车载激光点云数据精度分析方法解剖
三种点云数据平面拟合方法的精度比较与分析
第４１卷第５期２０１８年５月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ.４１ꎬＮｏ.５Ｍａｙꎬ２０１８收稿日期:２０１７－０２－２０作者简介:薄怀志(１９８３－)ꎬ男ꎬ山东日照人ꎬ工程师ꎬ注册测绘师ꎬ学士ꎬ主要从事工程测量方面的应用研究工作ꎮ三种点云数据平面拟合方法的精度比较与分析薄怀志(山东省鲁南地质工程勘察院ꎬ山东兖州２７２１００)摘要:详细地介绍了基于最小二乘法㊁特征值法及总体最小二乘法的点云数据平面拟合方法ꎮ通过Ｍａｔｌａｂ编制其算法程序ꎬ对模拟的等精度与不等精度点云仿真数据进行计算ꎬ结合算例对比分析了３种方法的点云平面拟合效果ꎮ拟合结果表明:３种方法在等精度点云平面拟合中的效果较好ꎬ在不等精度点云平面拟合中的效果较差ꎬ且特征值法与总体最小二乘法的点云平面拟合精度远高于最小二乘法ꎮ关键词:点云数据ꎻ平面拟合ꎻ最小二乘法ꎻ特征值法ꎻ总体最小二乘法ꎻ精度分析中图分类号:Ｐ２０７㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０１８)０５－０２０６－０３ＡｃｃｕｒａｃｙＣｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎｄＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＴｈｒｅｅＫｉｎｄｓｏｆＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＤａｔａＰｌａｎｅＦｉｔｔｉｎｇＭｅｔｈｏｄｓＢＯＨｕａｉｚｈｉ(ＬｕｎａｎＧｅｏ－ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＹａｎｚｈｏｕ２７２１００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｐｌａｎｅｆｉｔｔｉｎｇｏｆｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｂａｓｅｄｏｎｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓꎬｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｖａｌｕｅａｎｄｔｏｔａｌｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｄｅｔａｉｌ.ＴｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｇｒａｍｍｅｄｂｙＭａｔｌａｂꎬａｎｄｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｄａｔａｓｕｃｈａｓｅｑｕａｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｕｎｅｑｕａｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ.Ｔｈｅｆｉｔｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｔｈｒｅｅｍｅｔｈｏｄｈａｖｅｇｏｏｄｅｆｆｅｃｔｉｎｔｈｅｆｉｔｔｉｎｇｏｆｔｈｅｓａｍｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｐｌａｎｅꎬａｎｄｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｓｐｏｏｒｉｎｔｈｅｕｎｅｑｕａｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｐｌａｎｅｆｉｔｔｉｎｇꎬａｎｄｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｖａｌｕｅｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｔｏｔａｌｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｍｅｔｈｏｄｉｓｍｕｃｈｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｈｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｍｅｔｈｏｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓꎻｐｌａｎｅｆｉｔｔｉｎｇꎻｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓꎻｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｖａｌｕｅｍｅｔｈｏｄꎻｔｏｔａｌｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓꎻａｃｃｕｒａｃｙａｎａｌｙｓｉｓ０㊀引㊀言点云平面拟合作为散乱点云拟合算法的基础ꎬ国内外学者对其进行了大量的研究ꎬ并提出了各种点云平面拟合的方法ꎮ以往点云平面拟合常用的方法是最小二乘法[１]ꎬ是根据两个参数求取另一个参数的估值ꎬ最终完成平面参数的解算ꎮ然而在三维激光扫描仪获取点云数据时ꎬ由于仪器设备㊁外界环境㊁地物特性等因素的影响ꎬ使得获取的点云数据在Ｘ㊁Ｙ㊁Ｚ三个方向均存在误差ꎬ对此ꎬＦｅｒｎａｎｄ[２]提出的特征值法通过设置一个质量标准可以在很大程度上优化平面参数的解算ꎮ此外ꎬ顾及观测向量及系数矩阵均含有偶然误差ꎬ通过Ｇｏｌｕｂ[３]提出的总体最小二乘估计方法拟合得到的点云平面是最优的㊁无偏的ꎮ虽然国内外对这３种点云平面拟合的方法做了很多研究ꎬ但是ꎬ这３种点云平面拟合方法的适用范围与拟合精度并不相同ꎬ缺少对点云平面拟合方法的对比分析ꎮ本文针对这一问题ꎬ通过模拟的等精度与不等精度点云平面数据对比分析了最小二乘法㊁特征值法及总体最小二乘法的平面拟合效果ꎬ本文的研究对于三维建模具有重要的意义ꎮ１㊀常用点云平面拟合方法１.１㊀基于最小二乘法拟合点云平面通过传统最小二乘法对点云数据进行平面拟合时ꎬ可将误差只归因于一个方向上ꎬ本文假设误差只存在于Ｚ轴方向上ꎬ设点云拟合的平面方程为[４]:ｚ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃ(１)当观测点数目为ｎ时ꎬ以ｚ坐标为观测值ꎬ则其观测值方程为ｚ＋Ｖ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃ(２)将式(２)改写为误差方程Ｖ＝ＢＸ＾－ｌ(３)其中ꎬＢ＝ｘ１ｙ１１ｘ２ｙ２１⋮⋮⋮ｘｎｙｎ１éëêêêêêùûúúúúúꎬＸ＾＝ａｂｃéëêêêùûúúúꎬｌ＝ｚ１ｚ２⋮ｚｎéëêêêêêùûúúúúú根据最小二乘准则ＶＴＰＶ＝ｍｉｎꎬ通过式(４)进行等权平差解得参数值Ｘ＾ꎬ即Ｘ＾＝(ＢＴＢ)－１ＢＴｌ(４)将计算得到的平面参数值代入式(１)ꎬ可得到点云拟合的平面方程ꎮ１.２㊀基于特征值法拟合点云平面在实际工作中ꎬ我们所获得的点云数据事实上不仅仅在Ｚ轴上偏离真实位置ꎬ即在Ｘ㊁Ｙ㊁Ｚ３个方向上均存在误差[５]ꎬ而最小二乘法只将误差归因于一个方向上ꎬ为了解决这个问题ꎬ我们可以采用特征值法计算点云平面的拟合参数ꎬ设点云拟合平面的方程为:ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＝ｄ(５)式中ꎬａ㊁ｂ㊁ｃ为拟合平面的单位法向量ꎬ即满足ａ２＋ｂ２＋ｃ２＝１ꎬｄ为坐标原点到该拟合平面的距离ꎮ设对某一平面扫描得到的ｎ个数据点的坐标为(ｘｉꎬｙｉꎬｚｉ)ꎬ则任意数据点至该拟合平面的距离为:ｄｉ＝ａｘｉ＋ｂｙｉ＋ｃｚｉ－ｄ(６)若要获得最佳拟合平面ꎬ则应在条件ａ２＋ｂ２＋ｃ２＝１下ꎬ满足ðｎｉ＝１ｄ２ｉ＝ｍｉｎꎮ因此ꎬ采用拉格朗日乘数法计算拟合平面参数的最优估值ꎮ首先解算齐次线性方程组式(７)ꎬ可得到拟合平面的参数ａ㊁ｂ㊁ｃꎮ(Ａ－λｍｉｎＩ)Ｘ＝０(７)式中ꎬＡ＝ðｉΔｘｉΔｘｉðｉΔｘｉΔｙｉðｉΔｘｉΔｚｉðｉΔｘｉΔｙｉðｉΔｙｉΔｙｉðｉΔｙｉΔｚｉðｉΔｘｉΔｚｉðｉΔｙｉΔｚｉðｉΔｚｉΔｚｉéëêêêêêêùûúúúúúúꎬＸ＝ａｂｃéëêêêùûúúúꎬλｍｉｎ＝ｍｉｎðｎｉ＝１ｄ２ｉ然后通过式(８)计算拟合平面的参数ｄꎮｄ＝ａðｎｉ＝１ｘｉｎ＋ｂðｎｉ＝１ｙｉｎ＋ｃðｎｉ＝１ｚｉｎ(８)将计算得到的ａ㊁ｂ㊁ｃ㊁ｄ代入式(５)ꎬ最终完成点云平面的拟合ꎮ１.３㊀基于总体最小二乘法拟合点云平面在上面的求解中ꎬ我们认为点云数据系数矩阵不存在误差ꎬ然而由于观测条件的限制ꎬ观测向量㊁系数矩阵都有可能存在误差ꎬ那么上述两种方法就不再是最优的ꎬ而是有偏的ꎬ因此ꎬ我们可以采用总体最小二乘法拟合点云平面ꎬ并通过奇异值分解法解算拟合平面的参数[６]ꎮ假设对某一平面扫描得到ｎ个点的坐标为(ｘｉꎬｙｉꎬｚｉ)ꎬ考虑到观测数据在ｘ㊁ｙ㊁ｚ方向上均存在误差ꎬ则将式(２)改写为ｚｉ＋Ｖｚｉ＝ａ(ｘｉ＋Ｖｘｉ)＋ｂ(ｙｉ＋Ｖｙｉ)＋ｃ(９)式中ꎬＶｘ㊁Ｖｙ㊁Ｖｚ分别为ｘ㊁ｙ㊁ｚ方向上的改正数ꎬ将上式整理可得(Ａ＋ＥＡ)Ｘ＝Ｌ＋ＥＬ(１０)式中ꎬＡ＝ｘ１ｙ１１ｘ２ｙ２１⋮⋮⋮ｘｎｙｎ１éëêêêêêùûúúúúúꎬＥＡ＝Ｖｘ１Ｖｙ１１Ｖｘ２Ｖｙ２１⋮⋮⋮ＶｘｎＶｙｎ１éëêêêêêùûúúúúúꎬＸ＝ａｂｃéëêêêùûúúúꎬＬ＝ｚ１ｚ２⋮ｚｎéëêêêêêùûúúúúúꎬＥＬ＝Ｖｚ１Ｖｚ２⋮Ｖｚｎéëêêêêêùûúúúúú将式(１０)表示为误差方程式的形式为(Ａ＋ＥＡ)Ｘ＝Ｌ＋ｅ(１１)可以改写为Ａ＋ＥＡＬ＋ｅ[]Ｘ－１éëêêùûúú＝(ＡＬ[]＋Ｅ)Ｘ－１éëêêùûúú＝０(１２)式中ꎬＥ＝ＥＡｅ[]ꎬ用其表示的限制约束条件为ｔｒ(ＥＥＴ)＝ｔｒ(ＥＡＥＴＡ＋ｅｅＴ)＝ｖｅｃ(ＥＡ)Ｔｖｅｃ(ＥＡ)＋ｅＴｅ＝ｍｉｎ(１３)对增广矩阵[ＡＬ]进行奇异值分解[ＡＬ]＝[Ｕ１Ｕ２]Σ０éëêêùûúúＶＴ＝Ｕ１ΣＶＴ(１４)式中ꎬＶＴ＝Ｖ１１Ｖ１２Ｖ２１Ｖ２２éëêêùûúúꎬＵ１＝Ｕ１１Ｕ１２[]ꎬΣ＝Σ１００Σ２éëêêùûúúＶ１２＝[ｖ１ꎬｍ＋１ｖ２ꎬｍ＋１ｖｍꎬｍ＋１]ＴꎬＶ２２＝[ｖｍ＋１ꎬｍ＋１]由矩阵逼近理论可知ꎬ参数的总体最小二乘估值为Ｘ＝－Ｖ１２Ｖ－１２２＝－１ｖｍ＋１ꎬｍ＋１Ｖ１２(１５)由于ｖｉ为矩阵[Ａ㊀Ｌ]Ｔ[Ａ㊀Ｌ]的特征向量ꎬ所以奇异值与特征向量满足关系ＡＴＡＡＴＬＬＴＡＬＴＬéëêêùûúúＸ－１éëêêùûúú＝σ２ｍ＋１Ｘ－１éëêêùûúú(１６)进一步可以计算得到单位权方差为σ２０(ＴＬＳ)＝σ２ｍ＋１/(ｎ－ｍ)(１７)２ 模拟数据与试验由于工程实测数据十分复杂ꎬ在进行平面拟合前需要进行数据预处理ꎬ所以本文采用模拟平面Ｚ＝－５Ｘ－７０２第５期薄怀志:三种点云数据平面拟合方法的精度比较与分析７Ｙ＋１５的点云数据ꎬ用式(１８)生成等精度的观测数据ꎬ用式(１９)生成不等精度的观测数据ꎬ之后根据模拟的平面方程计算Ｚꎬ并在Ｚ上添加随机误差ꎬ两组模拟的平面数据如图１所示ꎮＸ(ｉ＋１)＝Ｘ(ｉ)＋０.１ˑｎｏｒｍｒｎｄ(１)Ｙ(ｊ＋１)＝Ｙ(ｉ)＋０.１ˑｎｏｒｍｒｎｄ(１){(１８)Ｘ(ｉ＋１)＝Ｘ(ｉ)＋０.１ˑｎｏｒｍｒｎｄ(０ꎬｒａｎｄ(１))Ｙ(ｊ＋１)＝Ｙ(ｉ)＋０.１ˑｎｏｒｍｒｎｄ(０ꎬｒａｎｄ(１)){(１９)分别采用最小二乘法㊁特征值法㊁总体最小二乘法对图１中的两组平面数据进行拟合ꎬ所求平面方程为Ｚ＝ａＸ＋ｂＹ＋ｃꎬ拟合结果见表１和表２ꎮ图１㊀两组模拟平面数据Ｆｉｇ.１㊀Ｔｗｏｓｅｔｓｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｐｌａｎｅｄａｔａ表１㊀等精度平面数据拟合参数及精度Ｔａｂ.１㊀Ｅｑｕａｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎｐｌａｎｅｄａｔａｆｉｔｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄａｃｃｕｒａｃｙ拟合方法ａ(ｍ)ｂ(ｍ)ｃ(ｍ)ｄ(ｍ)σ０(ｍ)ｍａｘ(ｄｉ)(ｍ)ｄ－(ｍ)最小二乘法－４.９９５－７.００２１５.０１６０.００００.０４９０.０１９０.００４特征值法０.５７７０.８０９０.１１５１.７３４０.００３０.０１９０.００４总体最小二乘法－４.９９６－７.００３１５.０２１０.００００.００３０.０１９０.００４表２㊀不等精度平面数据拟合参数及精度Ｔａｂ.２㊀Ｕｎｅｑｕａｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎｐｌａｎｅｄａｔａｆｉｔｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄａｃｃｕｒａｃｙ拟合方法ａ(ｍ)ｂ(ｍ)ｃ(ｍ)ｄ(ｍ)σ０(ｍ)ｍａｘ(ｄｉ)(ｍ)ｄ－(ｍ)最小二乘法－４.９７８－６.９８６１４.９９５０.００００.０６２０.０２４０.００４特征值法０.５６９０.７９７０.１０５１.７２４０.００５０.０２４０.００４总体最小二乘法－４.９８９－６.９９７１５.００９０.００００.００５０.０２４０.００４㊀㊀分析表１与表２ꎬ可以看出最小二乘法对于两组模拟数据的拟合精度均远低于特征值法ꎬ因此ꎬ最小二乘法不适合用于点云数据的平面拟合ꎮ而从表１㊁表２中可以看出特征值法与总体最小二乘法精度相差不大ꎬ但是表２中特征值法与总体最小二乘法的拟合精度明显低于表１中两种方法的拟合精度ꎬ因此ꎬ两种方法在等精度点云平面拟合中的效果较好ꎬ在不等精度点云平面拟合中的效果较差ꎮ３㊀结束语本文详细地阐述了点云平面拟合的３种方法ꎬ在考虑观测向量误差的条件下探讨了最小二乘法拟合点云平面ꎬ在同时考虑观测向量误差与系数矩阵误差的等精度影响下探讨了基于特征值法与总体最小二乘法的点云平面拟合ꎮ最后ꎬ通过编制的Ｍａｔｌａｂ算法程序对模拟的点云数据进行计算ꎬ将平面拟合中误差作为拟合效果的指标ꎬ分析表明:最小二乘法的点云平面拟合精度最低ꎬ特征值法与总体最小二乘法的点云平面拟合精度差别并不明显ꎮ参考文献:[１]㊀ＡｃｈａｒｙａＰＫꎬＨｅｎｄｅｒｓｏｎＴＣ.Ｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄｅｒ￣ｒｏｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒａｎｇｅｄａｔａ[Ｃ]//ＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬ１９８８.Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ.１９８８ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎ.ＩＥＥＥꎬ１９８８.[２]㊀ＦｅｒｎａｎｄｅｚＯ.Ｏｂｔａｉｎｉｎｇａｂｅｓｔｆｉｔｔｉｎｇｐｌａｎｅｔｈｒｏｕｇｈ３Ｄｇｅｏ￣ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄｄａｔａ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＧｅｏｌｏｇｙꎬ２００５ꎬ２７(５):８５５－８５８.[３]㊀ＧｏｌｕｂＧＨꎬＬｏａｎＣＦＶ.ＡｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅｓｐｒｏｂｌｅｍ[Ｊ].ＳｉａｍＪｏｕｒｎａｌｏｎＮｕｍｅｒｉｃａｌＡｎａｌｙｓｉｓꎬ１９８０ꎬ１７(６):８８３－８９３.[４]㊀程效军ꎬ唐建波.基于最小二乘拟合的墙面平整度检测方法[Ｊ].遥感信息工程ꎬ２００７ꎬ３２(４):１９－２０.[５]㊀陈汉清ꎬ王乐洋.点云数据平面拟合的加权总体最小二乘方法[Ｊ].工程勘察ꎬ２０１５(１１):５９－６３.[６]㊀李明峰ꎬ欧江霞ꎬ檀丁ꎬ等.加权总体最小二乘点云平面拟合定权方法探讨[Ｊ].大地测量与地球动力学ꎬ２０１５ꎬ３５(３):４２８－４３２.[编辑:任亚茹]８０２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀测绘与空间地理信息㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１８年。
车载激光扫描技术
数据滤波与平滑
进一步处理点云数据，去除噪声和异常值，平滑 数以减小数据量，方 便存储和传输。
CHAPTER 04
车载激光扫描技术在不同领域的应 用案例
城市规划与建模
1 2 3
城市规划
数据裁剪
根据需要，对数据进行裁 剪和筛选，以去除不必要 的部分。
点云数据生成
激光扫描仪数据获取
通过激光扫描仪获取目标物体的三维坐标信息。
点云数据生成算法
利用点云数据生成算法，将多个扫描数据拼接成一个完整的点云数 据。
数据格式转换
将点云数据转换为常用的数据格式，如XYZ、LAS等。
数据后处理
数据分类
技术创新和产业升级将进一步推动车载激光扫描技术的发展和应用，实现更高效、更智能的 交通出行。
未来发展方向与挑战
未来发展方向
研究和发展更高精度的激光雷达技术，提高激光 扫描的精度和稳定性。
加强数据处理算法和软件技术的研发，提高数据 处理的速度和精度。
未来发展方向与挑战
• 探索和应用更多种传感器融合技术，提高激光扫描的适应性和 稳定性。
工作原理
激光扫描仪按照一定的角度旋转 ，同时车辆在行驶过程中不断通 过GPS和IMU获取位置和姿态信
息。
激光扫描仪发射的激光束遇到目 标物体后反射回来，通过计算激 光束往返时间，得到目标物体的
距离信息。
控制系统根据获取的距离信息、 车辆的位置和姿态信息生成三维
地形数据。
激光扫描仪性能指标
01
02
车辆平台选择
选择适合车载激光扫描设备的车 辆平台，考虑车辆的稳定性、行 驶速度、车辆改造难度等因素。
激光点云分类基本方法
激光点云分类的基本方法主要包括以下几个步骤：1.点云数据预处理：建立电力线三维结构特征指标体系。
基于原始点云数据，噪声、地面、建筑物等显著非电力线点的过滤机制，将更加准确地区分非电力线点，减少后续处理数据量，同时保证可能电力线点的完整筛选。
2.地面点过滤和DTM 生成：根据原始LiDAR 点云进行地面点过滤和DTM（数字地面模型）生成以提取所有非地面点。
3.电力线候选点滤波：根据电力线布设规范，选择地面一定高度（如4m）以上的非地面点作为电力线候选点。
4.多尺度邻域类型选取：使用给定点X 的局部三维空间形状结构进行电力线分类。
初步选取两类邻域：单一尺度邻域和多尺度邻域，并在每个尺度上分别选取球形邻域、柱状邻域和K 值邻域 3 种邻域类型。
每种邻域类型的限制参数为半径和K 值。
5.形状结构特征提取：结合LiDAR 点云数据中电力线与林木、建筑物等地物相互遮挡、混杂的问题和电力线快速自动化提取的需求，针对已有的基于结构形状的统计分析和图像处理分类方法中的不足，通过研究在不同复杂场景下电力线点云数据的形状结构特征，确定其关联参数。
6.SVM 分类：基于前述的候选电力线点云数据集及其三维形状结构关联参数，设计和研究基于机器学习监督分类的电力线智能分类模型。
设计机载LiDAR 点云数据的SVM（支持向量机）分类算法，以候选电力线点云的三维形状结构关联参数作为特征向量，以是否属于电力线点作为结果种类，构建电力线SVM 分类算法的训练样本和测试样本。
使用五重交叉对比分析来验证评估分类器的准确性。
这些方法在激光点云分类中各有优势，可以根据实际应用场景和需求进行选择和优化。
车载激光点云数据精度分析方法课件
研究不足与展望
数据来源的局限性
本研究主要针对特定型号的车载激光雷达数据进行精度分析，未能涵盖所有类型和品牌的激光雷达。未来研究可以扩 大数据集范围，以提高方法的泛化能力。
未考虑动态障碍物的影响
在实验过程中，未充分考虑动态障碍物对激光点云数据精度的影响。未来研究可以进一步完善实验场景，以更全面地 评估方法的性能。
国外研究现状
与国内相比，国外在车载激光点云数据处理方面的研究较为成熟。国外的研究不仅涵盖了点云数据的 预处理和特征提取，还重点关注了精度分析和评估。一些知名的自动驾驶公司和科研机构在激光点云 数据处理方面积累了丰富的经验，并取得了一系列重要的成果。
02
车载激光点云数据采集
激光雷达工作原理
01
激光雷达通过向周围环境发射激 光束并接收反射回来的信号，获 取周围环境的距离和角度信息， 进而生成点云数据。
提出了一种基于统计学和机器学习的方法
本研究提出了一种创新的精度分析方法，该方法结合了统计学和机器学习技术，能够更准 确地评估激光点云数据的精度，并识别出影响精度的关键因素。
实验验证与结果分析
通过大量实验验证，证实了所提出方法的有效性和优越性。实验结果还进一步分析了不同 因素对激光点云数据精度的影响，为后续研究提供了有益的参考。
算法优化与改进
虽然本研究提出的方法在精度分析方面取得了较好的效果，但仍存在改进空间。未来研究可以进一步优 化算法，提高其处理大规模数据的效率，并探索更先进的机器学习技术以提升精度分析的准确性。
感谢您的观看
THANKS
实验设置与参数优化
实验设备
介绍实验所需的设备，如高性能计算 机、激光扫描仪等，并说明设备的技 术参数和性能。
参数优化
车载激光点云数据精度的提高方法
Ｕ ｉ 系统 、 ｎｔ ） 数码 相 机 和计 算 机 控 制 系 统 的一 种 最 新 的快 速 、 成 低 本 获 取 三 维 空 间数 据 的设 备 ，它所 采 集 的 激 光 点 云 数 据 为建 筑 物 立 面 、 路 交 通 设施 提 供 了更 加 详 尽 的 细节 特 征 。本 文 所 采 用 道
测量 车正式采集数据前后 ， 分别对 车载 动态 Ｇ Ｓ和 Ｉ Ｕ装置进 Ｐ Ｍ
行 至 少 １ ｎ的初 始 化 。 据 采 集 分 为 两 天完 成 ， 一 天 以 ２ ０ ０ｍｉ 数 第 ０
角误差 、 Ｐ Ｇ Ｓ定位误差 、ＭＵ姿态误差 、系统检 校误差等 因素制 Ｉ
约 。激 光 测 距 误 差来 自于仪 器 自身 的 制 造误 差 ， 描 角误 差 是 由 扫
ｋｚ Ｈ 的扫描频率 采集主路面两个方 向的数 据 ， 第二 天以 ３０ｋ ｚ ０ Ｈ 的扫描频率分别获取主路面和辅路面两个方 向的数 据 ，以保 证
主 路 面 点 云 数 据 拥 有 足 够 的重 叠 度 。 平 均 车 速 为 ５ ｍ ｈ 扫 描 ０ｋ ／， 后 全 部 环 岛路 路 面 点 云 的平 均 密 度 为 １ ２ 个 ，： 在 进 入 测 区 １ ｍ。 ０ 之 前 ，先 扫 描 车载 ＬＤ Ｒ检校 场 ， ｉＡ ｉＡ ＬＤ Ｒ检 校 场 选择 在平 坦 、 硬 质 的 十字 交 叉 路 口 ， 光 点 云 数 据 采 集 时 的 车速 控 制 在 ３ ｍ ｈ 激 ０ｋ ／ 左右 ， 扫描 频 率 等 同 于扫 描 测 区 时 的频 率 ； 沿 一 条 道路 往 返 扫 先 描 一 次 然 后 在 垂 直 方 向 的道 路 上 再 次 往 返 扫 描 一 次 。 由 于 Ｉ ＭＵ 累 积误 差 的影 响 ， 求 直 线 道 路 行 驶 的 时 间不 超 过 Ｏ５ 。 要 ．ｈ
点云数据处理方法
点云数据处理方法一、点云数据处理的重要性。
1.1 点云数据是啥呢？简单来说，就像是一堆散落在空间里的小点点，每个点都带着自己的信息，像位置啊、颜色之类的。
这东西可不得了，在好多领域都有用武之地。
比如说建筑行业，要搞个什么建筑模型，点云数据就能把建筑的样子精确地记录下来。
就像给建筑拍了一张超级详细的照片，连那些边边角角都不放过，这可比咱们肉眼看的准确多了。
1.2 还有汽车制造行业，点云数据处理就像是汽车的私人造型师。
汽车的外形设计、零部件的精准安装，都离不开它。
要是没有好好处理点云数据，那汽车造出来可能就这儿歪一点，那儿斜一点，就像一个人穿衣服歪歪扭扭的，不整齐，那可不行。
这足以见得点云数据处理是多么的重要，简直就是各个行业的得力助手。
二、点云数据处理的常见方法。
2.1 滤波处理。
这就好比是给点云数据来个大扫除。
在收集点云数据的时候啊，就像在一个大杂烩里捞东西，总会有些乱七八糟的杂质混进来。
滤波就是把那些没用的、干扰的数据点给去掉，只留下有用的。
就像咱们淘米一样，把沙子、稗子都弄出去，只留下白白净净的大米。
这样处理之后的数据就干净多了，后续处理起来也更得心应手。
2.2 特征提取。
这可是个技术活。
从点云数据里把那些有特点的部分找出来，就像在一群人中找那个最特别的人。
比如说在一个复杂的机械零件的点云数据里，找到那些关键的凸起、凹陷或者是孔的位置。
这就像是在寻宝，要通过仔细的观察和分析，把那些隐藏在数据里的“宝贝”——特征给挖掘出来。
2.3 配准方法。
这个有点像拼图。
有时候我们会从不同的角度或者用不同的设备获取点云数据，这些数据就像拼图的各个小块。
配准就是把这些小块准确地拼在一起，让它们组成一个完整的图像。
要是配准没做好，那就像拼图拼错了，整个图像看起来就会怪怪的。
三、点云数据处理面临的挑战。
3.1 数据量太大。
点云数据有时候多得像天上的星星一样数都数不过来。
这么大的数据量，处理起来就像要搬动一座大山一样困难。
点云数据获取与精度分析
点云数据获取与精度分析概述：点云数据是一种基于三维空间中的离散点集合的数据结构，广泛应用于计算机视觉、三维重建和环境感知等领域。
点云数据的获取与精度分析是点云处理中的两个重要环节，对点云数据的质量和可信度有着重要影响。
本文将对点云数据的获取方法和精度分析进行详细介绍。
一、点云数据的获取方法：1.激光测距：激光测距是一种常用的点云数据获取方法，通过激光束的发射和接收，利用激光的反射原理来获取目标物体的三维坐标信息。
激光测距的优点是测量范围广、分辨率高，适用于室内和室外环境。
常见的激光测距设备包括激光雷达和激光扫描仪。
2.摄像机标定：摄像机标定是一种通过摄像机获取点云数据的方法，通过对摄像机的内外参数进行标定，可以将摄像机拍摄到的二维图像转化为三维坐标。
摄像机标定的优点是设备成本低、易于操作，适用于近距离和低精度的应用场景。
3.RGB-D相机：RGB-D相机结合了摄像机和深度传感器的功能，可以同时获取彩色图像和深度数据，从而得到点云数据。
RGB-D相机的优点是数据获取速度快、精度高，适用于室内环境和近距离应用。
4. 点云数据集：除了实时采集点云数据，还可以使用已有的点云数据集进行研究和分析。
网上公开的点云数据集非常丰富，如KITTI、Stanford等，可以根据自己的需求选择适合的数据集进行研究。
二、点云数据的精度分析：点云数据的精度分析是对点云数据的准确性和可信度进行评估，常见的精度评估方法包括以下几种：1.重复性测试：通过多次采集同一目标的点云数据，对比不同数据之间的差异，评估系统的重复测量误差。
重复性测试可以在不同环境和参数设置下进行，以获得更全面的评估结果。
2.标定测试：通过已知尺寸的标定板或标定球，对点云采集设备进行标定测试，评估系统的测量准确性。
标定测试可以校正系统的误差，并提高点云数据的精度。
3.点云配准：点云配准是将多个采集到的点云数据进行匹配和融合，以提高点云数据的稳定性和准确性。
常用激光雷达点云数据格式分析
·51·常用激光雷达点云数据格式分析陈佳兵1，2，肖 龙3，夏晓亮3，李京兵1，2，张坤军1，2，魏荣灏1，2（1.浙江省水利河口研究院（浙江省海洋规划设计研究院），浙江 杭州 310020；2.浙江省水利防灾减灾重点实验室，浙江 杭州 310020；3.宁波市杭州湾大桥发展有限公司，浙江 宁波 315000）摘 要：传统的测绘技术采集处理大范围地理信息数据时效率较低，激光雷达作为一种主动遥感技术，快速获取地物目标三维信息的功能使其应用领域越发广泛，成为继GNSS 之后，测绘及地理信息领域的又一项变革性技术。
LAS 和E57是目前最为常用的激光雷达点云数据格式，对这2种格式具体文件结构及区别的分析具有重要意义。
关键词：激光雷达；点云数据；LAS ；E57；文件格式中图分类号：TN958.98 文献标志码：A 文章编号：1008-701X （2021）02-0051-03DOI ：10.13641/j .cnki .33-1162/tv .2021.02.012Analysis of Common Lidar Point Cloud Data FormatsCHEN Jiabing 1，2，XIAO Long 3，XIA Xiaoliang 3，LI Jingbing 1，2，ZHANG Kunjun 1，2，WEI Ronghao 1，2（1.Zhejiang Institute of Hydraulics & Estuary （Zhejiang Institute of Marine Planning and Design ），Hangzhou 310020，Zhejiang ，China ；2.Zhejiang Provincial Key Laboratory of Hydraulic Disaster Prevention and Mitigation ，Hangzhou 310020，Zhejiang ，China ；3.Ningbo Hangzhou Bay Bridge Development Co ., Ltd .,Ningbo 315000，Zhejiang ，China ）Abstract ：The traditional surveying and mapping technology has a low efficiency in collecting and processing large -scale geographic information data. As an active remote sensing technology ，Lidar has the function of quickly acquiring three -dimensional information of ground objects ，which makes it more widely used in the field of surveying and mapping and geographic information after GNSS. LAS and E57 are the most commonly used Lidar point cloud data formats at present. It is of great significance to analyze the specific file structure and differences between the two formats .Key words ：Lidar ；point cloud data ；LAS ；E57；file format收稿日期：2019-12-24作者简介：陈佳兵（1991—），男，工程师，硕士，主要从事海洋地球物理勘探及海洋测绘工作。
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3 标识点准确坐标的量测
精度分析的思路： 将激光扫描仪获取的标识点三维坐标值与 全站仪量测的标识点准确三维坐标值进行 比较分析，从而得到车载激光点云数据的 精度状况。
3.1实验场的选址
在室外选取一个视野开阔的区域作为实验 场，周围没有高大的建筑物和树木遮挡天 空，保证能够较好的接受GPS信号。实验 场区域内要有一个稳定坚固的竖直墙面， 用来布设标识点。墙面最好要求平整，以 便于识别激光点云中的标识点。边缘有矮 房的操场、楼前有广场的区域等都可以作 为实验场。图1是本研究选取的实验场。
车载激光点云数据精度分析 方法
1 车载激光扫描系统
当前，LiDAR (Light Detection And Ranging, 激光雷达)技术是测绘领域的一个 重要研究热点。激光雷达扫描系统主要由 激光扫描仪和GPS/INS（Inertial Navigation System，惯性导航系统）组合 导航系统组成,它能快速便捷地获取目标物 的空间三维信息。按照其搭载的平台可以 将激光雷达系统分为星载、机载、车载以 及定点测量等四大类。
图3 贴有标识点的墙面激光点云图像
5 数据精度分析
以全站仪测得的标识点准确坐标为基准， 将车载激光扫描仪得到的标识点坐标与其 进行比较，分别求出三个坐标轴方向上坐 标值之差见表1。 在进行精度分析时通常选取较多的标识点 进行列表比较分析。建议标识点的数量大 于30个，因篇幅的限制在此只列出了12个 点的坐标。
获得的坐标用（E,N,H）表示，其中E代表 东方向坐标值，N代表北方向坐标值，H代 表高程值。该三维坐标值采用的也是高斯 克吕格三度带投影坐标系下的坐标值，椭 球体参照WGS-84椭球体。 也可以选择在点云数据中容易识别的建筑 物房角等来作为标识点。可以事先用GPS 和全站仪测得房角的坐标作为永久标识点。
1.1 车载激光扫描系统的误差
然而，它在快速采集目标数据的同时，也 存在各种误差，如：时间同步配准误差、 扫描仪安装位置误差、系统重叠误差、扫 描中心误差、视准轴误差、深度值误差等。 这些误差都会对激光点云数据结果的精度 造成影响。对激光点云数据的精度进行分 析有助于判断误差的来源，从而有针对性 的降低误差，达到提高激光定位精度的目 的。本文以车载激光扫描系统为例，采用 立体标识点方法对车载激光点云数据的精 度进行分析研究。
1.2 车载激光扫描系统工作原理
车载激光扫描系统是由多个传感器组成的， 激光扫描仪在垂直于行驶方向作二维扫描, 以汽车行驶方向作为运动维,构成三维扫描 系统。所获得的数据是由离散的矢量点构 成的“点云”。
1.2 车载激光扫描系统工作原理
由POS（Position And Orientation System， 定位定向系统）系统获取的车载GPS天线 相位中心坐标和IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）获取 的翻滚、俯仰和偏航等数据联合处理，得 到激光扫描仪的6个外方位元素，利用其进 行扫描过程的几何反转，实现车载激光扫 描系统直接对目标定位。
表1 三个坐标轴上标识点坐标的比较
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
E
N
440253.718 4422036.535
440253.711 4422036.532
440253.72 4422037.143
440253.715 4422038.49
440253.718 4422039.392
图2 铝制标识点及其布设
3.3坐标的量测
利用GPS和全站仪对实验场标识点坐标进 行测量。首先得到全站仪在大地坐标系中 的坐标值，再得到墙上标识点在全站仪坐 标系中的坐标值，然后将全站仪数据和 GPS数据进行融合，获得实验场标识点大 地坐标，用来作为对车载获取数据进行校 正的依据。
3.3坐标的量测
4 车载激光点云的获取
将车载激光扫描系统在实验场扫描得到的 组合导航数据和激光原始数据进行后处理， 得到激光点云三维坐标值。将其导入到 Pointools view软件中进行显示，从点云图 中对标识点进行识别，并拾取标识点的关 键点坐标。图3是贴有标识点的墙面激光点 云图像，从图中可以识别出有微小突起的 点云就是标识点的点云图像。
图1 实验场状况图
3.2 标识点的布设
在实验场的墙面上均匀布设立体标识点， 按照横行和竖行整齐布设，以便于标识点 的编号和识别，如图2（a）。标识点的形 状如图2(b)所示，它由一个直径为8cm的铝 制金属圆盘和一个用于固定的连接短杆构 成。圆盘面距墙面距离为7cm，标识点所占 的空间范围是8cm×8cm×7cm。在盘面的 中心贴上3cm×3cm的激光反射片，以便于 全站仪量测。
440253.719 4422040.105
440253.719 4422040.104
440253.718 4422040.75
440253.716 4422040.735
440253.717 4422041.226
440253.72 4422042.796
440253.723 4422043.427
Y 4422036.9 4422036.85 4422037.52 4422038.78 4422039.72 4422040.47 4422040.46 4422041.17 4422041.1 4422041.57 4422043.12 4422043.75
Z 47.95 47.22 47.96 45.63 45.62 47.12 46.44 47.21 46.41 45.59 45.66 46.49
H 47.945 47.204 47.925 45.629 45.611 47.123 46.457 47.149 46.417 45.625 45.667 46.508
X 440253.7 440253.71 440253.66 440253.68 440253.69 440253.71 440253.73 440253.67 440253.74 440253.74 440253.74 440253.75