三維激光點云配準技術(shù)

　　三維激光掃描作為一種可以直接獲取目標表面三維信息的傳感技術(shù)，在目標檢測、識別和重建等方面具有獨特的技術(shù)優(yōu)勢。將基于不同視角下激光掃描設(shè)備采集到的多組三維點云進行旋轉(zhuǎn)平移，把它們拼接為完整的三維點云模型，即三維點云配準技術(shù)。三維點云配準技術(shù)在計算機輔助技術(shù)、自動駕駛、城市建模、文物保護、醫(yī)療等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。點云配準作為點云處理中的一個舉足輕重的環(huán)節(jié)，已發(fā)展成為近年來的熱門研究領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者針對點云配準提出許多算法。然而，由于激光雷達、Kinect傳感器等現(xiàn)有掃描器件在獲取完整的物體表面信息時，掃描得到的點云數(shù)據(jù)量龐大；而且受掃描環(huán)境影響，點云數(shù)據(jù)通常含有大量噪聲；同時由于掃描視角、物體遮擋和設(shè)備型號等限制，使點云數(shù)據(jù)存在缺失及尺寸放縮等缺陷，導(dǎo)致現(xiàn)有配準方法配準效率低、精度差，無法滿足現(xiàn)實工程應(yīng)用要求。現(xiàn)有的三維點云配準算法大多是基于統(tǒng)計學(xué)提出的，包括獨立成分分析、高斯核函數(shù)、主成分分析等，算法性能參差不齊，且僅針對特定方向提高點云配準性能，無法滿足各領(lǐng)域的配準需求。如何提高點云配準精度與效率是目前亟待解決的問題。因此，本書針對點云配準算法在實際工程中的應(yīng)用難點，以提高點云配準算法精度為出發(fā)點，基于經(jīng)典點云配準算法，圍繞點云配準算法中的關(guān)鍵技術(shù)問題開展相關(guān)研究工作。首先，基于數(shù)理統(tǒng)計相關(guān)性，提出了一種基于核典型相關(guān)分析的點云配準算法。該算法以統(tǒng)計學(xué)中對來自同一物體的多組變量計算相關(guān)性的方法為基礎(chǔ)，以最大化相關(guān)系數(shù)為目標，從而對點云剛性變換關(guān)系進行求解。采用FPFH算法在源點云中搜尋目標點云的對應(yīng)點云，使得源點云幾何形態(tài)與目標點云盡量一致。采用核典型相關(guān)分析方法估算出源點云與目標點云的變換矩陣，并根據(jù)變換矩陣求解出旋轉(zhuǎn)矩陣，進而求解出平移向量。利用開源數(shù)據(jù)與現(xiàn)場掃描數(shù)據(jù)在不同條件下同幾種傳統(tǒng)算法的配準結(jié)果進行對比，分析了基于核典型相關(guān)分析的點云配準算法在多種條件下的優(yōu)點與缺陷。其次，基于點云數(shù)據(jù)的概率分布特性，提出了一種基于柯西混合模型的點云配準算法。該算法不考慮兩點云數(shù)據(jù)的對應(yīng)屬性，只需要根據(jù)點云數(shù)據(jù)本身的概率分布對剛性變換的幾何關(guān)系進行求解。選用相同階數(shù)的柯西混合模型分別對源點云與目標點云數(shù)據(jù)的概率分布進行擬合，將剛性變換下的點云配準模型拓展為柯西混合模型。根據(jù)貝葉斯公式和琴生不等式構(gòu)造出極大似然函數(shù)，并采用期望最大化算法對混合模型中的各項參數(shù)進行更新直至收斂。利用最大權(quán)重對應(yīng)模型的協(xié)方差矩陣求解旋轉(zhuǎn)矩陣，進而求解出平移向量，并根據(jù)對應(yīng)模型的中心點估算出放縮比例。利用開源數(shù)據(jù)與現(xiàn)場掃描數(shù)據(jù)在不同條件下同幾種傳統(tǒng)算法的配準結(jié)果進行對比，分析了該算法的特點，驗證了該算法能有效地配準仿射情況下的點云，且具備良好的抗噪能力。再次，提出了基于多種群遺傳算法的點云數(shù)據(jù)配準。以基于遺傳算法的點云數(shù)據(jù)配準方法為指導(dǎo)，首先通過多種群遺傳算法將待配準點云數(shù)據(jù)進行分割，然后將分割得到的5組數(shù)據(jù)利用遺傳算法進行優(yōu)秀點集篩選，針對5組數(shù)據(jù)依據(jù)實驗經(jīng)驗設(shè)定每組數(shù)據(jù)的遺傳因子和移民算子值，最后將得到的5組優(yōu)秀點集集合成下一代精華點集并代入ICP算法進行點云配準。通過實驗證明了MPGAICP算法針對不同形變和點云數(shù)據(jù)條件下的配準魯棒性較好，針對不同情況的點云數(shù)據(jù)仍能有效地提升點云配準的精度。最后，提出了雙通道最優(yōu)選擇模型DCOS，解決單一算法泛化性能弱的問題。通過求解2種單一點云配準算法的配準誤差，計算算法權(quán)重，構(gòu)建最優(yōu)模型。在二維剛性、三維剛性、三維非剛性等不同類型點云數(shù)據(jù)中，根據(jù)實際需求，選擇符合要求的算法，送入DCOS模型進行配準，并將其配準結(jié)果與單一點云配準算法比較。實驗結(jié)果表明，DCOS相較于所選任意2種單一算法的配準誤差均有所下降，證明了DCOS算法可以有效地提升點云配準精度，具有較強的魯棒性。本書基于點云的統(tǒng)計特性提出了基于核典型相關(guān)分析和基于柯西混合模型的2種新型點云配準算法，并基于多種群遺傳算法改進了經(jīng)典的點云配準算法，最后針對實際工程應(yīng)用難點，提出了雙通道最優(yōu)選擇模型，彌補單一算法泛化性能差的缺陷，為點云配準的實際工程應(yīng)用提供了新思路。本書由劉明哲主持撰寫，劉明哲負責第1章、第2章、第8章的撰寫，并對全書進行了校訂，李冬芬撰寫本書的第3章、第4章，王濤撰寫本書的第5章、第6章，李博撰寫本書的第7章。由于編者水平有限，盡管在撰寫中力求準確，但不足之處在所難免，有待改進和提高，敬請讀者批評指正。

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