车载三维测绘系统室内直线特征提取算法

"车载三维信息采集系统的室内直线特征提取方法" 在车载三维信息采集系统中，全球导航卫星系统（GNSS）的定位可能会受到多路径干扰、遮挡等问题，导致系统失锁，影响测绘精度。为了解决这个问题，研究者们开发了一种基于航位推算（Dead Reckoning）的车载测绘系统（VBMMS）。航位推算通过连续记录车辆的运动参数（如速度、方向等）来估算位置，但在长时间或复杂环境下，误差会逐渐累积，造成较大的定位误差。 为了提高测绘精度，文章提出利用同步定位及地图创建（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping）算法进行位姿矫正。SLAM算法允许系统在未知环境中同时定位自身并构建环境地图，有效弥补航位推算的误差。然而，SLAM的核心是提取有效的特征信息，这对于室内环境来说，尤其是结构化的室内环境，直线特征是非常重要的几何元素。 针对室内环境，文章提出了一种基于角度阈值的直线特征提取算法。该算法利用激光雷达（LiDAR）生成的点云数据，通过计算相邻点之间的角度差异，当角度差超过预设阈值时，认为可能存在直线特征。通过对这些点进行聚类和拟合，可以精确地提取出直线信息。这种方法能快速准确地识别出室内环境中的墙壁、走廊等结构，为SLAM算法提供关键输入。 在实际应用中，该算法被集成到自主研发的车载移动测图系统中，经过实验验证，证明了其在提取直线特征方面的高效性和准确性。实验结果表明，该算法能有效提高车载三维信息采集系统的定位精度，为室内环境的高精度测绘提供了强有力的技术支持。 关键词：机器视觉、车载三维信息采集、线性拟合、角度阈值、航位推算、同步定位及地图创建。该研究对于室内导航、智能交通、建筑测绘等领域具有重要意义，有助于推动车载三维信息采集技术的发展和应用。