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、測繪以及土木工程等領域得到了廣泛的應用。由于目標實體的高空間復雜度,通常需要沿著多個不同的方位布設測站并對目標實體進行掃描,為了獲得被測目標實體表面完整的點云數(shù)據(jù),需要利用點云配準來實現(xiàn)不同測站LiDAR點云相互之間的拼接與融合,正因為如此,配準結(jié)果的優(yōu)劣對點云后期處理的結(jié)果有著直接影響。根據(jù)配準過程中所選的配準基元的不同,可將現(xiàn)有的LiDAR點云配準算法分為基于點特征、直線特征以及平面特征的LiDAR點云配準算法等三類�，F(xiàn)有的大部分算法僅選擇上述三類配準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點云的配準中得到了廣泛應用,根據(jù)對空間相似變換模型中所選擇數(shù)學描述工具的不同,可將現(xiàn)有的LiDAR點云配準算法分為基于向量代數(shù)描述與基于Clifford代數(shù)描述的配準算法等兩類。當前,大部分算法選擇向量代數(shù)作為數(shù)學描述的基本工具,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點云配準參數(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)遮擋嚴重的特點,開展基于點、直線與平面等多種類型特征共同約束的LiDAR點云配準模型構(gòu)建與算法實現(xiàn)研究,具體工作如下:1)點/直線/平面特征約束下基于對偶四元數(shù)描述的LiDAR點云配準以布爾莎模型作為配準的基本模型,引入對偶四元數(shù)作為空間旋轉(zhuǎn)變換描述的數(shù)學工具,針對點、直線與平面特征,分別選擇空間三維坐標、Plücker直線坐標和六參數(shù)法(法向量和經(jīng)過點的組合)等進行描述,以配準后同名點、直線和平面特征之間的重合作為前提條件,構(gòu)建相應的目標函數(shù),在對目標函數(shù)進行線性化的基礎上,通過迭代計算的方式實現(xiàn)了不同種類的特征約束的LiDAR點云配準參數(shù)的求解。2)基于多種類型特征聯(lián)合約束的LiDAR點云配準以點、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特征進行粗配準來實現(xiàn)模型參數(shù)的迭代初值求解,在此基礎上,加入配準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)建相應的目標函數(shù),將粗配準得到的轉(zhuǎn)換參數(shù)作為待求參數(shù)的初始值,基于最小二乘準則實現(xiàn)LiDAR點云配準參數(shù)的迭代求解。通過上述研究,實現(xiàn)了相鄰測站LiDAR點云相互之間約束關系的綜合利用,為LiDAR點云的高精度配準提供了充分的約束條件,有效地保障了相鄰測站LiDAR點云配準結(jié)果的精度。
【學位單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：P237
【部分圖文】：

據(jù)模擬的點云數(shù)據(jù)，利用本算法進行轉(zhuǎn)換參數(shù)的解算。轉(zhuǎn)換參數(shù)求解 3-3 所示。表 3-3 點云配準結(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 所示的配準結(jié)果可知，該算法所求得的轉(zhuǎn)換參數(shù)與設定參數(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 隨機產(chǎn)生 100 個三維點坐標，作為待配準站的點其繞 X 軸、Y 軸和 Z 軸分別旋轉(zhuǎn) 10п、20п和 30п，設定縮放系數(shù)為 3標軸平移 1m、2m和 3m。得到的新的點云作為基準站的點云。

工程碩士專業(yè)學位論文表 3-4 不同標準差下求得的轉(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，所求得的配準精度與加入相應噪聲的標準差差別不大，符況；另一方面，說明特征點的誤差對點云配準精度有明顯的影響。驗三：為了研究特征點對的數(shù)量和計算精度之間的關系，利用實驗二中為零標準差為 0.2 的高斯噪聲的待配準站的點云和基準站的點云，特征量從 0 到 100 之間變化，每次增加 5 對同名特征點來求解轉(zhuǎn)換參數(shù)并進定。計算精度如圖 3-2。

3 點/線/面特征約束下基于對偶四元數(shù)描述的 LiDAR 點云配準 、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，作為待配準站的點云提位置如下圖所示。將待配準站的直線依次繞三個坐標軸放系數(shù)為 1，再將其沿各坐標軸平移 1m得到新的直線，取出的直線特征。
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本文編號：2877397