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近年来,基于点云的岩体三维重建成为岩体工程中的研究热点。由于在数据获取时测量仪器的视野有限或目标场景复杂等因素的限制,目标物体的全部表面信息无法通过一次测量获得,因此需要将从不同视角多次测量的数据进行配准。配准效率直接影响整个重建过程的效率,而精度则决定了后续工作成功与否。 本文主要工作如下: (1)调研分析了点云配准算法的国内外研究现状,对初始配准及精细配准算法进行了分类分析,对几种典型的精细配准算法进行了定性分析及定量比较; (2)针对一般的岩体配准算法依赖靶标的特点,提出了一种基于最小特征集合的高效配准算法。该算法根据脉冲式激光扫描仪的数据获取特点,利用其扫描原理对岩体点云数据进行投影降维,然后综合应用球面投影及图像局部描述子等理论快速提取两个点云的特征,并通过对特征点云进行匹配并筛选最佳匹配点进行转换矩阵的求取,最终得到快速鲁棒的岩体点云配准方法; (3)构建了一个针对多个连续岩体点云的配准模型。在分析了多幅点云配准需求的基础上,基于本文提出的高效配准算法,研究建立了多幅连续岩体点云配准模型; (4)采用实际岩体点云作为测试数据,将提出的算法与已有的典型配准算法进行比较分析,测试和验证了本文算法的精度和效率,并分析了其在大场景和多点云配准情况下的适用性。 本文提出的基于球面投影和特征提取的海量岩体点云快速配准算法利用球面投影将三维点对应到图像像素,从而实现了数据量的减小,该算法对于真实岩体点云数据能够达到与最近点迭代算法等经典配准算法相近的精度,并显著提高配准效率。同时,本文提出的多点云配准模型有很好的适用性。本文成果对海量岩体点云配准的深入研究和应用具有一定参考价值。