机载激光扫描系统航带拼接方法与装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及地形测量的技术领域，特别涉及一种机载激光扫描系统航带拼接方法 与装置，尤其适用于基于无人机平台下的地形扫描与处理工作，提供了一种新的航带拼接 实现方法。
【背景技术】
[0002] 机载激光雷达扫描（LightDetectionandRanging,LiDAR)技术发展迅速，成为 继GPS技术之后在测绘领域的另一次技术革命。LiDAR技术融合了飞行控制系统、激光扫描 仪、惯性测量元件（MU)、差分GPS等多项技术，可以获得"真三维"点云数据并生成高精确 的数字高程模型OigitalElevationModel，简称DEM)。它利用激光束打在物体上的光斑 准确定位平台与物体之间的距离，一方面可以用于无地面控制或仅有少量地面控制点区域 的遥感和影像获取，同时还可以实时得到地表扫描范围内所有目标点的三维坐标。
[0003] 在大场景扫描中测量平台不可能一次性全部获取整个模型的点云数据，对于机载 激光扫描系统来说，由于其扫描仪扫描范围有限，飞行高度有限，所以实际扫描过程中得到 的都是一条一条的航带数据。但是由于机载激光雷达系统是由多个部件组成的复杂的多传 感器集成系统，其精度受到系统内各个部件的共同影响。地表、飞行高度、传感器和传输平 台、GPS/MU，观测角度等各个因素都可以造成数据误差。又比如无线传输中接收信号的信 噪比、扫描仪的激光波长、扫描仪的激光束宽度、扫描平台的系统视角、内部传感器之间的 电子钟精度差、平台的定位定向准确度等等。为了减少这些因素带来的误差和影响，一般 LiDAR系统在进行飞行测绘之前都会进行系统检校，利用人工布置特征点检查误差的大小 并对扫描平台进行微调，希望能尽量减少以上的误差对扫描数据的精度造成的影响。
[0004] 因为这些误差的存在，系统误差可以尽量消除，而随机误差无法消除。这会造成相 邻航带之间出现"空间漂移"现象，于是在进行航带拼接时简单的将航带整合在一个坐标系 中会严重影响点云的三维坐标的绝对精度进而影响后续的数据处理，例如等高线提取就会 由于这些空间偏移存在而使得等高线不连续，甚至导致建模失败。所以在LiDAR数据的预 处理阶段，将航带数据整合在一个坐标系之后还需要进行对相邻航带进行配准拼接，求出 并消除航带间的偏移量，然后再进行下一步处理。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种机载激光扫描系统航带 拼接方法与装置，该方法基于无人机平台下的地形扫描与处理工作，通过机载激光扫描系 统下LIDAR数据的获取与分析，实现航带数据的拼接。
[0006] 根据本发明公开实施例的第一方面，提供一种机载激光扫描系统航带拼接方法， 包括下列步骤：
[0007]S1、对目标点云数据和待拼接点云数据进行抽样滤波，得到抽样后的目标点云集 合尸={另，一,歹,,}和待拼接点云集合尤={豕,_-,毛};
[0008] S2、在目标点云集合Y中在相邻的区域划分和建立小的体素单元集合B={bj;
[0009]S3、对所有的hGB，在每个体素单元13i中建立正态分布，求得每个体素单元改 进后的正态分布概率密度函数；
[0010] S4、对所有属于所述待拼接点云集合x= …，元丨中的点A,找到4所属于的体 素单元hGB，然后把b,和b,内的每个点忑对应保存起来；
[0011] S5、利用所述待拼接点云集合的点云数据％和其对应的体素单元bi，计 算出相似度函数的值，然后利用牛顿迭代求相似度函数最大时的姿态变换参数 卸么,炎]%其中，tx，ty，tz，（i>x，Uz分别为三个平移向量和三个旋转向 量；
[0012] S6、利用步骤S5中得到的新的姿态变换参数和上一个姿态变换参数]5叠加并 且更新姿态变换参数P的值Pt/> +如，用更新后的姿态变换参数]3对待拼接点云集合进 行空间移动，将移动后的点云数据作为新的待拼接点云数据
[0013] S7、如果步骤S5得到的姿态变换参数冲小于设定的第一阈值，或者变换参数△戶 与上一次步骤S5计算得到的姿态变换参数的差小于设定的第二阈值，即认为拼接结 束，否则，减小体素单元边距的设定值，把冲保存为A^/￡/，回到S2。
[0014] 优选的，所述步骤S1之前，还包括：
[0015] 对所述目标点云数据和待拼接点云数据进行空间分布抽样，抽样比例为 20% -30%。
[0016] 优选的，所述点云数据由机载激光扫描系统获取后采用KD树的数据结构组织形 式。
[0017] 优选的，所述改进后的正态分布概率密度函数为
[0018]
[0019] 其中，只为每个体素单元中的目标点云数据的均值，
为每个体素单元中的目标点云数据丨的协方差矩 谇
其中cdPc2为通过所述体素单元内概率 密度函数的归一化积分计算得出的常数。
[0020] 优选的，所述步骤S5中使用六参数模型为航带间点云数据的数据模型，姿态变换 向量/"3 = |姿态变换参数tx，ty,tz, <i>x, <i>y, <^分别为三个平移向量和三 个旋转向量，令变换方程将空间中待拼接点云数据忑按照姿态变换向量戶进行旋 转和平移之后到达新的点，其中变换方程为
[0021]
[0022] 其中Ci=cos(伞），Si=sin(伞）。
[0023] 优选的，所述步骤S2中体素单元的大小选择根据点云集合的点云密度和点云集 合中的特征的明显程度，所述体素单元内的点云数目为不小于8个，不多于15个；当机载激 光扫描系统采集高度在50m时，体素单元边距范围为0. 8m-l. 2m，当机载激光扫描系统采集 高度在100m时，体素单元边距范围为1. 8m-2. 2m。
[0024] 优选的，所述第一阀值和第二阀值设定为旋转角度低于0.05rad，平移量低于 20cm〇
[0025] 根据本发明公开实施例的第二方面，提供一种机载激光扫描系统航带拼接装置， 包括下列模块：
[0026] 参数初始化模块，用于对目标点云数据和待拼接点云数据进行抽样滤波，得到抽 样后的目标点云集合^{另，…,^和待拼接点云集合X= ;
[0027] 体素单元划分模块，用于在目标点云集合Y中在相邻的区域划分和建立小的体素 单元集合B={bj;
[0028] 正态分布建立模块，用于对所有的hGB，在每个体素单元1^中建立正态分布， 求得每个体素单元改进后的正态分布概率密度函数；
[0029] 体素单元对应模块，用于对所有属于所述待拼接点云集合义=|冬…中的点 元，找到4所属于的体素单元hGB，然后把bJPbi内的每个点if对应保存起来；
[0030] 姿态变换参数求解模块，用于利用所述待拼接点云集合的点云数据毛和其对应的 体素单元匕，计算出相似度函数的值，然后利用牛顿迭代求相似度函数最大时的姿态变换 参数却= 其中，tx，ty，tz, <i>x, <i>y, <^分别为三个平移向量和三个旋转 向量；
[0031] 点云集合空间移动模块，用于利用所述姿态变换参数求解模块中得到的新的姿态 变换参数却和上一个姿态变换参数3叠加并且更新姿态变换参数P的值戶 <-多+每，用 更新后的姿态变换参数]5对待拼接点云集合进行空间移动，将移动后的点云数据作为新的 待拼接点云数据尤={豕，…,元};
[0032] 判断选择模块，用于如果所述姿态变换参数求解模块中得到的姿态变换参数冲 小于设定的第一阈值，或者变换参数△/;与所述姿态变换参数求解单元上一次计算得到的 姿态变换参数的差小于设定的第二阈值，即认为拼接结束，否则，减小体素单元边距的 设定值，把却保存为，转至所述体素单元划分模块。
[0033] 优选的，还包括：空间分布抽样模块，用于对所述目标点云数据和待拼接点云数据 进行空间分布抽样，抽样比例为20 % -30 %。
[0034] 本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：
[0035] 1、本发明利用"正态分布"中概率的思想，首先在相邻航带之间划分小的单元格， 在其中建立正态分布，然后根据相似度函数计算相似度，当相似度最大时对应的姿态变化 量就是最优的航带拼接参数，最终实现航带拼接。有效的避免了传统方法寻找对应点时容 易出现误匹配和搜索量大等问题。
[0036] 2、本发明利用三维正态分布算法，建立相似度函数，然后使用牛顿迭代求极值，这 样求解效率更快更准确。同时因为使用的不是点对点而是点对单元格，所以搜索量也更少， 大大的提尚了计算效率。
[0037] 3、本发明对正态分布进行了改进和优化，提高了算法的鲁棒性，在点云特征不明 显，并且初始误差比较大的情况下也能够保证拼接的准确性。
[0038] 4、本发明在抽样率，体素单元大小和离散化三个方面对算法进行改进，并通过实 验确定了改进的优化参数，保证了优化的效果。通过对比实验也证明了算法在鲁棒性、准确 性和效率方面比其他拼接算法有更好的表现。
【附图说明】
[0039] 图1是本实施例中改进后三维正态分布3D-DNT算法流程图；
[0040] 图2是本实施例中航带中划分体素单元示意图；
[0041] 图3是本实施例进行正确拼接之后的航带间示意图；
[0042] 图4 (a)是本实施例中使用3D-NDT算法的第一组数据不同大小的旋转向量所对应 的平移向量误差；
[0043] 图4 (b)是本实施例中使用3D-NDT算法的第一组数据不同大小的旋转向量所对应 的旋转欧拉角误差；
[0044] 图4 (c)是本实施例中使用3D-NDT算法的第一组数据不同大小的旋转