基于点云数据的道路特征参数提取方法研究
点云模型的几何参数提取
点云模型的几何参数提取点云模型是一种常见的三维模型表示方法，它是由大量的离散点组成的集合，每个点都有自己的位置信息和属性信息。
在点云模型中，几何参数提取是一项重要的任务，可以用于描述点云的形状、结构和特征等信息。
本文将介绍几种常用的点云模型几何参数提取方法。
一、点云形状参数提取点云的形状参数可以用来描述点云的整体形状特征，常见的形状参数包括体积、表面积、重心和边界框等。
其中，体积是指点云所占据的空间大小，可以通过计算点云的体积来得到。
表面积是指点云表面的总面积，可以通过计算点云的表面积来得到。
重心是指点云的平均位置，可以通过计算点云所有点的坐标平均值来得到。
边界框是指能够包围点云的最小立方体或最小长方体，可以通过计算点云的最小包围盒来得到。
二、点云结构参数提取点云的结构参数可以用来描述点云的内部结构特征，常见的结构参数包括点云的密度、曲率和法线等。
密度是指单位体积或单位面积内点的数量，可以通过计算点云的密度来得到。
曲率是指点云表面的弯曲程度，可以通过计算点云的曲率来得到。
法线是指点云表面的法线方向，可以通过计算点云的法线来得到。
三、点云特征参数提取点云的特征参数可以用来描述点云的局部特征，常见的特征参数包括点云的特征点、特征线和特征面等。
特征点是指点云中具有显著性质的点，可以通过计算点云的特征点来得到。
特征线是指点云中具有显著性质的线段，可以通过计算点云的特征线来得到。
特征面是指点云中具有显著性质的面片，可以通过计算点云的特征面来得到。
四、点云配准参数提取点云配准是指将多个点云模型进行匹配和对齐的过程，点云配准参数可以用来描述点云之间的相对位置和姿态关系。
常见的配准参数包括点云之间的平移向量、旋转矩阵和尺度因子等。
平移向量是指将一个点云平移到另一个点云的向量，可以通过计算点云之间的平移向量来得到。
旋转矩阵是指将一个点云旋转到另一个点云的矩阵，可以通过计算点云之间的旋转矩阵来得到。
尺度因子是指将一个点云缩放到另一个点云的比例因子，可以通过计算点云之间的尺度因子来得到。
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点云数据特征提取
点云数据特征提取作者：吴光荣饶智华来源：《大经贸》2018年第07期【摘要】三维激光扫描技术（3D Laser scanning Technology）是到目前为止的一种高精度立体扫描技术，也称为“实景复制技术”。
本文从数据处理中的点云特征提取出发，通过霍夫变换、曲率、法矢分别进行特征的获取。
【关键词】三维激光点云信息特征提取1 Hough变换特征提取Hough变换在图像处理领域中是一种非常重要的特征识别方法，通过图像空间与参数空间之间的坐标转换，将求取图像特征点检测的问题映射到参数空间中点聚焦峰值的问题。
激光点云数据降维处理后可以用霍夫变换进行处理。
【参考文献】[1] 熊光楞，范文慧，陈晓波.复杂产品开发的仿真技术[J]. 系统仿真学报， 2004， 16 （2）： 194-201.[2] Farzad Tahami， Shahrokh Farhang. A Fuzzy Logic Direct Yaw-Moment Control System for All-Wheel-Drive Electric Vehicles[J]. Vehicle System Dynamics （S0042-3114）， 2004， 41（3）： 203-221.[3] 詹慶明，周庆刚，肖映辉.从激光点云中提取古建筑线性和圆形特征的比较[J].武汉大学学报（信息科学版），2011，36（6）：674-677.[4] 马骊溟，徐毅，李泽湘.基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取[J].系统仿真学报，2008，20（ 9）： 2341 - 2344.[5] Woo H， Kang E， Wang Sem-yung， et al. A new segmentation method for point cloud data [J]. International Journal of Machine Tools and Manufacture （S0890-6955）， 2002， 42（2）： 167-178.[6] DUDA R O， Hart P E. Use of the HT to detect lines and curves in pictures[J].Comm.ACM，1972，15： 11-15.。
基于FPFH的点云特征点提取算法
第３７卷第７期 计算机应用与软件Ｖｏｌ ３７Ｎｏ．７２０２０年７月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪｕｌ．２０２０基于ＦＰＦＨ的点云特征点提取算法贾 薇１ 舒 勤１ 黄燕琴２１（四川大学电气信息学院 四川成都６１００６５）２（漳州职业技术学院 福建漳州３６３０００）收稿日期：２０１９－０７－１３。
贾薇，硕士生，主研领域：激光扫描三维点云数据处理。
舒勤，教授。
黄燕琴，讲师。
摘 要 提出一种基于快速点特征直方图（ＦＰＦＨ）的点云特征点提取方法。
将ＦＰＦＨ引入到点云模型特征点提取技术中，建立ＦＰＦＨ各子区间均值参数，并将之与点的ＦＰＦＨ各区间的值进行对比，提取初始特征点；利用基于特征点邻近点夹角的方法对脊谷特征点进行优化；采用基于投影点夹角的方法对点云轮廓特征进行增强。
实验结果表明，该方法能够有效提取出点云特征点，并能较好地表达模型的细节特征和整体轮廓特征。
关键词 ＦＰＦＨ 点云 特征点 ＰＣＡ 脊谷点中图分类号 ＴＰ３９１ 文献标志码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ３８６ｘ．２０２０．０７．０２７ＦＥＡＴＵＲＥＰＯＩＮＴＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＯＦＰＯＩＮＴＣＬＯＵＤＢＡＳＥＤＯＮＦＰＦＨＪｉａＷｅｉ１ ＳｈｕＱｉｎ１ ＨｕａｎｇＹａｎｑｉｎ２１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＳｉｃｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００６５，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ）２（ＺｈａｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈａｎｇｚｈｏｕ３６３０００，Ｆｕｊｉａｎ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｆａｓｔｐｏｉｎｔｆｅａｔｕｒｅｈｉｓｔｏｇｒａｍ（ＦＰＦＨ）．ＦＰＦＨｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｈｅｍｅａｎｐａｒａｍｅｔｅｒｏｆｅａｃｈｓｕｂ ｉｎｔｅｒｖａｌｏｆＦＰＦＨｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅＦＰＦＨｖａｌｕｅｓｏｆｅａｃｈｐｏｉｎｔ，ｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｗｅｕｓｅｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎｇｌｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｄｊａｃｅｎｔｐｏｉｎｔｓｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｒｉｄｇｅ ｖａｌｌｅｙｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｃｏｎｔｏｕｒｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｗｅｒｅｅｎｈａｎｃｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎｇｌｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｐｏｉｎｔｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｏｕｒｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｏｆｔｈｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄ，ａｎｄｃａｎｂｅｔｔｅｒｅｘｐｒｅｓｓｔｈｅｄｅｔａｉｌｅｄｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｏｖｅｒａｌｌｃｏｎｔｏｕｒｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ＦＰＦＨ Ｃｌｏｕｄｐｏｉｎｔ Ｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔ ＰＣＡ Ｒｉｄｇｅ ｖａｌｌｅｙｐｏｉｎｔｓ０ 引 言随着三维扫描技术的快速发展，通过激光扫描技术获得的点云模型成为近几年几何模型的通用表达形式［１］。
autoware.universe地面提取原理
autoware.universe地面提取原理autoware.universe是一种自动驾驶软件平台，其中包含了一种地面提取（Ground Extraction）技术。
地面提取是自动驾驶中的一项重要任务，它的目标是从传感器获取的点云数据中提取出道路或地面的信息，以便车辆能够正确地行驶和规划路径。
地面提取的原理主要基于点云的几何特性和机器学习算法。
在点云数据中，道路或地面通常是水平、平坦的基准面，相对于其他物体而言高度较低。
因此，地面提取可以利用这些特点进行判断和筛选。
首先，地面提取算法进行点云的预处理，以去除不必要的噪声和异常点。
这可以通过滤波、聚类和点云分割等技术来完成。
接下来，算法会使用一些基本的几何特征来判断点云中的地面点。
常用的几何特征包括点云的法向量、曲率和高度等。
地面提取算法通常采用随机采样一致性（Random Sample Consensus，RANSAC）算法或基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的分类算法。
RANSAC算法是一种迭代的模型拟合方法，它可以从点云中估计出地面的参数。
SVM算法基于机器学习的思想，通过训练一组地面和非地面点的样本数据，将点云分为两个类别：地面和非地面。
然后，通过对新的点云数据进行分类，可以将地面点提取出来。
在autoware.universe中，地面提取还可以结合多种传感器的数据，比如激光雷达、摄像头和雷达等，以提高地面提取的准确性和鲁棒性。
不同传感器提供的数据可以相互补充，提供更全面的信息。
此外，autoware.universe还可以应用于不同地形和环境中的地面提取。
它可以适应不同的道路表面，如柏油路、砂石路或草地等。
同时，它也可以应对各种天气条件和光照情况，比如白天、夜晚、雨天或者雾天等。
总结起来，autoware.universe的地面提取原理主要基于点云的几何特征和机器学习算法。
它通过利用地面的几何特点和机器学习模型，从传感器获取的点云数据中提取出地面信息，以支持自动驾驶车辆的行驶和路径规划。
使用PCL提取平面的方式
使用PCL提取平面的方式PCL（Point Cloud Library）是一个开源的点云处理库，广泛应用于三维几何数据的分析和处理中。
其中，提取平面是PCL在点云处理中的常见任务之一、本文将介绍如何使用PCL提取平面，并对其原理进行解析。
提取平面是指从点云数据中找出其中所包含的平面结构。
这在许多应用中都是非常重要的，比如室内地面的平面检测、自动驾驶中道路面的检测等。
在PCL中，提取平面主要有两种方法：RANSAC算法和基于曲率的方法。
1.RANSAC算法RANSAC（Random Sample Consensus）是一种经典的参数估计方法，可以用于估计点云数据中包含的平面模型。
该算法的基本思想是随机选取一组点，然后根据选取的点拟合平面，并计算平面上的所有点到该平面的距离。
如果距离小于一些阈值，则认为该点云数据包含该平面模型。
在PCL中，可以通过pcl::SACSegmentation类及其相关的参数和方法来实现RANSAC算法。
首先，需要创建一个pcl::ModelCoefficients对象，用于存储平面模型的系数。
然后，使用pcl::SACSegmentation类的setModelType(方法设置模型的类型为PLANE，并使用setMethodType(方法设置估计方法为RANSAC。
接下来，可以使用setOptimizeCoefficients(方法启用对平面模型系数的优化，并使用setMaxIterations(方法设置最大迭代次数。
最后，使用segment(方法对点云数据进行分割，得到平面模型的系数。
2.基于曲率的方法除了RANSAC算法外，PCL还提供了一种基于曲率的方法来提取点云数据中的平面。
曲率是描述点云数据局部几何特征的指标，反映了点云数据特定点附近的弯曲度。
平面的曲率一般较小，因此可以通过曲率的阈值来判断点云数据是否包含平面。
需要注意的是，基于曲率的方法在一些情况下可能效果不好，比如在点云数据中存在边缘或噪点的情况。
基于特征的点云配准方法
基于特征的点云配准方法1.引言1.1 概述点云配准是计算机视觉和机器人领域中一个重要的问题，它涉及到将多个点云数据集对齐到同一个坐标系下。
点云配准的目标是找到最优的刚体变换，使得不同点云之间的对应点能够对齐，从而进行后续的分析和处理。
在过去的几十年里，点云配准一直是一个受到广泛关注的研究热点。
它在三维重建、目标识别和机器人导航等领域具有广泛的应用。
然而，由于数据量大、噪声干扰和姿态变化等挑战，点云配准任务仍然具有一定的挑战性。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多不同的点云配准方法。
其中基于特征的点云配准方法是一种常用的方法。
这种方法利用点云中的特征进行匹配和对齐，以实现点云的配准。
特征提取方法用于从点云中提取具有判别性和鲁棒性的特征描述子，而特征匹配方法则用于准确地匹配不同点云中的特征点。
本文将重点讨论基于特征的点云配准方法。
首先，我们将介绍一些常用的特征提取方法，包括描述子，这些描述子能够捕捉点云中的局部几何信息和表面特征。
然后，我们将讨论特征匹配方法，这些方法用于确定不同点云中对应的特征点。
接着，我们将介绍基于特征的点云配准方法，这些方法通过最小化特征点对之间的距离，来估计点云之间的刚体变换关系。
最后，我们将讨论点云配准的优化算法，用于进一步优化配准结果。
通过本文的研究，我们希望能够深入了解基于特征的点云配准方法在实践中的应用和挑战。
同时，我们也希望能够为点云配准算法的改进和发展提供一定的参考和借鉴。
点云配准作为一个重要的问题，它的研究和应用具有广阔的前景，有望为三维重建、机器人导航和虚拟现实等领域的发展做出重要贡献。
文章结构部分的内容如下所示：1.2 文章结构本文主要围绕基于特征的点云配准方法展开研究，通过以下几个方面进行论述和探讨。
第2节是正文的核心部分，首先介绍了特征提取方法，包括特征描述子和特征匹配。
在特征提取方法中，我们将重点介绍如何从点云数据中提取出能够描述点云特征的特征描述子，以及如何通过特征匹配来寻找匹配的特征点对。
基于点云数据计算轨道几何形态的研究
基于点云数据计算轨道几何形态的研究基于点云数据计算轨道几何形态的研究摘要：点云技术在各个领域得到广泛应用，对于轨道几何形态的研究也不例外。
本文基于点云数据，利用点云采集和处理技术，研究了计算轨道几何形态的方法和应用。
通过实验数据验证，本方法能够有效地提取轨道几何形态参数，为轨道设计和维护提供了可靠的依据。
关键词：点云数据；轨道形态；采集；处理1. 引言铁路系统作为陆地交通的重要组成部分，安全和可靠性始终是人们关注的焦点。
轨道几何形态是决定铁路线路稳定性和运行安全的重要因素之一。
因此，准确测量和计算轨道的几何形态参数具有重要意义。
传统的测量方法通常依赖于仪器设备，效率低下且易出现误差。
而基于点云数据的计算方法，可以高效准确地提取轨道几何形态参数，具有广阔的应用前景。
2. 点云数据的获取点云数据采集是计算轨道几何形态的第一步，通常使用激光扫描、立体摄影等技术进行。
激光扫描技术能够实时快速地获取大量点云数据，立体摄影则利用高分辨率相机拍摄多个角度的图像，通过特定算法重建出点云数据。
3. 点云数据的处理点云数据的处理是计算轨道几何形态的关键环节。
首先，需要对原始点云数据进行滤波处理，去除杂乱的噪声点，提取出轨道表面的有效点云。
然后，根据轨道的几何特征，采用曲线拟合算法对点云数据进行拟合，获取轨道中心线的几何形状。
同时，还可以根据点云数据的密度和分布情况，分析轨道的变化趋势和地形地貌特征。
4. 轨道几何形态参数的计算通过对点云数据进行处理，可以得到轨道中心线的几何形状。
基于这些几何形状，可以计算出轨道的几何形态参数，如曲率、坡度、高低差等。
其中，曲率反映了轨道弯曲程度，坡度反映了轨道的倾斜情况，高低差反映了轨道的高程变化等。
这些参数对轨道的设计和维护具有重要的指导意义。
5. 实验验证与应用为了验证基于点云数据计算轨道几何形态的有效性，我们选择了某铁路线路进行了实验。
首先，在该铁路线路的特定位置进行激光扫描，获取了大量的点云数据。
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三维 激光 扫描 仪作 为一 种新 型 的非 接触 式 海 量
高精 度数 据 获取手 段 ，在 国 内外 的众 多领 域 得 到 了
本 文选 择一 刚施 工完成 的城 市道 路 区 域作 为 研
究 对象 ，其 中包 含 有 道 路 主线 道 路 附 属 的一 部
分 ，如 图 １所示 。
广 泛 的应 用 。 目前 在 国内 ，三 维 激光 扫描 仪 在 建 筑 物 精细建 模 、林业 测量 、变 形 监 测 、石 化 管 网和 逆
向工程 等方 面都有 具体 的应 用 。三维 激 光 扫描 测 量 系统 由三维 激光 扫描测 量 仪集 成 内置数 码 相 机 、后
冲发射 器周 期 性 地 驱 动 激 光 二 极 管 发 射 激 光 脉 冲 ，
然 后 由接 收透镜 接 收 目标 表 面反 射 信 号 ， 产 生 接 收 信号 ， 利用 一个 稳 定 的石 英 时钟 对 发 射 与接 收时 间
本 文采 用 仪 器 为 德 国 Ｚ＋Ｆ Ｉ Ｍ Ａ Ｇ Ｅ Ｒ ５ ０ １ ０ Ｃ三
第 ６期
２ ０ １ ４年 ｌ ２月
矿 山 测 量
ＭＩ ＮＥ Ｓ ＵＲ ＶＥＹ Ｉ Ｎ Ｇ
Ｎｏ ． ６
Ｄｅ ｃ ． ２Ｏ１ ４
ｄ ｏ ｉ ： ｌ ０ ・ ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ・ ｉ ｓ ｓ “ ・ １ ０ ０ １— ３ ５ ８ Ｘ・ ２ ０ １ ４ ． ０ ６ ． １ ６
基 于点 云数 据 的 道 路 特征 参 数 提 取 方法 研 究 木
杨 国林 ， 韩 峰 ， 王 丹 英
（ １ ． 兰 州交通 大学 测绘 与地 理信 息 学院 ， 甘 肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ７ ０ ； ２ ． 甘 肃省 地理 国情 监测 工程 实验 室 ， 甘 肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ７ ０ ） 摘要 ： 工程 建设 及 维护 中 ， 现状 信 息的获 取是评 定 工程 质 量 、 开展 维修 改 造 的前 提 ， 文 中利 用三 维 激
观测值 和 纵 向扫描 角度 观测值 ０ …。
地 面 三维激 光 扫描测 量一 般 使用 仪 器 内部坐 标
・基 金 项 目 ：兰 州 交通 大 学 ２ ０ １ ４教 改 项 目 （ Ｊ Ｇ ２ ０ １ ４ Ｙ ０ １ ） 。
快 、操 作 简单 ，这 能极 大的提 高扫 描效 率 。
中 图分类 号 ：Ｐ ２ ２ ３ 文 献标 识码 ：Ｂ 文章 编 号 ：１ ０ ０ １— ３ ５ ８ Ｘ（ ２ ０ １ ４ ）０ ６—０ ０ ５ ５—０ ３ 系统 （ 即 以仪 器为 坐标 原 点 ） ， 轴 在 横 向 扫描 面
当前 ，获取 工 程特征 信 息借 助 的 手段 主 要 有传
始 数据 ， 从 中计 算 出 采样 点 的 空 间距 离 ｓ 。精 密 时 钟 控制 编码 器 同步测 量每个 激光 脉 冲横 向扫 描角 度
数 据 ，角 度 分 辨 率 水 平 达 到 ０ ． ０ ０ ０ ２ 。 ， 垂 直 ０ ． ０ ０ ０ ４ 。 ，Ｉ ＭＡ Ｇ Ｅ Ｒ ５ ０ １ ０ Ｃ最 大 的 特 点 是 扫 描 速 度
在分辨 率 和质量 方 面 ，在 极 高 的测 量 率 情况 下 有 四种 数据 质量 等级 和七 种 分辨 率 可 以设 置 。依 据 项 目或测量 物体 的外 形选 择 最佳 配 置 ，这 样 即使 在
５５
第 ６期
矿 山 测 量
２ ０ １ ４年 １ ２月
比较远 的距 离下 也能保 持 相 当高的 点密度 。
Ｘ： Ｓ ｃ ｏ ｓ ０ ｃ ｏ １ Ｙ ＝ Ｓ ｃ ｏ ｓ ０ ｓ ｉ ｎ ａ Ｉ
Ｚ＝Ｓ ｓ ｉ ｎ ０ Ｊ ２ 点云 数据 的获 取及 成果分 析
２ ． １ 选 择 区 域 及 采 用 设 备 概 况
（ １ ）
据处 理 ，获取 并分 析 了道路 特征信 息 。
光扫描 获取 的 点云数 据 ， 借 助相 应软 件及 时准确提 取 了现 有 工 程 的特 征 信 息 ， 并 与常 规 测量 资 料进 行 对 比分析 ， 表 明利 用 点云数据 是 一种 快速 、 高精 度获取 道路 特征 参 数 的有效 方 法。 关键 词 ：三雏 激光扫 描 ；点 云 ；参 数 ；提取
借助 于三 维激 光扫 描 的点云 数 据 ，能 获取 更 全 面 的 详 细信息 ，准 确用 于质量 评定 或后 续 维护 。
本 文 利 用 ｚ ＋Ｆ Ｉ ＭＡ Ｇ Ｅ Ｒ ５ ０ １ ０ Ｃ激 光 扫 描 仪 ，
实测 完成 了一 市政 道路 的数 据 采集 工 作 ，经 点 云 数
维 激光 扫 描仪 ，该 仪 器 是 相 位 式 三 维激 光 扫 描 仪 ， 最 高 精度 可 达 ０ ． ３ ｍ ｍ，有效 测 量距 离 可 达 １ ８ ７ ｍ，
内置相 机可 生 成 一 站 ８ ０ ０ ０万 像 素 的 高 分 辨 率 影 像
差 作计 数 ， 最后 由微 电脑 通 过软 件 按 照 算法 处 理 原
处 理软件 、电源 以及 附属设 备 构 成 。其 中地 面三 维 激 光扫 描测 量仪 主要 由激 光 发射 器 、接 收器 、时 间 计 数器 、 由马达控 制且 可旋 转 的滤 光 镜 、彩色 Ｃ Ｃ Ｄ 相 机 、控 制 电路板 、微 电脑 和软 件 等组 成 。激 光 脉
圈 １ 三 维 激 光 扫 描 测 量 区 域 基 本 概 况
统仪 器测 量 ，Ｇ Ｐ Ｓ测量 等 ，其 特 点 为 需进 行 接 触测
量 ，点位 分 布离 散 ，不 易 发 现 细 节 上 的准 确 程 度 。
内， ｙ轴在 横 向扫 描 面 内与 轴 垂 直 ，Ｚ轴 与 横 向
扫描 面 垂 直 。 由此 可 得 到 采 样 点 坐 标 的计 算 公 式 为