[发明专利]结合面片特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法

说明书

技术领域

本发明涉及测绘数据处理技术领域，尤其涉及结合面片特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法。 

背景技术

地面激光雷达扫描(Terrestrial Laser Scanning)是在地面利用激光扫描装置自动、系统、快速地获取对象表面三维激光点云坐标的测量方式，是一种近些年来飞速发展的主动式空间数据获取技术，可用于生成数字高程模型、数字线划图、三维城市模型等多种数字空间产品，对于工程测量、数字城市建设、文物保护、军事等领域具有重要作用。 

地面激光雷达扫描的一次扫描范围由于受到扫描距离、扫描角度和现场遮挡的限制，一般不能将扫描对象的整体完全记录下来，在实际应用中为了完成对被扫描物体或区域的完整覆盖，往往需要在不同位置架设多个扫描站点；而每一个扫描站点的激光点云均处于彼此独立的三维坐标系下，无法直接用于后期处理，生成测绘产品，因此需要通过计算机方法将不同站点的点云整合到统一的全局坐标系，即三维点云的拼接。点云拼接是点云数据处理流程中的重要步骤，点云拼接的精度直接影响生成的最终产品的质量，点云拼接的速度直接影响点云数据处理的整体效率。 

目前商业化点云数据处理软件(如RiSCAN、Cyclone)所提供的点云拼接方法主要是通过同名点选取，即根据人工观察判断选取出每两个相邻站点云的同名点，同时需满足至少四对同名点和不可共面这两个条件。激光扫描可快速获取空间场景的海量信息，但由于激光点是对现实世界的采样，我们无法控制具体某个激光点落在某个精确的空间位置(如墙角、屋顶边缘)上，即使对于两站相邻激光测站中的同名物体，也无法找到真正的“同名点”，例如在点间距均为5厘米的情况下，某一墙角的坐标只能假定为其范围在2.5厘米内的某一激光点坐标，而且人工选点的操作方式也很难保证选择的是最佳点，因此，基于同名点计算出的转换矩阵难免带有较大误差，只能通过选择多对同名点以进行最小二乘平差，获取误差相对较小的旋转矩阵；此外由于三维点云在计算机二维屏幕上投影显示的限制，在两站三维点云中人工寻找同名点是一项十分繁琐的过程，往往需要数分钟时间才能完成两站同名点的选取；而在重叠区域较小或同名点特征不明显的情况下，人工选取同名点更是十分困难。以上两点造成点云拼接的精度和效率不能满足实际生产的需要，“点-点”式的点云拼接过程已成为点云数据处理的主要瓶颈之一。 

发明内容

本发明的目的在于解决现有的激光雷达点云数据拼接方法上的缺陷，利用GPS信息，提供一种快速的结合面片特征与GPS位置的地面激光点云拼接方法。 

本发明的技术方案通过利用基准站和拼接站扫描中心的GPS位置、一对竖直同名分割片、一对水平同名分割片，计算拼接站点云到基准站点云的旋转参数和平移参数，GPS的作用在于确定两站的相对位置，一对竖直同名分割片的作用在于获取竖直方向的旋转参数，一对水平同名分割片的作用在于获取水平方向的旋转参数，包括以下主要步骤： 

A、获取一对竖直同名分割片和一对水平同名分割片； 

B、同名分割片预处理； 

C、计算旋转参数； 

D、计算平移参数。 

进一步地，步骤A中获取一对竖直同名分割片和一对水平同名分割片细化为： 

A1点云分割，是指根据点云的空间共面性将点云分组，以形成可供进一步信息提取的分割面片，该发明中使用平面拓展分割法对点云分割； 

A2选择一对竖直同名分割片； 

A3选择一对水平同名分割片。 

进一步地，步骤B中同名分割片预处理细化为： 

拟合平面方程，按照点云分割片的空间共面性，将点云分割片拟合为空间平面方程。 

进一步地，步骤C中计算旋转参数方法细化为： 

C1计算竖直同名面法向量的叉乘向量L₁和拼接站竖直平面到基准站竖直平面的夹角α₁，将拼接站点云平面以L₁为轴旋转α₁度，获得竖直平面的旋转参数R₁； 

C2利用R₁，更新水平同名分割片的平面方程，计算水平同名面法向量的叉乘向量L₂和拼接站水平平面到基准站水平平面的夹角α₂，将拼接站点云平面沿L₂旋转α₂度，获得第二对点云平面的旋转参数R₂； 

C3最终的旋转参数为R₂与R₁的乘积。