激光雷达与IMU结合的三维重建技术研究

"这篇硕士论文主要探讨了基于激光雷达和IMU的场景三维重建技术，涉及无人驾驶、测绘等多个领域的应用。作者刘雷在导师柏艳红教授指导下，研究如何通过融合激光雷达和IMU数据来提高三维重建的精度和效率。论文中提到了针对低线数激光雷达扫描稀疏问题的解决方案，即采用动态扫描和多帧点云融合。此外，还分析了点云畸变和重影现象，并提出相应的处理方法，包括基于3DSIFT和BSHOT的点云特征匹配以及基于IMU的点云去畸变和多帧配准策略。实验结果显示，这些方法能提升配准精度并减少计算时间。关键词包括三维重建、多帧点云配准、激光雷达、IMU和PCL库。" 这篇硕士论文深入研究了基于激光雷达和惯性测量单元(IMU)的三维场景重建技术，这是现代自动化和机器人技术中的关键技术之一。首先，由于低线数激光雷达的扫描点稀疏，作者采用了动态扫描技术，收集多帧点云数据以增强场景信息。然后，针对点云数据的畸变和重影问题，论文引入了IMU，通过IMU的数据来校正和融合激光雷达的点云信息，以此提高配准的准确性和稳定性。 为了实现这一目标，论文采用了ROS操作系统、C++编程语言、PCL库和CloudCompare软件构建了一个三维重建测试系统。在特征匹配方面，作者创新地结合了3DSIFT关键点和BSHOT描述符，有效减少了误匹配点，缩短了配准时间，并提升了配准精度。对于点云畸变，论文提出了一种基于IMU线性插值的去畸变方法，通过同步IMU数据和点云数据来校正单帧点云。 最后，为了解决累积误差导致的场景重影问题，论文提出了一种新的多帧点云配准策略，利用IMU的雷达位姿信息作为初始姿态，构建了一个包含点云配准误差和IMU预积分误差的联合优化函数，显著提高了多帧点云配准的精度。 这篇论文对基于激光雷达和IMU的三维重建技术进行了深入研究，不仅提出了有效的解决方案，而且通过实验验证了这些方法的有效性和实用性，为相关领域的研究提供了有价值的参考。关键词所涵盖的领域包括三维重建的核心技术，如多帧点云配准，以及实现这些技术的关键硬件设备，如激光雷达和IMU，以及用于处理和分析数据的PCL库。