三维激光扫描路面点云多频率振动信息去除方法

由于大范围三维激光扫描易受到采集车的多频率振动噪声的干扰,获取的路面三维形貌精度低。传统滤波和图像处理技术存在无法进行分量分析和过程复杂等缺陷。针对此问题,提出一种基于改进的哈里斯鹰优化(AMHHO)算法的变分模态分解(VMD)算法来对路面分量进行分析,精确剥离多频率振动信息。对车载3D激光相机获取的路面点云数据进行降维得到路面纵剖面信号,用所提AMHHO-VMD算法进行分解,对分解得到的本征模态函数(IMF)进行傅里叶变换并结合采集单元振动状态判定多频率振动信息。最后将筛选后的有效分量重构,得到精确的路面三维形貌。实验结果表明:与经验模式分解(EMD)算法和小波包分解算法相比,所提AMHHO-VMD算法能将多频率振动分量从原始路面点云中剥离,获得精确的路面三维形貌。