设计的数据交互模式进行了验证。     

高精地图的知识图谱表达

高精地图是自动驾驶的“传感器”,为自动驾驶提供必要的先验数据以及相应的超视距感知、校验定位、动态规划和决策控制。然而,高精地图数据供给与自动驾驶知识需求仍存在鸿沟,包括数据量大导致查询困难、数据关联弱导致语义理解和智能决策困难。知识图谱是将知识以图的结构表达出来,以描述实体及其关系,涉及实体抽取和关系抽取。为此,在高精地图数据基础上,引入知识图谱,提出高精地图知识图谱的构建方法,以架起地图数据供给与驾驶知识需求之间的桥梁,支撑高精地图数据到自动驾驶知识的转化。构建的知识图谱实例,一方面将高精地图海量数据采用图进行了二次表达,建立了类似于索引的结构;另一方面显式表达了面向自动驾驶需求的语义关系。实验结果表明,知识图谱能为高精地图的语义查询、知识推理和局部决策规划提供基础。所提出的方法能实现高精地图先验数据的语义结构化,推进高精地图由数据到信息到知识的跨越,为自动驾驶的落地贡献先验知识。     

三维激光扫描技术应用于滑坡体地形可视化的研究

在介绍三维激光扫描技术的工作原理及数据处理方法的基础上,以某典型滑坡体实践为例,阐述滑坡点云数据采集、数据处理、三维模型可视化的基本方法,实现了滑坡体地形精细三维模型制作。     

面向自动驾驶的高精地图模型及关键技术

高精地图作为自动驾驶中不可或缺的环节,其发展将在很大程度上影响自动驾驶水平。现有高精地图模型多样,面向机器思维不足,缺乏面向“人-车-路-图”的系统思维。基于分层更明确、要素更全面和用户特征更突出三方面的考量,细化和充实四层一体化高精地图模型,详细阐述了静态数据层、道路实时信息层、车辆动态信息层和用户模型层的内容和功能;指出了高精地图云边端协同更新机制、路口安全信息框架、交通事件驱动的导航决策3个关键技术如何支撑自动驾驶全局和局部路径导航决策以及车辆控制;从感知、定位、决策、控制4个层面解释了高精地图平台对自动驾驶的支持。     

三维地图式可视化大数据

数据可视化技术利用计算机图形图像学以及数据挖掘技术,以交互方式将数据中的隐藏信息展示给用户,为用户决策提供参考。近年来,随着PC计算能力与互联网技术的快速发展,传统的数据可视化技术已无法满足人们日益增长的信息处理需求。目前,数据可视化在可视化过程中存在显示结果精确度低、表达方式单一、不能突出数字信息内含的规律性等问题。本文针对上述问题提出了基于三维地图的可视化大数据解决方案,该方案通过制作专题地图可视化数据,对数据的规律性进行了研究,从而方便用户理解数据的深层次信息,发现隐藏的特征、模式、趋势等信息。     

三维激光点云和无人机倾斜模型的融合应用

在对建筑物进行三维实景数据采集时,地面三维激光扫描和无人机倾斜摄影测量是常用的技术手段,通过两种手段获取的数据类型不同,对空间的展示效果及精度也存在差异,特别是在获取建筑物顶部和近地部分的数据各有优劣势,将无人机获取的建筑物顶部数据和地面三维激光扫描获取的近地部分数据进行处理,通过空间多个同名公共点进行转换、匹配,将点...     

多源数据融合技术在古建筑三维重建中的应用

针对单一点云数据建模时自动化程度低、模型不够完整等问题,提出了一种基于多源数据融合技术的三维重建方法。其基本思路是将地面激光点云与空地影像相结合,在对多源数据进行预处理、坐标系统一、数据融合配准、目标特征提取与识别的基础上,实现模型重建。试验结果表明：采用地面激光点云+空地影像融合建模能得到更加精确、完整和美观的实景三维模型。     

GoogleSketchUp三维可视化技术

本文阐述了如何进行三维校园的可视化,解决了GoogleSketchUp的二维图形的获取及其空间定位、三维模型的拉伸及其纹理材质库的建立等一系列技术问题.并以某校园为例详细介绍了三维可视化的制作过程,解决了现实操作中存在的一些主要问题,如纹理贴图不逼真、建筑物楼层没有显示、地形起伏不易表达、地物属性没法添加等,为今后继续...     

多源点云数据融合的建筑物精细化建模

三维建模技术能够实现建筑物的数字化存档,在古建筑保护与修复和现代建筑规划与改造中具有不可替代的作用。针对倾斜摄影测量和三维激光扫描建模技术中建筑物模型存在的问题,本文提出了一种倾斜摄影测量和三维激光扫描生成三维点云模型相融合的建筑物精细化建模方法。选用无人机和三维激光扫描仪作为试验设备,利用ContextCapture、SCENE软件完成点云拼接、生产和编辑,通过ICP算法完成点云精细匹配,实现多源点云数据融合建模;对比单一建模方法模型,从纹理结构和模型精度两方面对融合建模模型进行质量评价。结果表明,融合建模模型纹理清晰,几何结构完整,模型距离中误差和高差中误差的均值均低于倾斜摄影测量模型的值,接近三维激光扫描模型。     

机载激光扫描数据分割的三维数学形态学模型

机载激光扫描点云的三维数字图像表达模型将二维形态学运算推广至三维,给出基于三维数字图像的膨胀和腐蚀运算方法。针对点云三维数字图像,提出基于三维数学形态学和聚类分析的分割方法。将点云三维数字图像进行膨胀和聚类分析,依据聚类结果得到点云的分割结果。讨论了本方法两个参数与点云分辨率、地物间隔之间的关系。选用两套实例数据进行实验,并将第一套数据计算结果与Mean Shift算法、渐进三角网加密算法进行比较,从分割评价因子、精度、计算效率等方面分析本文方法与其他两种方法的优劣,最后分析了本文方法的稳定性。     

基于三维激光扫描的边坡变形数据提取研究

以北京市门头沟区尾矿边坡为例,运用三维激光扫描技术对尾矿边坡进行研究。通过对不同时段采集的点云数据处理,形成相应时段尾矿边坡三维模型。采用等高线比较、三维质检软件比较,提取出边坡变形数据。三维激光扫描技术使滑坡体测绘从传统的GPS或者全站仪单点数据采集变成连续密集的自动获取海量点云数据,增加了测绘信息量。三维激光扫描技术不仅提高测量精度和数据采集速度,且使工作效率实现大幅度的提高。     

基于多源数据融合的高精细实景三维建模技术

针对大面积错综复杂的油气管道建立高精细实景三维模型,常规的倾斜摄影数据获取方法对于复杂构件及微地貌,在后期建模效果上精细度得不到保证。多源数据融合建模是对倾斜摄影建模方法的进一步探索,此方法有效解决纹理细节、模型逼真等方面存在的问题,并且在实际生产中达到了"高精细、高效率、低成本"的目的。     

基于三维激光扫描技术的表面积测绘

介绍表面积测绘的原理,讨论三维激光扫描技术应用于表面积计算的方法、流程及优势,并以某垃圾填埋场封场覆膜表面积测绘为例,采用三维激光扫描技术获取点云计算表面积,并与已知值进行比较。实验结果表明,基于三维激光扫描技术的方法结合相关参数经验值得到的结果能满足高精度表面积量算的需求,从而为高精度表面积量算提供高效全新的技术手段。     

基于地面激光扫描技术获取地铁隧道3维点云数据的设计与试验

3维激光扫描技术可以快速、高效且准确的获取测量目标的高精度点云数据,为测量数字化的发展提供了必要的条件。本文以地铁隧道为例,详细阐述了3维点云数据获取的方案、数据处理的基本方法,验证了基于3维激光扫描技术进行地铁3维可视化的可行性。     

基于三维地理信息系统的电力设施选址二次优化方法

随着信息技术的发展和普及,三维地理信息系统在电力生产中的使用范围越来越广泛。在传统的三维空间辅助选址系统中,若想获得更准确的选址结果就必须建立精度相当高的三维空间模型。这直接导致的结果就是数据成本的增加,和大量无关区域高精度数据的浪费。本论文为了解决以上问题,达到在高选址精度的前提下,有效配置资源、提高数据使用效率的目的,在传统一般选址技术的基础上,使用点云扫描技术,采用对重点关注区域进行高精度二次选址的方法,大大提高了选址作业的效率和精确性。