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        基于凸包算法和抗差最小二乘法的激光掃描儀圓形標(biāo)靶中心定位

        2018-03-20 03:05:12李宗春阮煥立付永健
        測(cè)繪工程 2018年3期
        關(guān)鍵詞:抗差標(biāo)靶邊緣

        何 華,李宗春,阮煥立,付永健

        (信息工程大學(xué) 地理空間信息學(xué)院,河南 鄭州 450001)

        平面標(biāo)靶是地面激光掃描儀的重要附件之一,在多視點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接、點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和激光掃描儀精度檢校中發(fā)揮了重要作用[1]。由于測(cè)量環(huán)境復(fù)雜、標(biāo)靶表面污損、殘缺和障礙物遮擋等因素,會(huì)造成平面標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù)的缺失或冗余,此時(shí)使用重心法解算平面標(biāo)靶中心精度不高,故研究穩(wěn)健的平面標(biāo)靶中心定位算法十分必要。

        Lichti等[2]利用標(biāo)準(zhǔn)平面標(biāo)靶的反射特性提取平面標(biāo)靶中心,但沒有考慮噪聲和粗差的影響;王力等[3]和劉燕萍[4]采用回光強(qiáng)度加權(quán)法計(jì)算平面標(biāo)靶中心,但沒有考慮標(biāo)靶存在殘缺的情形;陳俊杰[5]對(duì)比了重心類和幾何類平面標(biāo)靶中心定位算法,得出了重心法可獲得較高的中心定位精度的結(jié)論;陳西江等[6]對(duì)標(biāo)靶點(diǎn)云進(jìn)行分帶,然后以每帶的K-均值聚類中心均值作為標(biāo)靶中心坐標(biāo),算法在一定程度上能減弱數(shù)據(jù)缺失的影響,但無(wú)法消除粗差的影響;朱寧寧[7]基于點(diǎn)云分布特征提取標(biāo)靶點(diǎn)云邊緣點(diǎn),用最小二乘法求出標(biāo)靶中心,該算法可解決殘缺標(biāo)靶的定位問(wèn)題但無(wú)法準(zhǔn)確定位冗余標(biāo)靶中心;官云蘭[1]基于模糊均值聚類和距離過(guò)濾提取平面標(biāo)靶點(diǎn)云,再用重心法求解標(biāo)靶中心坐標(biāo),該算法沒有考慮標(biāo)靶殘缺和冗余的情形。薛曉璐[8]提出了基于RANSAC的殘缺平面標(biāo)靶中心定位算法,該算法能準(zhǔn)確定位缺失和冗余標(biāo)靶中心,但算法效率比較低。

        針對(duì)完整的高質(zhì)量標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù),標(biāo)靶中心定位算法可以獲得較高精度的標(biāo)靶中心坐標(biāo),但當(dāng)標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù)缺失或冗余時(shí),定位精度會(huì)極大地降低。本文提出一種基于凸包算法和抗差最小二乘法的中心定位算法,為提高中心定位精度,先剔除標(biāo)靶點(diǎn)云的粗差數(shù)據(jù),再進(jìn)行最佳平面擬合把所有點(diǎn)云投影到同一平面上,然后旋轉(zhuǎn)標(biāo)靶最佳平面與xoy坐標(biāo)面平行簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理,最后用凸包算法提取標(biāo)靶邊緣點(diǎn),并利用抗差最小二乘擬合的邊緣點(diǎn)中心作為標(biāo)靶的中心坐標(biāo)。

        1 標(biāo)靶點(diǎn)云預(yù)處理

        1.1 標(biāo)靶點(diǎn)云提取

        平面標(biāo)靶的有效反射區(qū)域一般采用高反光材料(如玻璃微珠型或微晶棱鏡型反光材料)制成,其反射系數(shù)比普通白色材料高出數(shù)百倍甚至上千倍,故可利用回光強(qiáng)度信息將標(biāo)靶點(diǎn)云從周圍背景中提取出來(lái)[9]。分兩步提取標(biāo)靶點(diǎn)云:

        1)人工大致選擇包含標(biāo)靶數(shù)據(jù)的點(diǎn)云區(qū)域,得到粗略標(biāo)靶點(diǎn)云。

        2)依據(jù)回光強(qiáng)度信息精確提取平面標(biāo)靶點(diǎn)云。

        1.2 標(biāo)靶最佳平面擬合

        由于激光光斑效應(yīng),在掃描線與目標(biāo)邊緣相切的區(qū)域會(huì)存在拖尾現(xiàn)象[10],使得數(shù)據(jù)中存在粗差。同時(shí)由于掃描儀的測(cè)距誤差以及外界環(huán)境的干擾,平面標(biāo)靶點(diǎn)云不是嚴(yán)格位于一個(gè)平面上[11],而是具有一定的厚度,如圖 1所示。設(shè)標(biāo)靶平面方程表達(dá)式為

        ax+by+cz+e=0.

        (1)

        式中:a,b,c為平面的法向量元素。

        (2)

        (3)

        若|di|>2δ,則認(rèn)為該點(diǎn)是粗差點(diǎn),刪除該點(diǎn)。剔除粗差前后標(biāo)靶點(diǎn)云如圖 1所示。對(duì)剩余的點(diǎn)云進(jìn)行最佳平面擬合。最后把所有的點(diǎn)云沿平面法向投影到標(biāo)靶最佳平面,如圖2所示。

        圖1 剔除粗差前后標(biāo)靶點(diǎn)云

        圖2 標(biāo)靶最佳平面

        1.3 坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)

        為了在二維平面對(duì)三維面狀信息進(jìn)行提取和計(jì)算,將標(biāo)靶最佳平面旋轉(zhuǎn)至與xoy平面平行。標(biāo)靶最佳平面上的點(diǎn)云旋轉(zhuǎn)到平行于xoy坐標(biāo)面的平面的旋轉(zhuǎn)矩陣為[12]

        (4)

        則標(biāo)靶點(diǎn)云在平行于xoy坐標(biāo)面的平面S上的坐標(biāo)為

        (5)

        2 標(biāo)靶中心定位

        2.1 邊緣點(diǎn)提取

        精掃的平面標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù)量較大,能夠準(zhǔn)確地反映標(biāo)靶的幾何信息,但是其中大部分的點(diǎn)云是冗余的。而標(biāo)靶的邊緣點(diǎn)包含足夠的標(biāo)靶幾何信息,且數(shù)據(jù)量又小,故本文用邊緣點(diǎn)計(jì)算標(biāo)靶中心坐標(biāo)。

        為提高邊緣點(diǎn)提取的效率和準(zhǔn)確度,本文引入凸包算法。凸包是計(jì)算幾何中的概念,若平面上包含有限個(gè)點(diǎn)的點(diǎn)集為Q,則其凸包是包含Q的最小凸多邊形[13]。平面標(biāo)靶的幾何形狀為標(biāo)準(zhǔn)的圓形,標(biāo)靶的邊緣點(diǎn)可以看成標(biāo)靶點(diǎn)云凸包點(diǎn)的集合。用凸包算法提取標(biāo)靶邊緣點(diǎn)時(shí)不受標(biāo)靶內(nèi)部點(diǎn)云缺失的影響,且可以自動(dòng)濾除掉因標(biāo)靶邊緣數(shù)據(jù)缺失而產(chǎn)生的非邊緣點(diǎn)。凸包算法提取的標(biāo)靶凸包點(diǎn)如圖3所示。

        圖3 點(diǎn)云凸包示意圖

        2.2 抗差最小二乘圓擬合

        本文處理的平面標(biāo)靶考慮數(shù)據(jù)缺失和冗余的情形,傳統(tǒng)的最小二乘不能抵抗粗差影響,不能實(shí)現(xiàn)標(biāo)靶的穩(wěn)健定位。RANSAC雖然具有較強(qiáng)的抗差性,但是算法的可靠性和效率不能保證。為增強(qiáng)結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性,本文采用基于IGG3權(quán)函數(shù)的抗差最小二乘法。

        二維平面上,設(shè)圓上的點(diǎn)為p(xi,yi),則有

        (xi-x0)2+(yi-y0)2=r2.

        (6)

        式中:r為半徑;x0,y0為圓心。則誤差方程為

        vi=f(x0,y0,r)=

        (7)

        上式是非線性方程,不能直接求解,利用泰勒級(jí)數(shù)展開,省略二次以上項(xiàng),可得線性化方程

        (8)

        寫成矩陣形式為

        (9)

        (10)

        為“充分利用有效信息,限制利用有害信息,排除有害信息”,提高平面圓參數(shù)求解的精度,抗差權(quán)函數(shù)選擇為IGG3函數(shù),即

        (11)

        3 實(shí)驗(yàn)及分析

        測(cè)試算法效果,用Riegl VZ400掃描儀及其配套的平面標(biāo)靶進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)室墻壁粘貼平面標(biāo)靶,架設(shè)掃描儀。先對(duì)整個(gè)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行粗掃,然后對(duì)標(biāo)靶所在區(qū)域進(jìn)行精掃,最后對(duì)精掃的標(biāo)靶點(diǎn)云進(jìn)行中心定位。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中IGG3權(quán)函數(shù)中驗(yàn)前單位權(quán)中誤差取經(jīng)驗(yàn)值為0.001 m,根據(jù)多次試驗(yàn)k0,k1分別取值為1.5和5,取標(biāo)靶點(diǎn)云坐標(biāo)均值為中心坐標(biāo)的初值。

        3.1 完整標(biāo)靶中心定位

        當(dāng)標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù)完整且密集時(shí),重心法求解的標(biāo)靶中心坐標(biāo)精度高且穩(wěn)定可靠[1,5, 8,14],本文以剔除粗差后的完整標(biāo)靶點(diǎn)云重心坐標(biāo)為基準(zhǔn)值。選取5個(gè)掃描質(zhì)量較高的標(biāo)靶點(diǎn)云,分別用重心法、文獻(xiàn)[8]算法和本文算法計(jì)算標(biāo)靶中心坐標(biāo)以及標(biāo)靶中心坐標(biāo)與基準(zhǔn)值之間的偏差Δd,結(jié)果如表 1所示。

        從表1可知,對(duì)于一般情況下的完整標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù),本文算法、文獻(xiàn)[8]算法與重心法中心定位結(jié)果相比差值均在亞毫米級(jí),最大的差值分別為0.5 mm和0.6 mm,且文獻(xiàn)[8]算法和本文算法的中心定位精度都能達(dá)到0.4 mm。表明當(dāng)平面標(biāo)靶數(shù)據(jù)完整時(shí),本文算法正確有效,且可以認(rèn)為本文算法、文獻(xiàn)[8]算法和重心法的中心定位精度一致。

        本文算法中心定位耗時(shí)包括標(biāo)靶點(diǎn)云旋轉(zhuǎn)、邊緣點(diǎn)提取以及標(biāo)靶中心擬合耗時(shí),而文獻(xiàn)[8]算法主要包括邊緣點(diǎn)提取和圓心擬合耗時(shí)。用本文算法和文獻(xiàn)[8]算法定位上述5個(gè)標(biāo)靶中心,時(shí)間消耗如表2所示。

        表1 完整平面標(biāo)靶中心坐標(biāo)

        表2 中心定位耗時(shí)統(tǒng)計(jì) s

        從表 2可知,本文算法在標(biāo)靶點(diǎn)云旋轉(zhuǎn)時(shí)需要遍歷所有點(diǎn),故此階段時(shí)間消耗較長(zhǎng),是總耗時(shí)的主要組成部分,而在邊緣提取和圓心擬合時(shí)只有少部分的標(biāo)靶點(diǎn)參與計(jì)算,故時(shí)間消耗很短。文獻(xiàn)[8]算法提取邊緣點(diǎn)時(shí)需要把所有標(biāo)靶點(diǎn)的空間直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo),且要再次遍歷所有點(diǎn)才能求出分列點(diǎn)云的極值,故耗時(shí)較長(zhǎng);在圓心擬合階段,需要先找到滿足閾值的局內(nèi)點(diǎn),否則就要多次迭代,最后還需用所有的局內(nèi)點(diǎn)擬合圓心,故該階段耗時(shí)也比本文算法圓心擬合耗時(shí)長(zhǎng)。從中心定位總時(shí)間來(lái)看,本文算法耗時(shí)較文獻(xiàn)[8]降低了一個(gè)數(shù)量級(jí),算法效率得到提高。

        3.2 低質(zhì)量標(biāo)靶中心定位

        為了分析標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù)缺失或冗余時(shí)本文算法的定位結(jié)果,以1號(hào)標(biāo)靶點(diǎn)云為基礎(chǔ),刪除標(biāo)靶部分點(diǎn)云或者增加多余點(diǎn)云,得到7種類型的標(biāo)靶點(diǎn)云,以此來(lái)模擬實(shí)際掃描時(shí)獲取的低質(zhì)量平面標(biāo)靶數(shù)據(jù)。各種低質(zhì)量標(biāo)靶類型,以及文獻(xiàn)[8]算法(第二行)和本文算法(第三行)提取的邊緣點(diǎn)如圖4所示(圖中實(shí)心圓表示參與圓心擬合的邊緣點(diǎn),空心圓表示未參與圓心擬合的邊緣點(diǎn))。

        圖4 不同類型標(biāo)靶及其邊緣點(diǎn)

        從圖4可知,本文算法和文獻(xiàn)[8]算法都可準(zhǔn)確地提取標(biāo)靶邊緣點(diǎn)。本文算法可以自動(dòng)過(guò)濾掉因?yàn)閿?shù)據(jù)缺失而產(chǎn)生的“偽”邊緣點(diǎn),能夠剔除邊緣點(diǎn)中的部分粗差數(shù)據(jù),因?yàn)槿哂帱c(diǎn)云而遺漏掉少數(shù)邊緣點(diǎn)。文獻(xiàn)[8]邊緣點(diǎn)提取算法不能剔除粗差,邊緣點(diǎn)中的粗差點(diǎn)多于本文算法,而且提取的邊緣點(diǎn)隨分列參數(shù)的變化而變化,圖中結(jié)果為分列參數(shù)設(shè)置為20時(shí)的結(jié)果。雖然兩者提取的邊緣點(diǎn)都含有粗差點(diǎn),但由于圓心擬合算法的抗差性,這些粗差點(diǎn)并未參與圓心擬合。

        用文獻(xiàn)[8]算法和本文算法計(jì)算的上面7種類型的低質(zhì)量平面標(biāo)靶中心坐標(biāo)、與基準(zhǔn)值(1.373 1,0.465 1,-0.320 4)的差值以及時(shí)間消耗如表3所示。

        表3 低質(zhì)量平面標(biāo)靶中心坐標(biāo)

        當(dāng)標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù)缺失或冗余時(shí),重心法不能準(zhǔn)確計(jì)算標(biāo)靶中心坐標(biāo)。但是從表 3可知,不管平面標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù)在標(biāo)靶內(nèi)部或邊緣缺失,還是在標(biāo)靶邊緣存在冗余點(diǎn)云,亦或邊緣點(diǎn)云既有缺失又有冗余,由于本文算法和文獻(xiàn)[8]算法具有抗差性,可以剔除邊緣點(diǎn)中的粗差,故仍可以準(zhǔn)確計(jì)算出標(biāo)靶中心坐標(biāo)。兩種算法定位精度相當(dāng),計(jì)算結(jié)果與基準(zhǔn)值差值均在亞毫米級(jí)。但文獻(xiàn)[8]算法耗時(shí)較長(zhǎng),算法效率有待進(jìn)一步提高。同時(shí)文獻(xiàn)[8]算法隨機(jī)選取局內(nèi)點(diǎn),其計(jì)算結(jié)果具有一定的隨機(jī)性。因此本文算法效率高,計(jì)算結(jié)果穩(wěn)定可靠。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        本文研究激光掃描儀圓形平面標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù)缺失或冗余時(shí)的中心定位算法,提出一種穩(wěn)健的標(biāo)靶中心定位算法。算法先提取標(biāo)靶邊緣點(diǎn),再用抗差最小二乘法計(jì)算標(biāo)靶中心坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)平面標(biāo)靶點(diǎn)云數(shù)據(jù)完整時(shí),本文算法定位結(jié)果與重心法和文獻(xiàn)[8]精度相當(dāng);當(dāng)平面標(biāo)靶點(diǎn)云缺失或者冗余時(shí),本文仍然能準(zhǔn)確計(jì)算標(biāo)靶中心坐標(biāo);同時(shí)本文算法耗時(shí)小于文獻(xiàn)[8]算法。但是標(biāo)靶點(diǎn)云提取需要人工操作,下一步需要研究標(biāo)靶點(diǎn)云的自動(dòng)提取,同時(shí)本文算法只適用于圓形平面標(biāo)靶,尚不能定位矩形類等非圓形標(biāo)靶中心。

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