基于切片方法截面数据处理

为了提高后续截面轮廓重建的精度,提出了基于截面切片后数据处理的系列算法.首先用点云束细化算法对切片数据进行细化处理,采用类似于移动最小二乘法的跟踪方法,整个过程不对测量数据进行局部坐标变换,迭代步长由点云密度控制;将截面切片数据细化后,用双链表排序算法对细化后的数据进行排序处理;对截面测量数据的特征点提取,结合"角偏差法"和"弦高差法"的优点,研究了对提取特征点结果影响的几个主要因子,提出一种对冗余数据处理及特征点提取的方法,得到的点云数据可以进行很好的分组处理,并拟合成合适的轮廓特征单元.     

利用LMedS算法与特征值法的点云平面拟合方法

针对三维点云数据中存在的异常点会对平面拟合过程产生不利的影响,提出了一种将最小平方中值算法(Least Median of Squares,LMedS)与特征值法相结合的点云平面拟合新方法.首先,通过LMedS算法进行多次迭代确定最佳阈值并剔除点云数据中的异常点.然后,采用特征值法对剔除完异常点后的点云数据进行平面拟合...     

无人机摄影测量点云道路自适应提取

在无人机摄影测量中, 针对传统的地面点云提取方法对图像点云数据中的道路提取适应性较差的问题, 本文提出了一种无人机摄影测量点云道路自适应提取方法. 首先, 根据点云的空间几何特征将点云划分为3个类别; 然后, 针对非道路的点云类别采取相应的方法进行剔除; 最后, 对经过自适应提取方法得到的点云数据进行滤波平滑和基于颜色的区域生长分割处理. 实验结果表明, 该方法提取的道路点云的I类误差为4.97%, II类误差为1.14%. 该方法能够有效地提取目标道路路面, 提高了无人机摄影测量工程应用中点云数据处理的效率.     

双目机器人工具末端姿态自动测量算法研究

针对标定过程中工业机器人工具末端姿态测量精度低的问题,提出了一种基于改进最小二乘法的双目机器人工具末端姿态测量算法。为了减少噪声对拟合收敛性的影响,提高拟合的精度和速度,该算法融合“邻域加权平均法”的去噪原理,结合空间解析几何理论和最小二乘法,对双目相机测量得到的点云数据进行筛选和特征提取。利用拟合模型完成点云数据的轴线拟合,实现对末端姿态的自动测量。实验表明,该算法相比传统姿态标定算法的测量精度提高 0.2°,保证了工业机器人的标定精度,在工业上具有较强的应用价值。     

基于自适应迭代最小二乘的叶片后缘参数估计

为了解决燃气轮机叶片后缘轮廓参数辨识的难题,提出了自适应迭代最小二乘法.通过三维激光测量系统得到叶片后缘三维轮廓点云数据,测量精度±5μm,使用该算法对后缘所有截面进行拟合,拟合精度±0.001 mm.通过在不同程度高斯噪声下仿真后缘测量数据,对比分析了两种算法的拟合效果.自适应迭代最小二乘法对叶片后缘轮廓的高精度、高效率参数辨识有着重要意义.     

融合PCA的改进ICP激光点云配准算法北大核心CSCD

针对迭代最近点(iterative nearest point,ICP)算法进行点云配准过程中需要输入较好的初值和收敛速度较慢的问题,提出了一种融合主成分分析(principal component analysis,PCA)的改进ICP配准算法。首先,基于PCA计算两组点云的主方向,得到两组点云的初始位姿变换;然后,利用主轴基向量的关系校正主轴方向,完成两组点云的大致配准。针对具有部分重叠区域的点云,粗配准后利用KD-tree算法搜索最近点。根据点云重叠部分,提出一种利用有效点对进行ICP迭代求解算法,利用有效点对中欧式距离较大的点对,完成精配准。通过在公开数据集Bunny和实测数据支座点云上的实验表明,改进算法能够为ICP算法提供较好初值,加速具有局部重叠度的点云配准,同时对配准精度也有较高的鲁棒性。     

基于三维点云处理的髋臼锉锉齿尺寸分析

髋臼锉是髋关节置换手术中最重要的手术刀具之一,髋臼锉锉齿的尺寸变化会影响髋臼锉对髋臼的铣削质量。通过处理髋臼锉三维点云可以检验髋臼锉的磨损情况,为此提出基于三维点云处理的髋臼锉锉齿尺寸分析的算法。首先结合锉齿孔洞具有点云的边界特征引入微切面法,利用最大夹角准则获取髋臼锉点云的边界;然后通过K-means聚类算法分割点云边界以标记不同齿孔位置,并对分割出的各个齿孔边界点云进行半径最近邻搜索获取隶属不同的锉齿孔的齿刃点云;最后通过RANSAC(RANandom SAample Consensus)算法对髋臼锉三维点云进行球面拟合,计算各齿孔上的齿刃点云到拟合球心的欧氏距离来分析髋臼锉的切削齿尺寸。以PCL(Point Cloud Library)为框架,实现了对髋臼锉锉齿点云的处理,其中髋臼锉点云的齿孔分割准确度达到100%,髋臼锉点云球面拟合半径精度达到0.004 mm;并对各个锉齿点云尺寸范围进行了分析。实验结果表明,所提算法对髋臼锉点云处理效果好,能有效地实现髋臼锉锉齿尺寸分析。     

一种融合多帧ICP和图优化的算法研究

当前基于迭代最近点拼接的同时定位与建图算法,存在误差积累、无法满足大范围定位精度的缺陷。为此,提出一种融合多帧迭代最近点和图优化的算法。在时域上处理点云拼接问题,将单帧迭代最近点算法推广到多帧进行最近点迭代,提取同一地点在不同时刻的数据特征,形成多个封闭循环,再运用基于最小二乘的图优化方法对点云拼接后的全网数据进行全局优化,消除累计误差,提升整体的定位精度。采用鲁巷和密歇根的数据进行测试,结果表明,该方法在一定程度上减少了匹配误差,平均误差为1.0m,最小误差为0.2m,可以满足大范围同步定位与建图的精度需求。     

平行点云: 虚实互动的点云生成与三维模型进化方法

三维信息的提取在自动驾驶等智能交通场景中正发挥着越来越重要的作用, 为了解决以激光雷达为主的深度传感器在数据采集方面面临的成本高、样本覆盖不全面等问题, 本文提出了平行点云的框架. 利用人工定义场景获取虚拟点云数据, 通过计算实验训练三维模型, 借助平行执行对模型性能进行测试, 并将结果反馈至数据生成和模型训练过程. 通过不断地迭代, 使三维模型得到充分评估并不断进化. 在平行点云的框架下, 我们以三维目标检测为例, 通过闭环迭代, 构建了虚实结合的点云数据集, 在无需人工标注的情况下, 可达到标注数据训练模型精度的72%.     

牙颌点云数据的显著性特征提取

随着激光扫描测量技术的发展,其数据测量精度的逐渐增高使得获取的几何模型表面点云数据的细节信息越丰富,能更准确的反应物体几何表面特征,但如此海量的点云数据同时也带来对应的技术挑战,海量的点云数据在计算机文件存储、数据后期进一步处理以及软件可视化方面都不方便且效率低下.本文中的算法首先采用栅格法对点云进行空间划分及领域关系的建立,其次利用局部表面拟合的方法估算点云法向量,然后利用点云K领域法的向量求解坐标点的显著性值,最后根据显著性的值构建点云八叉树.该算法实现了对点云显著性特征的提取和对点云数据量的进一步简化,它不仅保留了对点云细节特征保持方面的优势,而且在时间效率上得到了提高.