基于摄像头位置/定向估计模型的点云粗对齐方法
1Department of Drone and GIS Engineering, Namseoul University, 91, Daehak-ro, Seonghwan-eup, Seobuk-gu, Cheonan-si 31020, Republic of Korea.
这项研究引入了一种用于光检测和距离 (LiDAR) 点云粗对齐的新方法. 虽然实现了与半自动方法相似的位置准确性,但它需要进一步改进以实现最佳的注册.
科学领域:
- 地理学工程 工程地质学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
背景情况:
- 准确的3D重建依赖于点云的精确注册.
- 粗对齐是有效点云注册的关键先决条件.
研究的目的:
- 开发和评估一种用于粗对齐LiDAR点云的新方法.
- 估计LiDAR站的位置和方向,以改善记录.
主要方法:
- 使用了针孔摄像机模型和位置/定向估计算法.
- 采用了地面控制点和参考站点云的LiDAR相机图像.
- 拟议的方法与使用总站测量的半自动记录进行了比较.
主要成果:
- 平均LiDAR位置误差为0.072米,相当于半自动注册 (0.070米).
- 拟议的方法实现了0.124米的平均记录精度,而半自动实现了0.072米.
- 使用拟议方法进行精细对齐,结果平均点对点距离为0.0117米.
结论:
- 拟议的方法提供了一种可行的方法,用于粗对齐LiDAR点云.
- 半自动注册提供卓越的准确性,由于集成粗和精细的对齐.
- 需要进一步的精细化步骤来匹配先进的半自动技术的准确性.
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