多期扫描点云中的变化检测.doc

多期扫描点云中的变化检测

2.49万字 49页 原创作品，已通过查重系统


摘要
近几年来，随着三维地理信息系统和虚拟现实技术的应用深入，传统的测量方法由于其在工作效率和数据精度等方面存在的不足已不能完全适应行业的需求。激光三维扫描技术的出现弥补了传统测量的不足，它提供的高分辨率点云数据能够详细记录复杂物体的各个细节。三维激光扫描技术能够以最直接的方式采集并输出测量对象表面的精确三维几何形态。随着硬件集成技术的持续发展，三维激光扫描成本会不断降低，应用也会越来越广泛。本世纪初，三维激光扫描装置作为一种环境感知装置就曾被装备到登陆车、卫星、工业机器人和无人驾驶车辆上。目前，在民用交通工具上也能看到小型化、低功耗的三维激光扫描装置。
点云是三维激光扫描技术的直接输出产品，作为一种空间数据采集装置，点云能够直接表达三维场景的几何信息。通过多期点云对比能够发现场景中的对象移动和变化，但是对于大场景中的小目标，或者大场景中目标的小位移，如何从繁杂、无序的扫描点云中这些几何变化是一个极具挑战性的问题。
本课题拟设计一种从多期三维点云中识别目标刚性位移的方法，该方法能够根据三维点云中蕴含的目标表面几何特征配准带有变化目标的多期点云，并在此基础上发现变化目标，识别该目标的变化形式，最终生成三维环境下的目标变化表达。
主要研究内容为：三维激光扫描仪扫描出来的文件是非公开格式，无法直接读取操作，只能通过配套软件导出ASC格式。为了读取和进行操作利用C++和OpenGL编程实现该功能。结合美国天宝公司生产的Trimble GX200采集的实验数据，分析本算法探测点云边界的效果，算法的优点以及局限性。通过实例分析验证ICP算法的科学性和实用性，并对算法优点以及局限性进行总结。ASC 文件由扫描点的三维坐标、反射强度和颜色信息构成，点的表现形式为( X，Y，Z，I，R，G，B) 。
本文主要成果为：设计一种从多期三维点云中识别目标刚性位移的方法，该方法能够根据三维点云中蕴含的目标表面几何特征配准带有变化目标的多期点云，并在此基础上发现变化目标，识别该目标的变化形式，最终生成三维环境下的目标变化表达。



关键词：三维激光扫描仪，激光扫描点云ICP配准，变化检测，Visual C++