改进ICP算法的激光雷达点云配准

针对传统ICP算法在激光雷达目标点云配准中存在匹配时间长,以及受初值影响导致该算法应用在无人车SLAM技术中容易存在定位精度不高和稳健性较差的问题,本文提出了一种结合KD-tree算法的NDT-ICP算法。首先,通过Voxel Grid滤波对激光雷达获取的点云数据进行预处理,利用平面拟合参数的方法去除地面点云;然后,利用NDT算法进行点云粗匹配,缩短目标点云与待匹配点云距离;最后,通过KD-tree邻近搜索法提高对应点查找速度,并通过优化收敛阈值,完成ICP算法的精匹配。试验结果表明,本文提出的改进算法相比于NDT算法和ICP算法,在点云配准速度和精度上有明显提高,且在地图构建上精度和稳健性更好。     

结合图像信息的快速点云拼接算法

现有三维激光扫描设备通常配有一个同轴相机,它可以对扫描场景进行拍摄。针对带有同轴相机的激光扫描设备,本文提出了一种结合图像信息的快速点云拼接算法。与传统拼接算法同时计算点云间的旋转和平移变换不同,本文对这两种变换分别进行求解。其中,不同扫描点云间的旋转变换是利用视觉几何知识由同轴相机在不同扫描站点下拍摄的图像直接获得,而平移变换是由本文提出的改进ICP算法得到。在改进的ICP算法中,只有平移变换的3个未知量被迭代计算,其输入是去除旋转变换后的点云。试验结果表明利用图像获得的点云旋转变换具有很高的准确性;并且由于本文算法中迭代过程只针对平移变换的3个变量进行计算,因此与需要迭代计算6个变量的传统ICP算法相比,本文算法计算复杂度大幅降低,同时更易收敛于全局最优值且收敛速度有所提高。     

基于CATIA的飞机曲面重建方法研究

介绍了逆向工程的基本知识,飞机曲面数据采集的一般流程;提出了点云数据预处理算法实现方法,包括点云滤波算法、点云数据精简算法和基于奇异值分解法的多视点云拼接算法,通过对数据的预处理,大部分数据噪声得以消除,数据量进一步简化,多视点云数据实现空间配准;研究了飞机曲面重建的数据处理流程,对飞机机体进行若干分区,按照点、线、面的建模处理流程对每个区进行独立建模;最后以Catia逆向建模模块对某型样机点云数据处理流程为例,详细探讨了飞机曲面重建的流程和精度验证等方法。实践证明,本文介绍的算法和处理方法切实有效,建模数据准确可靠。     

多视结构光点云的自动无缝拼接

基于视觉的单视点点云数据对纹理贫乏的工业钣金件多视角测量数据进行拼接。在三维量测系统的整体拼接中,旋转平台的转动使得每幅影像上的特征线在移动,因而影像与影像之间不存在真正意义上的同名特征线,以致所解算出的各个模型的点云之间不存在真正意义上的同名点。结合摄影测量学中基于闭合条件的独立模型法平差方法以及计算机视觉界的迭代最邻近点(iterative closest points,ICP)算法,对多视角测量数据进行拼接,实验结果验证了该算法的鲁棒性和有效性。     

一种基于 K-D 树优化的 ICP三维点云配准方法

为提高三维点云数据配准精度和速度,提出一种基于K-D树优化的ICP三维点云配准方法,首先采用中心重合法实现点云数据的粗配准,然后利用K-D tree快速搜索最近点对改进传统ICP方法,完成三维点云数据精配准,该方法克服传统ICP算法中由于利用欧式距离来判断最近点所引起的工作量大、耗费时间多的缺陷,提高点云的配准速度。在此基础上利用斯坦福不同密度Bunny点云数据进行实验验证,结果表明在采用中心重合法实现三维点云粗配准的基础上,利用K-D tree优化ICP算法,能够提高点云配准的精度、速度和稳定性。     

利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法

针对传统迭代最近点算法(ICP)对点云初始位置要求高、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于特征点采样一致性算法改进ICP算法的点云配准方法.首先使用体素网格法采样,通过法向量邻域夹角特性提取特征点并建立快速点特征直方图(FPFH)进行特征描述;然后使用采样一致性算法(SAC-IA)粗配准计算出点云的初始...     

基于特征点匹配及提纯的点云配准算法

针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。     

基于二维图像特征的点云配准方法

为了提高低覆盖率点云的配准精度和收敛速度,提出了一种基于二维图像特征的点云配准方法。首先采用基于区域层次的点云配准算法实现粗配准;然后将三维点云转换成二维图像,再采用SURF算法提取二维图像的特征,并求解其匹配像素点对;最后根据二维匹配点获取相应的三维点云相关点,并计算刚体变换,由此实现点云的快速精确配准。试验结果表明,与迭代最近点（ICP）算法相比,该点云配准方法的配准精度和耗时分别提高了约20%和60%,是一种快速、高精度的点云配准算法。     

基于间接平差的ICP点云配准算法研究

点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。     

基于NDT和ICP融合的点云配准方法

针对传统迭代最近点算法高精度低效率与正态分布变换算法高效率低精度的问题,提出了基于NDT与ICP融合的点云配准方法。首先通过NDT算法选择合适的网格参数将待匹配的点云向目标点云拉近以提高配准效率,完成粗配准,其次使用KD树加速的ICP算法求解变换矩阵以提高配准的计算效率。通过实验表明,本文方法匹配速度相比NDT算法和ICP算法有明显提高,且精度高于NDT算法。     

三维激光扫描技术在地质灾害动态监测中的应用

近年来,随着科技的不断发展,三维激光扫描技术已被成功应用于测绘领域。本文针对三维激光扫描技术无须接触测量、能高效获取数据、精度可靠等特点,结合应用实践,对该技术在地质灾害动态监测中的应用情况进行了探讨。     

地理信息获取与处理技术的发展与应用

从分析外业数据采集、内业数据处理、测绘产品的发展入手，讨论了地理信息获取与处理技术的进步及带来的变化。     

狄洛尼三角网构建的目标点快速定位

针对在狄洛尼三角网构建中现有的目标点定位方法存在算法不够稳定、定位路径不惟一等问题,该文在重心方向定位算法的基础上研究建立一种沿搜索方向移动重心的快速定位方法:当发生目标点与当前重心连线经过三角形顶点或者与某三角形边重合等特殊情况时,利用三角形间的拓扑关系得到下一搜索三角形,以此三角形的重心代替前一重心与目标点构成新的搜索方向,继续搜索,从而解决切点问题;同时采用混合积判定公式确定两条线段的相交关系。仿真实验证明改进方法的定位路径惟一,而且可以大大提高构网效率,算法更稳健。     

改进的分层点云数据压缩算法

针对传统点云压缩算法主要对小型物件的小数据量精细点云进行压缩,在大型地物的海量数据压缩方面存在压缩时间长、效率低的不足,提出了一种改进的分层点云数据压缩算法。基于大型地物点云空间结构特点将分层压缩算法的速度优势和距离压缩算法的高效优势相结合,解决了传统压缩算法在大型地物点云压缩方面的不足,实现了海量点云的快速高效压缩。西安市大雁塔三维激光点云压缩实验结果表明:该算法可以快速地完成海量点云的压缩,较之传统压缩算法极大地缩短了压缩时间,提高压缩效率。     

Cass 5.1软件下的数字化内业纠错

阐述了数字化内业制图中,对外业测站错设而引起的大量碎部点测偏的内业纠正,重点探讨了错误产生后的平面和高程数据的纠错处理,有针对性地做出了说明。     

面阵数码航摄像控测量布设的思考

对在像控测量布设中遇到的2个问题进行了阐述,得出航线网精度估算式仍然适用,但数码航摄仪的像控点数量应多于光学航摄仪的结论。另外,在满足一定的条件下可进行跨航线布点,像控点的选点目标需要顾及成图精度要求,不能照搬现有规范要求。     

GPS网平面基准点的可靠性分析

通过具体实例，对GPS网约束平差结果进行了分析、比较，并提出了GPS网平面基准点的可靠性检验方法，得出了作为起算数据的基准点及其点位误差对GPS网约束平差精度的影响规律。     

基于密集匹配点云的DEM生产可行性研究

无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息,对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。     

大范围地理空间信息点对点坐标转换设计与实现

介绍了大范围地理空间信息点对点坐标转换的思路,重点论述了该技术的关键,即在充分记录多点定位图形的原始构成信息后,将其分解为离散点,以点方式进行坐标转换,最后根据图形的原始信息来恢复图形。     

RTK技术在高程测量中要点控制

通过两种不同方法的比测,结合实际工作情况,探讨RTK技术应用在高程测量中,特别是在点校正中应该注意的一些问题,并且提出了一些合理化的建议。