基于SAC-IA和NDT融合的点云配准方法

提出一种基于采样一致性初始配准（SAC-IA）和正态分布变换（NDT）配准融合的点云配准方法。首先计算出待配准点云和目标点云的快速点特征直方图(FPFH）特征;然后依据该特征,利用SAC-IA算法求出初始转换矩阵,完成初始配准;最后在初始配准的基础上,利用NDT算法对两片点云进行精配准。实验结果表明,该方法的配准精度显著优越于ICP算法,且配准效率也有所提升。     

线面特征约束的跨源点云配准方法

随着三维传感器和三维重建技术的发展,跨源点云的配准融合成为了一个研究热点。传统的配准方法使用单一特征作为配准基元,会存在空间几何约束弱的问题。为了高精度融合跨源点云数据,充分表达场景中的立面信息,本文提出一种基于线面特征约束的跨源点云配准方法。通过RANSAC算法提取跨源点云中的同名线、面特征;利用四元数法描述空间变换参数,将线特征作为配准的约束条件,构建空间变换目标函数,估算变换相关参数完成粗配准,解决尺度差异性;在粗配准的基础上将面特征作为约束条件,求解旋转矩阵和平移参数完成精配准。以面特征代替点特征作为配准基元能避免从海量的点云数据中选取公共点,减少由人为选择的偶然误差,避免了误差的积累,进一步提高配准精度。最终使用影像匹配点云与激光雷达点云数据进行实验,结果为：在小区域单建筑、多建筑和大区域建筑群中RMSE值分别为0.364 7、0.032 0和0.614 6,且同名面之间的夹角最大不超过1.5°,最小不到0.1°,夹角角度均值在1°范围内。结果表明本文方法对具有尺度差异的跨源点云具有较好的配准效果。     

改进权重的迭代最近点算法在点云配准中的应用

针对传统迭代最近点算法不具备抗差性的难题,利用迭代最近点算法配准残差的分布规律,综合M估计及选权迭代思想,提出改进权重的迭代最近点配准算法。根据每个点对配准计算出对应的初始权重,然后在附加点对权重的基础上使用选权迭代法计算出满足条件的权重,以达到抵御粗差的目的。结果表明,选权迭代过程能合理改善三维空间转换参数计算的结果,提出的改进算法较适合含粗差点的点云数据的配准。     

改进的基于累加投影图匹配的点云配准算法

针对大规模点云数据配准拼接中存在的运算耗时长、结果精度低等问题,提出了一种改进的基于累加投影图匹配的点云自动配准算法,该算法首先将三维点云累加投影到二维平面,之后利用尺度不变特征变换算法匹配累加投影图得到匹配点对。在此基础上,根据匹配点对与三维点云数据之间的关系得到三维点云块,最后利用迭代最近点算法匹配三维点云块得到配准结果。实验表明,与Super4PCS算法和基于累加投影图线特征匹配算法相比,本文算法在车载和固定站点云数据配准中都能得到有效的结果,针对大规模点云的处理速度能够提高20倍以上,且能将配准精度提高到0.1 m以内。     

基于一致性球的点云配准算法研究

针对三维建模中经典ICP算法在点云重叠度低时配准精度不高的问题,提出一种基于一致性球的配准算法。该算法在寻找对应点方面,将球体的旋转不变性与基于邻域的SVD正交一致性算法结合起来,使得配准算法能够获得较高正确率的对应点,并以此为基础进行扩散,得到更多的对应点;再使用刚性约束对错误点对进行剔除,最后使用四元数法求解变换矩阵。该方法不仅克服了传统ICP配准算法的缺陷,而且精度也优于传统ICP配准算法。     

频域技术应用于点云配准研究

点云配准技术在国内外各个领域都在不断的发展并且受到广泛关注,不同的配准方法都有其优势与不足。本文针对地面激光扫描获取的多个测站的点云的拼接问题,提出了一种新的配准方法,即在频域中对点云数据进行配准。该方法使用傅里叶变换将点云从空间域变换到频域,利用傅里叶变换可以将旋转、缩放这两个参数与平移参数分离,即可以单独在频域求解旋转和缩放,之后再在此基础上求解平移参数,从而实现对点云的配准。这种方法具有很强的鲁棒性,而且在频域中,不受点云本身噪声点、密度,或者某些结构缺失的影响,且不需要平移的初始估计。最后的实验结果也表明,本文的算法在实现点云配准时与传统的算法相比具有一定的优势。     

基于虚拟特征点的三维激光点云粗配准算法

在地面三维激光点云特征提取的过程中,由于三维点云数据采集仪器、采集方法及后期处理等因素影响,依靠传统的基于曲率、法线等几何特征及统计学算法提取出的点云特征数量较多且存在较大误差,若使用其直接作为特征点数据进行点云粗配准,很难提高点云粗配准的精度及速度。因此,本文在对点云数据实际空间分布结构分析的基础上,结合特征点提取算法、法向一致化算法、PCA（Principal Component Analysis）方法及特征点聚类等方法,提出了一种三维激光点云数据虚拟特征点拟合算法。该算法生成的虚拟特征点是由点云实际的特征点拟合得到,或是由位于被测物特征线上的特征点拟合生成的特征线计算得到,该虚拟特征点并不是扫描对象上实际存在的激光反射脚点。通过实验验证,虚拟特征点拟合算法可以较准确地拟合出由于设备及操作方法等原因而未被采集到的建筑物边角点数据,得到的虚拟特征点数据较实际特征点数据具有更少的数据量及更高的精度,使用拟合得到的虚拟特征点可以减少粗配准算法的计算量,提高粗配准算法的计算效率并能获得更精确及可靠的初始配准变换参数。     

基于特征空间匹配的激光雷达点云配准算法

针对传统基于特征的粗配准效率低、误匹配较多的不足,提出一种基于特征空间匹配的配准方法。利用简化的PointNet模型实现特征空间的提取,以优化的点云PPF信息作为输入,根据提取的特征空间向量计算欧氏距离以筛选匹配点,通过RANSAC剔除误匹配点对完成粗配准,利用ICP实现精配准。实验结果表明,本文算法相比FPFH和SHOT算法与ICP结合可有效提升配准效率,且配准结果的均方根误差较小。     

用拟准检定法和岭估计解算病态污染方程

针对法方程呈现病态且观测值受到污染而不严格服从正态分布的情况 ,探讨运用拟准检定法抗御粗差 ,用岭估计改善法方程的病态性。拟准检定法是根据真误差与观测值的确定关系式 RΔ =- RL求解真误差估值Δ。在 A或 ATA病态的情况下 ,直接求 R是不稳定的。对 A作奇异值分解计算 R,可避免对病态矩阵直接求逆。由于 R是秩亏的 ,通过附加“拟准观测真误差估值范数极小”的条件来求解真误差估值。拟准检定法与岭估计两者的结合 ,一般情况下有效地剔除了粗差 ,而且改善了方程的病态性 ,计算简单、快捷 ,结果比较理想。     

基于点云去噪的球形标靶中心拟合研究

以球形标靶作为同名特征点进行点云数据配准时,若标靶附近有干扰物或扫描的标靶点云含有大量噪声,会对点云配准质量造成很大影响。针对目前点云配准对标靶自身噪声有所忽略的问题,分析球形标靶的特点,探讨小波阈值去噪方法的适用性,并对去噪小波基函数的选取进行实验,提出球形标靶点云离散噪声小波阈值去噪方法。实验表明,标靶自身点云的去噪不可忽视。分析结果表明,该方法能够更有效地滤除球面外围粗差噪声,单个球形标靶的中心位置拟合精度提高约0.8 mm,相较标靶球未经去噪的拼接结果,扫描物特征检查点的坐标拼接误差减小约5 mm,点云总体配准精度提升约20％,是一种有效的点云数据配准预处理方法。     

基于Levenberg-Marquarat算法的非线性三维直角坐标转换方法

提出一种基于Levenberg-Marquarat算法的非线性三维直角坐标转换方法,在法矩阵病态或者奇异时依然有效,并通过修正旋转角参数的方法,有效解决了平移量与旋转角量纲不同造成的迭代发散问题。设计出简洁有效的迭代求解模式,获得了稳定的参数解。最后通过模拟数据对比分析,证明该方法的有效性和正确性。     

基于实四元数的大旋转角三维坐标转换的改进谱修正迭代解法

提出一种基于单位实四元数的大旋转角三维坐标转换病态问题的新方法,该方法用单位实四元数构造旋转矩阵,可避免复杂的三角函数求导,易于线性化,系数矩阵更为简洁;考虑到模型法方程矩阵的病态性,引入岭参数和泛函矩阵,从而降低了方程病态性带来的不利影响,使方程求解达到稳定,同时方程迭代求解时解的估计值接近真值的程度较谱修正迭代法高。利用模拟及实测数据对算法进行验证,结果表明,该算法具有收敛速度快、不依赖转换参数初值、全局收敛、解为无偏、便于程序实现等优点,可为通用坐标转换提供一种新途径。     

地面三维激光扫描的点云配准误差研究

针对闭合条件下地面三维激光扫描点云配准产生的闭合差,基于测量平差理论,提出一种闭合差分配方法。首先通过间接平差理论求出各相邻测站间的坐标转换参数及其精度,再对闭合差按与方差成正比分配给各测站。通过多站点云配准实验,验证了该方法能在一定程度上提高点云配准的精度。     

基于共有单平面的点云拼接技术研究

提出基于共有单平面的点云拼接技术。首先进行共有平面的提取、拟合,精确计算平面的法向量|再运用平面的法向量信息,求取旋转角构造旋转矩阵|最后通过平面的中心点进行坐标平移,完成点云拼接。分别通过模拟数据和实验数据验证了该算法的正确性。     

基于线激光扫描的岩石激光钻孔的三维重建和可视化

激光钻进岩石形成的钻孔的孔形较为复杂,具有较小的孔直径和较高的孔壁粗糙度,使得利用传统方法进行钻孔尺寸的测量较为困难。为了精确钻孔测量和方便孔形研究,提出了一种基于线激光扫描及逆向建模的钻孔建模方法。首先,搭建了线激光扫描平台,建立了空间坐标系,以获取钻孔的三维坐标,构建了钻孔的初始点云数据。其次,在MATLAB中对获取的点云数据进行无效点移除及多视角点云配准,其中,无效点移除利用顺序查找法实现,多视角点云配准则基于迭代最近点（ICP）算法,包括初始配准和精确配准两个阶段。最后,基于Delaunay三角网格划分及曲面重建算法,实现了钻孔模型的重建和可视化。此外,还采用滴液法和切割法进行实际钻孔容积值测量及钻孔轮廓线获取,并与由点云重建的钻孔模型上获取的测算结果进行对比分析,以验证所述方法建立的钻孔模型的精度。结果表明:重建的钻孔模型与实际钻孔之间的误差小于4%,重建的模型能够满足激光岩石钻进钻孔的测量要求,证实了所述方法的可行性。与传统测量方法相比,所述方法属于非接触、非破坏性方法,可重复性测量。      

���ڹ��е�ƽ��ĵ���ƴ�Ӽ����о�

?????????е??????????????????????й????????????????????????????????|??????????????????????????????????????|?????????????????????????????????????????????????????????????????????????