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        點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)算法的研究

        2013-08-22 07:45:14于明旭紀(jì)志浩林樂勝
        交通科技與經(jīng)濟 2013年5期
        關(guān)鍵詞:反射體同名位姿

        于明旭,紀(jì)志浩,林樂勝

        (1.江蘇建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 徐州 22116;2.中國煤炭地質(zhì)總局普查隊,江蘇 徐州 22116)

        1 點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)原理

        點云配準(zhǔn)實質(zhì)是剛體變換。是通過平移矩陣T和旋轉(zhuǎn)矩陣R對一組點云數(shù)據(jù)進行變化,平移矩陣T和旋轉(zhuǎn)矩陣R如下式

        式中:tx,ty,tz為位移量;α,β,γ為x,y,z軸旋轉(zhuǎn)角。

        使用剛體變換將不同視角下特征點集A={ai},B={bi},i=1,2,3,…,k匹配到一起,需求解出平移矩陣T和旋轉(zhuǎn)矩陣R,實質(zhì)是求解目標(biāo)函數(shù)的值最小。目標(biāo)函數(shù)選取方法多為歐氏距離以及歐氏距離的變形,其公式為

        點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)主要涉及以下幾個坐標(biāo)系:掃描儀坐標(biāo)系 (SOCS);儀器自身局部坐標(biāo)系,獲取原始點云數(shù)據(jù)是以該坐標(biāo)系為參考;項目坐標(biāo)系(PRCS),該坐標(biāo)系統(tǒng)是由用戶定義的一種局部坐標(biāo)系;全局坐標(biāo)系 (GLCS),定義為包含項目坐標(biāo)系的一種坐標(biāo)系統(tǒng),與項目坐標(biāo)系相比該坐標(biāo)系包含數(shù)據(jù)量較大。各種坐標(biāo)關(guān)系如圖1所示,在圖1中掃描場景是一個矩形建筑物的俯視圖,項目坐標(biāo)系用Xpr、Ypr、Zpr表示,屬于右手坐標(biāo)系,Ypr平行于建筑物邊,項目坐標(biāo)系的原點與矩形建筑物的拐角重合。全局坐標(biāo)系是左手坐標(biāo)系,在圖中用Xgl、Ygl、Zgl表示。用Xspi、Yspi、Zspi(i=1,2,3,…,N)表示不同站點的掃描儀坐標(biāo)系。

        圖1 各種坐標(biāo)系關(guān)系

        點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)過程,實質(zhì)就是將各站基于掃描儀坐標(biāo)系獲得的點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到項目坐標(biāo)系或全局坐標(biāo)系。轉(zhuǎn)換關(guān)系如圖2所示。

        圖2 數(shù)據(jù)配準(zhǔn)過程

        2 配準(zhǔn)誤差解算

        本文采用兩站中同名點點對配準(zhǔn)或距離中誤差σ0作為評價兩站點云配準(zhǔn)精度指標(biāo),中誤差σ0的計算式子為

        式中:(xi,yi,zi)為目標(biāo)點集中目標(biāo)點的坐標(biāo);(x′i,y′i,z′i)為轉(zhuǎn)入目標(biāo)點集中點的坐標(biāo);n為控制點個數(shù);k為配準(zhǔn)時未知數(shù)個數(shù),值為7。

        3 配準(zhǔn)方法

        粗配準(zhǔn)即初始配準(zhǔn),是概略算出點云之間旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。本文使用有反射標(biāo)志同名點提取方法。這種辦法采用人機交互,解決了準(zhǔn)確確定同名點問題時,耗時較長的問題。反射體有圓柱形、扁平圓形和球形,如圖3所示。

        圖3 反射體

        在掃描前將反射體粘貼在被掃描物體周圍,在掃描過程中反射體固定不動,利用相同的反射體在不同掃描站中的位置關(guān)系對不同的掃描站間點云數(shù)據(jù)進行配準(zhǔn),為了解計算MSOP,需至少已知不共線的3個反射體在2個坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值,為削弱配準(zhǔn)誤差,在實驗中應(yīng)用4個反射體?;诜瓷錁?biāo)志同名點配準(zhǔn)所使用的公共反射體坐標(biāo),如表1所示。

        表1 相鄰兩站公共反射體信息表

        兩站點共有4個共同反射體坐標(biāo),其應(yīng)用式旋轉(zhuǎn)矩陣為

        平移向量為

        式(1)計算得到旋轉(zhuǎn)角為:(α)Roll為2.207°;(β)Pitch為0.826°;(γ)Yaw為-136.183°。根據(jù)式(3)得到標(biāo)準(zhǔn)偏差值為0.053m,可以為精配準(zhǔn)算法提供初始位姿。

        4 精配準(zhǔn)

        4.1 算法原理

        精配準(zhǔn)是在粗配準(zhǔn)基礎(chǔ)上提高點云之間配準(zhǔn)精度,實驗時選擇的同名點對應(yīng)該大于3對,通過最小二乘原理求解R和T最優(yōu)解,本文使用間接平差,即通過列出誤差方程求解點云配準(zhǔn)表達式(4),式(4)中參數(shù)為(x0,y0,z0,u,α,β,γ),用級數(shù)展開至一次項可得到線性轉(zhuǎn)換模型的誤差方程式(5),其系數(shù)矩陣為式(6),li為式(7),ˉx為式(8)。

        由間接平差可得

        式中:p為權(quán)值,取單位矩陣;Vi為第i個同名點配準(zhǔn)后的誤差;x′iy′iz′i為已經(jīng)配準(zhǔn)點云集坐標(biāo)系o′-x′y′z′下坐標(biāo);xyz為未配準(zhǔn)坐標(biāo)系o-xyz中的點云數(shù)據(jù),由o-xyz向o′-x′y′z′坐標(biāo)系配準(zhǔn)。

        設(shè)pi、qi分別屬于o-xyz和o′-x′y′z′坐標(biāo)系,(pi,qi)為同名點,i取3。令

        然后對正交向量vi,wi正交單位化,得

        將[v]中的數(shù)據(jù)集V變換到[w],變換關(guān)系為V′=RV+T,利用正交關(guān)系得到上述的R與T,則R=[v]-1·[w],t=p1[v]-1·[w]+q1。

        4.2 算法描述

        第一步:基于同名點進行粗配準(zhǔn);

        第二步:粗配準(zhǔn)結(jié)果α,β,γ,u,x0,y0,z0作為算法的初始位姿;

        第三步:每次計算得到的α,β,γ,u,x0,y0,z0作為下次迭代運算的初始值;

        第四步:重復(fù)二、三兩步;

        第五步:當(dāng)兩次迭代結(jié)果之差小于10-6,停止迭代。

        在C++中實現(xiàn)算法,以化石數(shù)據(jù)為例,兩站點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)過程如圖4所示,其中a為配準(zhǔn)前數(shù)據(jù),b為配準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)。根據(jù)(2)式得標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.0057m,平移旋轉(zhuǎn)矩陣如下式

        圖4 配準(zhǔn)前后效果

        5 結(jié)束語

        本文將點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)分兩步進行,先采用人機交互的方法進行粗配準(zhǔn),在粗配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,應(yīng)用最小二乘間接平差理論,通過算法實現(xiàn)精確配準(zhǔn),并以兩站中同名點的點對配準(zhǔn)后距離誤差作為配準(zhǔn)精度的衡量指標(biāo)。實驗表明,此方法的優(yōu)點是基于同名點配準(zhǔn)方法簡單,效率高,可以為精確配準(zhǔn)算法提供初始位姿,降低數(shù)據(jù)配準(zhǔn)耗時,同時,也避免精配準(zhǔn)數(shù)據(jù)因局部收斂出現(xiàn)的病態(tài)狀況。通過實驗驗證此方法配準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)能滿足后續(xù)使用要求。

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