[发明专利]一种从点云数据检测飞机姿态的参数模型匹配方法

摘要

本发明涉及飞机自动引导泊位系统，发明了一种从单个激光扫描设备拍摄的点云数据计算飞机姿态的方法，方法使用通用参数模型，常规的民航客机均可适用。激光扫描设备对机场泊位区域持续进行三维扫描，每次扫描获取一幅点云数据。本发明提出一种基于飞机参数模型匹配的方法从每次扫描获取的点云数据中计算飞机姿态。方法结合飞机特征部件探测和参数式飞机模型整体匹配，其中特征部件包括一个机鼻、两个机身侧面和两个机翼，而飞机整体模型是对这五个部件相对位置和转动的约束。通过寻找对点云数据的最佳整体模型参数来实现检测飞机姿态的目的。本发明提出的方法具有处理速度快，适合绝大多数的民航飞机，适用观测角度范围大的优点。

主权项

一种从点云数据检测飞机姿态的参数模型匹配方法，其特征在于包括：步骤1：通过激光扫描仪运动，获得机场单位时间内的水平扫描线；根据快速合并算法将每条水平扫描线划分为点云数据组；所述每条水平扫描线中第一个点作为一个组的起点，每条水平扫描线最后一个点作为一个组的终点，起点与终点的距离为长度P；快速合并算法具体步骤是：把每条扫描线中第一个点作为一个点云数据组的起点，若一个点与前一个点之间的距离小于阈值TH₃，该点与前一个点处于同一个组，否则认为该点是一个新的点云数据组的起始点，前一个点是前一个点云数据组的终止点，TH₃一般取1.5θ_Δd到5θ_Δd，其中θ_Δ是激光扫描仪水平转动的角度步长，d是该点到激光扫描仪的距离；步骤2：计算分组的点云数据中每个点的曲率κ，根据曲率变化判定法将点云组分割成点云段；曲率变化判定法具体步骤为：设前一点、当前点和下一点的曲率分别是κ₀、κ和κ₂，如果|κ₂‑κ₀|＞TH₄或者|κ₂+κ₀‑2κ|＞TH₄则认为曲率变化较大，TH₄一般取值是0.2‑0.5；将曲率变化较大的当前点作为分割点，此分割点将点云组分割成点云段；当分割为点云段后，每个点云段数据长度Q＜TH₂时，丢弃本次数据；否则，保留本次点云段；其中TH₂范围是2米到5米；步骤3：对每个点云段进行圆弧段模型{X'_Cn,Y'_Cn,R_n'}或直线段模型{X'_n1,Y'_n1,X'_n2,Y'_n2}匹配；圆弧段模型{X'_Cn,Y'_Cn,R_n'}中X'_Cn、Y'_Cn、R_n'分别代表圆心X轴坐标、Y轴坐标和圆半径；直线段模型{X'_n1,Y'_n1,X'_n2,Y'_n2}中X'_n1、Y'_n1、X'_n2、Y'_n2分别代表直线经过的点n1和n2的X、Y轴坐标；步骤4：计算所有圆弧段的平均圆心飞机参数模型的机鼻模型参数为其中σ为半径的分布标准样本差，R表示机鼻的半径，表示圆弧段的平均半径；代表对所有X'_Cn取平均值赋给对所有Y'_Cn取平均值赋给n＝1...N；步骤5：将所有的直线模型参数{X'_n1,Y'_n1,X'_n2,Y'_n2}转化为直线模型{X'_n0,Y'_n0,K'_n}形式，其中(X'_n0,Y'_n0)为直线距离圆弧心最近的点，K'_n为直线的斜率，判断该直线模型{X'_n0,Y'_n0,K'_n}属于机身侧面还是机翼；并判断点云数据取自前侧角度拍摄还是正前角度拍摄，最终确定飞机姿态。