电网全景输电线路三维机载雷达点云信息采集研究

针对电网输电线路全景信息采集难度大、点云信息处理不准确等问题,提出了一种电网全景输电线路三维机载雷达点云信息采集系统。该系统通过对机载雷达信号处理系统设计和采集设备的选型,实现机载雷达硬件的设计和选择;采用激光雷达与惯性测量单元相结合的方式实现对输电线路点云数据更精确的采集;利用点云数据中的颜色信息和强度信息相结合的方式对点云数据进行分类处理,实现对点云数据信息的处理。通过实验验证了系统的采集误差比只采用激光雷达采集的误差小,且最大为0.21,最小为0.08;系统对不同物体的分类正确率不同,对输电线路分类正确率能达到97%,且较传统方法和单一的基于强度信息的点云数据处理分类方法正确率高。

建筑全景三维机载雷达点云信息采集方法仿真

由于机载雷达的测量误差和环境干扰等原因,采集到的点云数据可能存在噪声和缺失,且建筑物的多层结构,使得采集的点云数据之间存在位置偏差和姿态差异,导致建筑全景点云结构信息采集误差较大。为此,提出建筑全景三维机载雷达点云结构信息采集仿真。采用双向布料模拟法提取建筑顶面点云,结合归一化数字地表模型、穿透性分析、形态学开运算、约束生长等方法提取建筑全景点云,利用统计滤波算法滤除离群点噪声,采用体素中心邻近特征点的点云精简算法降低点云冗余度,并对建筑全景点云粗配准和精配准,实现建筑全景三维点云结构信息采集。实验结果表明,所提方法误差较小、完整率和采集质量较高。

基于点云信息的七自由度冗余机械臂避障研究

针对机械臂在工作空间内的避障问题,提出基于点云信息的七自由度冗余机械臂避障策略。首先利用D-H参数在机器人操作系统中建立七自由度冗余机械臂的运动学模型,再基于RGB-D相机引入的点云信息建立空间实时地图,使用基于点云信息的包围盒算法检测碰撞,最后在空间实时地图上通过快速扩展随机树进行避障路径规划,实现在机械臂运动过程中避障。实验结果表明,基于点云信息的七自由度冗余机械臂避障路径规划算法可以根据在工作空间内获得的障碍物点云信息进行路径规划,避开障碍物,达到目标位姿,在避障运动过程中与障碍物至少保持8 mm的安全距离,为后续的研究提供了参考。

基于单点云信息的未知物体抓取方法

随着日常生活中物品的爆发式增长,对未知物体的自主操作能力,越来越成为智能机器人尤其是智能服务机器人的必备的技能。本文研究了仅利用单视角点云信息快速构建未知物体抓取点的方法,该方法无需待抓取物体的任何先验知识,操作便捷,同时具有适应范围广、无需多视角拍照等特点。主要处理步骤如下:首先对RGB-D传感器获得的点云进行滤波、分割、坐标变换、投影、主成分分析等处理,构建目标物体坐标系;然后根据获取点云的视角、物体位姿以及点云沿y轴投影后的边界信息确定待抓取物体合适的抓取点;最后利用ROS试验仿真平台验证了该方法的可行性和有效性。

改进的区域生长算法在三维激光点云识别岩体结构面中的应用

交错分布的结构面构成了岩体中的薄弱部位,准确高效的岩体结构面识别和特征信息提取可为岩体稳定性评价提供重要依据。三维激光扫描技术可以极大地提高结构面勘测效率和精度,但目前主流的点云分析算法存在结构面边缘识别模糊、点云分割准确性不能满足结构面特征信息提取精度等问题。因此,考虑岩体结构面点云位置与其邻域的空间关系,利用KD-tree数据结构进行最邻近搜索的体素下采样,在稳健随机Hough变换的基础上改进了区域生长算法,通过多特征值对区域生长分割参数进行修正,依据点云法向量差值和特征终值进行结构面分割,实现了结构面产状、间距、延展度信息的提取。研究结果表明:与传统的主成分分析法和随机抽样一致法相比,在室内块体模型组成的24个结构面中,该方法在相同区域具有更高的识别率和准确率,既能在复杂变化的平面区域保证数据的完整识别,也能在平面的尖锐位置较好地分割边缘点云。利用该方法可以将24个结构面分为6组,并在识别数据中获取对应的结构面特征信息,与实际测量结果相比,角度信息误差约为1°,距离信息误差1cm以内。利用该方法在长江干流蟒蛇寨斜坡岩体中成功识别出3组结构面同时计算各组结构面间距与延展度信息,并采用赤平投影图分析不同结构面组对斜坡稳定性的影响。所提出的方法在室内模型及现场斜坡验证效果良好,可以为岩体结构面识别分割提供稳定且有效的技术支撑。

基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究

道路是建设数字交通和数字城市的重要组成部分,也是空间地理信息的重要元素。针对传统遥感技术提取道路效率低、自动化程度不高以及易受周围环境影响等问题,基于无人机搭载LiDAR测量系统获取的某城郊结合区的点云数据,提出一种点云数据预处理、道路点云分级提取和道路边界提取算法。该算法首先对获取的LiDAR点云原始数据进行去噪处理,再结合曲面拟合滤波和点云几何特征提取包含道路在内的地面点云,然后利用点云的强度信息初提取道路点云,针对与道路材质相似的停车场等地物点云,在构建TIN的基础上,使用边长和面积约束进一步对道路点云进行精提取,最后使用α-shape算法对道路边界进行提取,并利用算法对实测的点云数据进行道路提取,以准确率和误分率对本文算法进行定量分析,结果表明提出的道路提取算法能够快速准确地提取道路点云。

基于环境点云的矿用挖掘机器人自主作业规划

针对传统矿用挖掘机难以在复杂矿岩环境下高效开采的问题,基于环境的雷达点云信息提出一种在面对复杂堆料时挖掘机器人的自主作业规划方法,以实现其连续、高效的自主化采掘任务。该方法首先利用挖掘机器人的激光雷达对复杂未知的物料环境形貌进行建模分析,通过点云信息的特点识别并筛选不同的物料堆面,然后采用多项式插值的方法对不同物料堆面的挖掘轨迹进行在线规划。结果表明,基于环境点云的自主规划方法能够使挖掘机器人在满足满斗率的条件下对不同的物料堆面实现快速有效的自主作业规划,并保证挖掘机器人连续高效的挖掘作业,对复杂工况环境下矿用挖掘机自主化的高效开采方面的研究有很大的指导意义。

全局ICP与改进泊松相结合的三维人脸重建

为快速精确地实现人脸三维数字化,本文提出一种高精度全流程自动化的稳健三维人脸重建方法。针对基于结构光相机采集到的左右两组人脸点云和RGB图像数据,本文首先提出一种自适应下采样的全局优化ICP配准方法融合左右点云,其次提出基于法向量优化的泊松重建方法来将配准后的点云进行表面重建,生成网格化模型,该泊松重建方法针对非封闭性人脸点云有良好的重建效果和重建精度,然后将RGB图像贴图到网格化模型上,最终重建出了一个带有细节纹理的三维人脸模型。经过大量的人脸重建试验验证,本文方法具有高精度、高稳健性,能够快速、准确且稳定地重建出人脸。

三维激光技术在矿山测量中的综合应用

随着社会的发展,矿山测绘工作涉及的内容也越来越广泛,传统矿山测绘方法已不能完全满足工作需求。而三维激光扫描技术是继GPS技术后的又一次技术革新,具有良好的应用前景。本文主要从三维激光扫描技术的分析出发,研究了三维激光扫描技术在矿山测绘中的应用,以期为矿山测绘工作中应用三维激光扫描技术提供有利的参考。

地面三维激光扫描技术在道路改扩建测绘中的应用研究

文中以某具体道路改扩建工程为实例,从施测方案设计,设备选型、控制网及标靶布设等方面研究适合的三维激光扫描技术流程。同时,利用相关软件完成点云数据的滤波、拼接、坐标转换及精简等工作,并与CASS软件结合生成DTM模型,用于道路改扩建设计。试验结果表明:该技术在道路改扩建信息采集中,与传统测量方法比对较差在4 mm以内,数据准确性高,完全满足道路改扩建设计要求,具有很好的应用前景。

多站激光点云数据全自动高精度拼接方法研究

针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。

基于机载LiDAR多回波类型森林叶面积指数反演研究

森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)、冠层回波数量Lpi(n LPIcan)及冠层回波能量Lpi(i LPIcan)的三变量模型估测精度最高(R2=0.883,Mad=0.076),相比于单变量估测模型而言,R2提高了0.047,Mad减少了0.015。结果表明,基于点云回波类型分类的Lpi能够较好的估测森林Lai,且多变量模型的估测精度要优于单变量模型的估测精度。

基于线激光扫描的零件三维表面检测系统研究

零件表面缺陷是造成零件生产损失的主要原因之一,现如今的表面缺陷检测大多集中于平面的表面缺陷检测,为了能更好地表达物体的三维表面信息以及针对其三维信息进行缺陷检测,提出了一种基于线激光扫描的零件三维表面检测系统。首先对相机进行标定,可用于对相机采集到的图像进行矫正,同时得到相机的内外参数,用于后续图像处理的坐标转换。然后利用图像采集系统采集图像,对图像依次进行高斯滤波、图像差分、高斯平滑、条纹中心线提取、坐标转换,得到零件表面的三维点云数据,最后将得到的数据与标准数据做差,根据差值与设定的阈值之间作比较,判断表面是否存在缺陷。该系统可得到零件表面的三维点云数据,进而可判断出零件表面是否有缺陷存在,从而减少由于缺陷而造成的损失。

三维激光扫描测量技术在智慧矿山中应用

三维激光扫描测量技术为智慧矿山建设提供了可能,运用该技术对整个矿山实景点云数据实时自动采集处理。借助信息技术,经矿山物联网传输数据并经软件处理,实现了重建数字矿山,虚拟再现矿山现实。本文结合三维激光扫描技术特点提出了三维激光扫描技术在智慧矿山领域的应用方法和方向,展望了智慧矿山的趋势和前景。

动车组运行状态智能检测装备

动车组运行状态智能检测装备设置于动车段入库线上,主要针对动车组走行部、车顶和受电弓在运用中出现内部缺陷、磨损、损坏及尺寸超限的故障比率问题。实时采集运行列车的底部、侧部和顶部图像,采用故障自动识别策略,对列车的车底走行部、闸瓦、转向架、接触网等与列车有关的各个部件进行动态监控。根据实验和现场使用情况,本检测设备满足铁路机车运行时对走行部和受电弓进行在线测量检测的要求,其中,走行部检测精度可达1 mm,滑板磨耗值测量精度可达0.2 mm。鉴于此,该动车组智能检测装备能及时发现故障隐患,为检修和更换提供依据,保证动车组运行安全。