【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据匹配，具体为一种多传感器三维测量数据匹配方法。
技术介绍
1、多传感器测量点云匹配技术在自动驾驶、机器人、遥感等领域中具有广泛的应用。传统刚性匹配方法虽然可以实现传感器组的测量点云匹配，但其精度仍有提升空间。现有传统刚性匹配的技术手段包括以下几种：
2、1.刚性匹配数据融合；这种技术利用多个线激光扫描传感器来捕获物体的轮廓数据，并通过一定的算法将这些数据融合成完整的三维模型。这种方法的优点在于可以快速、准确地获取物体的形状和尺寸信息。然而，缺点应该是，只能对重叠区域进行融合，大量非重叠区域是无法做到融合的，因此局限性比较大。此外，由于每个传感器都可能有自己的误差源，因此需要对每个传感器进行高精度的误差修正。
3、2.刚性匹配调整传感器之间的数据，柔性匹配调整传感器内部参数；其中，刚性匹配是指在进行数据融合时，各个传感器的坐标系保持不变，通过调整它们之间的相对位置来实现匹配。而柔性匹配则允许在匹配过程中调整传感器的参数，以优化整体测量精度。刚性匹配虽然简单直观，但可能无法适应复杂多变的测量环境，导...
【技术保护点】
1.一种多传感器三维测量数据匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多传感器三维测量数据匹配方法，其特征在于，所述利用多传感器测量系统对标准零件的三维信息进行测量包括：
3.根据权利要求2所述的一种多传感器三维测量数据匹配方法，其特征在于，所述获取三维信息点云数据包括：综合所有线激光扫描传感器的点云数据得到标准零件的三维信息点云数据[Xw,Yw,Zw]如公式二所示，
4.根据权利要求3所述的一种多传感器三维测量数据匹配方法，其特征在于，f(·)和g(·)分别表示像素坐标到传感器坐标y和z的映射关系式，通过黑盒标定而...
【技术特征摘要】
1.一种多传感器三维测量数据匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多传感器三维测量数据匹配方法，其特征在于，所述利用多传感器测量系统对标准零件的三维信息进行测量包括：
3.根据权利要求2所述的一种多传感器三维测量数据匹配方法，其特征在于，所述获取三维信息点云数据包括：综合所有线激光扫描传感器的点云数据得到标准零件的三维信息点云数据[xw,yw,zw]如公式二所示，
4.根据权利要求3所述的一种多传感器三维测量数据匹配方法，其特征在于，f(·)和g(·)分别表示像素坐标到传感器坐标y和z的映射关系式，通过黑盒标定而得包括：在以笛卡尔坐标系定义的三维空间内，光平面平行于yoz平面，锯齿齿顶线垂直于yoz面，在位移台带动下，单锯齿与光平面在不同位置处相交形成实际特征点集合p{(y,z)|y∈y,z∈z}，相机捕捉到锯齿图像，齿顶点像素坐标集合q{(u,v)|u∈u,v∈v}与p是相对应的，由此计算...
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