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公开(公告)号：CN112526486B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011321858.X
申请日：2020-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于轴系误差模型的三维激光雷达空间坐标校准方法，涉及激光传感技术领域，针对现有技术中对激光雷达的标定精度差的问题，本发明从误差的角度出发，基于二维转台的结构及测距系统激光的方向与转台轴系的关系，深入研究了激光雷达的几何误差。在此基础上,基于坐标变换的原理，得出了激光雷达的坐标变换矩阵和误差矩阵。通过坐标变换矩阵与误差矩阵的运算，建立优化函数，提高三维扫描数据的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113327275B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110676630.0
申请日：2021-06-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种基于多约束点到局部曲面投影的点云双视角精配准方法。计算多尺度特征描述子；利用k近邻搜索和重叠率参数确定初始对应点集，利用特征描述子相似性搜索并筛选对应点对；基于对应点对中的每个点向其对应的区域进行曲面投影，获得新的对应点集；得到双向插补的点对，利用刚性变换一致性原则进行筛选，求解坐标变换矩阵；循环迭代坐标变换矩阵的求解和源点云的更新，直至满足收敛条件即结束多视角配准过程。本发明用以解决现有点云双视角精配准方法无法解决测量系统离散采样导致的点云稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN113610903A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110667408.4
申请日：2021-06-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于K‑means聚类中心局部曲面投影的多视角点云配准方法。给定初始的全局变换矩阵；计算每帧点云的多尺度特征描述子和法向量；通确定完整点云中每个点的聚类归属；计算多尺度特征描述子和法向量，得到原始点相对完整点云的配准对应点；局部MLS曲面进行双向内插投影，若不满足刚体变换一致性约束条件则将该点对剔除，获得单帧点云的最终匹配点集；若满足刚体变换一致性约束条件则将投影点与其对应点视为正确的对应点对；将N个视角点云依次配准；实现全局优化。本发明将原本就具有稀疏性的激光点云进行了下采样操作，导致点云分辨率下降，配准精度不高的问题，即三维激光点云的采样稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN113327275A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110676630.0
申请日：2021-06-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种基于多约束点到局部曲面投影的点云双视角精配准方法。计算多尺度特征描述子；利用k近邻搜索和重叠率参数确定初始对应点集，利用特征描述子相似性搜索并筛选对应点对；基于对应点对中的每个点向其对应的区域进行曲面投影，获得新的对应点集；得到双向插补的点对，利用刚性变换一致性原则进行筛选，求解坐标变换矩阵；循环迭代坐标变换矩阵的求解和源点云的更新，直至满足收敛条件即结束多视角配准过程。本发明用以解决现有点云双视角精配准方法无法解决测量系统离散采样导致的点云稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN113610903B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110667408.4
申请日：2021-06-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/33 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开一种基于K‑means聚类中心局部曲面投影的多视角点云配准方法。给定初始的全局变换矩阵；计算每帧点云的多尺度特征描述子和法向量；通确定完整点云中每个点的聚类归属；计算多尺度特征描述子和法向量，得到原始点相对完整点云的配准对应点；局部MLS曲面进行双向内插投影，若不满足刚体变换一致性约束条件则将该点对剔除，获得单帧点云的最终匹配点集；若满足刚体变换一致性约束条件则将投影点与其对应点视为正确的对应点对；将N个视角点云依次配准；实现全局优化。本发明将原本就具有稀疏性的激光点云进行了下采样操作，导致点云分辨率下降，配准精度不高的问题，即三维激光点云的采样稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN112526486A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011321858.X
申请日：2020-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于轴系误差模型的三维激光雷达空间坐标校准方法，涉及激光传感技术领域，针对现有技术中对激光雷达的标定精度差的问题，本发明从误差的角度出发，基于二维转台的结构及测距系统激光的方向与转台轴系的关系，深入研究了激光雷达的几何误差。在此基础上,基于坐标变换的原理，得出了激光雷达的坐标变换矩阵和误差矩阵。通过坐标变换矩阵与误差矩阵的运算，建立优化函数，提高三维扫描数据的精度。
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