[发明专利]一种面向点云配准的标靶球位置优化方法

说明书

本发明公开了一种面向点云配准的标靶球位置优化方法，该方法包括：获取参数；根据参数生成点云并建立仿真模型；对仿真模型的方位进行调整并建立配准模型，得到源点云和目标点云；在配准模型上源点云和目标点云的伪随机位置上分别生成多组球面点云数据并得到仿真标靶球点云数据；对仿真标靶球点云数据执行球面拟合操作，得到球心坐标数据集；计算位移矢量和旋转矩阵；对源点云进行处理，完成与目标点云的配准；计算误差；循环步骤得到最优精度的数据。本发明方法以大量的内业计算弥补高昂的外业成本，获取标靶球的相对最优摆放位置，提高点云数据配准质量。本发明作为一种面向点云配准的标靶球位置优化方法，可广泛应用于点云数据可视化领域。

技术领域

本发明涉及点云数据可视化领域，尤其涉及一种面向点云配准的标靶球位置优化方法。

背景技术

近年来，激光雷达技术快速发展，它集成激光测距技术、计算机技术等于一体,该技术在三维空间信息的实时获取方面产生了重大突破，有多种设备和应用程序在不同的领域引入了3D对象和场景，如精确农业和林业，洪水分析，智能交通系统(ITS)和高级驾驶员辅助系统等领域。激光雷达具有360度视野，但需要多测站才能记录目标物体的完整三维空间信息。多测站数据进行配准时，最常见的方法是使用标靶球作为特征目标，提取球面点云，通过拟合得到球心坐标作为多测站同名点。目前在标靶球点云配准领域尚没有一个最优的标靶球使用方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种面向点云配准的标靶球位置优化方法，能够获取标靶球的相对最优摆放位置，提高点云数据配准质量。

本发明所采用的第一技术方案是：一种面向点云配准的标靶球位置优化方法，包括以下步骤：

S1、获取七个基本点参数、一个限高参数和一个地面范围参数；

S2、根据基本点参数、限高参数和地面范围参数生成三维模型立面点云、地面点云和标靶球的伪随机位置集并建立仿真模型；

S3、基于基本点的相对位置，调整仿真模型的方位并建立配准模型，得到源点云和目标点云；

S4、在配准模型上源点云和目标点云对应标靶球的伪随机位置分别生成多组球面点云数据并得到仿真标靶球点云数据；

S5、基于最小二乘法分别对仿真标靶球点云数据执行球面拟合操作，得到球心坐标数据集；

S6、基于霍恩法对源点云与目标点云中的球心坐标数据集进行计算，得到位移矢量和旋转矩阵；

S7、根据位移矢量和旋转矩阵对源点云进行处理，完成与目标点云的配准；

S8、根据目标点云和源点云进行平面拟合，并计算均方根误差作为精度评价值；

S9、返回步骤S1，直至达到预设循环次数，输出精度评价最优的10组位置数据。

具体地，输出结果如图6所示。

进一步，所述七个基本点包括第一测站的中心坐标点A、第二测站相对于第一测站的相对坐标点B、扫描物体的最低处点C、扫描物体的最高处点D、扫描物体的最左侧点E和扫描物体的最右侧点F。

进一步，所述根据基本点参数、限高参数和地面范围参数生成三维模型立面点云、地面点云和标靶球的伪随机位置集并建立仿真模型这一步骤，其具体包括：

连接点C和点D作为三维模型的高，并以等间距a生成多条垂线，连接点E和点D作为三维模型左侧墙宽，以等间距a生成多条垂线，以垂线相交形成的格网的交角为三维模型左侧立面点云；

连接点C和点D作为三维模型的高，以等间距a生成多条垂线，连接点E和点F作为三维模型左侧墙宽，以等间距a生成多条垂线，以垂线相交形成的格网的交角为三维模型右侧立面点云；