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第
38
卷第
9
期
2013
年
9
月
武汉大学学报·信息科学版
Geomatics and Information Science of
Wuhan
University
Vo
l.
38
No.9
Sept. 2013
文章编号
:1671-8860(2013)09-1057-06
文献标志码
:A
线状特征约束下基于四元数描述的
LiDAR
点云自己准方法
王永波1,
2
杨化超1,
2
刘燕华
1
,
2
牛晓楠
1
,
2
(1
中国矿业大学国土环境与灾害监视~国家测绘地理信息局重点实验室,徐州市大学路
1
号,
221116)
(2
中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,徐州市大学路
1
号,
221116)
摘
要:针对经典的基于同名点状特征匹自己的
LiDAR
点云自己准算法存在计算量大,点状特征提取精度低,以
及基于七参数转换模型的
LiDAR
点云配准算法中方程线性化过程对自己准精皮影响较大的特点,提出了以线
状特征作为
LiDAR
点云配准的基元,利用四元数法来表达旋转矩阵,进而形成线状特征约束下基于四元数描
述的
LiDAR
点云自己准方法,给出了线状特征约束下三维相似变换的相似性测度表达方法,推导并论证了以线
状特征作为自己准基元时同名线状特征需要满足的条件。根据四元数与旋转交换矩阵之间的对应关系,求解了
基于四元数法的旋转矩阵,并根据旋转矩阵求解了平移及缩放系数。
关键词:
LiDAR;
点云;自己准;四元数;线状特征
中图法分类号
:P237.9
全面、真实、快速、准确地再现地理空间实体
及其环境信息是数字城市建设的关键,由是
3D
GIS
的核心研究问题之一。多年来,国内外学者
在空间三维数据的采集与处理方面进行了大量的
研究,取得了许多重要的研究成果。在现有的三
维数据采集方法中,
LiDAR
凭借其高效、高精度
等优良特性,为数字城市空间数据获取和实时更
新提供了可靠的保证。然而,源于地理实体的空
间复杂度普遍较高,
LiDAR
传感器的视觉面较窄
等原因,基于
LiDAR
技术的三维数据采集通常
需要沿着多个不同的视向对目标地理实体及其周
边地物进行扫描,并基于相应的配准算法将原本
各自独立的测站拼接到一起,以实现对地理实体
及其周边环境的全面表达。
根据配准过程中所选择配准基元的不同,可
将现有的
LiDAR
点云配准算法分为
4
类:基于同
名点匹配的
LiDAR
点云配准[1-6
J
、基于同名线状
特征匹配的
LiDAR
点云配准[叫、基于同名面状
特征匹配的
LiDAR
点云配准
[9J
以及基于点、线、面
收稿日期:
2013-03-27
。
共同约束的
LiDAR
点云配准口
oJ
。受限于
LiDAR
采样分辨率的影响,通常难以从
LiDAR
点云中精
确提取点状特征,因此使得基于同名点匹配的
Li
DAR
点云配准算法的配准精度难以得到保证。相
比之下,基于同名线状特征、面状特征匹配的的
Li
DAR
点云配准算法则可以有效避免这一问题,配
准结果通常具备较高的精度。另外,根据配准过程
中旋转矩阵表示方法的不同,可将现有算法分为基
于选代最小二乘法的
LiDAR
点云配准口叫与基于
四元数描述的
LiDAR
点云配准
[11-14J
两大类。其
中,前者通过旋转矩阵来描述配准过程中的旋转变
换,并通过方程线性化来实现配准参数的求解,由
于线性化本身存在一定的近似性,因此,在某种程
度上影响了配准结果的精度;后者基于四元数来
描述配准过程中的旋转变换,其应用四元数来表
达三个基本的旋转参数,即绕
Y
轴的旋转角
ψ
、绕
X
轴(绕
Y
旋转角度
ψ
后的
X
轴)的旋转角
ω
和
绕
Z
轴(经过于
Tω
角旋转后的
Z
轴)的旋转角
κ
,
有效地避免了非线性方程线性化过程中的精度损
项目来源:国家自然科学基金资助项目
(41001297
,
41271444
,
41001312
川江苏省自然科学基金资助项目
(BK2012569)
;江苏高校优
势学科建设工程资助项目;中国矿业大学国土环境与灾害监视~国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金资助项目
(LEDM2010B10)
。