基于改进正态分布变换算法的点云配准

正态分布变换(NDT)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)中的点云配准算法。针对地面激光扫描(TLS)数据的特点,改进了NDT算法,提出了一种基于SURF的NDT配准算法,使之能应用在TLS中。该算法首先建立点云和图像间的映射关系把点云影像化;利用加速稳健特征(SURF)算法提取图像的特征点并找出特征点对;根据映射关系找到相应的三维特征匹配点,求出变换矩阵,完成点云初始配准。在NDT算法中,设置初始矩阵为单位矩阵,对点云体素化并使用概率分布函数对点云精细配准。实验结果证明,该算法不但适用于地面激光数据的配准,且其配准精度高、运算时间少,尤其对于不同分辨率的点云有良好的配准效果。     

基于机载激光雷达数据的复杂建筑物三维自动重建方法

为了解决复杂建筑物三维模型重建存在的边缘像素清晰度低和重建效率低的不足，提出基于机载激光雷达数据的复杂建筑物三维自动重建方法。首先通过机载激光雷达快速采集复杂建筑的三维点云数据，并剔出异常点云数据；其次采用SIFT算法提取点云数据特征点，通过梯度特征提取匹配特征点，根据特征点进行平移与旋转，完成复杂建筑点云数据配准；然后对建筑边缘三维阈值提取，获得高精度重建阈值；最后通过三维轮廓交边拼接优化，复杂建筑物三维自动重建。通过对比测试证明了本方法重建建筑物三维模型的边缘像素的灰度值为25～215,灰度值跨度较大，边缘像素清晰度较高，三维模型的重组时间为60 min～145 min,耗时较少，重建效率较高，说明了本方法对复杂建筑物三维自动重建的应用效果较好。     

基于激光雷达SLAM的三维点云自适应算法

SLAM(Simultaneously Localization And Mapping)同步定位与地图构建作为移动机器人智能感知的关键技术。但是,大多已有的SLAM方法是在静止环境下实现的,当环境中存在移动频繁的障碍物时,SLAM建图会产生运动畸变,导致机器人无法进行精准的定位导航。同时,激光雷达等三维扫描设备获得的三维点云数据存在着大量的冗余三维数据点,过多的冗余数据不仅浪费大量的存储空间,同时也影响了各种点云处理算法的实时性。针对以上问题,本文提出一种SLAM运动畸变去除方法和一种基于曲率的点云数据分类简化框架。它通过激光插值法优化SLAM运动畸变,将优化后的点云数据分类简化。它能在提高SLAM建图精度,同时也很好的消除三维点云数据中特征不明显区域的冗余数据点,大大提高计算机运行效率。     

基于Kinect传感器的三维点云地图构建与优化

针对移动机器人在三维点云地图创建过程中存在鲁棒性和实时性不佳的问题,提出一种基于图像特征点的三维地图创建方法.首先,对Kinect采集得到的RGB数据进行特征点提取与匹配,并采用RANSAC算法对误匹配点进行剔除,在保证精度的同时,有效减少了配准算法的迭代次数,通过结合Kinect深度数据得到对应特征点对在三维空间中的位姿,最后采用ICP算法迭代求解刚体变换矩阵完成精确配准,得到室内真实场景下的三维点云地图.为抑制由三维点云配准过程中累积误差造成的位姿漂移,引入了基于TORO图优化算法的闭环检测机制,实验验证了所提方法的有效性.     

采用温控镂空发热网的热像仪与3D激光雷达配准

在热像仪与3D 激光雷达组合感知系统上,对基于特征点的配准问题进行了研究遥结合热像仪与3D 激光雷达的工作特性,设计制作了温控镂空发热网配准靶,可同时为热像仪与3D 激光雷达提供特征点遥红外图像特征点使用Harris 角点探测器进行采集曰为减小混合像素和激光点稀疏的影响,对配准靶平面进行了拟合并对点云进行了配准平面符合度检查,确定了深度图边缘曰使用计算角点附近深度边缘均值的方法提取深度特征点坐标,并对坐标进行了修正曰最后使用NMSM-EM 优化方法对配准结果进行了优化遥基于以上研究成果,使组合感知系统能够在微光条件下完成对移动机器人行驶环境的感知遥     

一种简易的激光雷达点云与光学影像自动配准方法

将激光雷达点云与光学影像进行配准融合,在数字城市建模、自动驾驶和导航避障等方面有重要的应用价值。当前多数自动配准方法需要专门设计特殊的场景结构,操作复杂。根据激光雷达对玻璃具有穿透的特性,提出利用透明的门窗等室内建筑物场景来实现对激光雷达点云与光学影像的自动配准。首先,将激光点云量化为图像,提取光学影像与量化图像的门窗角点特征,并利用相关系数法实现特征点的自动匹配;然后,对激光雷达与相机之间的配准转换参数进行求解;最后,对两种数据进行配准融合。实验结果表明:利用室内门窗这种规则的半透明场景,可以轻松实现激光点云与光学影像的自动化配准,简单实用,操作性强。     

基于Kinect的骨骼配准的人体三维重建

在常用的基于特征点提取、贴标签等的点云配准方法中,都是为了便于确定对应点集,进而进行点云数据的配准操作。针对点云配准中确定对应点集的问题,文章基于Kinect能够采集人体骨骼点数据且有序的特性,提出以骨骼点数据作为对应点集,进行点云数据的配准操作,达到减少点云数据的计算量,降低点云数据的配准时间,提高配准效率的目的。实验表明,系统设备成本低、数据采集操作简单,且能够快速并较高精度的完成人体点云数据的配准操作,得到人体三维模型。     

基于多传感器信息融合的障碍物感知追踪系统设计

自动驾驶系统是指采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对车辆实现实时、连续控制。自动驾驶研究领域中,对车身周围障碍物的感知追踪是自动驾驶车辆安全行驶的基础和前提。因此,重点研究了基于激光雷达、IMU、北斗卫星信号多源信息融合的障碍物感知与追踪系统。利用激光雷达提供的三维点云数据划分最大最小高度差栅格实现自动驾驶车辆周围的障碍物感知功能。基于激光雷达点云的障碍物感知算法中,针对特殊的悬空类型障碍物,采用高度划分的点云栅格中的点云概率密度作为悬空障碍物是否能够通行的判断依据,能够有效提升障碍物感知系统的鲁棒性。利用IMU和北斗卫星信号紧耦合方式实现自动驾驶车辆的轨迹跟踪,从而利用车辆运动状态信息结合匈牙利匹配算法实现多传感器信息融合的障碍物追踪功能。在基于多传感器信息融合的障碍物感知追踪系统中,利用IMU和北斗卫星紧耦合方式得到的转移矩阵信息去除由于车辆运动造成的激光雷达点云畸变,从而提升车辆障碍物感知追踪系统的准确度。通过实际采集得到的激光雷达、IMU及北斗卫星数据验证了提出的基于多传感器信息融合的障碍物感知追踪系统的有效性和实用性。     

基于图优化的三维激光雷达SLAM算法研究

为了提高三维激光雷达SLAM算法的定位精度和解决其z轴偏移的问题，在图优化的基础上提出了一种增加边约束和地面约束来改善闭环检测的方法。首先，使用MLESAC算法对点云数据进行滤波，去除外点；其次，采用随机采样法对点云数据进行下采样，提高点云配准算法的速度和准确性；然后，基于3D-NDT配准算法得到点云变换关系；最后，在图优化的基础上将边约束和地面约束加入优化求解器，获得优化后的位姿和点云地图；使用Velodyne激光雷达扫描的地下车库数据进行评估，结果表明所提出的方法能够改善激光SLAM的回环检测，提高定位准确度，x、 y和z方向精度分别可达0.074 1、0.388 95、 0.001 5 m，特别是z轴精度从1.68 m提升到了0.001 5 m。     

基于随机采样一致性算法的激光点云大数据自动配准技术

激光点云大数据中存在冗余数据，导致其大数据自动配准过程中存在配准速率慢、精度差等问题，为此提出基于随机采样一致性算法的激光点云大数据自动配准技术。将初始半径和最小邻域拟作自定义变量，使用密度聚类法剔除冗余激光点云数据，运用双边滤波平滑点云信息；分析不同角度下两组激光点云数据的刚体变换关联，获取对应且不共线的采样点，将模型点配准率作为激光点云采样数据和真实数据一致性衡量指标，完成激光点云大数据初始配准；通过迭代最近法找出两个点云集合的最近点，利用M-估计方法优化误差惩罚函数，实现激光点云大数据自动配准。仿真结果证明，应用所提方法得到在未引入噪声时的激光点云数据配准重合度为0.97,噪声环境下的点云配准重合度为0.96,配准平均耗时为59.6 s。     

激光点云与密集匹配点云联合测量方法研究

针对地面激光扫描仪在进行作业时，有时因遮挡视线而无法采集数据的问题，设计了一种利用改进的采样一致性初始配准(Sample Consensus Initial Aligment, SAC-IA)算法在异源多视角点云中进行联合测量的方法。将三维激光扫描仪从地面视角采集的点云和倾斜摄影测量从空中视角获取的影像密集匹配点云，使用改进的采样一致性初始配准(SAC-IA)算法进行配准融合，实现了空中和地面视角的集成，大大减轻遮挡对测绘工作的影响。用某建筑物三维激光扫描得到的点云数据和倾斜摄影得到的密集匹配点云数据进行实验，并对配准融合后得到的点云数据进行了精度验证。实验结果表明，使用本算法配准点云数据时，比现有方法精度上有明显的提升，算法效率提高了57.46%～59.73%。同时，使用本方法配准融合的点云数据其精度小于5 cm,满足测图精度要求。     

一种激光雷达与视觉融合的同步定位及建图算法

室内移动机器人自主导航依赖于同步定位及建图技术,激光雷达与相机作为主流传感器正在不断深入应用到机器人定位与建图,但是单一传感器存在的缺陷不可避免,视觉传感器采集环境特征信息丰富,但视野范围较窄,而且对环境变化较为敏感;三维激光雷达检测精度较高,但价格昂贵,不适合生产生活应用。基于上述问题,提出了一种视觉与激光相融合的SLAM算法框架。首先利用惯性测量单元IMU对RPLidar采集到的雷达数据进行畸变校正处理,同时将Astra Pro深度相机获取的三维数据映射到二维坐标系,通过扩展卡尔曼方法将激光数据与深度数据相融合,最终在实际环境下进行建图比较,获得了更加完整的地图,从而验证了该文算法的可靠性和有效性。     

基于激光点云数据的三维运动图像重构技术北大核心CSCD

为了解决三维运动图重构时存在的重构测量距离与实际距离误差大、激光点云数据数量多和重构图像清晰度对比低的问题,提出了基于激光点云数据的三维运动图像重构技术,通过配准多帧激光点云数据,从中获取激光点云数据集,再采用平面拟合方法对激光点云数据集实行去噪处理,最后利用曲面重构法完成对曲面模型的拟合,实现三维运动图像重构。实验结果表明,通过对三维运动图像重构进行测量距离与实际距离的对比、激光点云数据数量的对比和测量图像与实际图像清晰度的对比测试,验证了三维运动图像重构技术的实用性高。     

基于多源点云与图像数据的车辆定位与再识别方法

针对大型桥梁车辆移动荷载监测场合中车辆的重心估计能力不足和车辆再识别困难等问题，提出一种基于点云灰度图的彩色图像与点云快速融合方法，以提高对车辆的空间定位能力和对目标的辨识能力。首先利用立体标定靶对不同视角相机和点云采集装置的位姿进行标定，获取它们彼此间的相对位置和姿态；然后利用标定的结果对不同视角采集到的点云进行拼接，得到完整的车辆点云；再将完整点云转换至彩色相机坐标系并投影，提取点云灰度图，实现彩色图像与点云灰度图的配准，将其姿态调整至与车辆实体在彩色相机坐标系内的位置和姿态一致。进一步建立彩色像素点与三维点云间的映射关系，并将颜色信息与点云相关联，从而实现彩色图像与点云的融合。利用融合后的彩色点云和相机成像模型，可以得到车辆在彩色相机坐标系中的虚拟图像，为车辆的再识别提供依据。结果显示，相比于采样一致性算法，所提配准算法缩短了约74.1%的耗时。实验表明，所提算法实现数据融合后生成的彩色点云具有较高的还原度，证明了所提算法的可行性，为解决类似的问题提供了新的思路和方法。     

多传感器融合的激光雷达点云矫正与定位方法

针对单一传感器难以解决激光雷达在运动场景中因为点云畸变和误差累积产生的运动失真与定位精度差的问题，提出一种融合惯性测量单元数据和轮速计数据的激光雷达点云畸变矫正与定位方法。首先，以激光雷达数据为时刻基准，利用积分的方法对惯性测量单元和轮速计的数据进行预处理；之后，将融合数据与激光雷达数据融合，以矫正产生畸变的激光点云；最后，利用线性插值的方式来保证传感器间数据的时间同步，并将计算的位姿作为里程计迭代计算的初值，降低计算复杂度并提高里程计的定位精度。实验结果表明，相比没有采用多传感器融合的传统方案（LOAM、FLOAM），在公开数据集实验中，所提方法的定位均方根误差分别降低了81.11%和21.54%，在自测数据集实验中，定位均方根误差分别降低了52.76%和24.29%。     

基于激光点云数据的建筑物三维可视化系统

为了获理想的建筑物三维可视化效果,为建筑物测量提供有效技术手段,设计了基于激光点云数据的建筑物三维可视化系统。首先利用激光扫描仪采集建筑物激光点云数据,对建筑物激光点云数据进行冗余去除、畸变补偿和滤波处理,然后对激光点云数据进行坐标转换处理,利用3D Max建模软件建立建筑物三维可视化模型,最后通过实验分析其性能,结果表明：该系统具备较强的兼容性、激光点云数据预处理能力,建筑物三维重构精度超过93%,建筑物三维重构时间控制在4 s以内,具有更高的建筑物三维重构效率。     

基于三维激光雷达的无人船障碍物自适应栅格表达方法

针对无人船(USV)海上近距离实时性避碰检测的需求,提出一种基于三维激光雷达的USV障碍物自适应栅格表达方法。根据USV周边环境障碍物的激光雷达点云分布,建立障碍物密集度和障碍物表达时间与栅格地图分辨率之间的函数关系,自适应确定适中的地图分辨率,构建栅格地图;对三维激光雷达点云数据进行降维处理,将三维激光雷达点云投影到栅格地图,减小数据量,提高障碍物检测效率。利用三维激光雷达开展方法验证性实验,获取了三种不同障碍物场景的激光雷达点云数据。处理结果显示:环境中障碍物数量越多,获得的期望栅格地图分辨率越高,障碍物表达更精细;反之,障碍物数量越少,获得的期望栅格地图分辨率越低,障碍物表达更快速,可实现障碍物自适应栅格表达。所建立的方法可为后续USV局部避碰路径规划研究提供支撑。     

基于激光雷达点云数据的光伏电站智能巡检系统

面对当前使用的人巡和机巡方法缺少对光伏电站周围环境分析,使电力线巡检数据评估结果与实际结果不一致,导致智能巡检结果不精准的问题,设计了基于激光雷达点云数据的光伏电站智能巡检系统。利用倾斜摄影相机可以转换视觉模式,确保不会发生不同视角下的摄影重叠问题。设计环境和设备信息采集模块,集中处理环境参数,并将处理结果存入存储模块。采用激光雷达,实现测距。利用激光脉冲对点云数据进行采集和处理,对雷达参数进行调整。通过计算激光源到被测点的距离,得到光伏电站周围的环境信息。建立三维曲面模型拟合电力线,获得最佳参数。设计输电线路巡检航线自动规划流程,完成光伏电站智能巡检。由实验结果可知,该系统水平距离和垂直距离均与实际数据一致,具有精准的巡检结果。     

基于三维激光特征二次匹配的室外景观建模方法

激光扫描建模中通常采用一次匹配技术,但是室外三维景观处于三维环境下,一次匹配会导致大量激光点云数据特征丢失,导致室外景观三维建模效果差。提出基于二次匹配技术的室外景观三维激光建模方法。首先,在三维激光扫描技术中引入SFM方法,以此获取完整的点云数据,选取控制点进行初始配准,通过ICP算法精确配准两种点云数据。为提高点云数据的融合性,针对数据颜色等特征进行二次匹配,实现点云数据融合。最后,使所有点云数据在同一坐标中,将融合过的点云数据进行去噪、滤波和点云拼接等预处理,将数据中的两种曲面进行拟合并导入三维软件中,实现室外景观建模。试验结果表明,所提方法的三维景观建模立体水平较高,建模效果清晰,精度较高。     

应用于无人驾驶车的激光雷达雪天去噪方法研究

针对雪花噪声对激光雷达造成误检的问题,提出了一种基于激光雷达反射强度和邻域搜索算法的综合方法对降雪场景采集的激光雷达点云数据进行去噪处理。首先通过自适应方法统计激光雷达点云数据的反射强度分布,计算点云的动态边界阈值。然后,通过分析点云数据反射强度与邻域搜索算法对雪花噪声进行滤除。本方法对园区降雪天气下的实际激光点云数据进行了实验验证,实验结果表明该方法在滤除效果和保留周边环境特征等关键数据优于常用的动态半径离群点滤波器等方法,而且在车辆无人驾驶应用中具有较好的有效性与可行性。