三維激光掃描(Light Detection And Ranging,簡稱LiDAR)憑借其非接觸性、高效、高精度等優(yōu)良特性在文物保護(hù)、測繪以及土木工程等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。由于目標(biāo)實體的高空間復(fù)雜度,通常需要沿著多個不同的方位布設(shè)測站并對目標(biāo)實體進(jìn)行掃描,為了獲得被測目標(biāo)實體表面完整的點(diǎn)云數(shù)據(jù),需要利用點(diǎn)云配準(zhǔn)來實現(xiàn)不同測站LiDAR點(diǎn)云相互之間的拼接與融合,正因為如此,配準(zhǔn)結(jié)果的優(yōu)劣對點(diǎn)云后期處理的結(jié)果有著直接影響。根據(jù)配準(zhǔn)過程中所選的配準(zhǔn)基元的不同,可將現(xiàn)有的LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)算法分為基于點(diǎn)特征、直線特征以及平面特征的LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)算法等三類�，F(xiàn)有的大部分算法僅選擇上述三類配準(zhǔn)基元中的一類作為約束,然而,在城市等人工建構(gòu)筑物密集地區(qū),單純選擇一類特征作為配準(zhǔn)基元可能會存在約束條件不足的情況。作為描述空間相似變換的基本模型,布爾莎模型在LiDAR點(diǎn)云的配準(zhǔn)中得到了廣泛應(yīng)用,根據(jù)對空間相似變換模型中所選擇數(shù)學(xué)描述工具的不同,可將現(xiàn)有的LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)算法分為基于向量代數(shù)描述與基于Clifford代數(shù)描述的配準(zhǔn)算法等兩類。當(dāng)前,大部分算法選擇向量代數(shù)作為數(shù)學(xué)描述的基本工具,通過旋轉(zhuǎn)角或旋轉(zhuǎn)矩陣來實現(xiàn)對空間旋轉(zhuǎn)變換的描述,并據(jù)此實現(xiàn)LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)參數(shù)的求解,然而,此類方法存在如下不足:1)對空間旋轉(zhuǎn)變換的描述較為復(fù)雜;2)對待求參數(shù)的初始值依賴性較大�；谏鲜龇治�,本文針對城市建構(gòu)筑物密集地區(qū)遮擋嚴(yán)重的特點(diǎn),開展基于點(diǎn)、直線與平面等多種類型特征共同約束的LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)模型構(gòu)建與算法實現(xiàn)研究,具體工作如下:1)點(diǎn)/直線/平面特征約束下基于對偶四元數(shù)描述的LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)以布爾莎模型作為配準(zhǔn)的基本模型,引入對偶四元數(shù)作為空間旋轉(zhuǎn)變換描述的數(shù)學(xué)工具,針對點(diǎn)、直線與平面特征,分別選擇空間三維坐標(biāo)、Plücker直線坐標(biāo)和六參數(shù)法(法向量和經(jīng)過點(diǎn)的組合)等進(jìn)行描述,以配準(zhǔn)后同名點(diǎn)、直線和平面特征之間的重合作為前提條件,構(gòu)建相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù),在對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行線性化的基礎(chǔ)上,通過迭代計算的方式實現(xiàn)了不同種類的特征約束的LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)參數(shù)的求解。2)基于多種類型特征聯(lián)合約束的LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)以點(diǎn)、直線以及平面特征的共同約束作為前提,先利用提取的同名點(diǎn)特征進(jìn)行粗配準(zhǔn)來實現(xiàn)模型參數(shù)的迭代初值求解,在此基礎(chǔ)上,加入配準(zhǔn)后直線特征重合以及平面特征的法向量平行等兩個約束條件來構(gòu)建相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù),將粗配準(zhǔn)得到的轉(zhuǎn)換參數(shù)作為待求參數(shù)的初始值,基于最小二乘準(zhǔn)則實現(xiàn)LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)參數(shù)的迭代求解。通過上述研究,實現(xiàn)了相鄰測站LiDAR點(diǎn)云相互之間約束關(guān)系的綜合利用,為LiDAR點(diǎn)云的高精度配準(zhǔn)提供了充分的約束條件,有效地保障了相鄰測站LiDAR點(diǎn)云配準(zhǔn)結(jié)果的精度。
【學(xué)位單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：P237
【部分圖文】：

據(jù)模擬的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，利用本算法進(jìn)行轉(zhuǎn)換參數(shù)的解算。轉(zhuǎn)換參數(shù)求解 3-3 所示。表 3-3 點(diǎn)云配準(zhǔn)結(jié)果Table 3-3 Registration results次數(shù) п п п 3 1.50003 0.50003 0.99992 1.00005 1.99996 2.99998 16 29.99999 37.00002 40.00003 1.00002 2.00001 2.99996 12 82.99997 78.99999 85.00002 1.00000 2.00002 2.99999 1表 3-3 所示的配準(zhǔn)結(jié)果可知，該算法所求得的轉(zhuǎn)換參數(shù)與設(shè)定參數(shù)基度誤差最大為 0.00003п，平移量誤差最大為 0.00005m，因此，可以認(rèn)為是正確的，使用該算法能得到正確的轉(zhuǎn)換參數(shù)；與采用歐拉角來描述比，該算法不受角度大小的限制，并且在未提供近似的初始值的情況在較少的迭代次數(shù)的基礎(chǔ)上求解正確的旋轉(zhuǎn)角、平移量以及縮放系數(shù)驗二：使用 MATLAB 隨機(jī)產(chǎn)生 100 個三維點(diǎn)坐標(biāo)，作為待配準(zhǔn)站的點(diǎn)其繞 X 軸、Y 軸和 Z 軸分別旋轉(zhuǎn) 10п、20п和 30п，設(shè)定縮放系數(shù)為 3標(biāo)軸平移 1m、2m和 3m。得到的新的點(diǎn)云作為基準(zhǔn)站的點(diǎn)云。

工程碩士專業(yè)學(xué)位論文表 3-4 不同標(biāo)準(zhǔn)差下求得的轉(zhuǎn)換參數(shù)的誤差Table 3-4 Error of parameters under different standard deviations х п х п х п х х х х 0.0332 0.0080 0.0274 0.0045 0.0182 0.0160 0.0023 0.190.0664 0.0162 0.0547 0.0090 0.0365 0.0319 0.0047 0.390.0996 0.0243 0.0821 0.0136 0.0547 0.0479 0.0070 0.590.1328 0.0324 0.1094 0.0181 0.0730 0.0639 0.0093 0.790.1660 0.0405 0.1368 0.0226 0.0912 0.0798 0.0116 0.99表 3-4 所示的實驗結(jié)果可知，隨著噪聲水平的不斷提高，角度誤差和距在不斷變大，所求得的配準(zhǔn)精度與加入相應(yīng)噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差差別不大，符況；另一方面，說明特征點(diǎn)的誤差對點(diǎn)云配準(zhǔn)精度有明顯的影響。驗三：為了研究特征點(diǎn)對的數(shù)量和計算精度之間的關(guān)系，利用實驗二中為零標(biāo)準(zhǔn)差為 0.2 的高斯噪聲的待配準(zhǔn)站的點(diǎn)云和基準(zhǔn)站的點(diǎn)云，特征量從 0 到 100 之間變化，每次增加 5 對同名特征點(diǎn)來求解轉(zhuǎn)換參數(shù)并進(jìn)定。計算精度如圖 3-2。

3 點(diǎn)/線/面特征約束下基于對偶四元數(shù)描述的 LiDAR 點(diǎn)云配準(zhǔn) 、矩陣 以及矩陣 。未知參數(shù)的改正數(shù)并更新初始值。根據(jù)相應(yīng)的平差模型行求解，求解改正數(shù)的過程就是優(yōu)化初始值的過程，通過近理想值。一定條件來終止迭代。通過對改正數(shù)設(shè)定閾值來判斷是正數(shù)均小于閾值則停止更新并輸出最終結(jié)果，否則，重足要求。結(jié)果與分析實驗利用 MATLAB 模擬出四條直線，作為待配準(zhǔn)站的點(diǎn)云提位置如下圖所示。將待配準(zhǔn)站的直線依次繞三個坐標(biāo)軸放系數(shù)為 1，再將其沿各坐標(biāo)軸平移 1m得到新的直線，取出的直線特征。
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本文編號：2877397