一种三维激光扫描点云拟合的抗差加权整体最小二乘法

发布时间：2019-08-26 14:27

【摘要】：针对三维激光扫描中点云不等精度且易受粗差影响的问题,提出了一种基于入射角定权的抗差加权总体最小二乘的拟合方法。该方法在采用入射角定权的基础上,进行基于标准化残差和中位数的抗差加权整体最小二乘估计,获得待定参数估值,并通过Gauss-Newton迭代算法,推导了模型的迭代计算方法。以平面拟合和球面拟合为例,分别通过仿真数据和实测数据对算法进行验证,结果表明,对于含有粗差的点云,新方法可以获得更为理想的参数估值,其性能优于抗差整体最小二乘和加权整体最小二乘,可以更好地进行三维激光扫描的点云拟合。
[Abstract]:In order to solve the problem that the point cloud in 3D laser scanning is not equal in precision and is easily affected by gross error, a robust weighted total least square fitting method based on incident angle weight is proposed. On the basis of incident angle weight, the robust weighted global least square estimation based on standardized residual and median is carried out, and the undetermined parameter estimation is obtained, and the iterative calculation method of the model is derived by Gauss-Newton iterative algorithm. Taking plane fitting and spherical fitting as examples, the algorithm is verified by simulation data and measured data respectively. the results show that the new method can obtain more ideal parameter estimation for point clouds with gross errors, and its performance is better than that of robust global least squares and weighted global least squares, and the point cloud fitting of 3D laser scanning can be better.
【作者单位】： 安徽理工大学测绘学院;
【基金】：国家自然科学基金(41404004) 安徽省博士后基金(2015B044) 安徽理工大学科研启动基金(11152)
【分类号】：P225.2

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本文编号：2529364