【摘 要】
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激光成像雷达能够获取反映目标三维空间位置的点云数据,可直接估计目标三维姿态角,是完成特征提取、目标配准等工作的重要参数.实现场景的三维姿态估计,借鉴基于点法向量的三
【机 构】
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哈尔滨工业大学可调谐(气体)激光技术重点实验室光电子技术研究所,黑龙江哈尔滨150001;复杂系统控制与智能协同技术重点实验室,北京100074;中国空空导弹研究院,河南洛阳471009
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激光成像雷达能够获取反映目标三维空间位置的点云数据,可直接估计目标三维姿态角,是完成特征提取、目标配准等工作的重要参数.实现场景的三维姿态估计,借鉴基于点法向量的三维姿态估计算法(PDVA),针对真实场景中表征场景坐标系(SCS)坐标轴的正方向向量偏差较大的问题,提出了一种优化的三维姿态估计算法(OPDVA).该方法利用场景点云存在大面积近似平面区域的特点,通过随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)的平面模型对聚类中其他方向的点法向量进行滤除,得到最优拟合平面对应的法向量即为修正后的SCS坐标轴.利用旋转变换和重采样等技术手段,分别采用矩形包围盒法、PDVA和OPDVA对3组真实场景距离像进行实验.实验结果表明:OPDVA方法对场景的姿态估计明显优于其他两种方法,姿态估计误差不超过4°,对存在遮挡的场景也同样适用.
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