[发明专利]Lidar测量数据的拼接方法和装置

权利要求书

1.一种对Lidar测量数据进行拼接的方法，其特征在于，包括：

利用激光探测和测距系统LiDAR在不同位置对同一物体进行多次数据采集获取多个点云数据，对所述多个点云数据进行两两配对处理，将配对的第一点云数据、第二点云数据分别用树状数据组织结构来组织，对所述树状数据组织结构进行切分生成多个切分单元；

从所述第一点云数据、第二点云数据的所有切分单元中按相对密度的排序选取设定数量的切分单元作为待匹配的候选特征单元集，根据切分单元的相对密度、长度、空间位置从第一点云数据、第二点云数据的候选特征单元集中获取两对基准特征单元对；根据特征单元的长度、到所述两对基准特征单元对的距离，从所述第一点云数据、第二点云数据的候选特征单元集中其它的特征单元分别选取出多个特征单元组成匹配特征单元集合F₁和匹配特征单元集合F₂；

根据旋转轴L(u_x，u_y，u_z)和旋转角度θ组成变换矩阵R，将所述F₁中的匹配特征单元与旋转矩阵R相乘后，计算与F₂中相应的匹配特征单元的误差，按照所有特征单元的误差平方和最小的原则生成误差函数，根据所述误差函数的极小值求解出所述旋转轴L(u_x，u_y，u_z)及旋转角度θ的值；

将所述第一点云数据中的所有数据点通过所述变换矩阵R进行变换后，得到的变换数据添加到所述第二点云数据中，合并为一个完整的数据集合，得到所述第一点云数据、第二点云数据的拼接结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的从所述第一点云数据、第二点云数据的所有切分单元中按相对密度的排序选取设定数量的切分单元作为待匹配的候选特征单元集，根据切分单元的相对密度、长度、空间位置从第一点云数据、第二点云数据的候选特征单元集中获取两对基准特征单元对；根据特征单元的长度、到所述两对基准特征单元对的距离，从所述第一点云数据、第二点云数据的候选特征单元集中其它的特征单元分别选取出多个特征单元组成匹配特征单元集合F₁和匹配特征单元集合F₂，包括：

将所述第一点云数据、第二点云数据的所有切分单元按照相对密度进行排序，将相对密度高的若干切分单元分别作为待匹配的所述第一点云数据、第二点云数据的候选特征单元集：SetCell1和SetCell2，切分单元的相对密度为切分单元的邻域内点云数据的个数与邻域体积之比；

如果SetCell1的切分单元与SetCell2中切分单元是被测物体的同一区域，并且满足下面三个条件：

1、切分单元与切分单元的相对密度差小于阈值T，且的长度与的长度误差小于阈值T；

2、SetCell1的另一切分单元与SetCell2中切分单元的相对密度差小于阈值T，且的长度与的长度误差小于阈值T；

3、到的距离与到距离的相对误差小于阈值T；

则与为一对匹配的特征单元，同时与为另一对匹配的特征单元，匹配特征对定义为第一对基准特征定义为第二对基准特征

如果所述候选特征单元集：SetCell1和SetCell2中的两个切分单元：满足如下的3个条件：

1、到点云数据中心的长度误差小于设定的数值T；

2、到第一对基准特征的距离误差小于T；

3、到第二对基准特征的距离误差小于T，则两个切分单元的相似度为1，否则为0。相似度等于1的两个切分单元为匹配特征单元；

所述第一点云数据、第二点云数据的匹配特征单元分别存放到两个相应的特征集合F1，F2中,F1={c11,c21,...,cn1},]]>F2={c12,c22,...,cn2}.]]>