直线特征约束下利用Plücker坐标描述的LiDAR点云无初值配准方法

王永波, 汪云甲, 佘雯雯, 韩新哲

王永波, 汪云甲, 佘雯雯, 韩新哲. 直线特征约束下利用Plücker坐标描述的LiDAR点云无初值配准方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(9): 1376-1384. DOI: 10.13203/j.whugis20160408
引用本文: 王永波, 汪云甲, 佘雯雯, 韩新哲. 直线特征约束下利用Plücker坐标描述的LiDAR点云无初值配准方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(9): 1376-1384. DOI: 10.13203/j.whugis20160408
WANG Yongbo, WANG Yunjia, SHE Wenwen, HAN Xinzhe. A Linear Features-Constrained, Plücker Coordinates-Based, Closed-Form Registration Approach to Terrestrial LiDAR Point Clouds[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(9): 1376-1384. DOI: 10.13203/j.whugis20160408
Citation: WANG Yongbo, WANG Yunjia, SHE Wenwen, HAN Xinzhe. A Linear Features-Constrained, Plücker Coordinates-Based, Closed-Form Registration Approach to Terrestrial LiDAR Point Clouds[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(9): 1376-1384. DOI: 10.13203/j.whugis20160408

直线特征约束下利用Plücker坐标描述的LiDAR点云无初值配准方法

基金项目: 

国家自然科学基金 41271444

详细信息
    作者简介:

    王永波, 博士, 副教授, 主要从事三维数据采集与处理、地理分析与可视化建模等方面的研究。ybwang@cumt.edu.cn

  • 中图分类号: P237

A Linear Features-Constrained, Plücker Coordinates-Based, Closed-Form Registration Approach to Terrestrial LiDAR Point Clouds

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China 41271444

More Information
    Author Bio:

    WANG Yongbo, PhD, associate professor, specializes in acquisition and processing of LiDAR point clouds, geography ana-lysis and visual modeling. E-mail:ybwang@cumt.edu.cn

  • 摘要: 经典的基于点状特征匹配的地面激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云配准算法实现过程中,点状特征的提取精度对算法运行结果的影响通常较大;基于迭代运算的LiDAR点云配准算法计算量大,对未知参数的初值依赖程度较高,在求解大转角刚体变换参数时算法不稳定。对此,提出了一种线状特征约束下基于Plücker直线坐标描述的LiDAR点云配准算法。立足于经典的向量代数与对偶四元数的相关理论与方法,分析并确定了Plücker直线坐标与对偶四元数之间的相互转换关系以及模型描述方法;以LiDAR点云配准前后同名线状特征的Plücker直线坐标相等为约束条件,构建了线状特征约束下基于Plücker直线坐标描述的刚体变换模型;立足于最小二乘基本准则,通过目标函数的极值化分析实现了线状特征约束下地面LiDAR点云配准参数的直接求解。实验结果表明,所构建的基于Plücker直线坐标描述的地面LiDAR点云配准模型,无需事先确定变换参数的初值,避免了多元函数的线性化过程,解除了参数结果对于迭代初值的依赖,理论上克服了迭代法在求解大转角相似变换参数时的算法不稳定问题。此外,较之单纯基于点状特征匹配的LiDAR点云配准算法,该算法可以有效地增强LiDAR点云配准过程的约束,达到提高配准质量的目的。
    Abstract: Considering that the low accuracy of extracted point features may affect the seamless fusion of point clouds from two neighbor stations, and by using traditional iterative-form solutions to implement point clouds registration, the large amount of computer resources, the high dependence on initial values of unknown parameters, and its theoretical instability in solving transformation parameters for large-angle registration can hardly be neglected. To alleviate the above problems, a linear features-based, closed-form solution to registration of pairwise terrestrial LiDAR point clouds is proposed, in which Plücker coordinates is introduced to represent linear features in 3D space. A Plücker coordinate-based object function is first introduced on the assumption of the consistency of each conjugate linear features from the two neighbor stations after registration. Based on the theory of least squares and by extreme value analysis of the error norm, detailed derivations of the model and the main formulas are all given. Experiments show that the proposed algorithm is just the one expected, the linearization of multivariate function is neglected in the implementation, and it runs well without initial estimates of unknown parameters, which assures the stability in solving transformation parameters for large-angle registration problems. Furthermore, by employing linear features as registration primitives, random errors may be greatly decreased by fitting contrast to point features based registration algorithms.
  • 遥感变化检测是利用不同时相的遥感影像和相关地理数据,结合遥感成像机理和地物特性,采用图像、图形处理理论和数学模型方法,确定和分析研究区的地表覆盖变化范围和变化类型。其研究目的是提取研究区变化信息,并生成变化图[1-2]

    高分辨率遥感影像比中低分辨率遥感影像具备更加丰富的光谱、纹理和形状等地物特征,但影像中同类地物的差异性增强,不同地物的光谱特征相互混淆,影像光谱域的统计可分性降低,信息提取难度增大,影像中“同物异谱,异物同谱”的现象大量发生,加重了地物光谱和纹理特征的离散程度,使得基于像元的变化检测精度难以提高[3]

    深度学习[4-5]作为机器学习的一个重要分支,可以自动地将简单特征组合成复杂特征,并利用复杂特征进行分类,分类精度大大提高,其在变化检测领域的应用比其他方法更为宽泛,适用性也更强。随着AlexNet[6]、VGG[7]、GoogLeNet[8]和ResNet[9-10]等深度学习网络的出现,神经网络在变化检测领域得到了成功应用。张鑫龙等[2]提出了基于深度玻尔兹曼机的深度学习变化检测方法;Peng等[10]提出了一种改进的用于语义分割编码器-解码器结构,端到端变化检测方法;Mou等[11]将光谱空间模块和时态模块进行组合,设计了一种循环3D全卷积网络用于建筑物变化检测。虽然国内外学者针对变化检测中存在的问题进行了大量研究,但深度学习变化检测方法优质训练样本的选取和自动化程度、基于像元检测的“椒盐”现象和伪变化区的出现等仍是目前亟待解决的问题[12-14]

    领域知识在遥感影像变化检测中的应用,对于解决图像处理算法的局限性、提高变化检测的精度和图像处理的自动化程度具有较为理想的效果[3]。深度置信网络(deep belief networks,DBN)是深度学习领域较为经典的模型,它通过联合概率分布来推断样本数据分布,非常适用于基于像元的变化检测研究。改进的变化矢量分析算法[2](robust change vector analysis,RCVA)和灰度共生矩阵算法[15-16](grey level co-occurrence matrix,GLCM)能够提取影像光谱和纹理差异特征,减小由于预处理阶段的配准所造成的误差,减弱高分辨率遥感影像中地物间光谱特征相互混淆等不利因素对检测结果的影响。

    本文以DBN为深度学习模型,利用RCVA和GLCM算法提取影像光谱和纹理差异特征。将原理性和经验性的领域知识整合成为知识规则,用于选取优质训练样本并作为优化深度学习变化检测结果的依据。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验,验证了本文方法的有效性。

    由于不同时相影像成像条件不同,在对影像进行精配准后,影像间的配准误差仍难以消除。其结果则是两幅影像间的像元对应关系不正确,进而导致了检测时伪变化区的大量出现。RCVA算法通过考虑像元的邻域信息,选择光谱差异最小的像元对进行检测,消除了配准误差带来的影响。

    RCVA算法原理如下:基于影像1中的某个像元x1(j,k),在影像2(j±ω,k±ω)范围内求与x1亮度值差异最小的像元x2,此时认为x2x1的同名像点,并求取差值xdifferent_a,表示通过亮度值求得的影像1中(j,k)点的变化强度值。同样,基于影像2求对应影像1中的同名像点,并求取差值xdifferent_b,表示通过亮度值求得的影像2中(j,k)点的变化强度值,以xdifferent_axdifferent_b较小者作为该点变化强度。

    遍历影像,可得到所有像元的光谱变化强度值,进而得到考虑邻域信息的光谱变化强度图。

    纹理特征是反映图像中同质的一种视觉特征,它体现了物体表面的结构组织排列属性,对于反映物体的表层特征变化具有重要利用价值。GLCM是提取纹理的一种经典方法,也是目前普遍使用且提取效果较好的纹理特征分析法[16]。已有的研究定义了14种标量来进行纹理分析,其中最常用的有均值、方差、协同性、对比度、熵等8 ‍种。以方差为标量研究纹理特征时,最能反应不同地物间的差异[17-18]

    得到两幅影像的方差特征值后,即可通过差值计算得到纹理变化强度图。

    根据光谱变化和纹理变化强度图,通过设置不同阈值提取样本,可对样本进行不同程度的划分。为保证样本的充分性,最大限度地选择到具有代表性的变化地物和未变化地物样本,通过自定义阈值取并集的方式,分析得出合理的阈值组合,并选择该阈值组合下的标记样本作为待优化样本。

    阈值组合的选取如下:以光谱变化和纹理变化强度图为基准,在最小强度值和最大强度值闭区间内,从小到大逐个设置阈值对样本进行标记;以参考变化结果为依据,对所有阈值下的样本标记结果进行统计,计算其准确率;计算相邻阈值间的准确率增幅,由于准确率反映了正负样本标记的正确程度,因此在准确率增幅趋于稳定前的节点处即可选定较为合理的阈值;以相同的方法分别获得RCVA和GLCM下的合理阈值,即组成阈值组合。通过变化强度区间逐个分析得到合理阈值的方式,对阈值的分析较细致,同样能够运用于其他情景下的阈值分析。

    高分辨率遥感影像中异常光谱值多,同时,由于影像获取时间和获取条件的不同,植被季节性返青和建筑物阴影区等因素影响,造成了伪变化样本的大量出现。

    1)形状特征知识。本文结合领域知识,引入面积(S)和形状复杂度(C)两种形状特征指数作为过滤离散伪变化样本的优化策略。优化策略定义为:(1)SSmin,即所有变化样本组成的图斑,其面积均应大于等于最小定义图斑面积,若不满足,则将其归并为未变化样本;(2)C=P/sCminP为待检测图斑周长,s为其面积,当满足条件SmaxsSmin时,C值越大说明图斑越复杂,是离散碎图斑的概率就越大,可将其归并为未变化样本。根据形状特征知识,本文设计的各类小图斑检测图谱如图 1所示。

    图  1  小图斑检测图谱
    Figure  1.  Graph for Detecting Small Patches

    图 1中共有134种图斑类型,是像素个数不大于4的所有图斑形式,其中,(a)~(l)为根据图斑形状和遍历窗口大小进行的排序。将待检测图斑与图 1比对,若形状相同,则可对该图斑进行删除或归并(归为未变化图斑)。

    2)光谱特征知识。针对植被(农作物、绿化带等)季节性返青和建筑物阴影等因素所引起的带状、块状伪变化样本集中区,通过对两幅影像固定窗口内同名像元亮度值采样的方式,自定义光谱映射区间。依据光谱映射区间建立光谱知识规则,并对两幅影像进行遍历,剔除伪变化样本。

    映射关系建立方式为:

    φmin1φ1φmax1fωφmin2φ2φmax2

    式中,φ1φ2分别为两幅影像中同名像元红、绿、蓝3个波段的亮度值φR1,φG1,φB1φR2,φG2,φB2φmin1φmin2为映射区间下限;φmax1φmax2为映射区间上限;ω为滑动窗口大小。

    DBN是一种概率生成模型[19],通过联合概率分布来推断样本数据分布。通过逐层非监督的训练方式对大量无标签样本数据进行特征提取,并通过少量有标签的样本数据进行模型优化,最后获得网络最优权重,使得网络能依据最大概率生成训练数据。DBN主要由两部分构成,第一是多层限制玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM),用于预训练网络;第二是前馈反向传播网络,此部分可以使RBM堆叠的网络更加精细化。

    RBM含有两层(显层v、隐层h),为无向图模型,每层可定义为一个向量,向量的维度即为该层神经元的个数,不同层之间的神经元由权值矩阵W连接。对于每一个RBM,都有其作为一个系统所具备的能量,而根据能量函数则可以得到关于vh的联合概率分布Pv,h|θθ=Wij,ai,bj为模型参数,Wij为神经元ij之间的权重,aibi分别表示显层和隐层神经元间的偏置),DBN则是通过基于Pv,h|θ的相关计算来重构样本数据。经过迭代可不断优化网络参数,达到初始化每个RBM参数的目的。当RBM网络中的特征向量在映射到不同特征空间时能够保存最多的特征信息,完成DBN的预训练。基于误差反向传播算法,利用有标签的样本数据,通过计算各RBM层的学习误差,对网络权值W进行更新,微调整个模型,完成DBN的训练。

    RBM的显层用来接收变量,且传统的输入多为二值变量,而连续输入的实值变量则更适用于图像分类和语音识别等[2]。本文DBN的输入为2×2像素范围内像元红、绿、蓝3波段的归一化亮度值依次排列的向量。

    利用预选好的样本对模型进行训练,当训练精度达到精度要求后,对模型进行保存,并利用模型对整幅影像进行检测,得到变化检测结果。由于DBN模型是基于像元的变化检测,模型训练完毕后权值已固化,因此当进行变化检测时会出现少量的“椒盐”噪点。为进一步提高检测精度,利用图 1中的(a)检测图斑对未变化区域中的孤立点进行剔除,对变化区域中的孤立点进行填充,得到最终的变化检测结果。

    实验1所用数据为2016-05-19和2017-04-29获取的长春市某地区高分二号遥感影像,影像分辨率为1 m,包含红、绿、蓝3个波段,影像大小为1 ‍389×2 200像素,如图 2(a)所示;利用RCVA和GLCM得到变化强度图如图 2(b)所示。通过分析准确率增幅,选定RCVA和GLCM的阈值分别为75和16,作为划分变化样本的尺度。准确率增幅随阈值变化趋势图如图 3所示。在该阈值组合下得到的变化样本,覆盖范围较广,各类变化地物样本标记较全面、充分,变化样本标记情况如图 4(a)所示。

    图  2  高分二号遥感影像与变化强度图
    Figure  2.  GF-2 Images and Intensity Change Images
    图  3  准确率增幅变化趋势图
    Figure  3.  Trend of Accuracy Increase
    图  4  执行优化策略前后变化样本标记图(实验1)
    Figure  4.  Change Sample Marker Image Before and After Executing the Optimization Strategy (Experiment 1)

    利用领域知识优化策略,对所标记的变化样本进行过滤,得到能够准确反映变化与未变化区域的高质量样本。对植被季节性返青区和建筑物阴影区的典型区域进行采样,建立映射区间,剔除伪变化区。执行优化策略后的变化样本标记图如图 4(b)所示,其中,红色实线框内为建筑物阴影被大量剔除的典型区域,红色虚线框内为植被季节性返青大量剔除的典型区域。与图‍ 4‍(a)对比可知,执行优化策略后有大量伪变化样本被剔除。

    根据图 4(b)的样本标记图,共选取变化样本211 637个,未变化样本2 844 163个。为了验证本文方法的有效性,分别在已有的变化与未变化样本中随机选取了不同数量的样本对DBN进行训练,并统计了DBN变化检测结果的准确率、召回率、虚警率和漏检率,如表 1所示,其中,ABC分别代表训练样本优化前、训练样本优化后和变化检测结果优化后。

    表  1  训练样本优化前后精度分析表(实验1)
    Table  1.  Precision Analysis Before and After Optimizing Training Samples (Experiment 1)
    数量/个 准确率/% 召回率/% 虚警率/% 漏检率/%
    正样本 负样本 A B C A B C A B C A B C
    5 000 5 000 88.70 93.28 93.77 65.30 76.30 80.10 60.42 42.42 39.76 34.70 23.70 19.90
    10 000 10 000 88.63 94.09 94.59 66.59 73.75 78.68 60.45 37.37 34.30 33.41 26.25 21.32
    30 000 30 000 88.26 92.45 93.07 66.60 78.95 83.68 61.46 46.57 43.70 33.40 21.05 16.32
    50 000 50 000 87.72 91.74 92.80 68.21 79.16 83.45 62.62 49.44 44.96 31.79 20.84 16.55
    80 000 80 000 86.90 94.42 94.48 69.14 73.14 75.21 64.37 35.09 34.15 30.86 26.86 24.79
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    表 1可知,训练样本优化后,准确率和召回率有较大幅度提高,其中,准确率最大增幅7.52%,召回率最大增幅12.35%;虚警率和漏检率有较大幅度下降,其中,虚警率最大降幅29.28%,漏检率最大降幅12.35%。对变化检测结果优化后,准确率最大增幅1.06%,召回率最大增幅4.93%,虚警率最大降幅4.48%,漏检率最大降幅4.93%。

    参考变化以及变化检测结果如图 5所示。其中,参考变化结果为遥感图像解译人员通过目视解译获得,并在实地进行了调绘。通过实地调绘结果的对比与补充,参考变化结果与实地变化情况符合度较高(精度优于95%)。与参考变化结果对比,可明显看出,训练样本优化后,DBN的检测准确性显著提高,大量伪变化区域被剔除,变化与未变化区域能够被正确识别。

    图  5  变化检测结果对比图(实验1)
    Figure  5.  Comparison of Change Detection Results (Experiment 1)

    实验2数据选自在武汉多时相场景变化检测数据集(multi-temporal scene Wuhan,MtS-WH),影像由IKONOS传感器分别获取于2002-02-11和2009-06-24,分辨率为1 m,包含红、绿、蓝和近红外4个波段,实验区影像大小为1 ‍778×1 784像素。实验区影像及RCVA、GLCM变化强度图如图 6所示,选定的RCVA和GLCM的阈值分别为79和28。优化前后变化样本标记图如图 7所示,其中红色实线框内为建筑物阴影被大量剔除的典型区域,红色虚线椭圆形内为植被季节性返青大量剔除的典型区域。

    图  6  IKONOS遥感影像与变化强度图
    Figure  6.  IKONOS Images and Intensity Change Images
    图  7  优化前后变化样本标记图(实验2)
    Figure  7.  Change Sample Marker Images Before and After Executing the Optimization Strategy (Experiment 2)

    参考变化检测结果是通过MtS-WH中给出的类别标签作差,附加人工目视解译得到,类别标签作差过程完全按照MtS-WH的类别参考结果进行,可认为无相对误差,参考变化及变化检测结果如图 8所示。不同数量训练样本得到的DBN变化检测的精度如表 2所示。

    图  8  变化检测结果对比图(实验2)
    Figure  8.  Comparison of Change Detection Results (Experiment 2)
    表  2  训练样本优化前后精度分析表(实验2)
    Table  2.  Precision Analysis Before and After Optimizing Training Samples (Experiment 2)
    数量/个 准确率/% 召回率/% 虚警率/% 漏检率/%
    正样本 负样本 A B C A B C A B C A B C
    5 000 5 000 73.27 83.57 86.29 64.58 73.37 77.79 45.42 27.75 23.23 35.42 26.63 22.21
    10 000 10 000 72.20 83.83 85.70 66.89 77.86 79.02 47.13 28.99 25.26 33.11 22.14 20.98
    30 000 30 000 72.28 84.37 86.97 57.26 79.39 81.13 46.57 28.42 23.27 42.74 20.61 18.87
    50 000 50 000 73.83 83.93 86.52 65.20 80.86 82.28 44.60 29.88 24.87 34.80 19.14 17.72
    80 000 80 000 72.95 84.51 87.46 63.06 81.81 84.87 45.80 29.04 23.83 36.94 18.19 15.13
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    表 2可知,实验2准确率和召回率都有较大幅度的提高,其中,准确率最大增幅为12.14%,召回率最大增幅为22.13%;同时,虚警率和漏检率都有较大幅度的下降,虚警率最大降幅为18.15%,漏检率最大降幅为22.13%。变化检测结果优化后,准确率最大增幅为2.95%,召回率最大增幅为4.42%,虚警率最大降幅为5.12%,漏检率最大降幅为4.42%。

    本文提出一种利用领域知识优化策略进行高分辨率遥感影像深度学习变化检测的方法。根据RCVA和GLCM提取的光谱和纹理特征标定初选样本;利用领域知识优化策略对样本进行筛选,获得优质样本;训练DBN模型,得到变化检测结果,并利用优化策略对检测结果进行优化。实验表明,本文方法能够有效提高变化检测结果的准确率和召回率,大幅度降低虚警率和漏检率。通过提高训练样本质量,进而提高深度学习模型检测性能,为高分辨率遥感影像深度学习变化检测提供了一条新途径。同时,在变化检测结果的基础上执行优化策略,则进一步提高了检测结果的精度。

  • 图  1   对偶四元数表示的旋转和平移

    Figure  1.   Dual Quaternion Based Representation of Rotation and Translation

    图  2   三维空间中基于Plücker坐标的直线表达

    Figure  2.   Plücker-based Representation of a Line in 3D Space

    图  3   算法实现流程图

    Figure  3.   Flowchart of the Presented Algorithm's Implementation

    图  4   同一建筑物采集得到的立面LiDAR点云

    Figure  4.   Two Neighboring LiDAR Point Clouds Acquired from the Same Building

    图  5   配准前后目视效果图

    Figure  5.   Visual Effects Before and After Registration

    表  1   从两相邻测站提取的7对同名线状特征

    Table  1   Seven Linear Features Extracted from Neighbor Stations

    线段编号 基准测站 待配准测站
    起点坐标 终点坐标 起点坐标 终点坐标
    x/m y/m z/m x/m y/m z/m x/m y/m z/m x/m y/m z/m
    1 -47.545 -29.207 23.066 -48.845 -27.906 23.054 -54.468 -39.362 13.116 -55.010 -37.361 13.019
    2 -72.672 -8.306 25.901 -68.763 -4.408 25.915 -66.382 -8.682 13.949 -60.446 -7.021 15.317
    3 -49.959 14.310 25.545 -49.906 14.262 18.937 -36.241 -0.278 20.528 -34.627 -0.217 13.396
    4 -49.903 14.328 22.703 -74.119 38.575 22.390 -42.692 26.285 16.339 -44.524 33.100 15.991
    5 -58.342 22.763 25.800 -62.807 27.248 25.733 -39.251 10.796 20.250 -41.006 17.368 19.910
    6 -63.026 27.457 18.813 -63.000 27.423 14.990 -39.544 17.731 13.030 -38.725 17.757 9.383
    7 -59.337 23.730 22.619 -62.802 27.215 22.561 -39.004 12.439 17.069 -40.287 17.253 16.816
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    表  2   线状特征约束下基于四元数的LiDAR点云配准结果及其与现有算法运行结果的对比(实验1)

    Table  2   Results Comparison of the Proposed Algorithm and Reference [12](Experiment 1)

    测试方案 旋转矩阵R 平移T/m 配准后同名特征的单位方向向量偏差 线状特征的矩偏差及其中误差
    Δ lx Δ ly Δ lz Δ mx/m Δ my/m Δ mz/m mΔ m
    本文算法 0.000 5 0.000 5 0.000 1 -0.007 4 0.020 7 -0.007 7
    -0.000 2 0.000 2 0.000 3 0.001 8 0.005 9 -0.008 1
    0.850 3 -0.494 6 0.180 0 -22.978 3 0.000 1 -0.000 2 0.000 0 0.014 7 0.002 2 0.010 0
    0.479 4 0.868 9 0.123 1 29.405 9 -0.000 2 -0.000 2 0.000 3 0.017 8 0.018 1 0.020 7 0.023 6
    -0.217 3 -0.018 4 0.975 9 -2.287 2 -0.000 2 -0.000 2 -0.000 1 0.003 6 -0.009 0 0.013 4
    -0.000 4 0.000 2 -0.000 0 0.002 4 -0.007 8 0.000 1
    0.000 1 0.000 1 -0.000 5 -0.013 4 -0.026 2 -0.010 2
    文献[12]算法 0.000 5 0.000 5 0.000 1 -0.012 8 0.015 5 0.000 4
    -0.000 2 0.000 2 0.000 3 -0.003 2 0.010 9 -0.011 0
    0.850 3 -0.494 6 0.180 0 -22.977 4 0.000 1 -0.000 2 0.000 0 0.008 9 0.004 0 0.010 0
    0.479 4 0.868 9 0.123 1 29.401 5 -0.000 2 -0.000 2 0.000 3 0.012 4 0.012 8 0.026 0 0.025 1
    -0.217 3 -0.018 4 0.975 9 -2.297 1 -0.000 2 -0.000 2 -0.000 1 -0.001 5 -0.014 1 0.018 8
    -0.000 4 0.000 2 -0.000 0 -0.002 1 -0.004 7 0.000 0
    0.000 1 0.000 1 -0.000 5 -0.018 8 -0.031 5 -0.004 8
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    表  3   从两相邻测站提取的8对同名线状特征

    Table  3   Eight Linear Features Extracted from Neighbor Stations

    线段编号 基准测站 待配准测站
    起点坐标 终点坐标 起点坐标 终点坐标
    x/m y/m z/m x/m y/m z/m x/m y/m z/m x/m y/m z/m
    1 -9.154 9.583 7.885 -4.932 9.416 7.887 -11.352 5.786 8.199 5.493 6.842 4.968
    2 -14.826 -1.021 7.880 -14.443 9.207 7.880 -11.521 -5.174 9.616 -12.423 5.135 8.479
    3 4.653 8.474 7.894 4.244 -1.769 7.891 6.299 6.354 4.880 7.610 -8.815 6.563
    4 -14.832 -1.159 7.880 4.253 -1.907 7.891 -7.944 -4.932 8.930 -2.611 -4.580 7.902
    5 -5.757 -1.516 7.900 -5.753 -1.544 3.225 -2.618 -4.578 7.924 -3.810 -5.405 1.415
    6 -5.975 -7.086 7.902 -5.969 -7.077 2.994 -2.160 -10.098 8.472 -3.012 -10.674 3.830
    7 4.668 9.016 2.816 4.675 9.005 7.847 5.333 6.270 -0.147 6.257 6.890 4.842
    8 -14.830 -1.159 7.841 -14.824 -1.192 2.765 -11.530 -5.155 9.574 -12.529 -5.872 4.096
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    表  4   线状特征约束下基于四元数的LiDAR点云配准结果及其与现有算法运行结果的对比(实验2)

    Table  4   Results Comparison of the Proposed Algorithm and Reference [12](Experiment 2)

    测试方案 旋转矩阵R 平移T/m 配准后同名特征的单位方向向量偏差 线状特征的矩偏差及其中误差
    Δ lx Δ ly Δ lz Δ mx/m Δ my/m Δ mz/m mΔ m
    本文算法 0.000 1 0.001 8 0.000 0 -0.013 3 0.010 0 -0.014 2
    -0.000 4 0.000 0 0.001 1 0.005 5 0.013 8 -0.000 1
    0.975 9 0.102 3 -0.192 8 -1.206 5 -0.001 0 0.000 0 -0.001 9 -0.003 3 0.000 6 0.005 2
    -0.123 4 0.987 2 -0.100 9 3.470 8 -0.000 0 -0.001 2 0.000 7 0.008 0 -0.001 6 -0.004 0 0.018 2
    0.180 0 0.122 3 0.976 0 1.207 5 -0.000 2 -0.004 1 0.000 0 0.023 2 -0.001 2 0.023 3
    0.000 3 0.000 8 0.000 0 -0.006 9 0.007 6 -0.002 8
    0.000 7 -0.001 1 -0.000 0 0.001 8 0.001 6 -0.011 9
    -0.000 2 -0.000 8 0.000 0 -0.013 3 0.010 0 -0.014 2
    文献[12]算法 0.000 1 0.001 8 0.000 0 -0.013 6 0.003 2 -0.012 3
    -0.000 4 0.000 0 0.001 1 0.012 2 0.013 5 -0.003 0
    0.975 9 0.102 3 -0.192 8 -1.205 6 -0.001 0 0.000 0 -0.001 9 -0.010 0 0.000 8 0.005 1
    -0.123 4 0.987 2 -0.100 9 3.473 5 0.000 0 -0.001 2 0.000 7 0.007 8 -0.008 4 -0.000 6 0.019 3
    0.180 0 0.122 3 0.976 0 1.215 2 -0.000 2 -0.004 1 0.000 0 0.026 6 -0.002 8 0.023 3
    0.000 3 0.000 8 0.000 0 -0.002 6 0.006 0 -0.002 8
    0.000 7 -0.001 1 0.000 0 -0.000 1 0.001 6 -0.011 9
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    其他类型引用(4)

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出版历程
  • 收稿日期:  2017-01-03
  • 发布日期:  2018-09-04

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