一种考虑多重约束移动式测量点云位置精度的优化方法技术

本发明专利技术公开一种考虑多重约束移动式测量点云位置精度的优化方法，包括如下步骤：基于点云误差分布特性对点云数据进行自适应分段；对分段进行两两配准，两两配准的实现包括将分段分为粗分段和细分段，对粗分段和细分段分别进行配准；对配准后的分段进行多重约束优化，将多重优化后的分段进行全局优化构建图模型；通过将点云数据进行自适应分段，自适应分段包括根据优化精度的大小确定分段长度，实现对点云数据的分类，同时该分类用于对点云数据进行配准；将点云数据与场景特征从大到小进行多层匹配，提高点云匹配准确度；通过对匹配后的点云数据进行再次约束，减少匹配过程的漏匹配，并通过全局优化减少局部误差，提高整体精度。提高整体精度。提高整体精度。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑多重约束移动式测量点云位置精度的优化方法


[0001]本专利技术涉及特高压变电站地物三维数据建模
，尤其涉及一种考虑多重约束移动式测量点云位置精度的优化方法。

技术介绍

[0002]三维激光扫描系统采集速度快，采样频率高，以非接触式测量手段，可在短时间内直接获取大量带有强度、颜色等信息的三维坐标点云。同时，三维激光雷达技术不受天气以及时间的限制，具有穿透性。获取的点云作为重要的三维地理信息数据，三维点云在地球科学研究中十分重要，包括全球变化、智慧城市、资源调查、基础测绘等领域都有广泛应用。随着三维点云获取技术以及三维激光雷达扫描系统的发展与成熟，点云处理理论进与应用也逐渐完善，其中包括数据质量改善、多源点云数据融合、点云分类与目标提取以及按需多层次建模与表达等现有技术中存在如下问题，往返、不同时相的重返移动点云之间存在分米甚至米级的非刚性形变；二是点云、影像等多模态数据融合存在同名特征检测与精度刻画难、跨模态误匹配率高等缺陷；三是特高压变电站地物目标提取的自动化程度、语义完整结构化表达等尚不能满足特高压变电站场景理解的需求。
[0003]例如，一种在中国专利文献上公开的“一种基于激光点云数据的矢量地图位置精度自动质检方法”，其公告号：CN107944018A，公开了包括滤波、精度检验、坐标变换为同一坐标系统，提取平面差值和高程差值，计算检测值的中误差，但是该方案对于点云数据的精度处理效果有限。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中变电站场景点云数据精度不高匹配结果差的问题，本专利技术提供一种考虑多重约束移动式测量点云位置精度的优化方法，通过自适应分段、多层级两两配准以及多重约束的全局图优化三个步骤提高点云数据的精度及匹配准确度。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种考虑多重约束移动式测量点云位置精度的优化方法，包括如下步骤：基于点云误差分布特性对点云数据进行自适应分段；对分段进行两两配准，两两配准的实现包括将分段分为粗分段和细分段，对粗分段和细分段分别进行配准；对配准后的分段进行多重约束优化，将多重优化后的分段进行全局优化构建图模型。通过将点云数据进行自适应分段，自适应分段包括根据优化精度的大小确定分段长度，实现对点云数据的分类，同时该分类用于对点云数据进行配准；通过将点云数据与场景特征从大到小进行多层匹配，提高点云匹配准确度；通过对匹配后的点云数据进行再次约束，减少匹配过程的漏匹配，并通过全局优化减少局部误差，提高整体精度。
[0006]作为优选的，自适应分段包括获取移动测量记录，移动测量记录包括测量速度和测量方向；对移动测量记录中变化率达到u的轨迹点建立分段点集合，其中u为自适应函数
得到的采样值；根据分段点集合中的分段点将点云数据划分为长度不同的第一分段。移动测量记录还包括测量特征；将移动测量记录中测量时间相同的测量速度和测量方向重组为测量向量，通过测量向量确定每个测量时间的变化率，对每个变化率达到u时的测量时间设为分段点，其中u的自适应函数的输入包括相关度误差和形变角度，输出为变化率；从而得到根据移动路径变化程度改变的分段点。能够将分段过程与路径变化相关联，并根据时间锚定分段点，便于匹配时根据时间和点云数据进行矫正。
[0007]作为优选的，建立分段点集合的实现包括，将分段点之间的同名轨迹点作为重访分段点并加入到分段点集合中；对移动测量记录的轨迹进行分隔区间，对轨迹交叉处的分段点进行删除，使得每个区间内只有一个分段点。将分段点集中到分段点集合中，对分段点之间的点云数据进行遍历，通过对分段点之间的同名轨迹点进行标记实现对密集相同特征的筛选，并将该点加入到分段点集合中，实现精细分段。能够进一步减小分段范围，并通过对轨迹交叉处分段点的删除，去除重复分段点和距离过近的不合理分段点；建立分隔区间t，根据全部分段点进行分段，实现细分段。
[0008]作为优选的，两两配准包括获取重访分段，重访分段为细分段，第一分段为粗分段，对粗分段采用同名特征匹配并采用视觉单词加速匹配，粗分段匹配后将点云数据对应位姿传递到细分段中。通过粗分段和细分段依次进行配准，提高激光点云和全景影像的配准精度，并通过同名特征匹配优先进行匹配，提高匹配速率的同时提高配准精确度；通过将粗分段配准后的位姿传递到细分段，提高细分段匹配准确度和效率。
[0009]作为优选的，点云数据对应位姿传递到细分段后，基于细分段所述粗分段确定同名特征点的残差，根据残差确定细分段匹配特征搜索半径；排除细分段中不相似特征。通过粗分段中同名特征点的残差确定细分段匹配搜索半径，提高了细分段匹配精度。
[0010]作为优选的，多重约束优化包括，对匹配成功的细分段，利用匹配同名特征点构建重访约束；对相邻细分段点云，利用虚拟采样点构建平滑约束，然后构建同名特征点和相应细分段点云之间的参考约束。能够对存在点云重访但是被滤掉的分段进行补回，从而保证整个点云数据质量的连续性。
[0011]作为优选的，全局优化构建图模型包括，将分段点云作为优化图的节点，将不同类型分段之间的关系作为边，构件图模型；对所有分段点云进行平差。能够实现误差重新合理分配到所有的分段点云中，并最终实现移动激光点云数据的数据质量改善。
[0012]本专利技术具有如下优点：（1）通过将点云数据进行自适应分段，自适应分段包括根据优化精度的大小确定分段长度，实现对点云数据的分类，同时该分类用于对点云数据进行配准；通过将点云数据与场景特征从大到小进行多层匹配，提高点云匹配准确度；通过对匹配后的点云数据进行再次约束，减少匹配过程的漏匹配，并通过全局优化减少局部误差，提高整体精度；（2）能够将分段过程与路径变化相关联，并根据时间锚定分段点，便于匹配时根据时间和点云数据进行矫正；（3）通过粗分段中同名特征点的残差确定细分段匹配搜索半径，提高了细分段匹配精度。
附图说明
[0013]下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创
造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
[0014]图1是本专利技术的步骤示意图。
[0015]图2是本专利技术的逻辑示意图。
具体实施方式
[0016]以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]如图1
‑
2所示，在一个较佳的实施例中，本专利技术公开了一种考虑多重约束移动式测量点云位置精度的优化方法，包括如下步骤：基于点云误差分布特性对点云数据进行自适应分段；自适应分段包括获取移动测量记录，移动测量记录包括测量速度和测量方向；对移动测量记录中变化率达到u的轨迹点建立分段点集合，其中u为自适应函数得到的采样值；根据分段点集合中的分段点将点云数据划分为长度不同的第一分段。移动测量记录还包括测量特征；将移动测量记录中测量时间相同的测量速度和测量方向重组为测量向量，通过测量向量确定每个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑多重约束移动式测量点云位置精度的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：基于点云误差分布特性对点云数据进行自适应分段；对所述的分段进行两两配准，所述的两两配准的实现包括将分段分为粗分段和细分段，对所述的粗分段和细分段分别进行配准；对所述的配准后的分段进行多重约束优化，将所述的多重优化后的分段进行全局优化构建图模型。2.根据权利要求1所述的一种考虑多重约束移动式测量点云位置精度的优化方法，其特征在于，所述的自适应分段包括获取移动测量记录，所述的移动测量记录包括测量速度和测量方向；对移动测量记录中变化率达到u的轨迹点建立分段点集合，其中u为自适应函数得到的采样值；根据分段点集合中的分段点将点云数据划分为长度不同的第一分段。3.根据权利要求2所述的一种考虑多重约束移动式测量点云位置精度的优化方法，其特征在于，所述的建立分段点集合的实现包括，将分段点之间的同名轨迹点作为重访分段点并加入到分段点集合中；对移动测量记录的轨迹进行分隔区间，对轨迹交叉处的分段点进行删除，使得每个区间内只有一个分段点。4.根据权利要求2或3所述的一种考虑多重约束移动式...

【专利技术属性】
技术研发人员：江一帆，毛铭祺，吴杨杰，郑幸，潜军伟，周琰，
申请(专利权)人：浙江静远电力实业有限公司，
类型：发明
国别省市：