融合点云RGB影像和3D—NDT算法溶洞的点云自动精确拼接.pdf

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1、第4期矿山测量NO．42015年8月MINESURVEYINGAug．2015doi：10．3969／j．issn．1001—358X．2015．04．23融合点云RGB影像和3D—NDT算法溶洞的点云自动精确拼接骆林，杜宁，张显云，王莉，汪波，冯富寿，黄宏畅(1．贵州大学矿业学院，贵州贵阳550025；2．贵州省非金属矿产资源综合利用重点实验室，贵州贵阳550025；3．广州南方测绘仪器有限公司，广州天河510665)摘要：3D—NDT(正态分布变换)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)的机器人领域中的点云拼接算法。在

2、SLAM中，点云初始拼接是通过机器人测距仪获取两个站之间初始变换完成的．然后采用3D—NDT算法进行精确拼接。地面三维激光扫描仪无法直接获取两站点云的初始变换。因此3D—NDT算法无法直接应用到地面三维激光扫描作业中。文中针对地面三维激光获取溶洞点云数据的扫描流程，提出了一种融合点云RGB影像和3D—NDT算法的点云自动精确拼接方法。实验结果表明，该拼接方法针对百万级大型复杂溶洞点云数据，无论在时间和精度上均较传统拼接方法有很大优势。关键词：溶洞点云；RGB影像；同名特征点；正态分布变换；自动拼接中图分类号iP23文献标识码：B文

3、章编号：1001—358X(2015)04—0067—05在喀斯特地貌下旅游溶洞内，由于空间狭小、水尺度不变特征变换(SIFT)是DavidG．Lowe于流贯通复杂和光照条件特殊，导致点云数据采集存1999年提出的一种基于图像局部特征的描述算在很大限制性，文中融合点云RGB和3D—NDT算子⋯，并于2004年进行了完善。SIFT算法以高斯法的点云自动拼接方法不需要布设标靶作为拼接控残差在尺度空间上的极值点作为特征点，并以计算制点，不仅保持采集数据的完整性，而且使地面三维特征点局部邻域内的梯度方向的直方图作为描述算激光的扫描步骤获得

4、很大简化。实验对照表明，采子；SIFT特征点不仅对于图像尺度和旋转保持有不用点云RGB影像进行同名特征点提取作为拼接控变性，同时对于光照和3D视角改变也能保持一定的制点具有明显优势。文中通过点云RGB影像来自稳定性，因为在立体和频域空间内被很好的局部化，动获取点云初始拼接控制点，然后采用3D—NDT算降低了受噪声干扰的可能性。SIFT算法已经在图像法精确拼接以提高点云自动拼接效率和精度。匹配J、全景拼接等领域得到成功应用。SIFT算法大致分为四步：(1)建立尺度空间，即建立高斯差1同名特征点提取分金字塔；(2)在尺度空间中检测极值

5、点，并进行精确定位和筛选；(3)特征点方向赋值，完成此步骤后，1．1基于点云RGB影像特征点提取每个特征点有三个信息：位置、尺度和方向；(4)计算特征提取是点云RGB影像分析和匹配的基础，特征描述。影像中的点特征信息定位精确，具有尺度不变性的本文采用FARO三维激光扫描仪配套商业软件特征点对旋转、移动、缩放等图像变换有很强的适应SCENE中的点云RGB影像，通过导出点云RGB影能力。本文采用经典SIFT算法提取点云RGB影像像，采用SIFT算法提取出两幅点云RGB影像中的特特征点。征点，实验结果如图1和图2所示。十基金项目：1、贵

6、州省工业公关项目(黔科合GY宇(2011)3054)；1．2RANSAC算法同名特征点匹配2、贵州省科技厅联合资金项目(黔科合LH字[2014】7646；3、黔科基于点云RGB影像的点云初始变换矩阵是通合LH字[2014]7649)；4、贵州大学测绘科学与技术研究生创新实践基地建设项目(贵大研CXJD[2014]002)；5、贵州大学教育教学改革过两站点云之间的同名特征点来计算的，因此自动研究项目(JG2013074，JG2013045，JG2013046)资助。拼接的关键是自动获取点云RGB影像同名点，然后67第4期骆林等：融合

7、点云RGB影像和3D—NDT算法溶洞的点云自动精确拼接’2015年8月述，通过正态分布表示体索单元格中单个三维点位置样本的概率分布：cp，=px)：。pf_1(1)[三：x：}三：，]+[至]式中：q代表包含点云x在内的体素单元格中的均值向量，C代表包含点云x在内的体素单元格中的协方式中：p[tIrl]，t=[ttt]，r=[rr]，差矩阵，C为常量。体素单元格中的q和c的定义分别如下：1nc(一g)(j—g)(2)g=式中：；(=l，2，⋯⋯n)为体素单元格中的所有点最小化问题，即求s(P)最小值。令f=s(P)，为了使0正态分

8、布变换整个模型是分段连续可微的概率分布函数，采用Hessian矩阵法直接求解扫描点云数式中：g为，的转置梯度，元素可表示gi=of；是厂∞据的拼接问题，不需要解决复杂的对应性问题，拼接效率和时间较传统拼接算法有明显优势。=垂2．23D—NDT算法点