【摘要】：針對三維激光掃描中點云不等精度且易受粗差影響的問題,提出了一種基于入射角定權(quán)的抗差加權(quán)總體最小二乘的擬合方法。該方法在采用入射角定權(quán)的基礎上,進行基于標準化殘差和中位數(shù)的抗差加權(quán)整體最小二乘估計,獲得待定參數(shù)估值,并通過Gauss-Newton迭代算法,推導了模型的迭代計算方法。以平面擬合和球面擬合為例,分別通過仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)對算法進行驗證,結(jié)果表明,對于含有粗差的點云,新方法可以獲得更為理想的參數(shù)估值,其性能優(yōu)于抗差整體最小二乘和加權(quán)整體最小二乘,可以更好地進行三維激光掃描的點云擬合。
[Abstract]:In order to solve the problem that the point cloud in 3D laser scanning is not equal in precision and is easily affected by gross error, a robust weighted total least square fitting method based on incident angle weight is proposed. On the basis of incident angle weight, the robust weighted global least square estimation based on standardized residual and median is carried out, and the undetermined parameter estimation is obtained, and the iterative calculation method of the model is derived by Gauss-Newton iterative algorithm. Taking plane fitting and spherical fitting as examples, the algorithm is verified by simulation data and measured data respectively. the results show that the new method can obtain more ideal parameter estimation for point clouds with gross errors, and its performance is better than that of robust global least squares and weighted global least squares, and the point cloud fitting of 3D laser scanning can be better.
【作者單位】： 安徽理工大學測繪學院;
【基金】：國家自然科學基金(41404004) 安徽省博士后基金(2015B044) 安徽理工大學科研啟動基金(11152)
【分類號】：P225.2

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