[发明专利]一种三维激光扫描的高精度点云配准方法

说明书

本发明提供的一种三维激光扫描的高精度点云配准方法，提出从前置粗配准到迭代精配准两步走的策略，对三维激光扫描得到不同视角的散乱点云通过基于曲率的特征提取后得到特征点，对匹配的特征点对解算坐标转换参数，得到前置粗配准结果，针对两点云数据并非子集关系的情况，利用距离约束的条件剔除错误的同名点，然后进行迭代精配准得到最终配准结果。特征点提取快速准确，特征点匹配正确率高，速度快，粗配准为精配准提供了较好的初始位置，迭代精配准在迭代到一定次数后，准确结果可达到很高的精度，配准精度可以达到毫米级，可对复杂点云数据使用，满足工程应用要求。点云配准速度和精度大幅提高，配准方法适用范围广。

技术领域

本发明涉及一种高精度点云配准方法，特别涉及一种三维激光扫描的高精度点云配准方法，属于三维激光点云技术领域。

背景技术

三维激光扫描技术不需要直接接触物体，就可快速的获取物体表面三维坐标，该技术近几年获得了广泛的发展和运用，成为新时代测绘领域一项极具发展前景的高新技术，三维激光扫描技术进行三维模型构建，主要流程分野外数据采集和内业数据处理两方面，随着三维激光扫描硬件的快速发展，外业数据采集获取精确的三维坐标不再存在技术上的难度，而内业数据处理则成为技术发展的关键。

由于视角的局限，现有技术并不能仅仅通过一个测站对目标物体进行扫描得到完整的数据信息，需要设置多个测站。每个独立测站的坐标系也是独立的，转换不同独立测站获取的点云数据到同一个坐标系中，也就是三维激光扫描的点云配准。点云配准是三维建模的重要一步，找到合适的方法，提高点云数据配准的精度，是提高三维建模精度的关键，也是三维激光扫描技术内业处理技术的关键，点云配准的精准性决定了后续建模工作能否进行，决定着建模的准确性。

现有技术的点云配准方法有自动配准法、靶标配准法和人机交互式配准法等。自动配准是不需要人工干涉，依据某些算法，计算机自动识别重叠区域，并在重叠区域内自动选择点对进行配准参数解算，并实现配准，由于点云数据比较复杂，质量好坏不一，自动配准的适用条件往往不能满足各种复杂的环境，海量的点云数据不仅增加了配准的难度，还增加了自动配准的时间，配准精度根据不同数据存在不同的结果，配准速度慢，配准效果差；靶标配准在扫描区域内设置靶标，在后期数据处理时用靶标作为同名匹配点进行解算，靶标配准法便于找到同名匹配点，但是该方法在某些不方便或不能建靶标的地方并不适用，适用面非常狭窄；人机交互式配准法在外业采集时不设立靶标，在内业数据处理时人工目视寻找特征点，该方法外业数据采集时方便简单，但内业时选择同名匹配点不够精确，而且对于某些复杂数据，例如地形数据等，不便于目视寻找同名点，配准精度不高，人工目视寻找特征点效率很低。

而在现代的测绘技术领域中，物体表面三维建模、形变监测等诸多领域都广泛应用了点云配准，配准的效果直接影响到后期的数据处理。因此，寻求更科学的方点云配准方法满足现代测绘的需求是一项十分重要的工作。

现有技术不论是哪种点云配准方法，都存在明显的不足，都适用于一些环境但不能满足所有的需要，有的配准方法没有足够的理论和实验支撑，配准准确率很低，严重降低了后续工作的质量；有的依据某些算法，计算机自动识别重叠区域，并在重叠区域内自动选择点对进行配准参数解算配准，由于点云数据比较复杂，质量好坏不一，适用条件不能满足各种复杂的环境，海量的点云数据不仅增加了配准的难度，还增加了自动配准的时间，配准速度慢，配准效果差；有的需要建靶标，适用面非常狭窄所以；有的需要人工全程参与，例如人工目视寻找特征点，人工工作量极大，效率很低，配准精度不高，不能对复杂点云数据使用，不能满足工程应用要求。

发明内容