港口煤炭全自动无人化装卸系统点云数据处理算法研究

发布时间：2017-04-02 00:07

  本文关键词：港口煤炭全自动无人化装卸系统点云数据处理算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：港口煤场全自动无人化装卸系统对我国国民经济发展有重要意义,而该系统的核心内容之一就是对煤场堆料信息的获取与分析。本文以激光扫描仪为采集工具,在分析所采集到的点云数据信息结构的基础上,面向实际应用,从数据采集与转化到数据的精简与反演,再到存储与更新,组成了一套较为完整的数据处理算法。本文的主要研究内容有以下几个方面:首先,根据扫描仪在煤场的实际工作情况,结合煤场大车与扫描仪的各个参数,推导出将激光扫描仪直接采集得到的长度数据转换到三维点云数据的计算公式。随后讨论了在实际应用中可能产生的偏角与偏差,并给出相关修正公式。其次,从实时性出发,研究煤场点云数据精简与三角剖分的算法。考虑到煤场的点云是线结构的,提出了基于线结构光扫描的两步式点云精简方法。首先用最小距离-偏差角度精简法对每一行上的点云进行精简;然后用改进的基于线结构光扫描的Delaunay三角剖分对点云数据进行三角化;最后利用三角剖分所得的Voronoi邻域,采用最小二乘平面法对点云数据的行间进行精简。再次,从煤场点云数据的存储与更新的实际要求出发,设计了一种点云的存储算法。首先将三维点云数据转化为一维Morton码,然后用分块算法把被均匀网格划分的点云合并为较大的方块,将方块作为整体存入数据库。在更新时,则先寻找均匀网格的边缘,将这些可能会覆盖掉数据库中有用数据去除,然后再分块更新入数据库中。最后,介绍了煤场点云数据处理实验系统,该系统用以验证算法的有效性,并测定算法中的参数。在实验系统中,可以很方便的调试各种参数,并对算法效果进行测试。经实验系统验证,本文算法快速有效。
【关键词】：点云精简 激光扫描 点云数据存储 三角剖分
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP274.2;TP333
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 课题背景及意义11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 煤炭全自动无人化装卸系统的研究现状11-12
• 1.2.2 激光三维成像技术的研究现状12
• 1.2.3 点云数据精简的研究现状12-13
• 1.3 本文研究内容与组织结构13-15
• 第2章 点云数据的采集与转换15-27
• 2.1 引言15
• 2.2 港.煤炭自动无人化装卸系统的工作原理15-17
• 2.3 数据采集设备17-18
• 2.4 点云数据的坐标转换18-26
• 2.4.1 坐标系的定义18-19
• 2.4.2 扫描仪坐标19-20
• 2.4.3 将扫描仪采集的数据转化为坐标值20-22
• 2.4.4 激光扫描数据偏差修正22-25
• 2.4.5 实验例证25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 煤场点云数据的精简与成像27-51
• 3.1 引言27
• 3.2 点云反演的一般实现方法27-33
• 3.2.1 Delaunay三角剖分优化准则29-30
• 3.2.2 常用的三角剖分算法30-33
• 3.3 点云精简的一般实现方法33-37
• 3.3.1 点云精简算法的评价标准33-34
• 3.3.2 常用的点云精简算法34-37
• 3.4 基于线结构光扫描的两步式点云精简算法设计37-44
• 3.4.1 最小距离-偏差角度精简法38
• 3.4.2 改进的基于线结构光扫描的Delaunay三角剖分38-41
• 3.4.3 基于到最小二乘平面距离的精简法41-44
• 3.5 体积的计算44-49
• 3.5.1 均匀网格法的体积计算44-46
• 3.5.2 投影法的计算过程46-48
• 3.5.3 两种体积计算方法适应性的比较48-49
• 3.6 实验结果及分析49
• 3.7 本章小结49-51
• 第4章 煤场点云数据的存储与更新51-67
• 4.1 引言51
• 4.2 分块处理算法51-59
• 4.2.1 基于宽度优先原则的方块搜索方法52-53
• 4.2.2 基于深度优先原则的方块搜索方法53-55
• 4.2.3 基于形状优先原则的方块搜索方法55-57
• 4.2.4 三种方法性能的对比57-59
• 4.3 基于MORTON码的点云数据存储预处理59-60
• 4.4 数据存储结构60-62
• 4.5 点云数据的更新62-66
• 4.5.1 扫描边缘的寻找63-65
• 4.5.2 数据更新流程65-66
• 4.6 本章小结66-67
• 第5章 实验系统的设计与实现67-81
• 5.1 引言67
• 5.2 实验环境67-70
• 5.2.1 硬件环境67-68
• 5.2.2 软件开发环境68-70
• 5.3 实验系统软件设计70-72
• 5.3.1 设计思想70
• 5.3.2 系统模块70-72
• 5.4 实验系统核心模块72-77
• 5.4.1 数据采集模块72-74
• 5.4.2 坐标转换模块74-75
• 5.4.3 点云精简模块75
• 5.4.4 图形反演模块75-76
• 5.4.5 存储更新模块76-77
• 5.5 实验系统数据处理实际效果77-80
• 5.5.1 三维重构的实验方案77
• 5.5.2 三维重构的对象77-78
• 5.5.3 三维重构实验过程与结果78-80
• 5.6 本章小结80-81
• 结论81-82
• 参考文献82-86
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果86-87
• 致谢87-88
• 作者简介88

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 张子才;肖苏;吴刚;伍文宇;;料场无人化系统的研究和应用[J];宝钢技术;2008年02期

2 张子才;;散货料堆的实时三维成像方法[J];机电设备;2009年02期

3 朱冒冒,冯祖军,郭建华,鞠鲁粤;三维栅格法在数据点云精简中的应用[J];上海大学学报(自然科学版);2005年03期

  本文关键词：港口煤炭全自动无人化装卸系统点云数据处理算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：281527