激光3D视觉系统具有较高空间分辨率和不受地面杂波干扰等优点,即使是在夜晚和复杂环境下也能获取空间目标的三维信息,因此其在无人车,智能机器人等环境感知领域有着重要的应用价值。目前,主流的激光3D视觉系统一般通过扫描系统获取空间目标的二维坐标信息、通过激光测距系统获取空间目标的一维纵向距离信息,然后将空间目标二维信息和一维距离信息进行融合,形成空间目标的三维信息。本文针对MEMS激光3D视觉系统中空间信息建模、激光点云数据处理和激光点云三维图像重构等关键问题进行研究,最后利用MEMS激光3D视觉系统获取的实验数据进行验证,主要研究内容如下:(1)简要介绍MEMS激光3D视觉系统的工作原理。实验上测量MEMS扫描角与控制电压之间的关系,寻找高空间覆盖率的MEMS扫描轨迹。建立激光3D视觉系统与目标之间径向距离变化模型,模拟仿真不同视场不同探测距离目标三维图像畸变规律,研究图像校正方法。建立大地坐标系到激光3D视觉系统坐标系统变换模型,为利用GPS或北斗导航系统定位打下理论基础。(2)研究激光点云数据预处理方法。比较分析各种点云邻域搜索算法,选择kd-tree作为本文点云数据搜索算法,进行法向量估计。采用统计滤波方法对奇异点进行剔除。比较分析数据光滑滤波的方法,通过仿真优选出双边滤波方法。(3)研究激光点云三维图像重构算法。根据Delaunay三角重构原理和三角网格优化准则,并结合MEMS扫描的特点,采用基于三角网格生长法的直接三角剖分。并对滤波后的圆台进行了仿真(4)利用已有的MEMS扫描激光3D视觉实验系统,对短距离单一目标进行成像,并对扫描过程中(x,y)坐标和z坐标不一一对应的现象提出了有效的校准方案。对不同距离下的复杂目标进行成像,对获取的激光点云数据进行预处理和三维图像重构,验证本文算法的可行性。