[发明专利]一种基于多站激光点云数据全自动高精度拼接方法

说明书

本发明公开了一种基于多站激光点云数据全自动高精度拼接方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1运用点云数据的衍生信息通过三次样条插值生成二维影像，采用基于图形处理器GPU的加速尺度不变特征SIFT变换算子匹配得到二维同名特征点，剔除粗差；S2运用反算获得特征点在三维点云中的坐标，并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼，运用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接，提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。本发明的有益效果：通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼，利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接，可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率，获取物体最后的惟一三维模型，从而形成一份完整的点云数据。

技术领域

本发明涉及雷达测绘技术领域，具体来说，涉及一种基于多站激光点云数据全自动高精度拼接方法。

背景技术

利用现代光频波段技术对所测量区域的电磁波进行传送和把控，是激光雷达测绘技术的主要工作原理，通过对电磁波的传送和收集，能够实现对物体的高度、距离和体积等数据进行准确的判断，相对于普通光波而言，激光具有方向性明显、颜色单纯、相干性特突出、抗外界干扰能力强等特点，因此，将激光利用与工程测绘能够达到较为理想的效果，在实际测绘工作中，激光的光束打在物体表面会产生反射效果，反射的光束被雷达所接收，雷达内部系统就可以根据光束发出和收回的时长对物体的距离进行计算。

通过激光雷达三维扫描技术，可以快速方便地获取物体表面的三维点坐标，形成点云数据，导入计算机后制作成虚拟模型，但是在实际运用中，由于现实条件限制，对一个物体的扫描经常需要分几次进行，甚至数十次、数百次，每一次扫描物体表面的一部分，每次的扫描结果处于不同的坐标系，导致多次扫描结果数据无法拼合在一起，不能形成一份完整的点云数据。

发明内容

针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种基于多站激光点云数据全自动高精度拼接方法，能够获得物体最后的唯一三维模型，将经过多次扫描，处于不同坐标系的点云数据精确而高效地拼接到同一个坐标系中，从而形成一份完整的点云数据。

为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种基于多站激光点云数据全自动高精度拼接方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1：运用点云数据的衍生信息通过三次样条插值生成二维影像，采用基于图形处理器GPU的加速尺度不变特征SIFT变换算子匹配得到二维同名特征点，剔除粗差；

S2：运用反算获得特征点在三维点云中的坐标，并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼，运用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接，提高多站点云海量数据拼接的精度和效率，进一步包括：

S2.1获得扫描对象完整的点云数据信息需经过多站扫描，而每站扫描获取的点云数据只能覆盖扫描对象的部分区域，且每站点云数据坐标系相对独立；

S2.2经过拼接将多站扫描转换到统一的坐标系统中，进而得到扫描对象完整的点云数据，将不同视点及坐标系统中的点云数据统一到固定坐标系统，完成点云数据拼接；

S2.3进行点云数据多站拼接，目前多站点云数据拼接算法基于最近点迭代的ICP算法、点云表面三维几何特征的拼接算法及强度图像的拼接算法。

进一步地，所述的S1包括以下具体步骤：

S1.1激光数据采集过程中，不仅记录了对象表面的三维坐标信息，同时还记录了对象的反射率、反射强度、点到扫描仪中心的距离、水平角、垂直角以及偏差值信息；

S1.2运用地面激光点云数据衍生信息的强度信息及反射率，通过差值运算转换成二维图像数据；

S1.3由于点云数据采集过程中会出现盲区，因此通过插值算法将点云数据衍生信息转换成完整二维图像必不可少；