基于激光雷達三維點云數(shù)據(jù)的配準技術(shù).pdf

1、近年來隨著高精度和高采集速率的三維激光雷達的普及，場景環(huán)境的數(shù)字化和可視化在機器視覺、逆向工程、測繪與遙感領(lǐng)域得到廣泛運用，促進了移動機器人即時定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous localization and mapping，SLAM)的發(fā)展。當機器人沒有配備里程表和慣性測量單元(Inertial measurement unit，IMU)等自定位傳感器時，無法獲知機器人的位姿，若僅用激光雷達的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建地圖，就需要通過配準來

2、完成。本文提出一種基于平面的配準方法，采用三維旋轉(zhuǎn)激光雷達作為傳感器，在不需要來自其它傳感器的先驗姿態(tài)估計的條件下，對多平面的室內(nèi)環(huán)境進行精確配準。主要工作如下:
　　(1)對三維激光雷達點云預(yù)處理。通過設(shè)定點與雷達的距離閾值濾除干擾點。采用統(tǒng)計分析技術(shù)，基于點到近鄰點的距離分布濾除離群點。
　　(2)針對旋轉(zhuǎn)型雷達點云具有稀疏性與密度不均的特征，提出基于隨機霍夫變換的平面檢測算法。提出立方體選點模型，采用kd-tree近鄰

3、搜索選取任意點的鄰域，將鄰域在空間上離散化為若干小立方體，以小立方體為選點單元進行選點，解決點云密度不均引起的選點問題，提高算法魯棒性。采用球形累加器對霍夫空間離散化，極坐標的分辨率依據(jù)單位球體上的位置改變，保證累加器中每個單元具有相同的尺寸。由于激光雷達旋轉(zhuǎn)掃描的工作方式，激光束近似垂直于相交平面產(chǎn)生的掃描點會導(dǎo)致平面的誤判，通過設(shè)定平面內(nèi)點對應(yīng)仰角的標準差閾值對誤判的平面進行檢測。
　　(3)由于點云的無序性，選取alpha

4、shapes算法計算平面面積。對平面進行二維正投影，對于投影后的二維平面，運用計算幾何算法庫(Computational Geometry Algorithms Library，GCAL)中alpha shapes函數(shù)進行輪廓估計，使輪廓包含平面內(nèi)全部點數(shù)且只有一個連通分支。運用三角測量法，計算輪廓內(nèi)多邊形面積。
　　(4)由于點云數(shù)據(jù)稀疏且密度不均，在沒有先驗姿態(tài)估計條件下，迭代最近點算法(Iterative Closest P

5、oint，ICP)配準該類型點云時存在迭代次數(shù)多和準確度不高的問題。考慮到室內(nèi)環(huán)境具有多平面的特征，提出基于平面的配準算法。利用平面面積和平面法線參數(shù)作為尋找平面對應(yīng)關(guān)系的約束條件。選取三組法向量線性無關(guān)的平面進行剛體變換計算，分別求取旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣。將該變換作為ICP算法的初始變換矩陣，進行進一步的精確配準。
　　實驗表明，對于稀疏不均勻點云，本文提出的平面檢測算法比隨機采樣一致性算法(Random Sample Conse