结合地面点和杆状物的车载激光点云自动配准方法

针对车载激光扫描在重访道路时多趟点云的配准问题,提出一种地面点和杆状物结合的点云配准方法。配准前通过梯度算法提取地面点,依据空间相对分布关系对目标点集与待配准点集进行自动配对。考虑到传统迭代最近点(ICP)算法对初始位置要求高等局限性,采取先高程后平面的配准步骤:首先高程配准,基于地面点使用体素滤波器强化地形特征,通过利用距离约束条件来获取准确匹配点序列并计算初始配准参数,为精确配准提供良好的位姿信息;其次平面配准,以杆状物为配准基元,在利用直通滤波限定杆柱状剖面的基础上添加表面曲率特征,并设定阈值剔除错误邻近点对,从而提高配准精度和速度;最后根据线性内插实现长路线点云平滑。实测数据验证了该方法的有效性,三轴配准参数残差低于4 cm,均方根误差在3 cm左右,配准效率较高,可为大场景车载激光点云的配准提供技术参考。