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基于深度學習的激光掃描SLAM三維點云質量評價

發(fā)布時間:2021-03-20 20:57
  由于對精確的室內三維空間地圖的需求日益增加,激光雷達測距及SLAM(同時定位與建圖)技術被廣泛應用到室內測量中,由激光掃描到的點云數(shù)據(jù)因為具有大量的細節(jié)描述而成為測量室內建筑模型的一種數(shù)據(jù)來源。但是,考慮到室內環(huán)境結構變化多,墻面多且目標易被遮擋,測量時難以得到精確的數(shù)據(jù);所以,點云的質量就顯得尤其重要。另一方面,不同測量平臺,不同算法具有局限性,導致室內點云降質現(xiàn)象的發(fā)生。數(shù)據(jù)冗余,缺失,結構重疊等都是點云降質的具體表現(xiàn)。本文建立了一個基于深度學習的點云質量評價框架,針對SLAM系統(tǒng)下點云的各種降質問題,從質量標準分析,數(shù)據(jù)仿真到質量分類展開研究。本文的主要研究工作如下:第一,通過分析激光掃描SLAM中點云地圖質量下降的各種原因以及存在的各種降質問題,本文對點云的質量問題進行歸納總結,將點云質量類型歸納成兩種表現(xiàn)形式。然后提出了一種數(shù)值分析的方法,從結構角度進行平面一致性噪聲分析以及幾何對應規(guī)則分析量化點云的質量問題。第二,提出了一種對于SLAM系統(tǒng)的點云數(shù)據(jù)仿真方法。從多種角度模擬了運動軌跡,通過建圖算法獲取了降質點云。基于該方法,我們可以建立室內點云的質量數(shù)據(jù)集,為點云質量分析和... 

【文章來源】:廈門大學福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:98 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度學習的激光掃描SLAM三維點云質量評價


圖1.2基于概率及濾波方法的SLAM問題??

結構安排,質量評價,總體框架,點云


圖1.2本文采用的質量評價的總體框架圖??1.4本文的結構安排??本文的主要工作將圍繞基于激光SLAM系統(tǒng)的室內三維點云的質量評價展??開研宄,第一章說明論文的研宄背景和意義,然后描述本文的研宄難點,研宄內??容和創(chuàng)新點。本文后續(xù)的章節(jié)安排如下所示:??第二章研宄SLAM系統(tǒng)下點云質量標準。介紹室內環(huán)境下點云數(shù)據(jù)的獲取??以及幾種平臺的優(yōu)劣,然后分析SLAM系統(tǒng)中點云降質現(xiàn)象原因和定義,討論??室內點云的質量類型以及標準分析,并提出了一種分析點云質量的方法。??第三章,基于背包系統(tǒng)仿真的點云數(shù)據(jù)集構建。首先介紹了背包系統(tǒng)中的??SLAM算法,其次介紹了?SLAM系統(tǒng)軌跡的誤差度量標準。最后提出基于局部??的運動仿真以及基于全局的點云仿真。??

廈門大學,激光雷達,同步獲取,種傳


航與測量制圖。通常輪式系統(tǒng)通過激光雷達在移動中不斷構建二維地圖,結合多??種傳感器進行定位;使用深度相機或者激光雷達同步獲取點云。最后基于二維地??圖進行點云數(shù)據(jù)拼接。圖2.1?(a)是廈門大學研發(fā)的一代輪式室內測圖系統(tǒng),配??15??

【參考文獻】:
期刊論文
[1]利用顯著性的點云模型客觀質量評價[J]. 張娟,張習民,萬旺根,方志軍.  應用科學學報. 2014(05)

碩士論文
[1]三維激光掃描點云數(shù)據(jù)濾波方法研究[D]. 孫正林.中南大學 2011



本文編號:3091658

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