針對傳統(tǒng)迭代最近點（iterative closest point,ICP）配準(zhǔn)算法迭代次數(shù)多、收斂速度慢的問題,研究了基于局部擬合平面投影搜索最近點的改進(jìn)ICP配準(zhǔn)算法,在此基礎(chǔ)上采用冪法解算單位4元數(shù),最終在速度和精度上完成了對原始算法的優(yōu)化。采用C#編程語言將改進(jìn)的ICP點云配準(zhǔn)算法程序化,利用Trimble GX對某大型高層建筑物進(jìn)行實驗,分析了配準(zhǔn)過程中4元數(shù)參數(shù)、旋轉(zhuǎn)矩陣參數(shù)和平移參數(shù)的變化趨勢,并對傳統(tǒng)ICP配準(zhǔn)算法和改進(jìn)ICP配準(zhǔn)算法的配準(zhǔn)殘差進(jìn)行比對,結(jié)果表明,改進(jìn)的ICP配準(zhǔn)算法迭代次數(shù)少、收斂速度快,研究成果可為現(xiàn)有點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)技術(shù)提供參考。 

【文章來源】：測繪地理信息. 2019,44(04)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

圖１兩點云數(shù)據(jù)中４組公共特征點對

之內(nèi)，并刪除點ａｉ；若小于０．６，則認(rèn)為在配準(zhǔn)區(qū)域范圍之內(nèi)，記錄點ａｉ和其最近點ｑｉ，并分別放入點集Ｐ和Ｓ。將目標(biāo)點集Ａ中的所有點進(jìn)行上述計算和判斷，得到最終點集Ｐ和Ｓ即為目標(biāo)點集和參考點集的公共配準(zhǔn)區(qū)域。３．３改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)算法結(jié)果分析經(jīng)過粗配準(zhǔn)后，利用原始ＩＣＰ配準(zhǔn)算法和改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)算法對建筑物三維激光數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，得到了良好的配準(zhǔn)效果。由于粗配準(zhǔn)人工選取特征點的誤差較大，在傳統(tǒng)ＩＣＰ配準(zhǔn)過程中出現(xiàn)了部分未吻合的現(xiàn)象，如圖２（ａ）所示；在粗配準(zhǔn)基礎(chǔ)上改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)中兩幅點云數(shù)據(jù)的吻合情況比較好，如圖２（ｂ）所示。圖２粗配準(zhǔn)和改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)結(jié)果Ｆｉｇ．２ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓ傳統(tǒng)ＩＣＰ配準(zhǔn)結(jié)果局部放大如圖３（ａ）所示，明顯可以看到底部發(fā)生錯位現(xiàn)象，主要是因為配準(zhǔn)采用的特征點云數(shù)據(jù)位于建筑物頂部，距離建筑物底部較遠(yuǎn)所致。改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)結(jié)果如圖３（ｂ）所示，可以看到底部未發(fā)生錯位現(xiàn)象，進(jìn)而證明改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)算法吻合效果良好。圖３粗配準(zhǔn)和改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)局部放大Ｆｉｇ．３ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓｂｙＰａｒｔｉａｌＡｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ在不同迭代次數(shù)情況下，改進(jìn)ＩＣＰ配準(zhǔn)算法４元數(shù)及其矩陣參數(shù)的計算結(jié)果分別如表２和表３所示，原始ＩＣＰ配準(zhǔn)算法與改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)算法，配準(zhǔn)后精度指標(biāo)計算結(jié)果如圖４所示。８８

準(zhǔn)算法結(jié)果分析經(jīng)過粗配準(zhǔn)后，利用原始ＩＣＰ配準(zhǔn)算法和改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)算法對建筑物三維激光數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，得到了良好的配準(zhǔn)效果。由于粗配準(zhǔn)人工選取特征點的誤差較大，在傳統(tǒng)ＩＣＰ配準(zhǔn)過程中出現(xiàn)了部分未吻合的現(xiàn)象，如圖２（ａ）所示；在粗配準(zhǔn)基礎(chǔ)上改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)中兩幅點云數(shù)據(jù)的吻合情況比較好，如圖２（ｂ）所示。圖２粗配準(zhǔn)和改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)結(jié)果Ｆｉｇ．２ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓ傳統(tǒng)ＩＣＰ配準(zhǔn)結(jié)果局部放大如圖３（ａ）所示，明顯可以看到底部發(fā)生錯位現(xiàn)象，主要是因為配準(zhǔn)采用的特征點云數(shù)據(jù)位于建筑物頂部，距離建筑物底部較遠(yuǎn)所致。改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)結(jié)果如圖３（ｂ）所示，可以看到底部未發(fā)生錯位現(xiàn)象，進(jìn)而證明改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)算法吻合效果良好。圖３粗配準(zhǔn)和改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)局部放大Ｆｉｇ．３ＲｏｕｇｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｅＩＣＰＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓｂｙＰａｒｔｉａｌＡｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ在不同迭代次數(shù)情況下，改進(jìn)ＩＣＰ配準(zhǔn)算法４元數(shù)及其矩陣參數(shù)的計算結(jié)果分別如表２和表３所示，原始ＩＣＰ配準(zhǔn)算法與改進(jìn)的ＩＣＰ配準(zhǔn)算法，配準(zhǔn)后精度指標(biāo)計算結(jié)果如圖４所示。８８

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]計算實對稱矩陣特征值特征向量的冪法[J]. 曾莉,肖明.  南昌大學(xué)學(xué)報(理科版). 2016(04)
[5]點云數(shù)據(jù)平面擬合的加權(quán)總體最小二乘方法[J]. 陳漢清,王樂洋.  工程勘察. 2015(11)
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碩士論文
[1]基于地面三維激光掃描的露天礦山邊坡變形監(jiān)測研究[D]. 周才文.江西理工大學(xué) 2018
[2]三維激光點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)研究[D]. 張步.西安科技大學(xué) 2015
[3]基于三維激光掃描技術(shù)的建筑物建模研究[D]. 吳蒙.東華理工大學(xué) 2015



本文編號：3363770