CN106546260B - 一种移动测量数据的纠正方法及系统 - Google Patents

一种移动测量数据的纠正方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了移动测量数据的纠正方法及系统，应用于信息测试技术领域。在本实施例中，移动测量数据的纠正系统主要是根据移动测量载体的任意两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值，与任意两个轨迹点的纠正点之间的对应关系，分别确定一个纠正点集中的多个轨迹点的纠正值，从而对移动测量载体的轨迹进行纠正，进而获取纠正后的点云数据。这样移动测量数据的纠正系统可以直接通过移动测量系统得到的数据之间的关系，最终得到纠正后的点云数据，而不用人工外业采集控制点的方式进行纠正，可以降低纠正的成本。

Description

一种移动测量数据的纠正方法及系统
技术领域
本发明涉及信息测试技术领域，特别涉及一种移动测量数据的纠正方法及系统。
背景技术
移动测量系统是代表着当今世界尖端的测绘科技，它是一种基于飞机、飞艇、火车和汽车等移动载体的快速摄影测量系统。其中，车载移动测量系统以汽车为载体平台，其核心组成系统一般包括：激光扫描子系统、影像成像子系统和组合导航子系统，利用车载移动测量系统扫描得到的沿街道路及其两侧建筑物的表面点的集合称为车载激光点云。由于车载移动测量系统中激光扫描子系统可以沿道路扫描，可以快速地得到整个城市沿街道路两侧的精细建筑物点云信息，进而为后续建筑物提取和重建提供基础。
在城区复杂环境下，车载移动测量系统采集的车载激光点云的绝对定位精度可能较低，需要对车载激光点云进行纠正，传统的纠正方法主要采用人工外业采集控制点的方式进行纠正，即在车载激光点云上选取易于识别的地物特征点(如电线杆、路灯杆和墙角点等)，采用全站仪或者全球定位系统(Global Positioning System，GPS)接收机测量该点的精确位置，然后对车载激光点云进行纠正。但这种方法不仅效率低，而且成本非常高，仅在传统测绘行业中使用。
发明内容
本发明实施例提供一种移动测量数据的纠正方法及系统，采用较低的成本对移动测量数据进行纠正。
本发明实施例提供一种移动测量数据的纠正方法，包括：
确定纠正点集，所述纠正点集中包括移动测量载体的多个轨迹点；
计算所述多个轨迹点中每两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值；
根据所述计算得到的任意两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值及所述任意两个轨迹点的纠正值之间的对应关系，分别确定所述多个轨迹点的纠正值；
根据所述多个轨迹点的纠正值对所述移动测量载体的轨迹进行纠正，并获取纠正后的点云数据。
本发明实施例还提供一种移动测量数据的纠正系统，包括：
点集确定单元，用于确定纠正点集，所述纠正点集中包括移动测量载体的多个轨迹点；
偏移值计算单元，用于计算所述点集确定单元确定的多个轨迹点中每两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值；
纠正值确定单元，用于根据所述偏移值计算单元计算得到的任意两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值及所述任意两个轨迹点的纠正值之间的对应关系，分别确定所述多个轨迹点的纠正值；
点云确定单元，用于根据所述多个轨迹点的纠正值对所述移动测量载体的轨迹进行纠正，并获取纠正后轨迹点对应的点云数据。
可见，在本实施例中，移动测量数据的纠正系统主要是根据移动测量载体的任意两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值，与任意两个轨迹点的纠正点之间的对应关系，分别确定一个纠正点集中多个轨迹点的纠正值，从而对移动测量载体的轨迹进行纠正，进而获取纠正后的点云数据。这样移动测量数据的纠正系统可以直接通过移动测量系统得到的数据之间的关系，最终得到纠正后的点云数据，而不用人工外业采集控制点的方式进行纠正，可以降低纠正的成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种移动测量数据的纠正方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种移动测量数据的纠正系统的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的另一种移动测量数据的纠正系统的结构示意图；
图4是本发明实施例提供的一种终端的结构示意图；
图5a是本发明应用实施例中车载移动测量系统经过的路段的示意图；
图5b是本发明应用实施例中对各个轨迹点进行纠正后的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排它的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明实施例提供一种移动测量数据的纠正方法，主要用于对移动测量系统测量的数据的纠正，其中移动测量系统可以包括车载测量系统或航空测量系统等。本实施例的方法是移动测量数据的纠正系统所执行的方法，流程图如图1所示，包括：
步骤101，确定纠正点集，所述纠正点集中包括移动测量载体的多个轨迹点。
可以理解，移动测量系统一般包括移动测量载体和安装在移动测量载体中的测量设备，在测量数据时，随着移动测量载体的移动，测量设备会采集移动测量载体周边环境或事物表面点的数据，称为点云数据。这里的轨迹点是指在移动测量系统测量数据的过程中，移动测量载体的移动轨迹点。
具体地，移动测量数据的纠正系统可以确定多个纠正点集，每个纠正点集中包括的多个轨迹点保证：移动测量系统在这多个轨迹点中每个轨迹点上扫描得到的点云存在重叠的点云，这样在之后的计算中可以根据相同点云的偏移得到一个轨迹点的偏移，进而纠正各个轨迹点。具体地，一个纠正点集中的多个轨迹点可以是在同一路口的多条路段上，距离该路口在第一预置范围内的多个轨迹点，这种情况下，如果移动测量载体经过该路口进行n次采集，则一个纠正点集中可以有n个轨迹点；或，同一路段上的往返轨迹之间，相互距离在第二预置范围内的多个轨迹点，这种情况下，一个纠正点集中一般包括两个轨迹点，这两个轨迹点分别在往返轨迹上。
步骤102，计算多个轨迹点中每两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值。
由于在每个轨迹点上都有移动测量载体采集到的点云数据，如果一个纠正点集中包括两个轨迹点，则本步骤得到的偏移值是指这两个轨迹点对应的点云之间的偏移；如果一个纠正点集中包括三个以上的轨迹点，则本步骤可得到m组偏移值，其中m为从一个纠正点集的多个轨迹点中取两个轨迹点的组合数，比如纠正点集中包括3个轨迹点，则可以得到3组偏移值。任一组偏移值中可以包括至少一个方向(比如x轴，y轴和z轴)的偏移值。
步骤103，根据计算得到的任意两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值及任意两个轨迹点的纠正值之间的对应关系，分别确定纠正点集中的多个轨迹点的纠正值。
这里两个轨迹点的纠正值实际上就是两个轨迹点之间的偏移值，而对应关系可以指数学对应关系，该对应关系可以预置在移动测量数据的纠正系统中。这样每两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值与这两个轨迹点的纠正值之间就有一个对应关系，进而一个纠正点集中的多个轨迹点就可以多个对应关系，这多个对应关系组成方程组，则在确定多个轨迹点的纠正值时可以通过最小二乘法对组成的方程组进行求解得到。
在具体实施例中，如果任意两个轨迹点为第一轨迹点和第二轨迹点，则该对应关系可以包括：第一轨迹点的纠正值的加权值，与第二轨迹点的纠正值的加权值的相加值，与第一轨迹点和第二轨迹点对应的点云之间的偏移值相等。其中任一轨迹点的纠正值的加权值为任一轨迹点的纠正值与其权重值的乘积，该权重值可以为该轨迹点的精度值。
步骤104，根据多个轨迹点的纠正值对移动测量载体的轨迹进行纠正，并获取纠正后的点云数据。具体在获取各轨迹点的纠正值后，采用一定的数据模型(如线性内插和二次曲线插值等)对移动测量载体的轨迹进行纠正处理，然后基于纠正后的轨迹，生成最终纠正后的点云数据。
可见，在本实施例中，移动测量数据的纠正系统主要是根据移动测量载体的任意两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值，与任意两个轨迹点的纠正点之间的对应关系，分别确定这一个纠正点集中多个轨迹点的纠正值，从而对移动测量载体的轨迹进行纠正，进而获取纠正后的点云数据。这样移动测量数据的纠正系统可以直接通过移动测量系统得到的数据之间的关系，最终得到纠正后的点云数据，而不用人工外业采集控制点的方式进行纠正，可以降低纠正的成本。
在一个具体的实施例中，在执行上述步骤102时，假如任意两个轨迹点为第一轨迹点和第二轨迹点，则在计算偏移值时，可以通过粗匹配的步骤来实现，但是这种方法得到的偏移值的精度不高，则为了提高精度，在计算偏移值时可以通过粗匹配和精匹配的步骤来实现，其中粗匹配时可以采用模板匹配法，精匹配时可以采用迭代最近点算法(iterativeclosest point，ICP)计算法。具体地：
在粗匹配时，可以计算第一轨迹点对应点云，与第二轨迹点对应点云之间的点云偏移值，将该点云偏移值确定为第一轨迹点与第二轨迹点对应点云之间的初始偏移值。需要说明的是，这里第一轨迹点对应点云需要和第二轨迹点对应点云重叠，即关于移动测量系统扫描的周围环境中的同一点。
在精匹配时，将上述初始偏移值作为初值，采用更高精度的匹配方法(如ICP算法)，即根据第一轨迹点和第二轨迹点分别对应的点云之间的同名点对约束条件确定第一轨迹点与第二轨迹点对应的点云之间的最终偏移值。具体是是将该初始偏移值作为初值，并根据ICP方法逐渐迭代，最终得到满足同名点对约束条件的最优的第一轨迹点和第二轨迹点对应点云之间的偏移值即为最终偏移值。
本发明实施例还提供一种移动测量数据的纠正系统，其结构示意图如图2所示，具体可以包括：
点集确定单元10，用于确定纠正点集，所述纠正点集中包括移动测量载体的多个轨迹点；这里的多个轨迹点具体为：在同一路口的多条路段上，距离所述路口在第一预置范围内的多个轨迹点；或，同一路段上的往返轨迹之间，相互距离在第二预置范围内的多个轨迹点。
偏移值计算单元11，用于计算所述点集确定单元10确定的多个轨迹点中每两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值。
纠正值确定单元12，用于根据所述偏移值计算单元11计算得到的任意两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值及所述任意两个轨迹点的纠正值之间的对应关系，分别确定所述多个轨迹点的纠正值。
假如任意两个轨迹点为第一轨迹点和第二轨迹点，则这里的对应关系具体包括：所述第一轨迹点的纠正值的加权值，与所述第二轨迹点的纠正值的加权值的相加值，与所述第一轨迹点和第二轨迹点对应的点云之间的偏移值相等。
点云确定单元13，用于根据所述纠正值确定单元12确定的多个轨迹点的纠正值对移动测量载体的轨迹进行纠正，并获取纠正后的点云数据。
在本实施例中，移动测量数据的纠正系统中的纠正值确定单元12主要是根据移动测量载体的任意两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值，与任意两个轨迹点的纠正点之间的对应关系，分别确定一个纠正点集中多个轨迹点的纠正值，从而点云确定单元13对这移动测量载体的轨迹进行纠正，进而获取纠正后的点云数据。这样移动测量数据的纠正系统可以直接通过移动测量系统得到的数据之间的关系，最终得到纠正后的点云数据，而不用人工外业采集控制点的方式进行纠正，可以降低纠正的成本。
参考图3所示，在一个具体的实施例中，假如点集确定单元10确定的多个轨迹点中任意两个轨迹点为第一轨迹点和第二轨迹点，移动测量数据的纠正系统中的偏移值计算单元11可以通过粗匹配单元111来实现，或通过粗匹配单元111和精匹配单元112来实现，其中：
粗匹配单元111，用于计算所述第一轨迹点对应点云，与所述第二轨迹点对应点云之间的点云偏移值，将所述点云偏移值确定为所述第一轨迹点与第二轨迹点对应的点云之间的初始偏移值。
精匹配单元112，用于将所述粗匹配单元111得到的初始偏移值作为初值，根据所述第一轨迹点和第二轨迹点分别对应的点云之间的同名点对约束条件，确定所述第一轨迹点与第二轨迹点对应的点云之间的最终偏移值。
该精匹配单元112具体是采用ICP算法得到最终偏移值，主要是将该初始偏移值作为初值，并根据ICP方法逐渐迭代，最终得到满足该同名点对约束条件的最优的第一轨迹点和第二轨迹点对应点云之间的偏移值即为最终偏移值。
本实施例中，纠正值确定单元12可以直接根据粗匹配单元111得到的初始偏移值确定多个轨迹点的纠正值，还可以根据精匹配单元112得到的最终偏移值确定多个轨迹点的纠正值。
本发明实施例还提供一种终端，结构示意图如图4所示，该终端可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processingunits，CPU)20(例如，一个或一个以上处理器)和存储器21，一个或一个以上存储应用程序221或数据222的存储介质22(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器21和存储介质22可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质22的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对终端中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器30可以设置为与存储介质22通信，在终端上执行存储介质22中的一系列指令操作。
终端还可以包括一个或一个以上电源23，一个或一个以上有线或无线网络接口24，一个或一个以上输入输出接口25，和/或，一个或一个以上操作系统223，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
上述方法实施例中所述的由移动测量数据的纠正系统所执行的步骤可以基于该图4所示的终端的结构。
以下以一个具体的应用实例来说明本发明实施例的方法，本实施例中的方法主要用于对车载移动测量系统测量的数据进行纠正，在车载移动测量系统中可以包括安装在移动载体(车辆)的激光扫描子系统、影像成像子系统和组合导航子系统，利用车载移动测量系统扫描得到的沿街道路及其两侧建筑物的表面点的集合称为车载激光点云。其中：组合导航系统是指将全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)和车轮编码器等设备采集的数据进行有效组合，得到的综合导航系统，该组合导航系统主要是采集移动载体的数据。
则本实施例的纠正方法是纠正系统对该车载移动测量系统采集得到的车载激光点云进行的纠正方法，其中所述的轨迹点为上述组合导航系统对定位的移动载体的轨迹，具体地：
(1)纠正系统确定纠正点集
参考图5a所示的车载移动测量系统经过的路段的示意图，车载移动测量系统中的移动载体经过每个路段上采集周边的环境和事物，经过每个路段上的往返轨迹分别如图5a中的实现箭头和虚线箭头。针对其中轨迹a和轨迹b上的各个轨迹点，在确定纠正点集时：
在轨迹a和轨迹b上分别选取一个轨迹点组成一个纠正点集，这样每个纠正点集中就包括两个轨迹点，其中这两个轨迹点之间的距离在一定范围内。如图5a中的纠正点集1和2，其它纠正点集依次类推。
而在确定路口A和B的纠正点集时，其中移动载体经过分别路口A和B四次进行数据的采集，则在路口A和B的纠正点集中分别可以包括4个轨迹点。
(2)针对各个纠正点集，计算每两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值，具体可以通过粗匹配，或通过粗匹配和精匹配的步骤来实现，具体参见上述方法实施例中所述，在此不进行赘述。
(3)计算各个轨迹点的纠正值
依次对上述步骤(2)中得到的偏移值进行平差处理，得到最终每一个轨迹点的实际纠正值。具体方法如下：
设一个轨迹点的纠正值为Xi＝[xi,yi,zi]T，另一个轨迹点的纠正值为Xj＝[xj,yj,zj]T，权重值分别为Wi和Wj，这里i＝1...n，j＝1...m，且假设第i个和第j个轨迹点所对应的点云之间的偏移值为Offseti,j＝[dxi,j,dyi,j,dzi,j]T，根据如下的对应关系，
上述公式(1)中，加权值Wi和Wj的选取可以参考对应轨迹点的精度值，对公式(1)进行最小二乘求解，可得到两个轨迹点的纠正值Xi和Xj。需要说明的是，Xi和Xj是方程中的未知数，一般得到的方程数比未知数的个数多，这样采用最小二乘法求解，就可以得到的Xi和Xj非0解。
(4)对移动载体的轨迹进行纠正
各个轨迹点的纠正值实际上代表了车载移动测量系统中GPS轨迹的实际偏移值，因此可以采用上一步得到的各个轨迹点的纠正值可以纠正移动载体的轨迹的位置。为了保证轨迹的平滑过渡，纠正时需做平滑处理，以保证轨迹连续。
参考图5b所示，移动载体的轨迹a和b在经过纠正后分别得到轨迹a1和b1。
(5)重新生成点云
根据纠正后的移动载体的轨迹，重新生成纠正后的点云数据。
可见，本应用实施例中能够在不利用其它更高精度数据的前提下，实现车载激光点云的纠正，能够提高点云的绝对精度、可视化效果以及其它基于点云的相关应用(如高精度地图制作)。在此基础上，可以为高级辅助驾驶和无人驾驶等应用服务。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM)、随机存取存储器RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的移动测量数据的纠正方法及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种移动测量数据的纠正方法，其特征在于，包括：
确定纠正点集，所述纠正点集中包括移动测量载体的多个轨迹点；所述多个轨迹点为移动测量系统中的测量设备测量的移动测量载体的移动轨迹点，所述移动测量系统包括：移动测量载体，和安装在所述移动测量载体中的测量设备；
计算所述多个轨迹点中每两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值；
根据所述计算得到的任意两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值及所述任意两个轨迹点的纠正值之间的对应关系，分别确定所述多个轨迹点的纠正值；
根据所述多个轨迹点的纠正值对所述移动测量载体的轨迹进行纠正，并获取纠正后的点云数据；
所述纠正点集中的多个轨迹点具体为：在同一路口的多条路段上，距离所述路口在第一预置范围内的多个轨迹点；或，同一路段上的往返轨迹之间，相互距离在第二预置范围内的多个轨迹点。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任意两个轨迹点为第一轨迹点和第二轨迹点，则所述计算所述多个轨迹点中每两个轨迹点对应的点云之间的偏移值，具体包括：
计算所述第一轨迹点对应点云，与所述第二轨迹点对应点云之间的点云偏移值，将所述点云偏移值确定为所述第一轨迹点与第二轨迹点对应的点云之间的初始偏移值；
将所述初始偏移值作为初值，根据所述第一轨迹点和第二轨迹点分别对应的点云之间的同名点对约束条件，确定所述第一轨迹点与第二轨迹点对应的点云之间的最终偏移值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任意两个轨迹点为第一轨迹点和第二轨迹点，所述对应关系具体包括：
所述第一轨迹点的纠正值的加权值，与所述第二轨迹点的纠正值的加权值的相加值，与所述第一轨迹点和第二轨迹点对应的点云之间的偏移值相等。
4.一种移动测量数据的纠正系统，其特征在于，包括：
点集确定单元，用于确定纠正点集，所述纠正点集中包括移动测量载体的多个轨迹点；所述多个轨迹点为移动测量系统中的测量设备测量的移动测量载体的移动轨迹点，所述移动测量系统包括：移动测量载体，和安装在所述移动测量载体中的测量设备；
偏移值计算单元，用于计算所述点集确定单元确定的多个轨迹点中每两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值；
纠正值确定单元，用于根据所述偏移值计算单元计算得到的任意两个轨迹点分别对应的点云之间的偏移值及所述任意两个轨迹点的纠正值之间的对应关系，分别确定所述多个轨迹点的纠正值；
点云确定单元，用于根据所述多个轨迹点的纠正值对所述移动测量载体的轨迹进行纠正，并获取纠正后的点云数据；
所述纠正点集中的多个轨迹点具体为：在同一路口的多条路段上，距离所述路口在第一预置范围内的多个轨迹点；或，同一路段上的往返轨迹之间，相互距离在第二预置范围内的多个轨迹点。
5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述任意两个轨迹点为第一轨迹点和第二轨迹点，则所述偏移值计算单元包括粗匹配单元和精匹配单元，其中：
所述粗匹配单元，用于计算所述第一轨迹点对应点云，与所述第二轨迹点对应点云之间的点云偏移值，将所述点云偏移值确定为所述第一轨迹点与第二轨迹点对应的点云之间的初始偏移值；
所述精匹配单元，用于将所述粗匹配单元得到的初始偏移值作为初值，根据所述第一轨迹点和第二轨迹点分别对应的点云之间的同名点对约束条件，确定所述第一轨迹点与第二轨迹点对应的点云之间的最终偏移值。
6.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述任意两个轨迹点为第一轨迹点和第二轨迹点，所述对应关系具体包括：
所述第一轨迹点的纠正值的加权值，与所述第二轨迹点的纠正值的加权值的相加值，与所述第一轨迹点和第二轨迹点对应的点云之间的偏移值相等。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质储存一系列指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1至3任一项所述的移动测量数据的纠正方法。
8.一种终端，其特征在于，所述终端包括中央处理器，存储器和存储介质，所述中央处理器，用于与所述存储介质通信，执行所述存储介质中的一系列指令；
所述存储介质用于储存一系列指令，所述指令用于由所述中央处理器加载并执行如权利要求1至3任一项所述的移动测量数据的纠正方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108664016B (zh) * 2017-03-31 2020-09-15 腾讯科技（深圳）有限公司 确定车道中心线的方法及装置
CN108955670B (zh) * 2017-05-25 2021-02-09 百度在线网络技术（北京）有限公司 信息获取方法和装置
CN109425365B (zh) * 2017-08-23 2022-03-11 腾讯科技（深圳）有限公司 激光扫描设备标定的方法、装置、设备及存储介质
CN108802776B (zh) * 2018-07-02 2021-03-02 武汉蓝泰源信息技术有限公司 基于异常点剔除及轨迹压缩算法的公交gps纠偏方法
CN109708665B (zh) * 2018-12-17 2021-03-26 华南农业大学 一种利用全站仪检验插秧机自动导航路径准确度的方法
CN111337036B (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 北京数字绿土科技有限公司 重叠区域数据优化方法、装置及终端设备
CN113515513B (zh) * 2021-06-30 2023-04-21 同济大学 轨迹矫正方法及装置、点云地图生成方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103954953A (zh) * 2014-05-16 2014-07-30 武汉大学 一种基于数据驱动的机载激光雷达盲源误差补偿方法
CN104251665A (zh) * 2014-10-21 2014-12-31 北京四维远见信息技术有限公司 一种引入控制点提高车载激光扫描数据的算法
CN104657464A (zh) * 2015-02-10 2015-05-27 腾讯科技（深圳）有限公司 一种数据处理方法及装置
CN104766302A (zh) * 2015-02-05 2015-07-08 武汉大势智慧科技有限公司 一种利用无人机图像优化激光扫描点云数据的方法及系统
CN104794743A (zh) * 2015-04-27 2015-07-22 武汉海达数云技术有限公司 一种车载激光移动测量系统彩色点云生产方法
CN104898104A (zh) * 2015-06-10 2015-09-09 中国西安卫星测控中心 基于欧氏距离均值聚类的目标联合定位方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1972893A1 (en) * 2007-03-21 2008-09-24 Universiteit Gent System and method for position determination

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103954953A (zh) * 2014-05-16 2014-07-30 武汉大学 一种基于数据驱动的机载激光雷达盲源误差补偿方法
CN104251665A (zh) * 2014-10-21 2014-12-31 北京四维远见信息技术有限公司 一种引入控制点提高车载激光扫描数据的算法
CN104766302A (zh) * 2015-02-05 2015-07-08 武汉大势智慧科技有限公司 一种利用无人机图像优化激光扫描点云数据的方法及系统
CN104657464A (zh) * 2015-02-10 2015-05-27 腾讯科技（深圳）有限公司 一种数据处理方法及装置
CN104794743A (zh) * 2015-04-27 2015-07-22 武汉海达数云技术有限公司 一种车载激光移动测量系统彩色点云生产方法
CN104898104A (zh) * 2015-06-10 2015-09-09 中国西安卫星测控中心 基于欧氏距离均值聚类的目标联合定位方法

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