逐层修正方法：激光三维扫描仪点云拼接误差优化

"多传感器点云拼接误差的修正方法" 在激光三维扫描技术中，多传感器点云拼接是常见的操作，但这种拼接过程往往伴随着误差，影响数据的准确性和完整性。为了优化这一问题，一种基于圆柱体标准物体的逐层修正拼接误差的方法被提出。该方法的核心思想是通过精确的几何特征（如圆柱体的截面圆心）来校正传感器间的不一致性。 首先，研究人员对一个圆柱体进行扫描，获取多个截面的点云数据。通过对这些截面的点云数据进行拟合，可以得到每个截面圆心的坐标。由于圆柱体的实际尺寸是已知的，因此可以根据实际半径构建每个截面的理论圆函数，作为参考标准。 接下来，对每层的测量数据进行分析，将其与理论圆函数进行平移刚性变换。平移刚性变换是一种无旋转的几何变换，仅涉及平移操作，旨在调整点云数据，使其与标准圆函数对齐。通过这种变换，可以计算出每层的拼接误差和对应的修正值。 为了提高修正的准确性，减少随机误差的影响，研究者采用了多次重复测量的方法。通过对多次测量结果取平均，得到平均修正值。然后，使用这个平均修正值对不同形状和材质的物体（如圆柱体、长方棱柱体和石膏人体模特）在不同位置的扫描结果进行修正验证。 实验结果显示，经过修正的点云拼接效果显著改善，无论是从直观的截面图观察还是定量的数据测量，都证明了修正后的点云更光滑、平顺，相对误差显著降低。这种方法对于提高三维扫描数据的精度，特别是在人体扫描等应用中，具有重要的实用价值。 关键词：传感器；误差修正；平移变换；三维人体扫描 中图分类号：TN247 文献标识码：A 此研究为多传感器点云拼接提供了有效的误差修正策略，对于提升激光三维扫描系统的整体性能和数据质量具有积极意义。通过这种方法，可以更好地整合来自不同传感器的数据，从而实现高精度的三维重建。