【摘 要】
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三维重建技术广泛应用于无人驾驶、测绘、物流、医疗等领域。三维场景为机器自主决策提供可靠的先验信息,是机器智能化的前提。三维重建技术通过环境感知传感器,将多时刻下传感器数据配准到统一坐标系下实现数据融合,形成离线三维场景。提高配准精度是该技术领域长期追求的研究目标。为解决低线数激光雷达扫描点较为稀疏的问题,采用动态扫描获取多帧点云丰富场景信息。本文针对点云畸变和点云场景重影现象,在激光雷达测量系统中
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三维重建技术广泛应用于无人驾驶、测绘、物流、医疗等领域。三维场景为机器自主决策提供可靠的先验信息,是机器智能化的前提。三维重建技术通过环境感知传感器,将多时刻下传感器数据配准到统一坐标系下实现数据融合,形成离线三维场景。提高配准精度是该技术领域长期追求的研究目标。为解决低线数激光雷达扫描点较为稀疏的问题,采用动态扫描获取多帧点云丰富场景信息。本文针对点云畸变和点云场景重影现象,在激光雷达测量系统中引入惯性测量单元（IMU）,研究激光雷达点云和位姿融合的点云配准方法。利用ROS（Robot operating system）平台、C++、PCL库和Cloud Compare软件构建了三维重建测试系统。针对两帧点云配准过程中易产生误匹配点、配准时间长、配准精度低等问题,提出将三维尺度不变特征变换（3DSIFT）关键点和二进制方向直方图（BSHOT）描述符相结合构建点云特征匹配对的方法。在室内实验场景下,与常用方法相比,配准精度有所提高,同时减少了计算时间。针对雷达运动中的点云畸变,提出了基于IMU线性插值的点云去畸变方法。将点云数据和IMU预积分位姿时间上对齐,得到雷达的位姿矩阵,利用该矩阵将单帧点云中每个激光点校正到起始激光点所在的坐标系。针对累计误差导致点云场景的重影现象,提出引入IMU雷达位姿信息的多帧点云配准方法。将IMU雷达位姿作为配准的初始位姿,构建包含点云配准误差和IMU预积分误差的联合优化函数。实验结果表明,引入IMU提高了多帧点云配准精度。
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