CN104990501A - 一种三维激光扫描装置的系统参数校准方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种三维激光扫描装置的系统参数校准方法，由于激光扫描装置系统参数在测量时存在固有的机械安装与测量误差，每个参数都需要在测量值的基础上进行微调。本发明公开了一种获取系统参数微调量的可靠方法。首先，通过三维激光扫描装置获取标准平面标靶的点云模型，然后，确定一个评价指数作为点云模型精度的度量，使得系统参数的微调量与点云模型精度度量成函数关系；最后，运用模式搜索方法寻找一组能够使点云模型精度最高即精度度量值取到最优值的系统参数微调量，这组微调量就是最优的系统参数微调量。结果表明，系统参数在使用这种方法进行校准之后，扫描装置扫描三维空间场景获取的点云数据的精度得到了有效提升。

Description

一种三维激光扫描装置的系统参数校准方法

技术领域

本发明属于误差校准技术领域，更具体地，涉及一种三维激光扫描装置的系统参数校准方法。

背景技术

伴随着激光电子技术与半导体技术等高新技术的高速发展，以及诸多应用邻域对于现实世界三维建模的需求，三维激光扫描技术在很多应用领域发挥着重要的作用。三维激光扫描技术能够快速准确地获取场景空间点的三维坐标，进而完全复现真实的物理世界，三维激光扫描具有精度高、采集速度快、智能化扫描和海量测量点的特点。尽管三维激光扫描装置是一种非常有前途的测量装备，但扫描装置的精度在很大程度上影响着它的广泛应用，影响扫描精度的因素有很多，其中，系统参数的机械安装误差与测量误差是一类重要的误差来源。

三维激光扫描装置中含有复杂的机械结构，这些结构的参数直接影响着对扫描获取的三维空间点云数据的处理精度。在测量装置内某些机械结构的参数时，测量结果与实际值之间的差值即为误差。真实值或称真值是客观存在的，是在一定时间及空间条件下体现事物的真实数值，但很难确切表达。测量值与实际值之间总是或多或少存在一定的差异，就是测量误差。测量误差主要分为三大类：系统误差、随机误差、粗大误差。误差产生的原因可归结为测量装置误差、环境误差、测量方法误差、人员误差。通常把测量仪器、观测者的技术水平和外界环境三个方面综合起来，称为观测条件。观测条件不理想和不断变化，是产生测量误差的根本原因。在进行误差分析时，要估计的误差通常有系统误差和随机误差两类。

系统误差是在相同条件下多次测量同一量时，误差的符号保持恒定，或在条件改变时按某种确定规律而变化的误差，系统误差具有一定的规律性，可以根据系统误差产生的原因采取一定的技术措施，设法消除或减弱它。系统误差没有通用的处理方法，要求精心设计测量系统和选择测量仪器，分析可能产生系统误差的原因，采取一定的技术措施，力争在测量之前消除或减弱系统误差的影响。

随机误差是在实际相同条件下，多次测量同一量时，误差的绝对值和符号以不可预定的方式变化的误差。随机误差主要是由那些对测量值影响微小，又互不相关的多种随机因素共同造成的，由于随机误差的变化不能预定，因此，这类误差也不能修正，但是，可以通过多次测量取平均值的办法来削弱随机误差对测量结果的影响。

系统参数的精度直接影响着扫描装置获取的三维空间点云数据的精度，由于扫描装置在制造与安装过程中存在着固有的机械误差和测量误差，这直接造成了系统参数的不精确，其中，测量误差又由系统误差和随机误差相互交织，现行的通用的误差校正方法都不能取得较好的校正精度。因此，对三维激光扫描装置的系统参数进行校准，获得扫描装置的系统参数准确值是非常必要的。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种三维激光扫描装置系统参数的校准方法，旨在准确地对扫描装置系统参数进行纠正校准。

为实现上述目的，本发明提供了一种三维激光扫描装置系统参数的校准方法，包括下述步骤：

S1：使用三维激光扫描装置扫描制作好的标准平面标靶，采集点云数据，并根据该点云数据建立该标靶的原始点云模型；

S2：建立一个点云模型的评价指数，作为系统模型精度的度量值，使得系统参数微调量与模型精度度量值成函数关系；

S3：运用模式搜索方法寻找一组能够使步骤S1获取的标靶模型精度最高，即步骤S2中建立的模型精度度量值取到最大值或者最小值的系统参数微调量，这组参数微调量就是要寻找的最优的参数微调量。

本发明的一个实施例中，所述步骤S1中，使用的标靶是标准平面标靶，表面平整光滑，接近理想平面。

本发明的一个实施例中，所述步骤S2中，将标靶点云模型的平面性作为模型精度的评价指数。

本发明的一个实施例中，所述步骤S2中，系统参数微调量与模型精度度量值之间的函数关系是一种多元非线性函数关系，该函数没有解析表达式。

本发明的一个实施例中，所述步骤S2中，系统参数微调量是自变量，参数微调量的个数决定了自变量集合的空间维度，模型精度度量值是应变量即函数的输出值。

本发明的一个实施例中，所述步骤S3中，要在自变量区间即多维空间域中寻找一组使得函数取最大值或最小值的自变量的值，系统参数微调量就是自变量，模型精度的度量值就是函数值。

本发明的一个实施例中，所述步骤S3中，采用模式搜索方法去寻找使得点云模型精度度量值取最值时的一组系统参数微调量的值，模式搜索是解决无约束最优化问题的直接搜索方法，计算时不需要目标函数的导数或偏导数，只利用函数值实现最优化搜索，该方法在解决不可导的函数或者求导异常麻烦的函数的优化问题时非常有效。具体地，模式搜索方法包括以下步骤：

a：选择一个初始基点，设定搜索步长、步长阈值、缩减比例和加速搜索因子，从初始基点开始交叉实施两种搜索，轴向搜索和模式搜索；

b：轴向搜索，依次沿着多元空间域的n个坐标轴方向进行搜索，确定新的基点和有利于函数值快速变化的方向；

c：模式搜索，找到新基点后，沿着相邻两个基点的连线方向进行搜索，该方向可使得函数值变化最快，若搜索失败，改变步长，转向步骤b继续进行轴向搜索；

d：重复执行上述步骤b和c，直到搜索步长小于给定阈值或者超过迭代次数上限为止。

总体而言，本发明提供的方法能够快速、准确地获取系统参数的最优微调量，相较于传统的机械校准方法，精度更高。用本方法获取的微调量对系统参数作校准之后，三维激光扫描装置扫描三维空间场景获取的点云数据的精度得到了有效提升。

附图说明

图1是本发明实施例提供的三维激光扫描装置参数校准的几何模型示意图；

图2是本发明实施例提供的参数微调量与模型精度度量值的函数关系示意图；

图3是本发明实施例提供的模式搜索方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

三维激光扫描装置系统参数的精度直接影响着该装置获取的三维空间场景点云数据的精度。但是，由于激光扫描装置系统参数存在固有的机械安装与测量误差，每个参数都需要在测量值的基础上进行微调。所以，本发明提供了一种获得三维激光扫描装置系统参数微调量的快速、可靠的方法。

图1是本发明实施例中提供的三维激光扫描装置参数校准的几何模型示意图，为了获取空间点的三维坐标信息，需要确定三个维度值。由于空间点的笛卡尔直角坐标不易直接获得，可以先求取球面坐标，然后通过坐标平移与变换得到笛卡尔直角坐标，组成空间点球面坐标的两个角度和一个长度，分别对应扫描装置的水平旋转角、竖直旋转角和激光测距传感器测得的距离值。为了获得空间点准确的球面坐标，还需要一些扫描装置的几何参数，图1详细描述了三维激光扫描装置的获取目标点坐标的数学过程，图中，Ο点是水平和竖直旋转轴的交点，在整个装置运转的过程中是不动的，作为空间直角坐标系的原点。在距离四面反射镜竖直中轴L处放置一竖直的平面标靶，B点是目标点，A点是激光在四面反射镜的某一面上的反射点，虚线框表示的四面反射镜是扫描装置竖直方向参考位置，四面反射镜绕经过O点的轴线逆时针旋转。α,β,ρ球面坐标数据，两个角度和一个距离信息，α是竖直旋转角度，β是水平旋转角度，ρ是反射点到目标点的距离。l是四面反射镜边长，h是激光测距传感器到四面反射镜竖直参考位置的垂直距离，d是激光测距传感器中轴即激光束到四面反射镜竖直参考位置的水平距离。l,h,d是三个几何参数，与四面反射镜的尺寸和装置安装位置有关。以Ο点(不动点)为坐标原点，利用平移、三角变换和其他几何计算手段，求得目标点相对于原点的笛卡尔直角坐标为：

$\left\{\begin{array}{c}x=\[\mathrm{\ρ}-(l\frac{sin\mathrm{\α}}{sin\mathrm{\α}+cos\mathrm{\α}+1}+h-dtan\mathrm{\α})\]sin2\mathrm{\α}cos\mathrm{\β}+(\frac{l}{2}-d)cos\mathrm{\β}\\ y=\[\mathrm{\ρ}-(l\frac{sin\mathrm{\α}}{sin\mathrm{\α}+cos\mathrm{\α}+1}+h-dtan\mathrm{\α})\]S\stackrel{\·}{m}2\mathrm{\α}sin\mathrm{\β}+(\frac{l}{2}-d)sin\mathrm{\β}\\ z=\[\mathrm{\ρ}-(l\frac{sin\mathrm{\α}}{sin\mathrm{\α}+cos\mathrm{\α}+1}+h-dtan\mathrm{\α})\]\cos 2\mathrm{\α}+(\frac{l}{2}-l\frac{sin\mathrm{\α}}{Sin\mathrm{\α}+cos\mathrm{\α}+1}+dtan\mathrm{\α})\end{array}\right.$

上面的计算公式假设机械加工误差及测量误差为零，即l,h,d三个系统参数的值准确无误。实际上，假设条件很难满足，l,h,d这三个系统参数能够直接测量获得，但受限于机械加工误差和测量仪器本身的误差，这3个参数依然需要微调，参数校准的目的就是获得这3个参数的微调量。

图2是本发明中参数微调量与模型精度度量值之间的函数关系示意图，该函数关系是一个多元非线性函数关系，没有解析表达式。系统参数微调量就是函数的自变量，精度度量就是应变量，即函数值。如图1中所示，三维激光扫描装置扫描标准平面标靶后获得原始点云模型，该原始点云需要结合系统参数微调量才能得到三维空间坐标域的点云数据，为了评价使用某组系统参数微调量获得的三维空间点云的精度，需要寻找一个评价指数，作为精度的度量。那么，系统参数校准过程的数学表达为，在一定的自变量区间内，寻找使得函数值取最优值的一组自变量的值。

结合图2，本发明实施例中参数校准的过程包括下述步骤：

S1：点云数据采集，使用装置扫描标准平面标靶，获取该标靶的原始点云模型；

S2：建立一个评价指数，作为系统模型精度的度量值，使得系统参数微调量与模型精度度量值成函数关系；

S3：运用模式搜索方法寻找一组能够使步骤S1获取的标靶模型精度最高，即步骤S2中建立的模型精度度量值取到最大值或者最小值的系统参数微调量，这组参数微调量就是要寻找的最优的参数微调量。

所述步骤S1中，扫描使用的标靶是标准平面标靶，表面平整光滑，接近理想平面。

所述步骤S2中，将标靶点云模型的平面性作为模型精度的评价指数。平面性由下列表达式确定，其值作为三维点云精确度的评价。

$Pc=\frac{2({\mathrm{\λ}}_2-{\mathrm{\λ}}_1)}{trace\left(\mathrm{\Σ}\right(x;p\left)\right)}\∈\[0,1\]$

式中，Σ(x；p)为点云的协方差矩阵，λ₀≤λ₁≤λ₂是协方差矩阵的三个特征值。P_C越趋于1，三维点云模型越趋于理想的平面分布。

所述步骤S2中，系统参数微调量是自变量，参数微调量的个数决定了自变量集合的空间维度，在本实施例中，有3个参数微调量，自变量区间的空间维度就是3；模型精度度量值是应变量，在本实施例中模型精度度量值就是点云的平面性P_C。

所述步骤S2中，系统参数微调量与模型精度度量值之间的函数关系是一种多元非线性函数关系，该函数没有解析表达式。

所述步骤S3中，要在自变量区间，即多维空间域中寻找一组使得函数取最大值或最小值的自变量的值。在本实施例中，最优的系统参数微调量应使得平面标靶的点云平面性Pc最接近于1，即使平面性取到最大值。

所述步骤S3中，本发明实施例提供了使用模式搜索方法寻找使模型精度度量函数取最大值时的自变量值的方法，模式搜索是解决无约束最优化问题的直接搜索方法，计算时不需要目标函数的导数或偏导数，只利用函数值实现最优化搜索，该方法在解决不可导的函数或者求导异常麻烦的函数的优化问题时非常有效，模式搜索就是寻找一系列的点X₀，X₁，X₂，…，这些点都越来越靠近最优值点，当搜索进行到终止条件时则将最后一个点作为本次搜索的解。该算法的思路是，从初始基点开始，交叉实施两种搜索：轴向搜索和模式搜索，其中轴向搜索依次沿着n个坐标轴方向进行(假设自变量个数为n，本实施例系统参数微调量有3个，故n＝3)，用来确定新的基点和加速搜索方向，而模式搜索沿着两个基点的连线方向进行，该方向使得函数值下降或者增大最快(加速过程)。

图3是本发明实施例中提供的模式搜索方法的流程图，是对上述步骤S3中使用的模式搜索方法的详细描述，模式搜索方法包括以下步骤：

(1)初始化过程中要使用三维激光扫描装置获取标准平面标靶的原始点云模型，确定自变量区间的维度n,同时设置各个参数微调量初始值，设置搜索步长，各个参数微调量的搜索步长可以不相等，设置搜索步长的阈值和缩减比例，设置加速搜索因子的值和搜索精度值；

(2)在自变量区间即多维空间域中选择一个初始基点x₀，从初始基点开始实施轴向搜索，轴向搜索依次沿着多维空间域的n个坐标轴方向进行；首先获得基点处的函数值f₀，然后开始正向探测，以基点为出发点沿着第j个坐标轴方向e_j(单位矢量)前进步长δ到达x₁处，获取此处的函数值f₁,若f₁＞f₀，则跳到步骤(3)，否则跳到步骤(4)；

(3)保持原来的探测方向不变，继续探测直到n+1次，即获得函数值f_n为止，若f_n＞f₀，开始模式搜索，沿着矢量x_n-x₀的方向，进入步骤(2)。否则跳到步骤(5)；

(4)调整探测方向进行反向探测，以基点为出发点沿着第j个坐标轴方向e_j(单位矢量)后退步长δ到达x₁处，获取此处的函数值f₁,若f₁＞f₀，则跳到步骤(3)，否则跳到步骤(2)；

(5)如果搜索步长小于搜索精度，则停止搜索，取得最优自变量值。否则减小搜索步长，即在原始搜索步长乘缩减比例，确定新的步长后进入步骤(2)。

在实践应用中，本发明提供的方法能够快速、准确地获取系统参数的最优微调量，相较于传统的机械校准方法，精度更高。用本方法获取的微调量对系统参数作校准之后，三维激光扫描装置扫描三维空间场景获取的点云数据的精度得到了有效提升。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种三维激光扫描装置的系统参数校准方法，其特征在于，包括下列步骤：

S1：使用三维激光扫描装置扫描制作好的标准平面标靶，采集点云数据，并根据该点云数据建立该标靶的原始点云模型；

S2：建立一个点云模型的评价指数，作为系统模型精度的度量值，使得系统参数微调量与模型精度度量值成函数关系；

S3：运用模式搜索方法寻找一组能够使步骤S1获取的标靶模型精度最高，即步骤S2中建立的模型精度度量值取到最大值或者最小值的系统参数微调量，这组参数微调量就是要寻找的最优的参数微调量。

2.根据权利要求1所述的三维激光扫描装置的系统参数校准方法，其特征在于，所述步骤S1中，使用的标靶是标准平面标靶，表面平整光滑，接近理想平面。

3.根据权利要求1或2所述的三维激光扫描装置的系统参数校准方法，其特征在于，所述步骤S2中，将标靶点云模型的平面性作为模型精度的评价指数。

4.根据权利要求1或2所述的三维激光扫描装置的系统参数校准方法，其特征在于，所述步骤S2中，系统参数微调量与模型精度度量值之间的函数关系是一种多元非线性函数关系，该函数没有解析表达式。

5.根据权利要求1或2所述的三维激光扫描装置的系统参数校准方法，其特征在于，所述步骤S2中，系统参数微调量是自变量，参数微调量的个数决定了自变量集合的空间维度，模型精度度量值是应变量即函数的输出值。

6.根据权利要求1或2所述的三维激光扫描装置的系统参数校准方法，其特征在于，所述步骤S3中，要在自变量区间即多维空间域中寻找一组使得函数取最大值或最小值的自变量的值，系统参数微调量就是自变量，模型精度的度量值就是函数值。

7.根据权利要求6所述的三维激光扫描装置的系统参数校准方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用模式搜索方法去寻找使得点云模型精度度量值取最值时的一组系统参数微调量的值，具体地，模式搜索方法包括以下步骤：

S31：选择一个初始基点，设定搜索步长、步长阈值、缩减比例和加速搜索因子，从初始基点开始交叉实施两种搜索，轴向搜索和模式搜索；

S32：轴向搜索，依次沿着多元空间域的n个坐标轴方向进行搜索，确定新的基点和有利于函数值快速变化的方向；

S33：模式搜索，找到新基点后，沿着相邻两个基点的连线方向进行搜索，该方向可使得函数值变化最快，若搜索失败，改变步长，转向步骤S32继续进行轴向搜索；

S34：重复执行上述步骤S32和S33，直到搜索步长小于给定阈值或者超过迭代次数上限为止。

8.根据权利要求7所述的三维激光扫描装置的系统参数校准方法，其特征在于，所述模式搜索方法是一种解决无约束最优化问题的直接搜索方法，计算时不需要目标函数的导数或偏导数，只利用函数值实现最优化搜索。