[发明专利]基于二维投影线段的建筑物点云自动配准的方法

说明书

本发明提供基于二维投影线段的建筑物点云自动配准的方法，能够实现大规模建筑物点云的快速配准，该方法包括：对目标点云Psupgt;t/supgt;和待配准点云Psupgt;s/supgt;分别进行预处理，得到二维点云和提取二维点云线段形成线段集合，按长度降序排列；获取线段集合中的合格交点、附带的虚拟点和夹角；比较角度确定合格交点及其附带的虚拟点及其同名点组合，求解出每种同名点组合所对应的转换参数；得到二种形式同名点组合的计数器Csupgt;1/supgt;和Csupgt;2/supgt;中所有合格内点数目累计值和与每个合格内点对应的同名交点对；从Csupgt;1/supgt;和Csupgt;2/supgt;中找出满足内点数目累计值最大或者超过一定阈值要求的计数器所对应的同名交点对作为符合配准条件的交点对进行配准。

技术领域

本发明属于三维激光扫描技术领域，具体涉及一种基于二维投影线段的建筑物点云自动配准的方法。

背景技术

地面激光扫描仪虽然能获取物体表面精细的三维信息，但是单一视角采集的点云数据并不足以覆盖整个场景，因此有必要将多个视角采集的点云数据配准到同一个坐标系下，该过程包括粗配准和精配准两个步骤。精配准通常采用迭代最近点(ICP)算法或其各式变体。目前已有大量的点云粗配准方法，这些方法通过提取不同的几何特征(点、线、平面和特定对象)来计算变换参数。一般来说，基于点的方法更具有通用性，因为这类方法适用于各种场景，首先从两个待匹配的点云中提取关键点，然后计算这些关键点的局部形状描述符，通过比较描述符的相似度来建立不同点云关键点之间的对应关系，虽然这类方法可以获得较好的配准效果，但计算复杂度较高。基于线或平面的方法对噪声和点密度变化具有更强的鲁棒性，对于有人造物体的场景，由于场景中存在大量的线和面特征，因此提取线/面特征进行点云配准是一个很好的选择。然而，现有的基于线或面的方法大多是提取三维结构线/三维平面，这意味着这些方法在三维空间中处理点云数据，而提取三维结构线/三维平面相当耗时，使三维点云配准的精度和速度受到局限，严重影响其应用。

发明内容

本发明是为了解决大规模建筑物点云配准中存在的效率低、精度差、易陷入局部最优和不收敛等问题而进行的，目的在于提供一种基于二维投影线段的建筑物点云自动配准的方法，实现大规模建筑物点云的快速配准。

本发明为了实现上述目的，采用了以下方案：

本发明提供一种基于二维投影线段的建筑物点云自动配准的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.设目标点云为P^t，待配准的点云为P^s，对P^t和P^s均依次进行：空间均匀下采样、过滤Z方向上的主要水平面、投影至X-Y平面这些预处理，得到二维点云和

步骤2.设置点到直线的最远距离、聚类时近邻搜索的半径、合格线段包含的最少点数、合格线段的最短长度作为提取要求，分别从和中提取出符合提取要求的二维点云线段形成二维点云线段集合L^t和L^s，对L^t和L^s中的点云线段按照长度进行降序排列；

步骤3.获取二维点云线段集合的合格交点、附带的虚拟点和夹角：对于L^t，首先计算出最长的点云线段所在直线与L^t中余下任一点云线段所在直线形成的角度若说明该交点合格，则计算出两条直线的交点以及附带的两个虚拟点并进行比对：设两条相交直线的交点为p_inters(c₁,c₂)，设直线上距离该交点长度为r的一个虚拟点为p(x,y)，则存在如下关系：

将式(7)中的第一项式代入第二项式中，可求得x的值为：

其中，