激光雷达的点云数据处理研究
发布时间：2021-08-02 13:47
在环境测绘、无人驾驶等领域中,由于道路地形错综复杂、地貌广阔以及被扫描物体表面反射率的差异,常常使得激光雷达设备采集到的点云数据带有许多噪声,并且在数据采集过程中由于建筑物与障碍物的遮挡导致帧与帧之间的点云数据重叠率比较低,这些问题直接影响后续的三维场景重建与无人驾驶系统最终的决策。因此,对激光雷达的点云数据处理研究就显得非常重要。本文从点云数据处理技术入手,深入研究激光雷达点云数据处理技术中的点云滤波与点云配准两个核心问题。首先,本文针对激光雷达扫描数据的噪声来源与噪声模型的特点,详细研究了点云滤波算法中滤波效果较好的三维导向滤波算法,针对三维导向滤波算法处理后的点云模型残留有局部噪声的缺点。将二维图像处理中的二次导向滤波方法进行扩展,引入到三维点云数据滤波中,从而在有效地滤除了无用的噪声点的同时很好的保持了模型的局部轮廓。然后,本文又详细研究了传统点云配准效果较好的ICP算法,针对目前ICP点云配准算法中当原始点云与目标点云的重叠空间比较小时,ICP点云配准效果差、运行速度慢的缺点。采用一种基于法向量聚类以及点代表选举的改进算法显著地改善了点云配准的效果。最后,本文研究了点云滤波与...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
激张雷达工作原理图
可以分为以下三类。法主要是通过激光脉冲调制技术来实现测距棱镜，照射到被测物体上，再经被测物体激光装置与目标之间的距离，根据脉宽调相位测距法和调频连续波测距法三种。与较广，但是分辨率较低，因此被应用于，法由两个关键的要素：一个是发射探头与限于接收装置所提供信号的传送时间。如的时间差为t，根据公式（2-1）计算出距2v tS Δ=
5）测距达 100m；6）精度 + / 3cm。VLP-16 激光雷达的数据采集步骤如下：1）首先使用 USB 数据线把 VLP-16 雷达与上位机相连，并且给激光雷达上电。VLP-16 激光雷达会给上位机发送两个独立的 UDP 广播包。2）然后从以太网端口获取 UDP 广播包，并开始研究数据包中激光雷达的旋转角度，被测物体的测量距离以及校准后反射率。从而提取出方位角、仰角、距离以及GPS 等信息。3）接着通过对提取到的激光雷达数据进行三维空间坐标变换，从而计算出X 、 Y 、 Z坐标。由于激光雷达系统的位置信息用球面坐标 ( r , w, a )表示的，所以应该转换成直角坐标。4）最后绘制或存储数据。本文的实验设备如图 2.4 所示，主要包括 VLP-16 激光雷达、笔记本电脑等。给VLP-16 激光雷达上电后，激光雷达开始工作，并通过 USB 数据线将采集的点云数据实时传给上位机进行显示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于法向量距离分类的散乱点云数据去噪[J]. 王晓辉,吴禄慎,陈华伟. 吉林大学学报(工学版). 2020(01)
[2]基于近邻搜索的激光点云数据孤立噪点滤波研究[J]. 张芳菲,梁玉斌,王佳. 测绘工程. 2018(11)
[3]各向异性扩散滤波的三维散乱点云平滑去噪算法[J]. 戴士杰,任永潮,张慧博. 计算机辅助设计与图形学学报. 2018(10)
[4]机载LiDAR点云体元化及其在3D滤波中的应用[J]. 王丽英,徐艳,李玉. 仪器仪表学报. 2018(07)
[5]基于Spark的改进K-means快速聚类算法[J]. 徐健锐,詹永照. 江苏大学学报(自然科学版). 2018(03)
[6]基于多回波及Fisher判别的陡坡点云滤波研究[J]. 孙渡,李永强,吴珍珍,刘会云,刘洋洋,黄腾达. 地理与地理信息科学. 2018(02)
[7]车载联合机载点云数据的建筑物立面建模[J]. 杨清科,李永强,李立雪,孙渡,李鹏鹏,范辉龙. 测绘科学. 2019(02)
[8]一种自适应双边滤波点云去噪算法[J]. 肖国新,于辉,周晓辉. 信息技术. 2017(10)
[9]三维激光扫描点云数据处理及建模研究[J]. 杨明珠,董燕. 价值工程. 2017(12)
[10]地面激光扫描数据处理系统的设计与实现[J]. 黄明,王晏民,付昕乐,郭明. 测绘通报. 2014(08)
博士论文
[1]基于子空间技术的（无）约束优化问题的不精确（高斯-）牛顿法的理论与应用[D]. 王珏钰.上海师范大学 2016
[2]三维重建中点云数据处理关键技术研究[D]. 谷晓英.燕山大学 2015
硕士论文
[1]散乱点云配准技术优化研究[D]. 陈杰.西南科技大学 2018
[2]基于三维激光雷达的智能汽车障碍物检测与跟踪[D]. 郑正扬.江苏大学 2018
[3]建筑物表面三维激光点云数据分类处理方法研究[D]. 于国超.河北师范大学 2018
[4]基于激光雷达的三维重建研究[D]. 蔡文娜.天津理工大学 2018
[5]基于激光雷达三维点云数据的配准技术[D]. 王小清.东南大学 2017
[6]三维激光扫描点云去噪及在建模中的应用[D]. 艾卫涛.西安科技大学 2017
[7]基于Kinect的室内场景三维重建技术研究[D]. 刘克申.哈尔滨工程大学 2017
[8]求解非线性最小二乘问题的一类新的分解拟牛顿方法[D]. 安科.南京理工大学 2009
本文编号：3317673
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
激张雷达工作原理图
可以分为以下三类。法主要是通过激光脉冲调制技术来实现测距棱镜，照射到被测物体上，再经被测物体激光装置与目标之间的距离，根据脉宽调相位测距法和调频连续波测距法三种。与较广，但是分辨率较低，因此被应用于，法由两个关键的要素：一个是发射探头与限于接收装置所提供信号的传送时间。如的时间差为t，根据公式（2-1）计算出距2v tS Δ=
5）测距达 100m；6）精度 + / 3cm。VLP-16 激光雷达的数据采集步骤如下：1）首先使用 USB 数据线把 VLP-16 雷达与上位机相连，并且给激光雷达上电。VLP-16 激光雷达会给上位机发送两个独立的 UDP 广播包。2）然后从以太网端口获取 UDP 广播包，并开始研究数据包中激光雷达的旋转角度，被测物体的测量距离以及校准后反射率。从而提取出方位角、仰角、距离以及GPS 等信息。3）接着通过对提取到的激光雷达数据进行三维空间坐标变换，从而计算出X 、 Y 、 Z坐标。由于激光雷达系统的位置信息用球面坐标 ( r , w, a )表示的，所以应该转换成直角坐标。4）最后绘制或存储数据。本文的实验设备如图 2.4 所示，主要包括 VLP-16 激光雷达、笔记本电脑等。给VLP-16 激光雷达上电后，激光雷达开始工作，并通过 USB 数据线将采集的点云数据实时传给上位机进行显示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于法向量距离分类的散乱点云数据去噪[J]. 王晓辉,吴禄慎,陈华伟. 吉林大学学报(工学版). 2020(01)
[2]基于近邻搜索的激光点云数据孤立噪点滤波研究[J]. 张芳菲,梁玉斌,王佳. 测绘工程. 2018(11)
[3]各向异性扩散滤波的三维散乱点云平滑去噪算法[J]. 戴士杰,任永潮,张慧博. 计算机辅助设计与图形学学报. 2018(10)
[4]机载LiDAR点云体元化及其在3D滤波中的应用[J]. 王丽英,徐艳,李玉. 仪器仪表学报. 2018(07)
[5]基于Spark的改进K-means快速聚类算法[J]. 徐健锐,詹永照. 江苏大学学报(自然科学版). 2018(03)
[6]基于多回波及Fisher判别的陡坡点云滤波研究[J]. 孙渡,李永强,吴珍珍,刘会云,刘洋洋,黄腾达. 地理与地理信息科学. 2018(02)
[7]车载联合机载点云数据的建筑物立面建模[J]. 杨清科,李永强,李立雪,孙渡,李鹏鹏,范辉龙. 测绘科学. 2019(02)
[8]一种自适应双边滤波点云去噪算法[J]. 肖国新,于辉,周晓辉. 信息技术. 2017(10)
[9]三维激光扫描点云数据处理及建模研究[J]. 杨明珠,董燕. 价值工程. 2017(12)
[10]地面激光扫描数据处理系统的设计与实现[J]. 黄明,王晏民,付昕乐,郭明. 测绘通报. 2014(08)
博士论文
[1]基于子空间技术的（无）约束优化问题的不精确（高斯-）牛顿法的理论与应用[D]. 王珏钰.上海师范大学 2016
[2]三维重建中点云数据处理关键技术研究[D]. 谷晓英.燕山大学 2015
硕士论文
[1]散乱点云配准技术优化研究[D]. 陈杰.西南科技大学 2018
[2]基于三维激光雷达的智能汽车障碍物检测与跟踪[D]. 郑正扬.江苏大学 2018
[3]建筑物表面三维激光点云数据分类处理方法研究[D]. 于国超.河北师范大学 2018
[4]基于激光雷达的三维重建研究[D]. 蔡文娜.天津理工大学 2018
[5]基于激光雷达三维点云数据的配准技术[D]. 王小清.东南大学 2017
[6]三维激光扫描点云去噪及在建模中的应用[D]. 艾卫涛.西安科技大学 2017
[7]基于Kinect的室内场景三维重建技术研究[D]. 刘克申.哈尔滨工程大学 2017
[8]求解非线性最小二乘问题的一类新的分解拟牛顿方法[D]. 安科.南京理工大学 2009
本文编号：3317673
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