發(fā)布時(shí)間：2020-05-29 21:28

【摘要】：車(chē)載移動(dòng)測(cè)量技術(shù)作為一種新型的移動(dòng)測(cè)量技術(shù),相較于傳統(tǒng)測(cè)量技術(shù)在快速獲取空間信息方面具有明顯的優(yōu)勢(shì),它不僅可以快速采集行駛軌跡周?chē)匚锉砻娴母呔热S坐標(biāo),還能夠獲取其紋理、反射強(qiáng)度等信息,在無(wú)人駕駛、道路檢修、城市規(guī)劃等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。車(chē)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的提取和分類(lèi)是眾多應(yīng)用的關(guān)鍵,但由于車(chē)載激光掃描數(shù)據(jù)存在海量性、密度分布不均、場(chǎng)景內(nèi)目標(biāo)間的遮擋與自遮擋等問(wèn)題,導(dǎo)致其實(shí)際利用效率低。針對(duì)上述問(wèn)題,本文開(kāi)展了對(duì)車(chē)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中目標(biāo)地物的分類(lèi)和提取算法的研究,分析了道路環(huán)境中各類(lèi)地物的幾何信息及空間分布特征,設(shè)計(jì)了對(duì)道路邊界、路面、道路標(biāo)識(shí)線(xiàn)及路燈的提取算法。本文設(shè)計(jì)的道路要素點(diǎn)云提取算法主要包括以下三個(gè)部分:(1)改進(jìn)的歐氏聚類(lèi)道路邊界及路面提取算法。該算法主要包含四個(gè)步驟,第一步通過(guò)掃描線(xiàn)的自適應(yīng)濾波方法濾除地面點(diǎn);第二步利用平滑度約束下的歐氏聚類(lèi)算法分割點(diǎn)云,將濾波后的點(diǎn)云進(jìn)行分割聚類(lèi);第三步針對(duì)每個(gè)聚類(lèi)的點(diǎn)云進(jìn)行優(yōu)化和跟蹤,濾除車(chē)輛、樹(shù)木和路燈等其它地物后,完整地提取出道路邊界;第四步把道路邊界作為約束條件提取路面點(diǎn)云。(2)基于輪廓分析的道路標(biāo)識(shí)線(xiàn)提取和分類(lèi)算法。該算法先對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,移除離群點(diǎn)后計(jì)算點(diǎn)云最小包圍盒;接著根據(jù)包圍盒大小和格網(wǎng)間隔計(jì)算強(qiáng)度特征圖像的分辨率,經(jīng)過(guò)投影生成特征圖像;在特征圖像上使用Canny算子檢測(cè)邊緣,并通過(guò)連通性分析組裝輪廓,再對(duì)每個(gè)輪廓的大小及形狀進(jìn)行分析,濾除非標(biāo)識(shí)線(xiàn)的輪廓后分類(lèi)道路標(biāo)識(shí)線(xiàn);最后根據(jù)索引將分類(lèi)后的標(biāo)線(xiàn)還原為點(diǎn)云,并通過(guò)高斯混合模型對(duì)標(biāo)識(shí)線(xiàn)點(diǎn)云進(jìn)行精化,獲得精確的道路標(biāo)識(shí)線(xiàn)。(3)基于二三維形態(tài)特征的路燈提取算法。該方法根據(jù)路燈的形態(tài)特征分別進(jìn)行桿狀目標(biāo)檢測(cè)和燈頭檢測(cè)來(lái)提取路燈點(diǎn)云。首先濾除車(chē)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的道路邊界及路面點(diǎn)云;其次根據(jù)桿狀目標(biāo)的二三維形態(tài)特征提取路燈候選點(diǎn)云;最后在分析路燈燈頭和交通標(biāo)志牌標(biāo)志面及樹(shù)木樹(shù)冠的空間形態(tài)差異的基礎(chǔ)上,對(duì)路燈候選點(diǎn)云進(jìn)行的遮蓋度分析和投影面積分析,提取完整的路燈點(diǎn)云。本論文通過(guò)對(duì)三組不同場(chǎng)景下的車(chē)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了道路邊界、路面、道路標(biāo)識(shí)線(xiàn)及路燈點(diǎn)云的自動(dòng)提取,驗(yàn)證了本文提取算法的適用性及可行性。
【圖文】：

車(chē)載激光掃描系統(tǒng)的出現(xiàn)彌補(bǔ)地面激光掃描系統(tǒng)和機(jī)載激光掃描系統(tǒng)的不足。研究者們以車(chē)輛作為搭載平臺(tái)，將全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) GNSS(Global Navigation SatelliteSystem)、圖像傳感器 CCD(Charge-coupled Device)和慣性測(cè)量系統(tǒng) INS（Inertial NavigationSystem）與三維激光掃描系統(tǒng)高度集成，構(gòu)成了車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)。作為一種先進(jìn)的測(cè)量方式，其具有信息量豐富、精度高、靈活性強(qiáng)等眾多優(yōu)點(diǎn)，能夠快速獲取道路及其周?chē)鷪?chǎng)景的精確三維信息，對(duì)高精度地圖構(gòu)建、道路信息維護(hù)以及城市三維可視化等方面發(fā)揮著數(shù)據(jù)支撐作用。隨著車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)各傳感器在空間解析度、測(cè)量精度等方面的進(jìn)步，以及三維模型構(gòu)建、點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和對(duì)數(shù)字城市建設(shè)的迫切需求，越來(lái)越多的科研機(jī)構(gòu)投入精力來(lái)研究車(chē)載點(diǎn)云的分類(lèi)和提取算法。雖然近幾年取得一定的進(jìn)展，但由于其掃描數(shù)據(jù)存在海量性、密度分布不均、無(wú)明顯幾何分布和場(chǎng)景內(nèi)目標(biāo)間的遮擋與自遮擋現(xiàn)象等問(wèn)題，給目標(biāo)提取帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)，而且由于測(cè)量角度和場(chǎng)景復(fù)雜度不同，車(chē)載激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)也不能直接借用相對(duì)成熟的機(jī)載點(diǎn)云信息的提取方法。因此，，本文針對(duì)車(chē)載激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，以道路邊界、路面、道路標(biāo)識(shí)線(xiàn)和路

System)[6]。但該車(chē)載系統(tǒng)并沒(méi)有投入商業(yè)使用，只是用于對(duì)車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)集成的探索，不過(guò)開(kāi)創(chuàng)了以車(chē)輛為平臺(tái)的移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)的先河。在二十世紀(jì)八十年代末，美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)將兩臺(tái)模擬相機(jī)、GPS/INS 組合系統(tǒng)以及里程計(jì)進(jìn)行集成，研發(fā)了真正意義上的第一款車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)——GPSVan 移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)[7]。通過(guò)攝影測(cè)量的原理和 GPS/INS 組合系統(tǒng)以及里程計(jì)多獲取的位置信息，可以解算出目標(biāo)地物的真三維坐標(biāo)[8]。隨后在 90 年代，加拿大卡爾加里大學(xué)的學(xué)者對(duì)初代 Alberta MHIS 系統(tǒng)進(jìn)行改裝，集成了 GPS/INS 組合導(dǎo)航系統(tǒng)，提升了系統(tǒng)的精度，稱(chēng)為 VISAT 系統(tǒng)[9]。再此之后，隨著各個(gè)傳感器的飛速發(fā)展以及三維激光掃描技術(shù)的出現(xiàn)，越來(lái)越多的國(guó)外公司和院校開(kāi)始對(duì)車(chē)載移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行研究，車(chē)載激光掃描系統(tǒng)也進(jìn)入了蓬勃發(fā)展的時(shí)代。經(jīng)過(guò)二十多年的研究開(kāi)發(fā)，國(guó)外很多院校和公司從最初的原型開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)發(fā)展到了商業(yè)化應(yīng)用階段，如日本東京大學(xué)的 VLMS 系統(tǒng)[10]、英國(guó) 3DLM 公司和 ILI 公司共同研發(fā)的 StreetMapper360 系統(tǒng)[11]（圖 1-2（a））、美國(guó) Trimble 公司集成的 MX9 系統(tǒng)[12]（圖 1-2（b））、以及 Riegl 的 VMX-450 系統(tǒng)[13]（圖 1-2（c））等。
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：U412.2

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10 本報(bào)記者 李樹(shù)

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