三维激光扫描点云数据盲区边界识别与应用

三维激光扫描仪是一款获取空间点云数据的测量设备,能够有效地获取被测物体三维空间形态,但是,由于被测对象空间形态复杂、人员难于进入等原因,导致扫描点云数据存在盲区且识别困难。针对该问题,采用了一种三维激光扫描点云数据盲区识别方法,可获取点云数据盲区边界,该方法主要通过对点云数据进行KD-Tree改造,然后估计点云数据法矢,最后提取点云数据边界。为验证本文提出的盲区识别算法,选取矿山采空区点云数据进行实际验证,可准确识别点云数据边界信息,为后续数据进一步利用提供了基础。     

露天矿无人驾驶矿用卡车排土边缘警戒线更新方法

针对露天矿排土场的排土边缘警戒线频繁变化而导致的无人驾驶矿用卡车排土安全问题,提出了一种基于点云数据的露天矿无人驾驶矿用卡车排土场模型及排土边缘警戒线更新方法.首先,通过机载雷达对露天矿排土场进行点云数据采集,然后采用保留关键区域特征的方法简化排土场点云数据;其次,通过判断点云数据高程变化,计算出需要更新的模型区域,并通过软件更新模型变动区域;最后对点云数据进行区域微分纬度分割和数据拟合,计算出排土边缘警戒线.通过对洛阳钼矿露天排土场数据进行模型构建及边缘警戒线更新仿真,验证了警戒线更新方法可以有效规避无人驾驶矿用卡车排土安全事故.     

特征区域最近点迭代地表移动分析算法

为了获取人员难以到达的陡坡、悬崖等危险地形的地表移动和变形值,采用三维激光扫描技术对其进行精细测量,结合点云特征区域提取和最近点迭代(Iteration Closest Points,ICP)算法,对点云分析方法进行了深入研究,提出了特征区域最近点迭代地表移动分析算法(Surface Movement Analysis Algorithm Based on Feature Region Iteration Closest Points,FRICP)。该算法通过点云滤波处理,实现地面点和植被点有效分离;在此基础上,将法向量和植被高程信息相结合,提取点云中的特征点;再对同一区域地面特征点进行聚类分析,形成特征区域;然后建立球形搜索区域及特征度量指标,匹配多期同名特征区域;最后使用ICP算法对同一地点不同时期的观测点云进行计算,利用获得的坐标变换参数求取地表移动值。采用某矿开采沉陷区山坡移动监测数据进行了算法验证,结果表明:FRICP算法可以准确获取山地边坡的移动和变形值,与人工精确判读结果相比,三维坐标最大偏差为12 mm,最小偏差为3 mm。FRICP算法可同时计算地表下沉和水平移动值,...     

RANSAC结合特征线提取在点云逆向建模中的应用

三维激光扫描在建筑领域得到广泛应用,文中采用R半径密度对RANSAC提取的面片进行去噪,运用特征线提取算法将处理后的点云面片进行特征线提取,从而获得了建筑二维图纸并重建其三维模型,为点云数据三维逆向建模提供了一种技术方案.     

基于三维激光扫描技术的爆破块度识别

为快速、准确的统计现场爆破块度,提出了基于三维点云的爆破块度识别方法。利用三维激光扫描仪获取爆堆点云数据,通过ICP配准、SOR降噪和体素下采样进行点云预处理,采用RANSAC平面拟合对预处理后的点云数据进行初始分割、基于点云密度的DBSACAN算法进行聚类,识别岩块轮廓。通过计算聚类后岩块点云的三维凸包和OBB方向包围盒,获得爆堆点云中所有岩块的体积和最长粒径。结果表明：在室内试验中基于三维点云的爆破块度识别方法与直接测量法相比获取的体积平均相对误差为4.61%,粒径平均相对误差为4.75%;在现场测试试验中的平均识别准确率为80.4%,获得的爆破块度统计结果对爆破参数优化具有一定的参考作用。     

基于激光点云的割煤顶板线提取技术研究

激光扫描数据的获取与处理是煤矿智能工作面的关键技术之一。作为监测煤矿采煤机截割轨迹的重要手段,三维激光扫描技术,因其具有非接触、精度高、受烟尘影响小等特点日益受到重视,但由于激光点云数据存在的海量性、离散性、冗余多的特点,实际生产中,目前只能将远程获取工作面三维点云信息,无法利用激光点云数据的空间特征直接提取采煤机割煤顶板线,即无法提供当前刀采煤机截割轨迹的反馈信息。为实时获取和预测采煤机当前刀割煤顶板线位置数据,在基于物探、钻探、巷道素描和激光扫描等数据构建初始透明化工作面的基础上,利用激光扫描仪,实时感知获取煤矿井下综采工作面的激光点云数据,在充分理解激光扫描装置运行原理和激光点云数据特征的前提下,针对三维激光点云存在的数据离散、信息量大、特征提取困难等问题,通过移除离群点、点云滤波、点云切片和基于空间形态的特征点提取等算法,建立了一套完整的工作面三维激光点云的特征提取流程,实现了综采工作面激光点云的割煤顶板线的自动提取,并与基于目视解译法提取的割煤顶板线数据进行对比验证,误差小于0.04 m的点数量占84%,误差小于0.08 m的点数量占96%,验证了该提取采煤机当前刀割煤顶板线...     

基于地面三维激光扫描的露天矿采剥工程量计算方法

目前露天矿山采场验收测量主要采用全站仪等点式测量方法,存在采样密度低、体积计算误差大、测量周期长等不足,使用三维激光仪进行露天矿山采场验收测量已经成为一种发展趋势,然而现有的点云配准算法存在配准效率低、精度不高等问题。针对迭代最近点法(Iterative closest point,ICP)点云精配准对初始输入点云要求较高,以及原有SIFT-ICP算法需要使用影像数据作为SIFT算法粗配准数据源的问题,将原有SIFT-ICP算法进行了改进,提出了一种新SIFT-ICP算法。新算法仅使用点云一种数据源,并将SIFT算法快速识别特征点与ICP精确配准相结合,改善了精配准过程中的初始点云输入,从而实现了电云快速精确配准。辽宁省鞍山市鞍千矿现场试验表明:基于地面三维激光扫描和新SIFT-ICP算法能够快速完成点云配准,计算得到的采剥工作量相对误差仅为0.72%,可以替代目前广泛使用的全站仪等点式测量方法,并可大大提高露天矿山验收测量效率。     

三维激光扫描点云边界提取研究

在数字矿山建设过程中,三维激光扫描仪可快速获得地表或建筑物的点云数据。点云边界不仅作为曲面表达的重要几何特征,而且作为模型求解曲面的定义域,对重建曲面模型的品质和精度起着重要作用。利用激光点云数据进行建模首先需从海量数据当中提取边界区域的采样点。本文提出了一种通过局部型面参考点集拟合微切平面,讨论参考点在对应微切平面上投影点的几何分布来自动提取边界特征的算法。该算法运行速度快,提取结果准确,可适用于各种复杂型面的点云数据。     

基于三维激光点云数据的岩体结构面提取方法研究

目前已有的结构面提取方法,有多点拟合、点云深度图像聚类、TIN格网的区域生长等方法。现有的提取方法对层面出露条件为平面形态的结构面有效,而对于出露条件为迹线形态的结构面无效。该文在现有算法基础上,分别对出露条件为平面和出露条件为迹线形态的结构面在三维点云空间中识别和提取方法进行研究。通过实例分析,验证了本文算法对平面状结构面和迹线状结构面提取的准确性和实用性。     

Constant scallop-height tool path planning for point cloud surface

现有方法在解决满足一定条件的测量点刀具路径直接生成问题时存在若干缺陷,为此提出一种基于最小二乘支持向量机的点云曲面三坐标加工等残留高度刀具路径生成方法。应用最小二乘支持向量机拟合散乱点,完成四边形网格划分,实现散乱点的网格化重建。分别以残留高度和刀具半径为等距距离,对初始网格进行等距计算,得到以网格形式表示的残留曲面和刀具中心曲面。应用曲面等残留高度刀具路径生成几何模型,通过网格曲面与刀具包络面之间的求交计算和逐步递推方法,求出矩形域内点云曲面加工等残留高度刀具路径。应用边界网格识别和测量点高斯映射技术提取边界特征点。通过边界裁剪,求得实际边界域内的刀具路径。通过实例验证了该方法的可行性,并与目前常用的等间距刀具路径生成方法进行比较,结果表明该方法能够合理地解决加工精度和效率间的匹配问题。