[发明专利]Lidar测量数据的拼接方法和装置

说明书

技术领域

本发明属于激光探测测量领域，具体涉及一种对多次Lidar(Light Detection and Ranging，激光探测和测距系统)测量数据进行拼接的方法和装置。

背景技术

Lidar(Light Detection and Ranging，激光探测和测距系统)采用单个激光脉冲测量从激光源到被测目标、再从被测目标回到激光接收器的时间，同时结合定向数据，精确测量被测目标的三维坐标。LIDAR具有传统摄影测量和地面常规测量技术无法取代的优越，具有自动化程度高、精度高等优点。针对不同的应用领域及成果要求，结合灵活的搭载方式，LiDAR技术可广泛应用于基础测绘、道路工程、电力电网、水利、建筑物三维建模、文物保护等诸多领域。

LIDAR传感器直接获取高精度三维数据，如果测区过大，可采用多次扫描方式来获得整个测区数据。对一个物体进行多次扫描，可以获取精确的形态。多次测量，需设置多个测站。任意一组扫描数据中，扫描点间的相对关系是正确的；而多次扫描间数据点的关系正确与否，取决于测站点的数学精度和测站点是否在同一坐标系下。

常用的坐标矫正方法是拼接方法，即在扫描区域中设置控制点或扫描标靶，通过对这些控制点或扫描标靶的强制符合，将多组扫描数据统一到一个模型中来。但测量时，有时不能设置明显的标志点；由于测站点的误差会放大传递给扫描数据，使不同测站的扫描数据精度不统一。在地形测绘领域，对不同测站的LiDar扫描数据进行高精度地拼接，是一个必须解决的问题。

现有技术中的一种LiDar扫描数据的拼接方法为：ICP(Iterative Closest Points，对应点集匹配算法)方法。该方法通过逐点计算匹配点，寻找两个点集的坐标变换矩阵，并计算法向量，计算量非常大。

在实现本发明过程中，发明人发现上述现有技术中的LiDar扫描数据的拼接方法至少存在如下问题：因为采用逐点计算方法，两个点云数据间特征点的匹配工作量更大，对于大规模点云数据，ICP方法的计算时间过长，难以处理连续的噪声数据。一次拼接的精确度不够，需要多次拼接才能够提高拼接质量。

发明内容

本发明的实施例提供了一种Lidar测量数据的拼接方法和装置，以实现从多次测量数据提取重合区域内的标准性特征区域，并根据提取的标志性特征进行多次点云数据的拼接。

一种对Lidar测量数据进行拼接的方法，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。

一种Lidar测量数据的拼接装置，其特征在于，包括：

切分单元获取模块，用于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；