CN106382917B - 一种室内环境下三维空间信息连续精确采集方法 - Google Patents
一种室内环境下三维空间信息连续精确采集方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106382917B CN106382917B CN201510476960.XA CN201510476960A CN106382917B CN 106382917 B CN106382917 B CN 106382917B CN 201510476960 A CN201510476960 A CN 201510476960A CN 106382917 B CN106382917 B CN 106382917B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dimensional
- point cloud
- laser scanner
- pcd
- geometrical relation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
- G01C11/02—Picture taking arrangements specially adapted for photogrammetry or photographic surveying, e.g. controlling overlapping of pictures
- G01C11/025—Picture taking arrangements specially adapted for photogrammetry or photographic surveying, e.g. controlling overlapping of pictures by scanning the object
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及一种室内环境三维空间信息连续采集方法,操作步骤为:使用室内移动测量系统获取点云数据,选择相邻时间段线扫点云,进行特征查找和粗匹配,计算相对几何关系,构建整个采集时间段内所有线扫点云的相对位置关系,根据时间和粗匹配的相对位置关系,计算三维激光点云的精确位置相对关系,根据精确位置关系,对整个时间段内粗匹配关系进行修正,对比粗匹配与精匹配的相对关系值小于阈值,以及查看是否所有数据经过配准,如果不满足条件,则重复进行精匹配及修正步骤,否则,方法结束,完成空间三维信息的采集。本方法具有自动化程度高、快速高效的优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种室内环境下三维空间信息连续采集方法,属于摄影测量和三维激光技术领域。
背景技术
移动测量系统作为一种新兴的空间信息采集手段,正逐步的广泛应用于各行各业。在室外环境下,移动测量系统使用POS系统进行定位定姿,再结合系统上装备的各类传感器如三维激光扫描仪与高清全景相机,进行空间三维信息的采集获取。然而,在室内环境下,由于GPS信号的缺失及不可靠,基本的定位定姿精度无法保证,后续的信息无法融合,导致无法直接使用室外环境下可用的移动测量系统,进行空间信息的连续精确采集。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术面临的问题,而提供一种基于SLAM原理的室内环境下空间三维信息连续精确采集方法,获取三维激光扫描仪、相机等传感器在不同时刻采集的精确位置和姿态参数,从而确保系统采集的数据的精度和可靠性。
为实现上述目的,本发明所采用的技术方案是:提出一种室内环境下三维空间信息连续精确采集方法,首先,使用室内移动测量系统在室内环境下进行采集数据,在载体移动行进过程中进行数据采集,系统包含两个激光扫描仪:线扫激光扫描仪和地面三维激光扫描仪;它们的作用是:线扫激光扫描仪用于获取粗匹配的点云数据,地面三维激光扫描仪在载体短暂停止时获取三维点云数据,同时记录存储采集的时间信息;室内移动测量系统中的载体坐标系定义:以线扫激光扫描仪中心为坐标系原点,载体行驶的方向为Y轴正方向,竖直向上的方向为Z轴正方向,根据右手坐标系确定X轴方向;地面三维激光扫描仪内部坐标系定义:以地面三维激光扫描仪中心为其内部坐标系的原点,在其自身水平情况下采集时第一束激光发射的方向为X轴正方向,竖直向上的方向为Z轴,根据右手坐标系确定Y轴方向,地面三维激光扫描仪的外参数表示载体坐标系转换至三维激光扫描仪坐标系的变换关系,再按如下步骤操作:
步骤1、根据时间信息,选取相邻两个时间段(Ti,Ti+1),线扫激光扫描仪采集的粗匹配点云数据(Pcdi,Pcdi+1),通过特征提取算法进行特征点选取及匹配,估计两个匹配点云数据的相对位移及姿态,建立两个粗匹配点云的相对几何关系,用旋转矩阵及偏移量(R0,T0)表示;
步骤2、重复步骤1,不断进行点云匹配,建立整个采集时间范围内获取点云信息的相对几何关系,从而建立在任意时刻Ti的粗匹配点云的相对几何关系(Ri,Ti);
步骤3、根据记录的时间信息,查找出地面三维激光扫描仪进行三维空间信息采集的时刻;任意地面三维激光扫描获取的三维点云对(PCDt1,PCDt2),其对应的时间分别为t1和t2,其对应的线扫激光扫描仪的位置和姿态为(R1,T1)、(R2,T2);载体系统中,地面三维激光扫描仪及线扫激光扫描仪均固定在一个刚性平台上,其相对位置及姿态关系保持固定不变,三维点云对(PCDt1,PCDt2)之间的粗略相对几何关系,由(R1,T1)及(R2,T2)直接计算推导,为(Rret,Tret);
步骤4、对三维点云对(PCDt1,PCDt2)进行特征选取与匹配,利用ICP算法,将ICP算法的初始值设定为(Rret,Tret),计算出最优参数,获得三维点云对之间的精确相对几何关系(Rpre,Tpre),将三维点云对统一在同一个坐标系下;
步骤5、通过步骤4中计算的精确相对几何关系(Rpre,Tpre),对步骤2中计算出的粗匹配点云的相对几何关系(Ri,Ti)进行修正,调整整体的粗略相对几何关系,再进行步骤3及步骤4,对其他的三维点云对进行精确匹配,获取更加准确的相对几何关系,再对粗匹配参数进行改正,再次计算,重复迭代,直至线扫激光扫描仪及三维激光扫描仪获取的点云数据均完成精确匹配且参数变化小于规定阈值δ时,结束计算;
本发明的方法步骤1中所述根据时间信息,选取相邻两个时间段(Ti,Ti+1),选取时间间隔应当大于单次整圈线扫时间,使得线扫激光扫描仪采集获取的粗匹配点云数据(Pcdi,Pcdi+1)存在同名特征,通过特征提取算法进行特征点选取及匹配,估计两个匹配点云数据的相对位移及姿态,建立两个粗匹配点云的相对几何关系,用旋转矩阵及偏移量(R0,T0)表示,如公式①所示;
其中,(Xi,Yi,Zi)为Pcdi中提取的特征点,(Xi+1,Yi+1,Zi+1)为Pcdi+1中对应的特征点。
本发明的方法步骤2中所述重复步骤1,不断进行点云匹配,即选取上一步中下一时间(Ti+1,Ti+2),计算相对几何关系,得到(Ti,Ti+2)两个时刻点云之间的相对几何关系,建立其整个采集时间范围(T0,Tn)内获取点云信息的粗略相对几何关系,从而建立其在任意时刻Ti采集的点云数据在初始坐标系下的位置及姿态信息(Ri,Ti)。
本发明的方法步骤3中所述的根据记录的时间信息,查找出地面三维激光扫描仪进行三维空间信息采集的时刻,地面三维激光扫描仪进行扫描时,载体处于静止状态,记录此时的时间;任意地面三维激光扫描获取的三维点云对(PCDt1,PCDt2),其对应的时间分别为t1和t2,其对应的线扫激光扫描仪的位置和姿态为(R1,T1)、(R2,T2);载体系统中,地面三维激光扫描仪及线扫激光扫描仪均固定集成在一个刚性平台上,其相对位置及姿态关系保持固定不变,三维点云对(PCDt1,PCDt2)之间的初始相对几何关系,由(R1,T1)及(R2,T2)直接计算推导,为(Rret,Tret),如公式②;
其中,(Xt1,Yt1,Zt1)为PCDt1中提取的特征点,(Xt2,Yt2,Zt2)为PCDt2中对应的特征点。
本发明的方法步骤4中所述在三维点云对(PCDt1,PCDt2)中进行特征选取与匹配,通过ICP算法,在给定初始值(Rret,Tret)的情况下,计算出最优参数,从而获取出三维空间点云之间的准确相对几何关系(Rpre,Tpre),将两个点云统一在同一个坐标系下。
本发明的方法步骤5中通过步骤4中计算的精确相对几何关系(Rpre,Tpre),对步骤2中计算出的粗匹配点云的相对几何关系(Ri,Ti)进行修正,调整整体的粗略相对几何关系,使用精确相对关系,提高粗匹配的相对关系精度,再进行步骤3及步骤4,对其他的三维空间点云对,此时应当不再为(t1,t2)时刻,而是其他时刻进行精确匹配,获取更加准确的相对几何关系,再对粗匹配参数进行改正,完成一次精确匹配后对粗匹配结果进行改正,再次计算,重复迭代,直至线扫激光扫描仪及三维激光扫描仪获取的点云数据均完成精确匹配且参数变化小于规定阈值δ时,方法结束。
本发明基于SLAM原理,将线扫激光扫描仪与地面三维激光扫描仪集成在一个刚性平台上进行数据采集,首先使用线扫激光扫描仪进行采集时间段内的点云数据的粗匹配,然后在时间统一的基准上,将地面三维激光扫描仪获取的点云数据使用ICP算法进行精确配准,迭代改进整个解算过程,最终获取连续精确的空间三维信息。
本发明的方法与现有的技术相比具有如下优点:
1、更高的采集效率。本发明的方法相较于传统的间断式采集,能够减少外业工作量及内业后续处理工作量。
2、自动化程度较高。后续数据配准解算均有很大部分是自动完成。
附图说明
图1为本发明基于SLAM的室内环境下三维空间信息连续精确采集方法的操作流程图。
图2为本发明移动测量系统不同坐标系示意图。
图3为本发明室内环境下移动测量系统采集时坐标相对几何关系示意图。
上述图中:1-载体坐标系,2-地面三维激光扫描仪局部坐标系,3-前一时刻载体坐标系,4-前一时刻地面三维激光扫描仪局部坐标系,5-下一时刻载体坐标系,6-下一时刻地面三维激光扫描仪局部坐标系,7-室内环境。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步详述。
实施例1:本发明提出的一种室内环境下三维空间信息连续精确采集方法,其操作步骤如图1所示。具体的操作是:首先,使用室内移动测量系统在室内环境下进行采集数据,在载体行进中进行数据采集,系统包含两个激光扫描仪:线扫激光扫描仪和地面三维激光扫描仪;它们的作用是:线扫激光扫描仪获取用于粗匹配的点云数据,地面三维激光扫描仪在载体短暂停止时获取三维点云数据,同时记录存储采集的时间信息;室内移动测量系统中的载体坐标系定义:以线扫激光扫描仪中心为坐标系原点,载体行驶的方向为Y轴正方向,竖直向上的方向为Z轴正方向,根据右手坐标系确定X轴方向;地面三维激光扫描仪内部坐标系定义:以地面三维激光扫描仪中心为其内部坐标系的原点,在其自身水平情况下采集时第一束激光发射的方向为X轴正方向,竖直向上的方向为Z轴,根据右手坐标系确定Y轴方向,地面三维激光扫描仪的外参数表示载体坐标系转换至三维激光扫描仪坐标系的变换关系;按如下步骤操作:
步骤1、选取相邻两个时间段(Ti,Ti+1),线扫激光扫描仪采集的粗匹配点云数据(Pcdi,Pcdi+1),通过特征提取算法进行特征点选取及匹配,估计两个匹配点云数据的相对位移及姿态,建立两个粗匹配点云之间的相对几何关系,用旋转矩阵及偏移量(R0,T0)表示,其具体操作为;
1.1、从采集开始的时间中,在第Ti时刻线扫扫描仪获取的点云数据中,使用特征查找算法,查找点云中的多个特征点,获取其在Ti时刻载体坐标系下的三维坐标(Xi,Yi,Zi);
1.2、在第Ti+1时刻线扫扫描仪获取的点云数据中,使用特征查找算法,查找点云中的多个特征点,获取其在Ti+1时刻载体坐标系下的三维坐标(Xi+1,Yi+1,Zi+1);
1.3、进行特征匹配后,按公式①列出方程最小二乘解算,计算出两个时刻载体坐标系之间的相对几何关系,为(R0,T0)。
步骤2、重复步骤1,不断进行点云匹配,即选取上一步中下一时间(Ti+1,Ti+2),计算相对几何关系,那么可以得到(Ti,Ti+2)两个时刻点云之间的相对几何关系,则可建立整个采集时间范围(T0,Tn)内获取点云信息的粗略相对几何关系,从而建立在任意时刻Ti的粗匹配点云的相对几何关系(Ri,Ti),其具体操作为:
2.1、在第Ti+2时刻线扫扫描仪获取的点云数据中,使用特征查找算法,查找点云中的多个特征点,获取其在Ti+2时刻载体坐标系下的三维坐标(Xi+2,Yi+2,Zi+2);
2.2、进行特征匹配后,按公式①列出方程最小二乘解算,计算出两个时刻载体坐标系之间的相对几何关系,然后根据前一时间段计算出相对几何关系,计算出Ti+2与Ti时刻载体坐标系之间的相对几何关系,如此可以逐步推导出在初始时刻初始坐标系下的位置和姿态。
2.3、重复2.1及2.2,可以获取整个采集时间段内,任意时刻载体坐标系在初始坐标系下位置和姿态,从而可以初步的将所有点云数据进行坐标统一。
步骤3、根据记录的时间信息,查找出地面三维激光扫描仪进行三维空间信息采集的时刻,,地面三维激光扫描仪进行扫描时,载体处于静止状态,记录下此时的时间,对任意一对地面三维激光扫描获取的三维点云对(PCDt1,PCDt2),其对应的时间分别为t1和t2,其对应的线扫激光扫描仪的位置和姿态为(R1,T1)、(R2,T2);载体系统中,地面三维激光扫描仪及线扫激光扫描仪均固定集成在一个刚性平台上,其相对位置及姿态关系保持固定不变,三维点云对(PCDt1,PCDt2)之间的初始相对几何关系,由(R1,T1)及(R2,T2)直接计算推导,为(Rret,Tret),其具体操作为:
3.1、对于第t1时刻,地面三维激光扫描仪获取的点云PCDt1,根据地面激光扫描仪与线扫激光扫描仪之间固定相对几何关系,可以计算出其在初始载体坐标系中的位置和姿态(Rt1,Tt1),如图2所示。
3.2、对于第t2时刻,可以获取点云PCDt2在初始载体坐标系中的位置和姿态(Rt2,Tt2),则可计算出两者之间的初始的相对几何关系(Rret,Tret)。
步骤4、在三维空间点云对(PCDt1,PCDt2)中进行特征选取与匹配,通过ICP算法,在给定初始值(Rret,Tret)的情况下,计算出最优参数,从而获取出三维空间点云之间的精确确相对位置关系(Rpre,Tpre),将两个点云统一在同一个坐标系下,其具体步骤为:
4.1、在第t1时刻线扫扫描仪获取的点云数据中,使用特征查找算法,查找点云中的多个特征点,获取其在t1时刻载体坐标系下的三维坐标(Xt1,Yt1,Zt1);
4.2、在第t2时刻线扫扫描仪获取的点云数据中,使用特征查找算法,查找点云中的多个特征点,获取其在t2时刻载体坐标系下的三维坐标(Xt2,Yt2,Zt2);
4.3、根据4.1与4.2中获取的特征,采用ICP算法,给定初始相对几何关系(Rret,Tret),迭代求解出最优的相对几何位置关系(Rpre,Tpre),将两者的坐标系进行统一;
步骤5、通过步骤4中计算的精确相对几何关系(Rpre,Tpre),对步骤2中计算出的粗匹配相对几何关系(Rret,Tret)进行修正,调整整体的粗略相对几何关系,使用精确相对几何关系,提高粗匹配的相对几何关系精度,再进行步骤3及步骤4,对其他的三维空间点云对,此时应当不再为(t1,t2)时刻,而是其他时刻进行精确匹配,获取更加准确的相对几何关系,再对粗匹配参数进行改正,完成一次精确匹配后对粗匹配结果进行改正,再次计算,重复迭代,直至线扫激光扫描仪及三维激光扫描仪获取的点云数据(均完成精确匹配且参数变化小于规定阈值δ时,完成计算,其具体步骤为:
5.1、根据在第t1时刻与第t2时刻精确的相对几何关系(Rpre,Tpre),替换整体粗匹配集合中的对应时刻的相对几何关系(Rret,Tret),然后逐步调整其他所有时刻的相对几何关系参数,从而获取更新之后的整体粗匹配集合。
5.2、判断是否所有的地面三维激光点云是否均已进行精确配准以及更新湖的整体粗匹配集合与更新之前的集合变化情况,如果存在地面三维激光点云未经过精匹配或者前后集合变化程度小于阈值δ,则重复进行步骤3、步骤4、步骤5.1,否则完成整个过程。
本发明的方法基于SLAM原理,首先通过线扫激光扫描仪获取的点云数据进行相对几何关系的粗匹配,构建采集时段全部点云数据的粗匹配集合,然后通过地面激光扫描仪获取的点云进行精匹配,之后更新粗匹配集合,迭代进行匹配,最终获取全局最优的精确连续空间三维信息,具有效率高和自动化程度高的特点,具备一定的实用意义。
Claims (6)
1.一种室内环境下三维空间信息连续精确采集方法,使用室内移动测量系统在室内环境下进行采集数据,在载体行进过程中进行数据采集;系统包含两个激光扫描仪:线扫激光扫描仪和地面三维激光扫描仪;它们的作用是:线扫激光扫描仪获取用于粗匹配的点云数据,地面三维激光扫描仪在载体短暂停止时获取三维点云数据,同时记录存储采集的时间信息;室内移动测量系统中的载体坐标系定义:以线扫激光扫描仪中心为坐标系原点,载体行驶的方向为Y轴正方向,竖直向上的方向为Z轴正方向,根据右手坐标系确定X轴方向;地面三维激光扫描仪内部坐标系定义:以地面三维激光扫描仪中心为其内部坐标系的原点,在其自身水平情况下采集时第一束激光发射的方向为X轴正方向,竖直向上的方向为Z轴,根据右手坐标系确定Y轴方向,地面三维激光扫描仪的外参数表示载体坐标系转换至三维激光扫描仪坐标系的变换关系;其特征在于:按如下步骤操作:
步骤1、根据时间信息,选取相邻两个时间段(Ti,Ti+1),线扫激光扫描仪采集的粗匹配点云数据(Pcdi,Pcdi+1),通过特征提取算法进行特征点选取及匹配,估计两个匹配点云数据的相对位移及姿态,建立两个粗匹配点云的相对几何关系,用旋转矩阵及偏移量(R0,T0)表示;
步骤2、重复步骤1,不断进行点云匹配,建立整个采集时间范围内获取点云信息的相对几何关系,从而建立在任意时刻Ti粗匹配点云的相对几何关系(Ri,Ti);
步骤3、根据记录的时间信息,查找出地面三维激光扫描仪进行三维空间信息采集的时刻;任意地面三维激光扫描获取的三维点云对(PCDt1,PCDt2),其对应的时间分别为t1和t2,其对应的线扫激光扫描仪的位置和姿态为(R1,T1)、(R2,T2);载体系统中,地面三维激光扫描仪及线扫激光扫描仪均固定在一个刚性平台上,其相对位置及姿态关系保持固定不变,三维点云对(PCDt1,PCDt2)之间的粗略相对几何关系,由(R1,T1)及(R2,T2)直接计算推导,为(Rret,Tret);
步骤4、对三维点云对(PCDt1,PCDt2)进行特征选取与匹配,利用ICP算法,将ICP算法的初始值设定为(Rret,Tret),计算出最优参数,获得三维点云对之间的精确相对几何关系(Rpre,Tpre),将三维点云对统一在同一个坐标系下;
步骤5、通过步骤4中计算的精确相对几何关系(Rpre,Tpre),对步骤2中计算出的粗匹配点云的相对几何关系(Ri,Ti)进行修正,调整整体的粗略相对几何关系,再进行步骤3及步骤4,对其他的三维点云对进行精确匹配,获取更加准确的相对几何关系,再对粗匹配参数进行改正,再次计算,重复迭代,直至线扫激光扫描仪及三维激光扫描仪获取的点云数据均完成精确匹配且参数变化小于规定阈值δ时,结束计算。
2.根据权利要求1所述的室内环境下三维空间信息连续精确采集方法,其特征在于:步骤1中所述根据时间信息,选取相邻两个时间段(Ti,Ti+1),选取时间间隔应当大于单次整圈线扫时间,使得线扫激光扫描仪采集获取的粗匹配点云数据(Pcdi,Pcdi+1)存在同名特征,通过特征提取算法进行特征点选取及匹配,估计两个匹配点云数据的相对位移及姿态,建立两个粗匹配点云的相对几何关系,用旋转矩阵及偏移量(R0,T0)表示,如公式①所示;
其中,(Xi,Yi,Zi)为Pcdi中提取的特征点,(Xi+1,Yi+1,Zi+1)为Pcdi+1中对应的特征点。
3.根据权利要求1所述的室内环境下三维空间信息连续精确采集方法,其特征在于:步骤2中所述重复步骤1,不断进行点云匹配,即选取上一步中下一时间(Ti+1,Ti+2),计算相对几何关系,得到(Ti,Ti+2)两个时刻点云之间的相对几何关系,建立其整个采集时间范围(T0,Tn)内获取点云信息的粗略相对几何关系,从而建立在任意时刻Ti粗匹配点云的相对几何关系(Ri,Ti)。
4.根据权利要求1所述的室内环境下三维空间信息连续精确采集方法,其特征在于:步骤3中所述的根据记录的时间信息,查找出地面三维激光扫描仪进行三维空间信息采集的时刻,地面三维激光扫描仪进行扫描时,载体处于静止状态,记录此时的时间;任意地面三维激光扫描获取的三维点云对(PCDt1,PCDt2),其对应的时间分别为t1和t2,其对应的线扫激光扫描仪的位置和姿态为(R1,T1)、(R2,T2);载体系统中,地面三维激光扫描仪及线扫激光扫描仪均固定集成在一个刚性平台上,其相对位置及姿态关系保持固定不变,三维点云对(PCDt1,PCDt2)之间的初始相对几何关系,由(R1,T1)及(R2,T2)直接计算推导,为(Rret,Tret),如公式②;
其中,(Xt1,Yt1,Zt1)为PCDt1中提取的特征点,(Xt2,Yt2,Zt2)为PCDt2中对应的特征点。
5.根据权利要求1所述的室内环境下三维空间信息连续精确采集方法,其特征在于:步骤4中所述对三维点云对(PCDt1,PCDt2)中进行特征选取与匹配,通过ICP算法,在给定初始值(Rret,Tret)的情况下,计算出最优参数,从而获取出三维空间点云之间的精确相对几何关系(Rpre,Tpre),将两个点云统一在同一个坐标系下。
6.根据权利要求1所述的室内环境下三维空间信息连续精确采集方法,其特征在于:步骤5中通过步骤4中计算的精确相对几何关系(Rpre,Tpre),对步骤2中计算出的粗匹配点云的相对几何关系(Ri,Ti)进行修正,调整整体的粗略相对几何关系,使用精确相对几何关系,提高粗匹配点云的相对几何关系精度,再进行步骤3及步骤4,对其他的三维空间点云对,此时应当不再为(t1,t2)时刻,而是其他时刻进行精确匹配,获取更加准确的相对几何关系,再对粗匹配参数进行改正,完成一次精确匹配后对粗匹配结果进行改正,再次计算,重复迭代,直至线扫激光扫描仪及三维激光扫描仪获取的点云数据均完成精确匹配且参数变化小于规定阈值δ时,方法结束。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510476960.XA CN106382917B (zh) | 2015-08-07 | 2015-08-07 | 一种室内环境下三维空间信息连续精确采集方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510476960.XA CN106382917B (zh) | 2015-08-07 | 2015-08-07 | 一种室内环境下三维空间信息连续精确采集方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106382917A CN106382917A (zh) | 2017-02-08 |
CN106382917B true CN106382917B (zh) | 2019-05-17 |
Family
ID=57916374
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510476960.XA Active CN106382917B (zh) | 2015-08-07 | 2015-08-07 | 一种室内环境下三维空间信息连续精确采集方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106382917B (zh) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109211236B (zh) * | 2017-06-30 | 2022-03-04 | 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 | 导航定位方法、装置及机器人 |
CN107462153B (zh) * | 2017-07-13 | 2019-12-13 | 广西我的科技有限公司 | 一种快速建立三维空间模型的方法 |
CN107843208A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-27 | 北京矿冶研究总院 | 一种矿山巷道轮廓感知方法及系统 |
EP3486606A1 (de) | 2017-11-20 | 2019-05-22 | Leica Geosystems AG | Stereokamera und stereophotogrammetrisches verfahren |
CN109974742A (zh) * | 2017-12-28 | 2019-07-05 | 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 | 一种激光里程计算方法和地图构建方法 |
CN109509208B (zh) * | 2018-10-08 | 2023-06-13 | 香港理工大学 | 一种高精度三维点云获取方法、系统、装置及存储介质 |
CN109489548B (zh) * | 2018-11-15 | 2019-11-12 | 河海大学 | 一种利用三维点云的零件加工精度自动检测方法 |
CN109917404B (zh) * | 2019-02-01 | 2023-02-03 | 中山大学 | 一种室内定位环境特征点提取方法 |
CN110599449A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-12-20 | 众宏(上海)自动化股份有限公司 | 一种模板匹配及点云对比的齿轮扫描算法 |
WO2021035748A1 (zh) * | 2019-08-30 | 2021-03-04 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 位姿获取方法、系统和可移动平台 |
CN113534193B (zh) * | 2021-07-19 | 2024-06-18 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 确定目标反射点的方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN115620278B (zh) * | 2022-11-15 | 2023-03-10 | 广州奇志信息科技有限公司 | 一种识别和测量物料的方法 |
CN118570078B (zh) * | 2024-07-31 | 2024-10-29 | 北京远见知行科技有限公司 | 一种融合非连续tls的slam精度增强方法 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5156601B2 (ja) * | 2008-12-02 | 2013-03-06 | 株式会社トプコン | 形状測定装置およびプログラム |
CN201780606U (zh) * | 2010-06-08 | 2011-03-30 | 上海市刑事科学技术研究所 | 现场三维重现装置 |
CN103259616B (zh) * | 2012-02-20 | 2016-12-28 | 联想(北京)有限公司 | 一种数据传输方法 |
CN103632606B (zh) * | 2012-08-27 | 2016-03-30 | 联想(北京)有限公司 | 信息处理方法和装置 |
US9495761B2 (en) * | 2013-11-04 | 2016-11-15 | The Regents Of The University Of California | Environment mapping with automatic motion model selection |
CN103868500B (zh) * | 2014-03-21 | 2015-12-02 | 无锡市星迪仪器有限公司 | 光谱三维成像方法 |
CN104075691B (zh) * | 2014-07-09 | 2017-01-18 | 广州市城市规划勘测设计研究院 | 地面激光扫描仪测量地形的方法 |
-
2015
- 2015-08-07 CN CN201510476960.XA patent/CN106382917B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106382917A (zh) | 2017-02-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106382917B (zh) | 一种室内环境下三维空间信息连续精确采集方法 | |
CN113436260A (zh) | 基于多传感器紧耦合的移动机器人位姿估计方法和系统 | |
Daftry et al. | Building with drones: Accurate 3D facade reconstruction using MAVs | |
CN101582165B (zh) | 基于灰度图像与空间深度数据的摄像机阵列标定算法 | |
CN110596683A (zh) | 一种多组激光雷达外参标定系统及其方法 | |
CN103983963B (zh) | 一种多站地基激光雷达数据的自动配准方法 | |
CN103076612B (zh) | 一种激光雷达与航空摄影结合的建筑物测绘方法 | |
WO2010032495A1 (ja) | 樹木情報計測方法、樹木情報計測装置、プログラム | |
CN104766302A (zh) | 一种利用无人机图像优化激光扫描点云数据的方法及系统 | |
CN104180793A (zh) | 一种用于数字城市建设的移动空间信息获取装置和方法 | |
CN105072580A (zh) | 基于扫地机器人的wifi指纹地图自动采集系统及方法 | |
CN112017248B (zh) | 一种基于点线特征的2d激光雷达相机多帧单步标定方法 | |
CN109541630A (zh) | 一种适用于建筑物室内平面2d slam测绘的方法 | |
CN109465830B (zh) | 机器人单目立体视觉标定系统及方法 | |
CN112257536B (zh) | 一种空间与物体三维信息采集匹配设备及方法 | |
CN114755661A (zh) | 一种移动激光扫描系统参数标定方法及标定装置 | |
JP2016045330A (ja) | 3次元点群データの位置合わせ方法と装置及びその移動体システム | |
CN107796370B (zh) | 用于获取转换参数的方法、装置及移动测图系统 | |
CN114674311B (zh) | 一种室内定位与建图方法及系统 | |
CN117745839B (zh) | 一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型 | |
CN106303206A (zh) | 一种人体扫描仪的摄像系统定位方法及装置 | |
CN112669458A (zh) | 基于激光点云进行地面滤波的方法、设备和程序载体 | |
Lindenthal et al. | Airborne LIDAR: A fully-automated self-calibration procedure | |
CN113532421B (zh) | 一种基于子图更新和反光板优化的动态激光slam方法 | |
CN105093222A (zh) | 一种sar影像区域网平差连接点自动提取方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |