新能源汽车激光雷达传感器缺失数据填补方法研究

为了增强车辆激光雷达传感器数据采集的全面性,研究新能源汽车激光雷达传感器缺失数据填补方法。利用数据融合的点云采集技术和中值滤波算法,预处理点云数据。采用改进的噪声密度聚类算法构建点云超体素块,建立图模型,并利用图割算法进行全局聚类。结合典型地物特征提取地物信息,并利用全景图像进行密集匹配填补缺失区域,以完成点云数据中空洞区域的填补。实验结果表明,该方法能够有效实现缺失数据的填补,并且填补效果良好。填补后的点云数据与缺失区域原始点云在深度方向上的分布状况几乎一致。

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。

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。

车载激光雷达下新能源汽车无人驾驶障碍检测

新能源汽车无人驾驶障碍检测过程中,受道路上的多种障碍物以及复杂的天气如雨雪、雾霾等影响,数据采集难度较大,导致驾驶障碍检测精度偏低。为此,提出车载激光雷达下新能源汽车无人驾驶障碍检测方法。采取水平安装的方式,将两个32线激光雷达以对称方式布置在无人驾驶汽车上,采集路面结构三维点云数据并用坐标转换同步数据;基于统计特征的离散点滤波算法,计算点云数据集的标准差和全局距离平均值,以此去除离散噪声点;采用基于密度的带有噪声的空间聚类(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)聚类算法实现新能源汽车无人驾驶的障碍检测。实验结果表明,所提方法抗噪能力较高,平均识别距离为82 m,障碍检测准确率均在92%以上,误检率最高为1.8%,且检测耗时仅为1.09 ms。

基于移动车载激光扫描技术的城市部件自动化采集

为了提高城市部件采集效率及精度,本文结合移动车载激光扫描技术在城市道路空间三维数据采集中的优势,提出将移动车载激光扫描技术应用到城市部件提取中。首先,通过外业采集试验区点云数据及基准站坐标数据,解算得到原始点云数据;其次,通过对原始数据进行去噪、抽稀等预处理后,得到满足城市部件提取要求的高精度点云数据;最后,使用自动提取平台提取得到试验区城市部件数据。通过将GNSS-RTK测量数据与本文提取部件数据进行对比,结果表明,基于移动车载激光扫描技术的城市部件采集技术能够满足城市部件采集的精度要求,可大大提高城市部件采集效率。本文的研究可为智慧城市建设中城市部件管理提供了有益借鉴。

基于XJTUOM和Geomagic Studio的相似材料模型数据采集与提取

针对传统的物理测量或机械测量方法测量相似材料模型时易使模型变形且采集数据点有限、操作复杂、效率低等问题,介绍了一种采集并提取相似材料模型点云数据的方法。该方法采用XJTUOM三维白光面扫描系统采集相似材料模型的点云数据,并利用该系统的点云预处理软件对采集到的点云数据进行拼接和对齐处理,然后采用Geomagic Studio点云处理软件对预处理后的点云数据进行数据提取操作。试验结果表明,该方法获取数据量大,测量效率高,点云数据采集和处理精度高,抗干扰能力强。

激光扫描技术在建筑数字化中的应用

研究采用地面激光扫描仪对既有建筑进行数字化的方法。通过对大学生活动中心建筑群以及校史馆的数字化实验,总结出了既有建筑的数字化流程,其包括数据采集、点云去噪补洞、点云配准、表面重建以及模型的纹理映射5个步骤。采用该方法对既有建筑进行数字化,能够得到几何精度较高的、表面带有丰富细节和逼真纹理的数字模型。

地面三维激光扫描技术外业数据采集方法研究

三维激光扫描技术可以高精度、海量、快速地获取被测对象的三维坐标,构建出被测对象精准的三维立体模型,这种高精度的三维立体模型在各个行业有着广泛的用途。本文根据笔者的工作经验,采用RIEGL VZ-1000三维激光扫描仪,研究了地面三维激光扫描技术的外业数据采集方法,并对每种方法进行了探讨,指出了每种方法的优缺点,提出了其对应的应用范围。

基于逆向工程的黄平泥哨的数据采集

以贵州民族工艺品泥哨为研究对象,通过对泥哨的结构分析,确定了数据采集方案:利用基于三角测量法的非接触式三维扫描仪,采用标识点和配位点相结合的办法对实验样件进行数据测量,获得了样件的高精度三维数据点云,提供了泥哨较为准确的原始数据,对如何完整获取复杂形状样件的三维数据,尤其是具有繁复细微纹样表面的工艺品提供了一定的借鉴。

激光扫描技术在馆藏文物数字化保护中的应用研究

激光扫描技术为馆藏文物的数字化保护提供了一种新的途径,为文物的数字化存档、数字化展示、数字博物馆的建立及文化遗产的保护开辟了新的思路。本文阐述激光扫描技术的数据获取设备、具体作业流程、数据成果类型、技术难点,并总结其在馆藏文物数字化保护中应用的优势。

结合密度阈值和三角形组逼近的点云压缩方法

针对非均匀采集点云数据压缩中压缩精度和压缩时间较难权衡的问题,提出一种结合密度阈值和三角形组逼近的压缩方法,并且用八叉树划分得到的非空体素来设置密度阈值以构造三角形组,实现点云表面模拟。首先,根据体素内点的分布确定三角形组的顶点;接着,排序顶点以生成每个三角形;最后,引入密度阈值来构造平行于坐标轴的射线,根据射线与三角形的交点来生成不同密度区域上的细分点。采用dragon、horse、skull、radome、dog和PCB点云数据,对改进区域重心法、曲率压缩法、改进曲率分级法、K近邻长方体法和所提方法进行对比实验。实验结果表明,在相同体素尺寸下,所提方法的特征表达效果优于改进区域重心法;在压缩率接近的情况下,所提方法在时间效率上优于曲率压缩法、改进曲率分级法、K近邻长方体法;在压缩精度上,所提方法所建模型最大偏差、标准偏差和表面积变化率皆低于改进区域重心法、曲率压缩法、改进曲率分级法和K近邻长方体法所建模型。实验结果表明,所提方法在较好地保留特征信息的同时,可在较短的耗时下对点云实现有效压缩。

一种基于车载三维激光扫描的行道树数据采集处理方法研究

新兴的激光探测与测量技术(Li DAR)是一种主动遥感技术,车载三维激光扫描系统利用先进的遥感技术,通过传感器发出的激光脉冲,测定传感器与目标物之间的距离,探测目标的位置;同时通过车载全景相机,获取车辆行走路线的全景影像,获取目标物的特征信息。本文通过这项技术在行道树采集中的应用,理顺了作业的流程与方法,分析总结了风险及规避要点,验证了技术的可靠性,探索其在城市的绿化养护、生态保护、智慧城市建设推广的可行性。

基于逆向工程技术的消防分水器设计与研究

针对消防分水器设计缺少原始技术资料的问题,利用逆向工程技术重构产品CAD模型。通过扫描仪标定平均误差并采集产品表面点云数据,根据消防分水器重构模型与原始点云数据进行质量分析,得出误差产生原因并提出解决措施,进而保证消防分水器CAD模型的质量。质量分析结果表明,所设计的消防分水器3D表面关键点位偏差、关键点位2D尺寸偏差在合理范围内。此次设计研究可以为类似的消防分水器设备的设计提供思路,有效提高消防分水器产品的市场需求。

建筑物三维重建点云数据配准方式研究

本文在介绍三维激光扫描技术点云数据配准方式的基础上，以某特征建筑物为例，分别采用三种方式从内外业数据采集、处理速度方面进行对比，并对配准后的点云数据精度进行分析。结果表明：基于特征点点云数据采集、处理速度快，基于标靶、测站点控制点的点云数据配准方式精度较高。

高速公路路面特征的数字化表征与国道衰变谱系的研究

通过分析国内外在路面衰变谱系和路面数字化特征方面的研究情况,提出采用传感器、陀螺仪、激光扫描仪和数字相机等相关设备采集路面特征的数字化表征的高效的数据采集系统,从根本上解决路面衰变的定量分析与公路养护科学施工的不确定性问题,为交通安全管理提供技术支持。

三维激光扫描仪在道路工程中的应用分析

三维激光扫描技术作为目前测绘领域的新技术之一,具有非接触测量、采集速度快、数据精度高等特点。它是继GPS后的又一项测量技术革新。本文以三维激光扫描仪在道路工程中的应用分析为例,选取甘肃省兰州市某一新建环城路为分析对象,对其进行实地三维扫描,详细地介绍了点云数据拼接、坐标转换以及利用三维激光扫描数据生成道路图的整个过程,并进行两种数据的精度分析,对比得到其测量精度。

基于散乱点云的网格生成方法在Rhino平台上的实现

基于散乱点云的网格生成是在三维扫描或三维测量技术基础上进行的,其网格生成存在一定的难度。阐述了基于空间散乱点云数据的网格生成流程,介绍了空间自由形态网格划分的发展现状,并重点介绍了其算法的Rhino与GH Python实现平台,最后对基于散乱点云的网格生成技术做出总结与展望。

相似材料试验模型破坏区面扫描数据提取研究

针对传统的相似材料试验观测方法无法有效地获取模型破坏区域信息的问题,将工业测量技术引入相似材料试验观测,利用面扫描系统获取模型表面的点云数据,针对模型点云数据的特征,提出一种点云边界提取方法。该方法首先利用扫描线法提取裂缝边界点,然后利用最小距离法连接各边界,最后通过判断点云密度和边界闭合情况剔除标志点边界。对模型观测数据进行提取试验,结果表明:除了少数被标志点覆盖和破裂十分严重的边界以外,该方法能够较好地从相似材料模型点云数据中提取出非连续破坏区域边界,提取结果可应用于开采沉陷研究中。

基于三维激光点云的靶标探测系统研究与试验

【目的】使用R-Fans-32三维激光雷达(LiDAR)研究植株三维激光点云与植株叶面积之间的关系,为变量喷雾系统提供数据支撑。【方法】假设植株激光点云数量与叶面积之间存在线性关系。搭建基于三维激光点云的靶标探测的试验系统,先测量靶标植株的高度来探究该探测系统的精度,激光雷达以10Hz的扫描频率和1m的探测距离实现对10株番茄的三维点云数据的获取,激光雷达上位机软件Ctrlview实现对三维激光点云数据的储存。利用Cloud Compare软件对储存的点云数据进行处理,利用LiDAR360软件对植株进行高度测量和点云数量的获取。对采集的植株点云进行数量统计,利用CL-202植物叶面积测量仪对采摘的靶标植株叶片测量叶面积,验证植株点云与叶面积之间的关系。【结果】激光雷达探测所得到的番茄植株的高度与手工测量值的最大相对误差为7.92%。利用线性函数拟合植株点云数量与叶面积,拟合度为0.7805,最大相对误差为5.64%。【结论】设计了一种用于探究基于激光点云的变量喷雾系统可行性的试验系统,依据三维激光点云计算植株的叶面积精度良好,R-Fans-32三维激光雷达可作为变量喷雾系统的探测部件。

军械装备器材三维数据自动采集系统

基于激光三维扫描仪的军械装备器材非接触式三维信息采集系统,由PC机、激光扫描仪及旋转台装置组成。由零件寻位扫描控制软件获得装备表面特征的扫描点云数据。通过PolyWorks对数据预处理并拟和成NURBS曲面、网格模型生成后再简化和修补其三角模型。最后输出STL文件,同时以其它格式输出给其它软硬件系统。