[发明专利]一种新的点云自动配准方法

说明书

本发明提供的一种新的点云自动配准方法，将参考点云和待配准点云投影至二维空间；在二维空间中根据点云投影分布熵寻找参考点云和待配准点云的投影空间转换参数，实现二维空间内的坐标转换，得到二维空间的转换关系；将二维空间的转换关系扩展至三维空间的转换关系；根据三维空间的转换关系，基于投影分布熵查找得到参考点云和待配准点云在投影空间内的旋转角及测站位置间距，将投影空间转换参数作为初始值代入迭代最邻近点算法得到配准结果。本方法无需提取点云细节特征，直接关注点云整体分布的一致性，基于点云间的投影分布熵描述点云空间分布情况，并查找两站点云间的最佳分布。可节省生产时间，提高作业准确度和效率。

技术领域

本发明涉及数据配准技术领域，具体涉及新的点云自动配准方法。

背景技术

三维激光是城市建模、古迹保护、变形监测和森林调查中常用的技术，点云配准是激光点云处理过程中的重要环节，对后续点云数据梳理与应用有重要意义。点云配准的方法一般包括标靶配准、人工配准和自动配准。标靶配准由于受标志物布设受地形通视限制较大，很多场景难以应用；人工配准通过手工方式选取同名点，效率低；自动配准成为现在研究较多的领域。。

现有技术中对点云自动配准一般分为粗配准和精配准两个阶段。在粗配准阶段，一般基于点云影像或三维特征进行配准；在精配准阶段，常用的方法是迭代最邻近点法，该方法通过不断迭代搜索临近点并计算转换参数，直至达到预设收敛条件。

上述方法在特征显著的场景下可以取得较好的配准效果，但特征相关的处理往往需要大量运算，效率较低；同时在实际生产中，由于视角变换、重复和对称结构的干扰，会导致较大的配准误差。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种新的点云自动配准方法，解决运算量大、效率较低且配准误差大的问题。

本发明提供的一种新的点云自动配准方法，包括以下步骤：

S1、将参考点云和待配准点云投影至二维空间，获得参考点云和待配准点云在二维空间X-O-Y平面的投影坐标，参考点云在二维空间的投影坐标为参考点云的测站位置，待配准点云在二维空间的投影坐标为对待配准点云的测站位置；

S2、对于投影后的参考点云和待配准点云投影，通过划分规则格网的方式对二维空间X-O-Y平面进行简化，基于该格网可以得到考点云和待配准点云投影之间的点云投影分布熵公式；

S3、在二维空间中，对待配准点云的测站位置、参考点云的测站位置进行平移和旋转，根据点云投影分布熵寻找参考点云和待配准点云的投影空间转换参数，实现二维空间内的坐标转换，得到二维空间的转换关系；

S4、通过点云滤波得到参考点云和待配准点云的地面点，基于参考点云和待配准点云的地面点高程值z偏移估算三维平移矩阵的z分量H′，将二维空间的转换关系扩展至三维空间的转换关系；

S5、根据三维空间的转换关系，基于投影分布熵查找得到参考点云和待配准点云在投影空间内的旋转角及测站位置间距，将投影空间转换参数作为初始值代入迭代最邻近点算法得到配准结果。

进一步的，在S1中将参考点云和待配准点云投影至二维空间之前，首先判断扫描仪架是否水平：若是，则将参考点云和待配准点云的x和y坐标直接作为参考点云和待配准点云在X-O-Y平面上的投影坐标。

进一步的，扫描仪架不满足水平状态时，则将参考点云和待配准点云基于地面法向量旋转，使其与X-O-Y平面平行，此时，参考点云和待配准点云在X-O-Y平面的投影坐标可直接表示为基于地面法向量旋转后的的x和y坐标。

进一步的，在S2中，格网长宽分别为：