室内移动机器人目标定位性准确匹配研究

在室内移动机器人目标定位系统中的扫描匹配技术中,传统的迭代最近点算法存在待配准点云初始位置要求苛刻、难以找到正确对应点对的问题,因此提出一种基于Kinect传感器获取三维环境点云,根据旋转投影统计特征描述子的相似性来查找对应点对并进行扫描匹配的移动机器人目标定位方法。首先通过Kinect传感器获取物体点云图,根据特征提取算法提取点云特征;然后获取两个待匹配点云的旋转投影统计特征描述子,通过比较两个描述子之间特征的相似程度,估算它们之间的对应关系,采用距离差分矩阵算法剔除误匹配点,计算初始匹配参数;最后利用最小二乘法迭代进行ICP配准,获得点云间的最终变换矩阵,实现目标定位。实验结果表明,改进后的算法有效地提高了点云匹配效率和配准精度,得到了较精确的目标定位信息。     

基于距离判断函数的钢轨扣件分割方法

数字化检测技术的不断发展使得点云分割成为三维点云处理的热门研究方向.区域生长算法广泛应用于点云分割,本文针对目前区域生长算法的局限性,提出基于距离判断函数的点云分割算法.使用八叉树构建拓扑关系,引入距离判断函数判断种子点的属性,计算种子点到其切平面的法向距离,将距离阈值作为依据划分平缓点和尖锐点;根据种子点与邻域点法线夹角筛选邻域点,合理设定曲率阈值,确定区域生长准则.选取钢轨扣件为试验对象,钢轨扣件是铁道线路关键连接件,实现钢轨扣件的精确分割有利于优化特征提取.点云分割的试验表明,基于距离判断函数的方法分割正确率增加4.20％,提高了钢轨扣件分割的稳定性和准确性.     

点云数据提取二次曲面特征算法研究

采用三维激光扫描技术可以直接得到真实物体表面的空间采样点,即点云数据,利用点云数据即可以重构三维物体表面。对重构的物体进行修复,并获得相关物理参数,是目前逆向工程重点研究问题。文章就点云数据的一些处理算法进行研究,根据点云数据的特征,利用曲面边的法向量夹角几何特征建立点云数据分割模型对点云数据分割。提取出点云数据的几何特征。对于重构的物体采用k—邻域法建立降噪模型,德洛内三角剖分法和多项式样条插值法建立三维曲面修复模型。并算法应用于具体数据中,取得良好的效果。     

一种使用激光雷达数据检测路边的方法

算法通过计算三维激光点云相邻点之间的相似度,将三维点云转化为二维相似度图像。在此基础上,采用迭代阈值分割可通行区域,最后使用Canny算子和霍夫变换检测道路边缘。实验表明该方法可以有效检测结构化道路的路边。     

基于LightGBM的车载激光雷达点云分类

车载激光扫描系统获取的海量三维点云自动分类对目标识别和重建有着重要意义，传统点云分类需要人工干预，而现有的自动分类算法大多存在分类准确率低和运算成本高等问题。对此，提出了一种基于LightGBM模型的车载点云自动分类方法，该方法首先计算点云的表面变化三维特征、密度特征、高程特征以及快速点特征直方图，并计算点云法向量与其邻域点的法向量夹角及与水平面的夹角作为约束特征，将所有结果合并得到48维特征向量，然后构建LightGBM模型对点云特征向量训练完成分类预测。试验表明该算法能够准确高效地完成车载雷达点云的自动分类，比对照组算法总精度平均提高8.1%,Kappa系数平均提高18.9%,计算时间平均减少73.7%。     

三维特征点距离特征集合求交匹配算法

对于使用锥束CT分区成像的物体,要得到其完整的三维图像,需要对各分区重建图像进行三维拼接。作为基于特征的三维拼接算法中重要的步骤之一,特征点匹配是要对图像重叠区域中检测到的特征点建立对应关系。针对目前三维SIFT特征匹配算法对于相似特征误匹配率较高的问题,提出基于三维特征点空间关系的三维特征点匹配算法:距离特征集合求交法。该算法使用求取简便的特征点三维距离特征作为特征描述符,避免了扩大特征信息统计范围时巨大的计算消耗问题,然后在匹配过程中设计了距离特征集合求交的相似性度量方法,解决了以往基于空间关系方法中特征矢量各项元素不对应的问题。实验证明:该算法在图像存在大量相似特征的前提下,能够有效提高三维特征点匹配的匹配正确率。     

基于动词相似度的特征分类方法

本文提出了一种新的说话人特征分类方法,基于计算动词相似度理论,建立距离和趋势的评价模型,通过计算特征向量与k-means算法聚类所得的聚类中心的相似度矩阵,将说话人个性特征从MFCC特征域映射到说话人相似度属性空间中,形成新的特征向量集,这样,每个说话人的特征向量将被聚为在距离和变化趋势上最具相似性的k分类。之后,利用GMM模型在属性空间内进行联合概率分析、匹配,建立新的说话人识别系统。本文采用标准TIMIT语音库与NIST语音库在该识别系统中进行一系列实验,结果表明,该基于新的优化特征分类的识别系统,对比传统的说话人识别系统,在等错误率上有很好的提高。     

一种基于张量积扩散的非监督极化SAR图像地物分类方法

针对相似度表达的困难性以及极化SAR图像中固有的相干斑噪声问题,该文提出了一种基于张量积(TPG)扩散的非监督极化SAR图像地物分类算法。张量积扩散一般用于光学图像的分割或检索,目前研究表明,其已可用于极化SAR(PolSAR)图像地物分类。基于张量积扩散可以稳健地度量数据点之间的测地线距离,因此能够更好地挖掘数据点之间内在的相似度信息。首先,将极化SAR图像进行分割,生成许多超像素;其次,基于超像素提取7种特征并生成一个特征向量,进而利用高斯核构建相似度矩阵;再次,基于已构建的相似度矩阵,利用张量积扩散沿着数据点的内在流形结构进行相似度的传播,实现全局的相似性度量,从而获得一个具有更强判别能力的相似度矩阵;最后,基于此相似度矩阵进行谱聚类以得到地物分类结果。该文在仿真和实测极化SAR图像上均进行了大量实验,并与4种经典算法进行对比,结果表明该方法可以有效地结合空间邻域相似度信息并取得更高的分类精度。      

激光雷达和CCD外部标定方法的改进及其应用研究

激光雷达和CCD各自都具有快速获取物体空间信息的能力,广泛应用在真实场景的三维建模中.本文结合激光雷达对空间三维数据采集的高速性以及CCD图像处理的快速和便利性,将激光雷达和CCD外部标定算法首次运用在物体三维建模中,提出了改进的外部标定算法,研究了基于外部标定算法的点云分割.并对分割后的点云进行三维重建和纹理映射,取得了较好效果.     

末敏弹线阵列激光雷达的距离像分割方法

为了增强末敏弹在不同场景下对地面装甲目标的探测识别性能,充分考虑末敏弹弹载线阵激光雷达的应用背景,提出了综合交叉扫描线法和梯度连通域的地物距离像点云分割算法,用以提高对地面和目标的分割效果。首先,将激光雷达扫描得到的原始距离信息转换为距离水平地面高度值,通过交叉扫描线法将空间斜面转化至水平面,增强不同地形上的适应性;然后,采用地面点云连通域算法提取地面点云和形态学梯度阈值法分割得到目标点云;最后计算了地物分割效果的几何相似度。实验结果表明:该算法对于正斜坡、侧斜坡等多种地形都有较好的适用性,在不同高度、地形、坡度都能够准确、有效地分割地物点云,进而提高末敏弹对装甲目标的识别性能。     

一种基于飞行时间相机的点云目标提取方法

基于飞行时间(Time of Flight,TOF)原理的深度相机成像方法不同于二维图像来计算三维信息,而是通过光在空气中的飞行时间,来计算出目标的距离,从而直接获取场景目标的三维点云信息。本文通过研究基于飞行时间红外相机的三维重建技术,设计了一种基于飞行时间红外相机的点云目标提取方法。利用飞行时间相机直接获得场景的三维点云数据,提出一种双阈值空间滤波算法,对点云数据进行空间滤波,并对滤波效果进行了对比评价。在双阈值空间滤波算法的基础上提出了一种改进的基于法向量的随机抽样一致性(RANSAC)算法,实现了对三维点云数据的目标提取,为基于飞行时间相机的场景目标三维重建奠定了基础。     

基于条纹投影的双目结构光成像系统

研究了一种 基于条纹投影 的双目三维成像方法,实现对表面有大梯度或非连续等复杂形貌物体的测量。计算机软件产 生的正弦条纹 经DLP投影仪投射到被测物体表面,左右两个CCD相机同时拍摄经被测物体表面调制的变形条 纹图。通过 四步相移和最佳条纹选择方法分别计算得到折叠相位图和展开相位图。建立绝对相位与深度 之间的关系, 得到两组不同坐标系下的三维点云数据。提出一种改进的最近点迭代(ICP)算法,在每一次 迭代过程中剔除 不可见点和噪声点,将两组点云数据转换到同一坐标系中。三维形貌测量实验证明了所研制 成像系统的可 行性和准确性。视场范围内的最大测量误差为0.072mm。     

水下目标物三维激光重建方法研究

文中提出了一种水下线激光的三维重建系统,由相机、绿色线形激光器和转台组成,通过对系统扫描获得的图像进行分析与处理,实现对目标区域的三维重建。采用边缘检测算法与基于极值法的高斯拟合法相结合的条纹中心提取算法,利用坐标转换公式,得到相应的三维点云坐标。点云处理方面,将alpha shapes边界提取算法和Delaunay三角剖分相结合,实现对点云的滤波与重建。针对实验中由于光线在不同介质表面折射造成的视角误差问题,提出了一种折射校正算法,并用已知尺寸的标准球进行了误差实验。结果表明,在500~1200 mm的工作距离内,系统可以实现对水下目标物体及区域的三维形貌还原,重建误差小于0.6 mm,满足设计要求,为水下三维重建技术提供新的参考。     

基于共面约束的多线激光雷达相对位置关系检校

多线激光雷达具有成本低、体积小、能直接获取场景地物表面的三维点云数据等优点，已被广泛应用在无人驾驶、移动测量、机器人等领域。为减少遮挡，提高点云密度，两个或多个激光雷达常被集成在一起，互为补充。不同激光雷达的安装位置和姿态不同，要融合激光雷达的点云数据，关键在于对激光雷达之间相对位置关系的检校。为检校激光雷达之间的相互位置关系，提出了基于共面约束的检校算法。算法要求不同的激光雷达同时扫到相同的平面，利用平面在不同坐标系下的对应关系求解激光雷达之间的相互位置关系，并结合Levenberg-Marquardt （L-M）优化算法，提高检校精度。该算法操作简单、通用性强、检校精度高。     

一种改进的激光点云数据精简算法

随着三维激光扫描仪获取的点云数据量越来越大,激光点云数据精简已成为测绘领域中的一个新的研究热点。在对点云数据分层技术研究的基础上,将二维平面曲线精简算法—Douglas-Peucker算法拓展到三维空间并进行改进,使得算法在处理前不需要已知点云间的邻接关系,可以对三维散乱点云数据进行直接处理。借助于Matlab平台编程实现点云数据精简,并利用程序构建精简后的点云数据的网格模型。通过与原始点云的网格模型进行对比分析,实验表明此改进算法的精简效果比较理想。     

一种多模式融合的激光点云配准算法

针对经典迭代最邻近点(iterative closest point,ICP)算法在三维激光点云配准领域内,存在收敛速度慢、配准误差大、配准效率低的问题,提出了一种基于法向量夹角特征和边界旋转角相融合的改进ICP算法。利用点云区域层划分将点云分成若干独立单元方格,搜寻方格的法向量夹角特征关键点,结合点面曲率对应关系形成初始匹配点对,随后引入距离约束函数,估算边界旋转角和相关动态迭代系数,自动优化刚性变换参数。实验结果表明,与传统ICP算法相比,改进后的算法配准误差降至0.3%以下,配准时间减少50%以上,有效提升点云配准效率。     

双维度交叉特征点协同匹配的点云拼接算法

为提高结构光三维重构系统的点云匹配速度及精度,提出二维视图及三维点云交叉特征点协同匹配的方法.首先,通过投影变换及维度映射关系实现待拼接投影图像的归一化,经预处理后提取端点及分叉点作为关键点,对同类点进行三角划分及相似匹配得到初始点集,并将其映射至三维空间.其次,利用kd-tree搜索得到双邻域质心,根据三点构成的三角...     

基于体素化网格下采样的点云简化算法研究

针对三维点云数据冗余量大、重建时间长、效率低等问题,提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法。该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒,把点云数据划分进三维体素栅格中去;其次计算点云的k邻域,进行曲面法向量估计;然后,在三维体素栅格中选择满足要求的数据点,实现点云下采样;最后,调用Power Crust对下采样点云数据进行曲面重建,在三维可视化类库Visualization Toolkit(VTK)进行显示。实验结果表明,该算法能够加快三维点云数据的重建速度,较好地保持了点云特征,提高曲面重建的效率和鲁棒性,适合实时处理。     

基于置信度的飞行时间点云去噪方法

飞行时间（Time-of-Flight,ToF）三维成像方法由于多路径干扰和混合像素等问题降低了目标物体深度测量的精度。传统的方法通过优化重构异常点云数据或滤除噪声点云数据来提高目标的准确性,但是这些方法复杂度高且容易导致过度平滑。三维点云图像中的有效点云与噪声点云之间的关系很难用数学模型来表示。针对上述问题,本文提出了一种基于置信度的飞行时间点云去噪方法。首先,分析多帧点云数据的概率相关性,以点云数据的置信度作为判别有效点云与噪声点云的依据;其次,利用多帧点云之间的矢量对偶性,提出了一种快速提取不同置信度点云的算法,其时间复杂度为O(L);最后使用该算法提取多帧三维图像中置信度高的点云数据获得目标物体的真实测量数据,并重点对4组不同场景的点云数据进行对比实验。实验结果表明,该算法能够在有效滤除噪声的同时,显著提高目标物体的距离测量精度,增强目标物体的特征,因此具有广泛的应用价值。     

基于空间聚类种子生长算法的阵列干涉SAR点云滤波

阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过在交轨向布置多个天线,结合方位向的合成孔径和斜距向的大带宽信号,具备了3维分辨能力,且多个阵元保证了其在高程向的空间采样,能够解决干涉SAR(Interferometric SAR, InSAR)测绘中的叠掩问题,实现观测场景的3维成像。但是获得场景区域的3维点云分布中存在较多杂点,高程向误差较大,所以传统的激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)点云滤波方法不适用于阵列干涉SAR点云的滤波处理。针对该问题,该文提出基于空间聚类种子生长算法的阵列干涉SAR点云滤波算法,应用密度和高程双重阈值生成密度-高程图像,通过图像处理手段去除小型杂点,利用空间聚类种子生长算法将植被等从点云数据中去除,完成点云滤波处理。利用国内首次机载阵列干涉SAR实验数据,通过与传统LiDAR滤波方法进行比较,验证了该文算法的有效性,为后续建筑物提取和精细化处理提供保障。