CN108732587A - 一种基于扫描点云测距、测角的定权方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，涉及扫描点云建模领域中点云拟合部分，其包括：首先，根据三维激光扫描仪的测量原理，由测量斜距、激光光束的水平角和竖直角得到扫描点云的坐标公式；接着，将坐标公式两边微分，通过微分表达式和协方差传播率求出点云的协方差阵；然后，将扫描点云的直角坐标系转换为相应的极坐标系，用已知的坐标值表示扫描点云的测量距离和角度；最后，由一个点位的协方差阵写出N个扫描点云的协方差阵，并根据协方差阵与协因数的关系，求解扫描点云的协因数阵。三维激光扫描点云不仅是不等精度的而且是相关的，一般的定权方式没有考虑点云间的相关性。本发明重点探讨了观测向量和系数矩阵完全相关性条件下的定权方式，与以往的定权方式相比，本发明的定权方式更完善、精度更高。
Description
技术领域
本发明涉及三维激光扫描技术领域，重点研究三维建模中点云拟合参数求解问题，具体是一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，以期提高点云拟合精度、强化建模效果。
背景技术
随着现代科技信息的飞速发展，人们对于三维数字产品精度的要求越来越高，三维激光扫描仪获取的点云数据的质量直接影响三维数字产品的质量。因此，如何将点云数据处理成为高精度的三维数字产品是研究的热点和难点。数据处理主要流程包括点云降噪、点云配准和三维建模等，其中如何利用点云数据建立精确的三维模型，是三维激光扫描技术应用的一个关键问题。
点云拟合是三维建模的一个重要方面，对其研究要追溯于18世纪，从开始带有误差的观测值中求得最优参数估值的最小二乘算法(TLS)，到后来的同时考虑观测方程和系数矩阵误差的整体最小二乘算法(WTLS),研究者们进行了大量的研究，但因三维激光扫描是通过发射和接收激光来获取被扫描物体的距离和角度，从而获取目标物三维坐标信息，因此，三维激光扫描仪获取的点云数据不仅是不等精度的而且具有相关性，通常进行点云拟合时，将协方差阵看作是等精度的单位阵，不符合点云数据的特性，当考虑点云相关性时，即观测向量与系数矩阵是相关的，系数矩阵的权阵将不再是对角阵且系数矩阵与观测向量之间的协因数阵不为零。所以，在研究点云拟合定权方式时应考虑点云的相关性，建立一种更完善的定权方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种扫描点云测距、测角的定权方法，该方法将观测向量与系数矩阵之间的相关性考虑在内、可有效解算出点云数据的拟合参数，并提高点云的拟合精度。
本发明所采用的技术方案是：
一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，具体包括以下步骤：
步骤1，根据三维激光扫描仪的测量原理，由测量斜距、激光光束的水平角和竖直角构建点云的坐标公式；
步骤2，将求出的点云坐标公式进行微分，通过微分表达式和协方差传播定律求出坐标点云的协方差阵；
步骤3，将扫描点云的直角坐标系转换为相应的点云极坐标系，用已知的x、y、z坐标值表示出扫描点云的测量距离和角度；
步骤4，由步骤2得到的一个点位的协方差阵，根据扫描点云的性质，进一步写出N个扫描点云的协方差阵；
步骤5，根据扫描点云的协方差阵，以及扫描点云协方差阵和协因数阵的关系，求出扫描点云的协因数阵。
作为优选，本发明提供的一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，所述的由测量斜距、激光光束的水平角和竖直角构建点云的坐标公式，其具体实现在步骤1中，以仪器中心为原点的三维坐标系中，已知激光光束的测量斜距ρ、激光光束的水平角和竖直角θ，根据三维激光扫描原理得到点云坐标公式：
作为优选，一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，所述的通过微分表达式和协方差传播定律求出坐标点内的协方差阵，其具体过程在步骤2中，将步骤1中的点云坐标公式两边进行微分，通过微分表达式和协方差传播定律求出点云坐标的方差阵如式(2)～(4)所示：
其中，分别为测距误差、垂直角误差和水平角误差，故坐标点内协方差阵为：
其中，σx 2、σy 2和σz 2为观测值x、y、z的方差，σxy、σxz、σyz为观测值x、y、z之间的协方差。
作为优选，一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，所述的用坐标值表示扫描点云的测量距离和角度，其特征在步骤3中，将扫描点云直角坐标系转换为相应的极坐标系，用扫描点云的坐标值x、y、z表示出扫描点云的测量距离ρ和角度所建关系式如(5)所示：
作为优选，一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，所述求取扫描点云的协方差阵，其特征在步骤4中，先求出一个点位的协方差阵，再根据扫描点云的性质，进一步求出N个扫描点云的协方差阵，函数关系式如(6)～(8)所示：
其中，DP1是一个扫描点位的协方差阵，是N个扫描点云的协方差阵。
作为优选，一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，所述的求出扫描点云的协因数阵，其具体过程在步骤5中，由步骤4中求出的扫描点云协方差阵，再根据协方差阵和协因数阵的关系式，求出扫描点云的协因数阵，所构建的函数关系如(9)～(10)所示：
本发明与现有算法相比，本发明重点探讨了相关性条件下的定权方式，与以往的定权方式相比，本发明的定权方式更合理、精度更高。
附图说明
图1是本发明提供的地面激光扫描仪坐标系
图2是本发明提供的算法流程图
表1是本发明提供的实施例平面实测坐标数据
表2是本发明提供的实施例平面实测数据拟合结果
表3是本发明提供的实施例球面实测数据计算结果
具体实施方式
以下通过具体实施例对本发明做进一步解释说明。
实施例：
基于扫描点云测距、测角的定权方法可以有效的提高点云的拟合精度，本发明以扫描点云平面参数拟合为例，通过与其他定权方式拟合求取参数进行比较，验证本发明定权方式的准确性及合理性。
本实施例采用中海达HS650三维激光扫描仪对某校教学楼进行扫描得到实测平面数据进行验证，该次扫描的仪器测距、测角误差分别为：0.005m、0.001°，激光发散角为0.0035°，对获取的点云数据进行简单的数据处理，从中选取18个点作为实验数据，如表1所示，根据点云特性分别采用等权整体最小二乘(WTLS1)，基于点云入射角定权的整体最小二乘(WTLS2)和基于扫描点云测距、测角的定权方法的整体最小二乘(WTLS3)三种定权方式对实测数据进行拟合计算，对参数的拟合结果进行比较，如表2所示，由表可知WTLS3方法的拟合数据的单位权中误差为明显小于WTLS1方法和WTLS2方法，拟合结果更接近真值，说明考虑扫描点云数据间相关性的定权方式更合理，精度更高。
表1平面实测坐标数据
表2平面实测数据拟合结果
表2可以看出，基于扫描点云测距、测角定权的整体最小二乘法(WTLS3)的误差明显小于另外两种定权方法，说明考虑点云相关性的定权方式更合理，效果更好。
为了更全面验证算法，对比平面拟合实测数据获取方式，换一台三维激光扫描仪对不同的场景扫描获取不同于平面的球面数据，实验设计如下：
实验采用中海达LS300型号三维激光扫描仪及一只配套耙球(半径为0.0725m)，扫描仪测距精度为：脉冲式，测角精度为0.025m，水平角0.005°，竖直角0.125°。扫描场景为围绕安徽理工大学西门的罗马柱布设的球靶标(半径为0.0725m)，从中提取靶标球面的点云数据，手动删除大量冗余点后选取56个点进行实验。分别采用等权整体最小二乘(WTLS1)、基于入射角定权整体最小二乘(WTLS2)和基于扫描点云测距、测角定权的整体最小二乘(WTLS3)，三种定权方式的加权整体最小二乘方法对实测球面数据进行拟合，拟合结果如表3所示。表中Dr2为半径估值平方与真值平方的差值，可以看出WTLS3方法的单位权中误差估值明显小于WTLS1方法和WTLS2方法，基于扫描点云测距、测角的定权方法比其他两种方法效果较好，说明点云数据拟合中，考虑点云数据相关性的定权方式较合理，能有效的提高参数拟合精度。
表3球面实测数据计算结果
表3可以看出，WTLS3方法参数拟合值的精度较高，球面拟合的效果较好。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (5)
1.一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，其特征包括以下步骤：
步骤1，根据三维激光扫描仪的测量原理，由测量斜距、激光光束的水平角和竖直角构建点云的坐标公式；
其中，ρ激光光束的测量斜距，为激光光束的水平角、θ为激光光束的竖直角；
步骤2，将步骤1求出的点云坐标公式进行微分，通过微分表达式和协方差传播定律求出坐标点内的协方差阵；
其中，σρ、σθ、分别为测距误差、垂直角误差和水平角误差，故坐标点内协方差阵为：
其中，σx 2、σy 2和σz 2为观测值x、y、z的方差，σxy、σxz、σyz为观测值x、y、z之间的协方差。
整理得：
步骤3，将步骤1中扫描点云直角坐标系转换为相应的点云极坐标系，用已知的x、y、z表示出扫描点云的测量距离和角度；
步骤4，由步骤2得到的1个点位的协方差阵，进一步写出N个扫描点云的协方差阵；
N个扫描点云的协方差阵为：
步骤5，根据步骤4中扫描点云的协方差阵，以及协方差阵和协因数阵的关系式，进一步求出扫描点云的协因数阵；
其中，为一个扫描点位的协因数阵。
2.根据权利要求1所述的一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，其特征在于：将基于扫描点云测距、测角的定权方法与扫描点云的协因数阵建立联系，通过协因数阵确定扫描点云的权阵。
3.根据权利要求1所述的一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，其特征在于：本发明通过对扫描点云坐标公式两边微分，根据协方差传播率计算出扫描点云的协方差，进而确定扫描点云的协因数阵，此方法不仅考虑了扫描点云的不等精度性还考虑了相关性。
4.根据权利要求1所述的一种基于扫描点云测距、测角的定权方法，其特征在于：因扫描点云的测距、测角未知，扫描点云的坐标已知，本发明将直角坐标系转化为极坐标系，用扫描点云坐标值表示出扫描点云的测量距离和角度，进而算出协方差阵。
5.根据权利要求1所述，其特征在于，本发明从一个点位的协方差阵出发，建立N个点云的协方差阵，并根据协方差阵和协因数阵的关系，进一步求出扫描点云的协因数阵，方法简单准确。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108732587A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112229385A (zh) * | 2020-10-04 | 2021-01-15 | 山东理工大学 | 一种用3个三维平面基元直接求解扫描点云地理化参数的方法 |
| CN112629438A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-04-09 | 广州南方卫星导航仪器有限公司 | 一种三维激光扫描仪校准算法 |
| CN113483661A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-08 | 广东南方数码科技股份有限公司 | 一种点云数据获取方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115984512A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-04-18 | 成都量芯集成科技有限公司 | 一种平面场景三维重建装置及方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004030461A (ja) * | 2002-06-27 | 2004-01-29 | Starlabo Corp | エッジマッチング方法、エッジマッチングプログラム、エッジマッチングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、ステレオマッチング方法、ステレオマッチングプログラム及びステレオマッチングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| CN103308925A (zh) * | 2013-05-31 | 2013-09-18 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种一体化三维彩色激光雷达数据点云产生方法及其装置 |
| CN106780386A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-05-31 | 武汉理工大学 | 一种三维激光扫描变形提取可靠性评价方法 |
-
2018
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004030461A (ja) * | 2002-06-27 | 2004-01-29 | Starlabo Corp | エッジマッチング方法、エッジマッチングプログラム、エッジマッチングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、ステレオマッチング方法、ステレオマッチングプログラム及びステレオマッチングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| CN103308925A (zh) * | 2013-05-31 | 2013-09-18 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种一体化三维彩色激光雷达数据点云产生方法及其装置 |
| CN106780386A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-05-31 | 武汉理工大学 | 一种三维激光扫描变形提取可靠性评价方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| QUAN SHI ET.AL.: "Registration of Point Clouds for 3D Shape Inspection", 《2006 IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS》 * |
| 徐源强等: "地面三维激光扫描的点云配准误差研究", 《大地测量与地球动力学》 * |
| 蒋荣华等: "一种三维激光扫描点云拟合的抗差加权整体最小二乘法", 《测绘通报》 * |
| 邹敏: "基于整体最小二乘的多视点云配准方法研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)基础科学辑》 * |
| 陈西江等: "利用点云误差椭球评价点云精度", 《激光与光电子学进展》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112229385A (zh) * | 2020-10-04 | 2021-01-15 | 山东理工大学 | 一种用3个三维平面基元直接求解扫描点云地理化参数的方法 |
| CN112629438A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-04-09 | 广州南方卫星导航仪器有限公司 | 一种三维激光扫描仪校准算法 |
| CN113483661A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-08 | 广东南方数码科技股份有限公司 | 一种点云数据获取方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113483661B (zh) * | 2021-07-06 | 2023-06-30 | 广东南方数码科技股份有限公司 | 一种点云数据获取方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115984512A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-04-18 | 成都量芯集成科技有限公司 | 一种平面场景三维重建装置及方法 |
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