基于Harris3D-FPFH-MC的露天矿三维高精地图重建算法

三维高精地图是露天煤矿智能运输系统的基础,针对露天煤矿大尺度高度变化场景的三维建图一致性问题,提出了一种基于Harris3D-FPFH-MC的三维地图重建方法。首先,采用改进动态半径滤波法对原始点云数据进行预处理,去除点云中的噪声点;其次,采用RANSAC法提取地面点云,对提取的三维点云采用最小二乘法构建地面平面方程;然后,采用Harris3D-FPFH扩展特征矢量,形成关键点的249维描述矢量,基于相互一致性法获取点云匹配对,计算2帧点云之间的旋转和平移矩阵,构建三维地图;最后,在地图优化环节,增加延迟环节实现构建地图的后端优化。试验结果表明:所提算法与传统Lio_Sam、Lego_Loam等算法比较,减少了绝对轨迹误差和相对位姿误差,提高了露天煤矿三维地图精度,有效避免了结构相似场景导致地图闭环错误或无法闭环的问题,保证了构建地图的精度和鲁棒性,为点云配准技术在煤矿中的应用提供了技术支撑。

AutoCAD Map 3D下建筑物点云数据的建模与管理

目前,3维激光技术的出现已经为空间3维信息的获取提供了全新的技术手段,利用3维激光扫描仪获取的点云数据构建实体3维景观时,能够完整并高精度地重建扫描实物数据。本设计主要通过AutoCAD Map 3D软件,以复杂实体点云数据和CAD地形图为基础,制作了某大学的3维立体图。文中详细介绍了通过AutoCAD Map 3D利用点云数据建模的过程,重点阐述在AutoCAD Map 3D环境下建筑物点云数据建模及属性信息的建立,最终实现了对某大学3维景观的浏览和属性信息查询的功能。

AutoCAD Map 3D下建筑物点云数据的建模与管理

目前,三维激光技术的出现已经为空间三维信息的获取提供了全新的技术手段,为信息数字化发展提供了必要的生存条件。利用三维激光扫描仪获取的点云数据构建实体三维景观时,能够完整并高精度地重建扫描实物数据。本设计主要通过AutoCAD Map 3D软件,以复杂实体点云数据和CAD地形图为基础,制作了辽宁工程技术大学校园的三维立体图。文章详细介绍了通过AutoCAD Map 3D利用点云数据建模的过程,包括:点云数据的采集、点云数据的处理、模型的制作、校园三维图的渲染、地表DEM的建立和属性信息建立等。重点阐述在AutoCAD Map 3D环境下建筑物点云数据建模及属性信息的建立,最终实现了对校园三维景观的浏览和属性信息查询的功能。此功能的实现有助于学生、教职工及来访相关人员对校区布局及功能有方便、快捷、直观的认识,并为校园的数字化建设做一个铺垫。

三维激光扫描技术在历史建筑测绘中的应用——以闽清县历史建筑测绘建档项目为例

历史建筑作为城市的文脉,承载着一座城市的历史,受各种因素影响遭受不断的侵蚀甚至灭失,其保护形势越来越严峻。文章以闽清县历史建筑保护测绘为例,采用三维激光扫描技术,结合无人机倾斜摄影技术,对历史建筑真彩色三维点云模型建设进行了探索研究,为历史建筑的测绘资料建档和文物保护工作积累了宝贵的技术经验。结语对该技术进行了总结分析,认为三维激光扫描技术不仅能大幅提升工作效率和测量成果精度,还可实现历史建筑三维可视化,具有广阔的应用前景。

平滑注意力与谱上采样细化的非等距三维点云模型对应关系计算

为了解决非等距3维点云模型对应关系计算易受模型大尺度形变影响而导致对应失真、准确率低且平滑性差的问题,该文提出一种结合平滑注意力与谱上采样细化的非等距3维点云模型对应关系计算新方法。首先,利用点所在表面的几何特征信息设计平滑注意力机制与平滑感知模块,提高特征对大尺度形变区域非刚性变换的感知能力;其次,将深度函数映射模块与平滑正则化约束相结合,提升函数映射计算结果的平滑性;最后,在谱上采样细化模块中,以多分辨率重建的方式得到最终的逐点映射结果。实验结果表明,与已有算法相比,本算法在FAUST、SCAPE和SMAL数据集上构建的对应关系测地误差最小,处理大尺度形变模型时,能够提升逐点映射的平滑性和全局准确率。

基于车载三维激光扫描的城市道路竣工测量探讨

车载三维激光扫描系统融合了多种传感器和数据源,可以自动、迅速地获取道路的全方位信息。其扫描速度迅捷、数据信息丰富、精确度高、采集过程安全简单,并能节省人力。此技术显著提高了外业生产效率,并降低了生产成本。对车载三维激光扫描技术在道路工程竣工测量中的内外业处理流程的研究结果表明:该技术的精度可达到1∶500测图精度要求,满足城市高架路竣工规划测绘的精度需求。该技术方案是切实可行的,且能高效地提高生产效率。

基于三维点云重建的混凝土结构裂缝定位与追踪

为实现混凝土结构裂缝的自动化定位、宽度量化及扩展追踪,提出一种基于三维点云重建的混凝土结构裂缝定位及扩展追踪方法。首先通过无人机搭载高分辨率云台相机获取目标建筑物的图像集,再通过优化数据集与三维重建流程得到准确的建筑结构点云模型,并还原相机空间参数;然后提出视点定位算法,基于还原的相机空间参数求得拍摄裂缝的相机世界坐标,将裂缝图片与相机世界坐标绑定,基于图片索引裂缝的三维坐标,实现裂缝在点云模型中的自动定位;最后提出适用于混凝土结构的点云映射与配准算法,对裂缝宽度的扩展进行量化追踪。通过试验对服役期的大型混凝土建筑结构进行了可行性和精度验证。结果表明:所提出方法的三维模型重建的尺度平均误差小于3%,且可自动化定位结构裂缝的三维坐标,裂缝平均定位时间为38.09μs;通过进一步将整体模型与更新的裂缝点云集配准,可实现裂缝扩展信息(裂缝宽度)的准确追踪,试验相对误差小于8%。

基于3D激光雷达城市道路边界鲁棒检测算法

对点云预处理,并采用点云映射的方式快速分割出地面,同时消除路内障碍物以降低数据量;将分割出的地面数据组织成无向图,结合道路边界的多种局部特征和全局连续性特征提取边界点;根据道路边界点的测量模型修正提取的边界点,并采用二次多项式拟合修正后的边界点;采用多种策略对道路边界进行更新以使相邻两帧检测的道路边界保持平滑.实验证明,在道路边界不规则、存在路内障碍物遮挡边界的情况下,采用该方法得到的道路边界检测结果依然具有较高的鲁棒性和准确性.

室内测绘机器人自主定位与三维建图研究

室内空间由于低照明、缺少GPS定位辅助和场景特征较少等原因难以利用有限传感器进行高精度三维建图。针对此问题,对FAST-LIO算法进行改进,引入了Lider-IMU参数初始化系统和后端回环检测优化算法,以增加大场景下的建图鲁棒性。采用公开数据集进行实验研究。结果表明,和现有算法相比,该算法轨迹误差精度均有提升。还设计了机器人在东南大学的建筑内部环境进行测试。实验结果表明,机器人能够实现自主移动建图并安全返回,效果良好。

无人机LiDAR在输电线路平断面测绘中的应用

传统输电线路平断面测绘方法工作量大、野外危险性高,难以测量植被覆盖区域地面点高程及交叉跨越导线。针对该问题,本文提出了将无人机LiDAR技术应用于输电线路平断面测绘的方法。首先分析了无人机LiDAR的原理及优势;然后对无人机LiDAR外业数据采集、激光点云滤波构建DEM、三维地物采集、断面提取及平断面快速成图等关键技术进行了深入研究。结果表明,该方法可以实现高精度、智能化地测绘平断面图,效率大大提高,为输电线路路径优化提供了技术支撑,具有巨大的经济和社会效益,值得推广与借鉴。

基于三维建模和激光点云的建筑物目标监测系统

以提升目标监测效果为目的,提出基于三维建模和激光点云的建筑物目标监测系统。该系统首先利用感知单元采集目标激光点云数据,通过通信单元将数据传输到数据处理单元内,利用八叉树抽稀算法对建筑物目标激光点云数据实施简化处理,然后使用3DsMax三维建模软件构建目标三维模型,利用该模型进行实现建筑物目标监测,最后实验结果表明:系统采集的数据偏差小,点云抽稀率可达到30.5%,目标特征值监测偏差小于5%,可有效监测建筑物目标物体变化情况,监测性能良好。

面向地铁隧道测绘的点云数据处理关键技术研究

为了降低地铁隧道中可能出现的安全风险,分析了地铁隧道测绘的移动式三维激光扫描点云数据处理现状,对点云数据处理流程进行了研究,提出了依据样本特性进行点云数据降噪的RANSAC优化算法。性能测试结果显示,原始数据中噪点占比约为20%,初步拟合后降至10%,二次拟合进一步降至2%以下。通过点云数据的精确度与设计参数对比验证,结果显示:断面形状与设计椭圆的偏差在0.3%以内,全站仪和扫描仪获取的空间X轴和Y轴方向上控制点整体误差数值范围为±0.002 m,试验结果表明了方法的有效性。该点云数据处理方案具有优秀处理性能,可对地铁隧道形变进行有效评估。

一种基于点—面匹配的3D-SLAM方法

提出一种基于点一面匹配的3维空间同步定位与3维地图创建(3D-SLAM)方法以解决3D-SLAM中的点云匹配问题.首先将3维空间中的6自由度(6DOF)匹配问题合理地简化成5DOF匹配问题,然后算法在激光雷达获取的每行数据中提取平面拐点,再通过区域生长的方式找到点云中的平面区域.通过计算平面的法向量,并比较两帧数据之间关联平面的法向量方向估计出旋转参数,然后算法利用一种改进的层次投影方法计算平多参数.在含有较高噪声的真实数据集上的实验证明该算法是有效的.

三维激光扫描技术在历史建筑测绘中的应用

为探究三维激光点云获取技术在历史建筑测绘中的应用效果,以三维激光扫描技术实测过程为例,从三维激光扫描技术和历史建筑测绘分类角度,分析测绘的优势和要求,通过细化分析三维激光测绘流程的方式明确历史建筑测绘的特殊点,并结合实际测绘案例对三维激光点云获取技术的实用性进行验证。从生成图像可以看出,三维激光点云获取技术能够有效解决历史建筑测绘中遇到的各种问题,实现高精度三维立体建筑模型的构建。

基于随机可逆矩阵的3D点云模型加密

针对3D模型中存在的隐私保护问题,提出一种基于混沌映射的3D点云模型加密方案。利用混沌映射生戍一个3×3随机可逆矩阵和一个3×1平移向量,利用以上的随机可逆矩阵和平移向量可以将点云中的每一个点变换到一个齐次坐标。用以上加密方案对不同的3D点云模型进行大量测试的结果显示,每个点云模型都能正确地加解密。通过运用祝点特征直方图对加密的结果进行评估,结果表明:该方案能够生成难以辨认的密文3D点云。

GeoSLAM手持移动式三维激光扫描仪在铁路勘测中的应用

在铁路勘测设计过程中,部分工点易受树木遮挡影响,为了能够更加高效、精确地获取这些工点区域地形,将基于GeoSLAM的移动式三维激光扫描仪引入铁路勘测工作中,通过对比传统测量手段的数据采集效率和采集精度,分析GeoSLAM的移动式三维激光扫描技术针对不同工点的适用性,并对采集路线规划、点云匹配控制点布设方案和外业采集流程进行分析,总结出一套基于GeoSLAM移动式三维激光扫描仪数据采集的技术体系。研究表明,相较于传统测量技术手段,GeoSLAM移动式三维激光扫描技术能够实现“一次采集、应采尽采”,无需反复作业,激光点云数据精度可满足铁路勘测工点地形图制图的精度要求。

基于三维实景模型与点云的全要素地形图制作

作为新型基础测绘的重要衍生产品,全要素地形图是对传统基础测绘的继承与拓展。本文以新型基础测绘项目试点为依托,进行基于测绘新技术的全要素地形图生产技术流程的探索与实现。首先通过倾斜摄影测量技术与移动车载激光测量技术外业采集空间三维地理实体数据;其次以三维实景模型与点云数据为数据源进行全要素地形图的生产;最后通过传统高精度检测点采集手段采集检测点对全要素地形图成果进行精度检测。结果表明,项目中使用三维实景模型与点云数据进行全要素地形图生产符合项目设计需求,对于全要素地形图生产方式的探索可为新型基础测绘体系建设提供重要的技术支撑。

测绘新技术在历史建筑测绘中的应用

针对历史建筑测绘建档,基于目前新型测绘技术,包括站式三维激光扫描、移动式三维激光扫描以及无人机倾斜摄影,从不同技术手段获取点云数据的特点、精度以及测绘历史建筑的适用性出发,介绍外业数据获取和内业多种数据融合处理的流程,实现各项技术优势互补,在保证测绘精度的前提下,提升工作效率。哈尔滨市历史建筑测绘建档项目实践验证了作业方法的有效性,为后续历史建筑保护和修缮提供了数据支撑。

面向室内移动机器人的改进3D-NDT点云配准算法

点云配准是室内移动机器人位姿估计和环境构建的关键步骤,现有点云配准算法难以工作在低纹理场景中。为提高室内移动机器人环境适应能力,提出了一种改进三维正态分布变换(3D-NDT)点云配准算法。通过改进ORB特征提取算法,确保低纹理下的特征点提取;此外,为提高点云配准精度和效率,提出改进的3D-NDT算法快速获取高精度的点云配准矩阵。采用国际知名的公共数据集TUM作为评测数据,实验结果表明本文算法达到或优于现有主流点云配准算法的性能(均方根误差低于0.02 m),相对传统3D-NDT算法配准时间缩短3倍以上;并且能工作在低纹理场景中。因此,改进的算法能提高室内移动机器人环境适应能力。

基于3D SLAM移动式激光扫描技术的地上地下空间一体化测绘

近年来,随着中国经济快速发展及智慧城市的建设,城市地下空间的开发利用已经达到了空前规模,但是地下空间的传统测量方法效率低,总体精度较差。为此,文章试验了一种基于3D SLAM移动式三维激光扫描技术的地上地下空间一体化测绘新方法,利用手持移动式三维激光扫描仪对过街人行隧道的内部及相关地面建筑物进行扫描,加入地面控制点校准,经过解算,获取高精度地上地下空间一体化点云数据,并提取特征数据进行分析,实现地上地下空间一体化快速三维测绘。试验表明,3D SLAM移动式三维激光扫描技术具有作业高效、信息丰富、测量精度高等优点,为地上地下空间一体化测绘提供新的技术方法,具有较好的应用前景。