[发明专利]一种融合语义特征的无人机激光雷达航带平差方法

权利要求书

1.一种融合语义特征的无人机激光雷达航带平差方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，面向语义对象的多级非刚性配准：将经过点云预处理的航带点云被划分为多个可被视作刚体配准单元的分段点云；通过将分段点云分离为不同类别的对象点云，利用语义特征的相似性建立对象与对象间的匹配关系，在同名语义对象间利用点基元特征相似性建立广义同名对应点；

步骤二，顾及非刚性形变的多架次点云航带平差：对待测区各架次、各航带点云建立位姿误差观测方程，并利用三次样条函数对轨迹位姿误差进行时间状态逼近，建立符合多架次特性的无人机激光雷达点云时变模型；

步骤三，通过将不同架次的不同航带整体误差方程的系数矩阵进行对角化处理，通过无人机激光雷达点云时变模型计算出最终航带平差。

2.根据权利要求1所述的一种融合语义特征的无人机激光雷达航带平差方法，其特征在于，在步骤一中，经过点云预处理的航带点云为，采用多架次无人机激光雷达扫描得到形成多航带初始点云在按照预处理策略处理后得到。

3.根据权利要求1所述的一种融合语义特征的无人机激光雷达航带平差方法，其特征在于，在步骤一中，所述对象点云包括线性对象点云、面状对象点云以及柱状对象点云。

4.根据权利要求3所述的一种融合语义特征的无人机激光雷达航带平差方法，其特征在于，在步骤一中，利用语义特征的相似性建立对象与对象间的匹配关系为，将线性对象点云、面状对象点云以及柱状对象点云每个类别集合内的单个对象与该类别集合内和其他类别集合内的单个对象进行关联匹配。

5.根据权利要求3所述的一种融合语义特征的无人机激光雷达航带平差方法，其特征在于，在步骤一中，利用语义特征的相似性建立对象与对象间的匹配关系包括，依次进行的点云单体分离、特征描述子计算以及特征相似性匹配。

6.根据权利要求3所述的一种融合语义特征的无人机激光雷达航带平差方法，其特征在于，在步骤一中，在同名语义对象间利用点基元特征相似性建立广义同名对应点包括，依次进行的点基元匹配、组合距离误差方程构建以及转换参数求解。

7.根据权利要求2所述的一种融合语义特征的无人机激光雷达航带平差方法，其特征在于，所述预处理策略为，依次进行地面滤波、点云时空划分以及共轭点云检测。

8.根据权利要求7所述的一种融合语义特征的无人机激光雷达航带平差方法，其特征在于，所述点云时空划分为，依次按照航向规则、时间规则、速度规则进行划分。

9.根据权利要求2所述的一种融合语义特征的无人机激光雷达航带平差方法，其特征在于，在步骤三之前，进行误差方程构建，在步骤三中，将系数方程对角化后，通过LM算法求解。