基于特征提取的三角网格模型区域分割算法研究

提出了一种基于特征提取的区域分割的模型简化算法,采用相邻三角形的法矢夹角与预先设定的角度阈值相比较,进行特征的提取,用区域生长法进行非特征区域的划分,获得了特征区域数据。通过与单个角度阈值特征提取的区域分割算法进行比较,对分割后的区域进行最小二乘曲面拟合。结果表明,该区域分割法得到的曲面拟合后误差更小。     

基于斜率差的激光雷达环境特征提取方法

在利用激光雷达获取数据进行特征提取时,大多采用迭代计算的方法,且对阈值敏感,计算复杂度高,计算量较大。针对该问题,提出了一种通过计算相邻扫描点的斜率差进行直线段分割与特征点提取的算法。通过实验验证,该算法在直线段分割和特征点提取方面可以获得与手工分割相同的结果,而且对阈值不敏感。与实际测量结果的对比分析结果表明,该算法无论是提取特征线段的长度还是斜率均可获得较高的正确率。     

激光SLAM自主导航的线段特征提取混合算法研究

移动机器人在未知环境中自主导航时定位需要精确的地图,同时为了构建精确的地图必须确定机器人的位姿,同时定位与地图构建(SLAM)问题便产生.基于激光雷达SLAM自主导航算法是研究的方向之一,激光雷达具有测距精度高、测距远等优点,但是由于激光雷达的数据量少、传感器本身噪声的影响,容易导致机器人构建地图精度低、定位误差大等问题.针对激光雷达的数据测得的距离信息进行线段特征提取算法,通过将常用PDBS、IEPF算法优缺点进行综合,提出了一种混合特征提取算法.最后通过对SICK的LMS111-10100激光雷达获取环境中的一组数据进行处理,分别对PDBS、IEPF算法及混合算法提取效果与实际环境对比,验证了特征提取混合算法的有效性.     

[供应链调度]无反射板激光导航机器人地图创建的特征提取

针对无反射板激光导航机器人地图创建的直线特征提取,采用逐步分解的方法,将直线特征提取分为断点检测、线段分割、直线提取三个步骤逐步分离点集。首先采用自适应阈值法进行断点检测;然后基于迭代适应点算法进行点集分离、线段分割;最后采用最小二乘法拟合直线并结合区域搜索法进行优化,进一步提高直线特征提取的精度。实验表明,算法的重复定位精度在±6 mm以内,特征提取时间不大于0.02 s,满足机器人的实际导航需求。     

无反射板激光导航机器人地图创建的特征提取

针对无反射板激光导航机器人地图创建的直线特征提取,采用逐步分解的方法,将直线特征提取分为断点检测、线段分割、直线提取三个步骤逐步分离点集。首先采用自适应阈值法进行断点检测;然后基于迭代适应点算法进行点集分离、线段分割;最后采用最小二乘法拟合直线并结合区域搜索法进行优化,进一步提高直线特征提取的精度。实验表明,算法的重复定位精度在±6mm以内,特征提取时间不大于0.02s,满足机器人的实际导航需求。     

多神经网络图像分割算法

为了提高机器视觉系统的图像分割精度,提出了一种以小波变换为分类特征的多神经网络(Multi-Neural Network,MNN)图像分割算法,该算法包括小波特征提取、MNN区域划分和MNN分类3个阶段。其中,小波特征提取根据小波变换的各层图像扩展得到分类特征;MNN区域划分将初分割边界附近区域分为训练样本区域和待分类区域(待分区域),并用多边形拟合算法将待分区域划分为多个局部待分区域;MNN分类将每个局部待分区域的像素用区域内的神经网络分类器进行分类,确定目标像素和背景像素,将目标像素合并后再进行一定的后处理即可得到分割结果。以轴承表面缺陷检测系统采集的轴承缺陷图像为对象,对MNN算法和阈值分割算法进行了对比试验,结果显示MNN算法的像素数量误差(Pixel Error,PE)相比阈值分割算法降低了75%,分割精度显著提高。     

三角网格模型的混合过渡特征提取方法研究

针对基于三角网格特征提取方法中角度阈值确定的问题,提出一种多阈值的特征提取方法,进行混合过渡特征的提取.该方法首先采用一组能识别出特征的角度阈值进行特征提取和面域分割,然后用最小二乘法拟合非特征面域点集获取拟合精度,通过比较不同阈值分割后面域的拟合精度确定出各个面域的最佳角度阈值,最后将非特征面域点集与特征点集分离实现...     

[智能感知]基于四线激光雷达的无人车障碍物检测算法

针对雷达扫描角分辨能力不高,远处点云较稀疏,导致对目标的分割聚类不准确的问题,提出了一种基于四线激光雷达的障碍物检测算法。在对原始雷达数据进行栅格化及滤除之后,对滤波结果进行了聚类分割。依据栅格深度值确定聚类距离阈值,结合连通区域标记算法得到准确的聚类范围;通过匹配相邻障碍物运动状态信息,进一步提高聚类的准确率。实车实验表明,所提方法较已有的分割聚类算法,可以准确地得到路面障碍物信息,并能有效避免过分割现象。     

基于激光雷达回波强度的反光板位置拟合方法

针对目前激光雷达定位系统中的拟合算法存在拟合精度较低、数据容错能力较差等问题,设计了一种基于回波强度的反光板位置拟合方法.首先对原始扫描数据进行滤波,并结合回波强度分割法与基于点距离的分割法进行数据分割,对分割后数据结合回波强度进行反光板圆心拟合,以得到反光板实际位置.最后使用堆垛式叉车搭载激光雷达R2000进行实验,...     

局部阈值自适应的地面点云分割

为了进一步提高自动驾驶感应模块中激光雷达点云地面分割算法的分割精度，提出一种基于种子点距离阈值和路面波动加权幅值自适应的地面点云分割算法。该算法在极坐标栅格地图划分的基础上，将种子点的选取判断阈值与二维平面的水平距离特征相关联，通过点云间的水平距离变化控制种子点集的更新；在道路模型拟合过程中，为解决斜坡路面模型更新停滞问题引入坡度连续性判断准则，根据路面波动加权幅值的变化建立点云的分割阈值方程，最终实现关于点云距离特征的自适应阈值分割。对开源数据集Semantic KITTI进行点云二分类数据处理，并在此基础上测试算法性能。实验结果表明：与现有算法相比，本文所述地面分割算法的精确率和召回率均提升了2%～4%，具有较高的准确性。     

采用非规则标识点过程的LiDAR点云数据目标提取

针对LiDAR点云数据目标投影几何的非规则性,提出非规则标识点过程的LiDAR点云数据目标提取方法。首先,在投影平面上定义随机点过程,利用其随机点定位该平面上的目标投影,对每一随机点生成一组节点集以建模该目标投影几何,作为目标标识;假设地物目标高程值服从独立同一高斯分布,从而得到LiDAR点云数据高程测度模型;在贝叶斯理论架构下建立目标几何提取模型,并结合可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC)算法模拟后验分布以及估计各参数;最后根据最大后验概率准则,求解最优目标提取模型。采用提出方法对LiDAR点云数据进行目标提取,根据实验结果可以看出,算法得到的检测精度均达到80%以上,最高精度为99.43%,得到了较好的检测结果。本文将传统的规则标识点过程拓展到非规则标识点过程,可以有效拟合任意形状目标几何。定性和定量的实验结果表明了该方法的可行性、有效性和准确性。     

截面线等误差步长法计算点云刀具路径规划

提出了一种利用截面线等误差步长法计算点云刀具路径的算法。首先定义一组截平面,运用点云切片算法求出截平面与点云的交线,作为刀触点(CC)轨迹。刀触点轨迹是由大量离散点组成的点集,本文中提出了一种等误差步长法对刀触点轨迹计算刀触点,然后利用最小二乘法拟合刀触点附近点获得平面,平面法矢作为刀触点的法矢,沿法矢偏置刀具半径得到对应的刀位点,并对生成的刀位点进行干涉处理。该算法计算出的刀具路径包含的刀位点数量更少,误差均匀且都满足最大误差要求,最后通过实例验证了算法的可行性。     

直线度误差分离方法的误差分析

本文在研究精密和超精密加工技术的发展对直线度误差分离技术所提出的新要求的基础上,定量分析了传感器初始对准误差、忽略摆角误差和传感器漂移特性差异在时域和频域直线度误差分离方法中造成的误差,同时指出了频域方法中权系数对测量误差的放大作用。     

基于边界特征尺度匹配延拓的EMD改进方法及应用

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)中存在的端点效应问题,提出一种边界局部特征尺度延拓的EMD改进方法。通过计算信号边缘处与信号内部任何一段子波的匹配误差,确定信号的规律性强弱。在信号内在规律性较强的情况下,进行内在的匹配波形延拓,最大限度地维护信号的内在趋势;在信号规律性较弱的情况下,特别是信号边缘发生异常变化的情况下,只考虑边缘处的局部信息,根据边缘局部极值点的特征进行延拓,对延拓的极值点序列进行包络拟合,估计出均值曲线。该方法保证了信号有效数据的正确分解,提高了信号的分解精度,实现了EMD算法的改进。仿真实验验证了该方法能较好地抑制EMD端点效应。     

Determining the inclination of tall chimneys using the TPS and TLS approach

In order to ensure safe operation of tall industrial chimneys their verticality needs to be accurately monitored. Vertical plumbing, the classic geodetic procedure for detecting the inclination has certain drawbacks and can be replaced by modern technology if necessary. In this article we are going to propose a more general and rigorous procedure, which includes measurements that result in point clouds, and explain the processing of this type of data. In our case study we used two types of modern geodetic instruments: the most accurate total station (TPS) Leica TS30 and the terrestrial laser scanner (TLS) Riegl VZ-400. Data acquired with these instruments were fit to a cylinder using the least squares adjustment and the results were compared. The article points out the differences between the used technologies as well as the differences between the results. During the study certain questions arose and we tried our best to explain and solve them. These included: the outlier detection and removal, the influence of large amounts of data on processing time and accuracy estimates, the influence of angle of incidence of laser beam on the chimney’s inclination. In the end the deviations from the best fitting model were investigated. The article represents a comprehensive review of the use of modern geodetic technology for solving important engineering monitoring tasks.     

Low-pass filter without the end effect for estimating transmission characteristics—Simultaneous attaining of the end effect problem and guarantee of the transmission characteristics

A Gaussian filter (GF) is the most commonly used low-pass filter of measuring surface roughness. However, undesirable distortions, called “end effects," occur near the end points of the data ends in GF. The transmission characteristics are one of the most important indicators that show the quality of a filter. Previously, it was only possible to obtain theoretical values for the transmission characteristics of filters whose weights were given by an explicit function. In recent years, it has also become possible to obtain the transmission characteristics of a filter whose weights are given by an implicit function. However, this method has a problem in that the values near the end points of the measurement data become significantly different from each other. The consequence is that end effects may occur in the filter outputs due to side effects of the periodic extension. In the case of a spline filter (SF) applied to open profiles, the transmission characteristics of a periodic SF with an end effect can be obtained uniquely. However, the transmission characteristics of a nonperiodic SF, which has no end effect, cannot be uniquely obtained. This results in a trade-off between the two states: end effects exist in a filter whose transmission characteristics can be obtained, and the transmission characteristics of a filter without end effects cannot be uniquely obtained. To address this problem, we propose a method for the GF processing that uses shearing, point symmetric extension, and periodic extension, and produces no end effect but allows the transmission characteristics to be obtained. Previously, there was a problem with the proposed method in that the rationale was unclear regarding how to determine the reference points for point symmetric extension. We resolved this and optimized the reference points. As a result, the proposed method was shown to be successful in not only resolving the end effects in the GF, but also obtaining the transmission characteristics.     

基于信息向量机的机载激光雷达点云数据分类

针对支持向量机应用于机载激光雷达(LiDAR)点云数据分类时存在的模型稀疏性弱、预测结果缺乏概率意义、训练时间长等缺点,提出一种基于信息向量机的LiDAR点云数据分类算法。该算法采取假定密度滤波算法进行近似逼近,将分类问题转化为回归问题;以最大后验微分熵为依据,选择LiDAR点云数据活动子集信息向量实现模型稀疏化;最后,通过边缘似然最大化进行核函数自适应获取,选择一对余分类方法实现了点云数据多类分类。利用Niagara地区和非洲某地区点云数据进行了对比实验。结果表明:与支持向量机方法相比,基于信息向量机分类方法的分类精度分别提高到94.20%和90.78%,基向量数量分别减少到50个和90个,训练时间分别降低到5.86s和8.03s。实验结果验证了基于信息向量机的点云数据分类算法具有训练速度快、模型稀疏性强、分类精度高等优点。     

点云频域配准的双目双线结构光列车轮对检测

针对单线结构光测量因范围有限以及遮挡等原因而无法检测整个车轮的轮缘及踏面的问题,提出了一种列车轮对双目双线结构光检测方法。该方法采用两组双线结构光传感器进行测量和数据采集。在两传感器产生的点云进行配准的过程中使用截面点云数据还原点云矩阵,然后对其进行傅里叶变换,在计算旋转角度时先进行极坐标转换,最后求取两矩阵的互功率谱,从而得到点云的旋转和平移矩阵。在此过程中考虑到点云噪声的存在,将辛格函数近似代替无噪声的互功率谱傅里叶反变换,从而确定在频域配准时噪声对配准参数的确定并无影响。接着采用相对值比较的算法和主成分分析拟合基准平面,对轮对直径方向进行标定。利用标定值对扫描数据进行处理,得出包括车轮直径、车轮滚动圆径向跳动等对尺寸参数。实验表明:点云频域配准的双目双线轮对检测技术对车轮直径的测量尺寸误差≤±0.05mm,车轮端跳的测量误差≤±0.06mm,车轮径跳的测量误差≤0.04mm。与标准轮对检测数据相比可知,该系统满足轮对检测精度的要求。     

一种地面连续运行参考站实时质量控制算法

提出了一种适用于地面连续运行参考站(CORS)的实时数据质量控制算法,该算法充分利用地面连续运行参考站GPS卫星精密单点定位得到的载波相位观测量的验后相位残差时间序列,对监测站的多路径误差进行建模。通过设置一定高度角和水平角大小的格网,计算落入相应格网的载波相位观测量验后残差的均值与标准差,将所得均值与标准差作为地面连续运行参考站的载波相位观测量在该方向的多路径误差,并给出了其具体计算步骤。通过10个IGS监测站的实测数据仿真计算表明,该算法能够显著修正载波相位观测量中的多路径误差,当格网设为0.5°×0.5°时,经过多路径误差改正后的相位观测量残差的精度提高了大约30%。最后采用抗差估计,利用载波相位观测量验后残差格网的均值与标准差,对实时精密单点定位(PPP)的载波相位观测量进行质量控制。实测数据表明,在监测站数据存在粗差时,能够显著提高实时PPP的精度,大约提高39.7%。     

离散点云等残留高度数控加工刀轨生成方法

为了最大化刀轨行间距,从而减少刀轨总长度,针对离散点云提出了一种等残留高度刀轨生成方法。提出以点云局部轮廓点集直接生成残留高度点的迭代计算方法,再根据残留高度点和点云局部点集迭代计算出下一行等残留高度刀位点,从而获得等残留高度刀轨。算法无需点云等距或曲面重构,为了提高算法效率,提出了算法所需数据初值的优化计算方法。最后对典型的点云模型生成刀轨,与等行距刀轨相比,提出的算法生成的等残留高度刀轨总长度大幅减少,验证了算法的可行性和有效性。