[发明专利]基于多源维度分解的城市点云从粗到精的自动配准方法

权利要求书

1.一种基于多源维度分解的城市点云从粗到精的自动配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

101、对城市场景进行地面扫描，采集点云数据，相邻两个站点的扫描需存在人造建筑物重叠部分；

102、对原始点云数据进行预处理，剔除点云数据中的噪声点，并将空间三维点云数据垂直投影到一个法方向为天顶方向的平面上，设置点云密度阈值ρ₀，并利用该阈值对投影后的二维平面点云进行建筑侧立面的提取；

103、实现侧立面投影点云在二维平面上的直线探测与分割，并利用配对直线段实现κ参数与水平平移参数(x,y)方向的求解，实现场景二维配准；

104、利用地面点重叠部分，快速计算高差；随机获取N个地面对应区域后，求得高差的均值作为垂直方向平移值Δz；

105、针对步骤103获得的候选集合的每一组解，都完成步骤104操作，并利用场景随机子集做最近点测试检验，选取满足条件的最优解作为最终的解，两个相邻的点云场景就完成了粗配准；

106、结合建筑物上富含大量的面信息，将以面为基元实现精配准，获得场景精细化配准结果。

2.根据权利要求1所述的基于多源维度分解的城市点云从粗到精的自动配准方法，其特征在于，所述步骤101中对城市场景进行地面扫描包括地面激光扫描仪和移动激光测量车。

3.根据权利要求2所述的基于多源维度分解的城市点云从粗到精的自动配准方法，其特征在于，所述地面激光扫描仪，通过三脚架架设支撑，并对三脚架进行整平操作，其倾斜角的影响在场景粗配准中可以忽略。

4.根据权利要求2所述的基于多源维度分解的城市点云从粗到精的自动配准方法，其特征在于，所述移动激光测量车，激光镜头的安装角度在整个扫描作业中是固定不变的，通过硬件信息实现点云的整体变换。

5.根据权利要求1所述的基于多源维度分解的城市点云从粗到精的自动配准方法，其特征在于，所述步骤103具体如下：

利用采样一致性方法(RANSAC)在平面点云中提取直线信息，并最终实现利用直线对二维场景的重塑；

在场景A中随机提取两条并不平行的直线段n_a和m_a，随后在场景B中查找与之匹配的直线段n_b和m_b，并组成配对直线对{n_a，n_b}和{m_a，m_b}；

在获得两组配对直线段后，求解旋转角κ，使n_a//n_d的同时满足m_a//m_b，完成旋转后，求得p_a和p_b之间的欧式距离，即d_a，并进一步将其分解到x和y方向上得到平移参数中水平平移，即Δx和Δy；根据RANSAC求解平台的理论支撑，可以获得一个最大求解次数K；

在解算过程中，对于每一组符合条件的直线配对集，获得一组解，即{κ,Δx,Δy}_i；利用每一组解，将A场景内的二维直线段，旋转平移到B场景中；旋转后对于A场景内的任意一条直线段l'_a在B场景内寻找与之平行的直线段，并且该直线段与l'_a的距离应小于一个距离阈值；每寻找到满足条件的配对直线，将对其进行量化评分，将所有配对直线的得分相加，即获得该组解的得分，将得分前α的解，记录下来，作为最终解的候选集合，对于每一组解，用其对应的所有直线段对进行优化。

6.根据权利要求5所述的基于多源维度分解的城市点云从粗到精的自动配准方法，其特征在于，判定其为配对直线对，需满足如下条件：对应线段的长度差值不应大于给定距离阈值；两两直线段所成角度之差不应大于给定角度阈值；对应直线段的三维侧立面高差不应大于给定高度阈值；n_a和m_a所得到的交点p_a，与n_b和m_b所得到的交点p_b的欧式距离与实际两个测站位相关，不应该大于给定的距离阈值。