基于激光雷达数据变形监测方法研究

1、 研究主题

基于激光雷达数据变形监测方法研究

2、 指导老师

孙杰

3、 团队成员名单

张建新(保研至北京师范大学),蔡轶(保研至华中师范大学),吴紫韵(考研)

 

4、 研究方向或主题简介

变形简单的来说就是地物的坐标发生变化,之前不少学者将变形监测重心放在前期的数据获取和数据配准上,在用点云数据进行变形监测时,前期数据的获取以及数据配准的精度对后期形变部位的提取至关重要,如何保证形变提取的精度在前期数据获取以及预处理中(重点在配准)的精度范围内一直是不少学者研究的重点,但是尽管后期的形变监测可以通过计算距离来实现,这个计算距离方法的有效性如何,适用性如何,以及它的精确度如何却很难有学者给出合理的说明。

我们所做的工作,就是最大限度跨过前两个环节,直接研究用于形变提取的距离计算方法。在此,我们基于强大的开源软件CloudCompare,针对自带的Distance Computation功能,考虑到帮助手册中对这些算法的具体使用范围讲解非常之少,又无学者进行过这方面的研究,所以,针对这个领域的空白,我们进行大胆尝试,总结规律。在排除配准误差因素影响情况下,人工干预形变方式和形变位置,针对该功能不同参数进行设置,统计分析数据的处理结果,为形变部位的快速确定提供有力的理论支撑和技术支持。

5、 研究成果展示或总结

①KNN设置的下限为3,在方法Quadric中KNN的下限为6,3-20之间对精确度的影响几乎可以忽略,在人工干预移动距离一定的情况下,对2D1/2Triangular,Radius的增加,对最终精确度的影响可忽略不计,对较大的移动距离,如果考虑精度能保证在万分之一左右,那么另外两种方法也不失为有效的方法。

②适当的抽稀对变形监测的精确度影响不大。同一个方法,不同抽稀所求得的精确度相差不大,这样看来,对于庞大的点云数据,适当的抽稀对于形变部位的提取并不会受到太大的影响。

③自变量为移动距离的实验中,不论是整体还是局部,对同一种方法而言,随着移动距离的增加,精确度与移动距离之间呈现相关系数很高的二次函数的关系,且是拟合为抛物线对称轴右半部分,成单调递增趋势。

④从上述整个实验来看,局部无模型的最近邻计算方式是鲁棒性最强的,在所有实验中其精确度保持着稳定的状态,波动不大;对于抽稀较大的情况,不同方法之间,局部模型尤其是2D1/2Triangular方法精确度上占优势。

⑤ 在有其他遮挡物遮挡时,Least Square Plane 和Quadric方法的检测效果要具有更高的精确度。

6、 成果照片