针对汽车精密扫描的激光雷达多站组网优化技术

针对多站激光雷达测量大型工件时站位布局与转站精度对测量结果影响大的问题，提出了基于最佳拟合的多站位点云数据匹配技术方案，通过计算数值化目标不确定度，约束公共靶点的误差范围，结合汽车框架几何外形特征完成靶标点分布设计，借助点云累计误差的统计分析完成最优站位选取。通过对单站、多站的标定测试实验，比较确定最优的三个站位组合，并在此基础上对汽车框架实物进行了三维扫描测量，定量计算了不同站位组合的目标重建精度。结果表明，本方法测试数据的角度不确定度最小，位置测量误差结果最优，最大误差为0.0418mm,平均误差为0.0063mm。因此，此技术具有更好的转站误差平差能力，对汽车框架等大型结构的精密测量具有一定的实用价值。