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针对动态场景下动态目标影响激光雷达同时定位与建图算法(LiDAR SLAM)的精度和成图效果问题,该文提出一种基于惯性测量单元(IMU)辅助的多层次模糊综合评价动态点云剔除方法。通过标定IMU/LiDAR外参统一两类传感器坐标系,再将每帧点云聚类分割为若干点云簇,以此为基础,利用IMU信息辅助建立相邻帧各点云簇间的配对关系,构建点云运动状态多层次模糊综合评价模型,判定各点云簇的运动状态,最终将动态点云簇从原始点云数据中剔除。为验证该文方法的可行性和精确性,设计了动态点云剔除实验,并将剔除动态点云后的点云数据输入激光雷达里程计与建图算法(LOAM)进行定位与建图。实验结果表明,该文方法动态点云的剔除成功率为98.67%,静态点云的误剔除率为2.01%,能够有效地提高点云数据质量。相比基于原始点云数据的LOAM算法,均方根误差降低了66.06%,最大误差降低了72.78%,实现了厘米级精度的定位,并且优化了建图效果。 相似文献
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103.
目的 针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。 相似文献
104.
针对车载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云数据的不完整性问题,提出一种车载LiDAR点云数据分割以及基于分割后点云数据的半自动化建模方法。首先对点云数据进行标准格式转换及稀化;然后以不同地物的属性和几何特征为分割条件,分别建立道路、建筑物、树和路灯等附属设施的三维模型,并利用车载以及航空图像的纹理信息辅助建筑物的立面和顶面三维建模;最后以真实街景为实验区,基于拓普康IP-S2车载LiDAR点云数据,完成该街景的分割与建模。实验结果表明,该文提出的点云数据分割与街景地物重建方法比较简单,可实现道路和建筑物的半自动化分割;利用成熟的建模软件和方法,实现了建模的完整性和较强的可靠性。 相似文献
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正一、前言在传统的监测应用中,测量机器人和GNSS是两种常见的设备,两者可单独工作,也可以协同作业:测量机器人适合密集棱镜集群监测,GNSS适合高频或静态高精度监测。通过将两者结合在一起,徕卡提供了大坝、桥梁、地铁、滑坡、高层建筑等各个行业的解决方案。随着监测工作的日渐深入,对被监测物体超密集快速监测的功能成为客户的新需要。扫描技术成为最新的监测应用,徕卡MS50全站扫描仪一经推出,就全方位地满足了各个行业客 相似文献
108.
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110.