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随着三维空间信息技术的蓬勃发展,全球激光雷达市场日益庞大,这对点云自动配准提出了更大的挑战与要求。国内外学者目前对于点云配准的方法和改进都开展了富有成效的研究工作,但在点云配准的效率和精度兼顾方面还有着不足;并且在点云配准精度与效率评价中,评价方法多为作者自定,尚缺少一种误差分布更加形象化、直观化的表现方式以及系统的评价体系。因此,本文对传统的迭代最近点算法(Iterative Closest Points,ICP)点云配准算法进行改进,提出一种Gauss-Newton改进非线性最小二乘法求解点云变换矩阵的算法,并集成正态分布变换配准算法(Normal Distribution Transform,NDT)实现精细配准;构建一种系统、直观的点云配准精度、效率评价体系;最后采用室内、室外点云场景对各种点云配准算法进行对比试验分析。本文主要研究工作和成果如下:(1)对传统ICP点云配准算法进行改进。在配准开始之前,采用K-D树数据组织结构来对前后两幅点云对应点进行快速查找,减少了检索对应点所耗费时间;在ICP算法中求解迭代目标函数中,采用Gauss-Newton非线性最小二乘法进行目标函数的求解,高效地求取最优解的变换矩阵。将改进ICP与NDT方法集成配准优化,经过PCA预匹配,通过选取NDT过程中的恰当参数,完成NDT方法点云粗略配准,并将此结果与改进ICP精细配准方法进行集成,满足点云配准对于精确性与高效性的需求。(2)提出一种兼顾点云配准精度与效率的系统评价方法。针对目前点云配准评价方法不具体、不系统的问题,分析影响点云配准精度与配准速率的相关因素;针对在点云配准精度评价中不直观的不足,并考虑点云内部的误差分布情况,提出了基于误差椭球的精度配准方法;构建了兼顾收敛速度、迭代效率和迭代速度的配准效率综合评价体系。(3)室内外点云场景配准试验分析。以中国测绘创新基地5楼走廊场景、北京市靛厂路路段为案例区域,通过本文所提出的点云配准优化算法,进行室内、室外点云场景配准试验,并利用本文所提出点云配准的精度与效率评价方法与单独使用ICP或NDT方法的效果进行分析和对比,以验证本文所提算法配准结果的精确性、高效性与算法广泛适用性;此外还考虑到重叠范围和空间位置移动的影响并进行试验,验证本文所提配准算法的鲁棒性。