[发明专利]一种基于三维线特征的激光点云数据自动配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及激光点云数据自动配准方法，尤其涉及一种基于三维线特征的激光点云数据自动配准方法。

背景技术

尽管地面激光已经成为一个比较成熟且广泛应用的技术，多站激光点云数据的自动配准(简称“自动配准”)依然是一个比较热门的研究方向。当对象难以靠近或标靶难以布设时，研究如何利用对象自身特征，实现点云数据有效自动配准，在当前具有重要意义。它有助于降低时间、人力、物力的开销，且使得非专业用户能够获取高质量的三维数据模型。

在实际作业中，较多采用标靶或人工标识的方法进行配准，当目标对象难以接近时，则限制了以上方法的使用，因此，基于特征的重叠点云之间的自动配准方法成为业界研究的热点。目前基于特征的主要包括：基于局部特征描述的(spin image)、基于面片分割的(平面特征)、基于曲率的、基于尺度不变特征的等。在实际地面激光三维扫描中，单站点云数据具有点密度不均匀、数据不完整(遮挡、视角等)、易受噪声影响等特点，因此基于曲率、局部描述特征等算法难以获得理想效果。实际测量中，ICP是一种精度较高的点云配准方法，但是需要分辨率较高的激光点云数据。当激光点云数据的分辨率较低时，应用ICP也很难获得理想的结果。此外，ICP需要在初始配准的基础之上进行优化，实现精配准，不能单独作为一种配准方法使用。本发明针对人工对象(特别是建筑物)环境中所存在的大量线状特征，利用线状特征的尺度不变量，获得同名线特征，实现点云数据配准。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供了一种不依赖于标靶球的、配准精度更高的、适用于低分辨率的激光点云数据自动配准方法。

本发明提供的技术方案为：

一种基于三维线特征的激光点云数据自动配准方法，包括以下步骤：

步骤一、利用激光扫描仪扫描目标建筑物，且激光扫描仪在相邻两个站点的扫描存在重叠部分，以分别获取目标建筑物在相邻两个站点的激光点云数据；

步骤二、对于相邻两个站点，从每个站点的激光点云数据中提取线特征集；

步骤三、在相邻两个站点中，以其中一个站点为参考站，以另一个站点为待配准站，对于任一个站点，以任意两条非平行的空间直线作为一个直线对，以所述直线对的夹角以及垂距作为两个旋转不变量，则参考站构建出a个参考直线对，待配准站构建出b个待配准直线对；

步骤四、逐个选择参考直线对和待配准直线对进行比较，其中，当一个参考直线对与一个待配准直线对的夹角的差值小于第一阈值，以及垂距的差值小于第二阈值，则该参考直线对和该待配准直线对为一对候选同名直线对，从而得到c对候选同名直线对；

步骤五、利用c对候选同名直线对分别计算出c个初始变换关系，选择其中一个初始变换关系作为最优初始变换关系，并计算待配准站和参考站的所有的同名直线对；

步骤六、利用所有的同名直线对计算待配准站和参考站的变换关系。

优选的是，所述的基于三维线特征的激光点云数据自动配准方法中，所述步骤五中，利用每对候选同名直线对计算一个初始变换关系的具体过程为：以该候选同名直线对所包含的参考直线对的垂线中点以及待配准直线对的垂线中点为一对候选同名点对，利用该候选同名点对计算平移关系，利用该候选同名直线对所包含的参考直线对中两条空间直线的方向、参考直线对垂线的方向、待配准直线对中两条空间直线的方向以及待配准直线对的垂线的方向计算旋转关系。

优选的是，所述的基于三维线特征的激光点云数据自动配准方法中，所述步骤五中，选择其中一个初始变换关系作为最优初始变换关系的具体过程为：对于任一个初始变换关系，利用该初始变换关系将待配准站中的直线全部预变换至参考站，判断参考站中候选同名直线的个数，则以候选同名直线个数最多的初始变换关系作为最优初始变换关系。

优选的是，所述的基于三维线特征的激光点云数据自动配准方法中，所述步骤五中，计算待配准站和参考站的所有的同名直线对的具体过程为：以最优初始变换关系所计算出的所有候选同名直线为待配准站和参考站的所有同名直线，在任一站中，以任意两个同名直线构建一直线对，则得到待配准站和参考站的所有同名线对。

优选的是，所述的基于三维线特征的激光点云数据自动配准方法中，所述步骤六中，利用所有的同名直线对计算待配准站和参考站的变换关系的具体过程为：以任一对同名直线对的垂线中点作为一待配准站和参考站的同名点，利用所有的同名点计算待配准站和参考站的变换关系。