CN119063628B - 一种三维激光扫描仪测量方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种三维激光扫描仪测量方法及系统。属于测量技术领域，所述方法包括：对设备进行初始化设置，所述初始化设置包括在被测物体上布置多个LED标记点、启动LED光学跟踪系统以及设定三维激光扫描仪的参数；根据LED光学跟踪系统实时获取包含LED标记点的视频流，并将视频流传输至云空间进行实时处理，识别并提取每个LED标记点的位置信息，根据标记点的位置变化，计算其运动轨迹和速度。通过LED标记点的精确跟踪和动态调整扫描路径，能够显著提高三维激光扫描的测量精度。这种方法可以实时修正扫描路径，使得激光束始终聚焦在关键区域，减少了因物体运动引起的误差。

Description

一种三维激光扫描仪测量方法及系统

技术领域

本发明提出了一种三维激光扫描仪测量方法及系统，属于测量技术领域。

背景技术

在现代工业制造、文物保护、医疗诊断及娱乐影视制作等领域，三维模型的精确构建与动态跟踪成为了关键技术之一。传统的三维测量方法，如接触式测量、结构光扫描或单一激光扫描，虽然能够在一定程度上满足静态物体的三维重建需求，但在面对复杂、动态变化的物体时，往往存在扫描效率低、数据获取不完整、易受环境干扰等问题。特别是在需要对运动物体进行实时监测与重建的场景中，这些方法的局限性更为显著。

为了克服这些挑战，光学跟踪技术应运而生，特别是基于LED（发光二极管）的光学跟踪技术，以其高亮度、低能耗、响应速度快等优势，逐渐成为动态三维测量领域的研究热点。LED标记点因其易于布置、识别率高、可在多种光照条件下稳定工作等特点，被广泛应用于机器视觉、运动捕捉、增强现实等领域。

然而，传统的LED光学跟踪系统多局限于位置信息的实时捕捉，并未有效结合高精度三维扫描技术，以实现对物体表面细节的完整获取。同时，动态环境下的三维扫描，往往面临扫描路径规划不合理、数据冗余量大、实时处理效率低等问题，难以满足实际应用中对实时性、精确性和鲁棒性的高要求。

因此，研究一种三维激光扫描仪测量方法，旨在通过LED标记点的实时跟踪与位置预测，动态调整激光扫描仪的扫描路径，实现对动态物体表面的高效、精确三维重建。该方法不仅能够显著提高扫描效率，减少数据冗余，还能有效应对被测物体的动态变化，为工业检测、动画制作、虚拟现实等领域提供更加精准、高效的三维建模解决方案。

发明内容

本发明提供了一种三维激光扫描仪测量方法及系统，用以解决上述背景技术中提及的问题：

本发明提出的一种三维激光扫描仪测量方法，所述方法包括：

S1、对设备进行初始化设置，所述初始化设置包括在被测物体上布置多个LED标记点、启动LED光学跟踪系统以及设定三维激光扫描仪的参数；

S2、根据LED光学跟踪系统实时获取包含LED标记点的视频流，并将视频流传输至云空间进行实时处理，识别并提取每个LED标记点的位置信息，根据标记点的位置变化，计算其运动轨迹和速度；

S3、基于LED标记点的位置和运动轨迹，动态调整三维激光扫描仪的扫描路径；并根据实时获取的标记点位置信息，实时更新扫描路径；

S4、启动三维激光扫描仪，按照规划好的扫描路径进行扫描，并对所有扫描点的三维坐标数据进行收集，形成被测物体表面的三维点云；

S5、将LED光学跟踪系统获取的标记点位置信息与三维激光扫描仪获取的点云数据进行配准；通过计算标记点在三维点云中的对应位置，建立两者之间的映射关系；结合时间戳信息，将不同时间点的三维点云数据进行整合，形成被测物体的动态三维模型。

进一步的，所述S1，包括：

S11、根据被测物体的形状、尺寸及预期运动范围，通过计算机仿真软件模拟标记点分布，通过高精度机械臂将LED标记点固定在被测物体的关键位置；

S12、对每个LED标记点进行唯一编号，并通过静态校准程序记录其初始位置信息；

S13、启动系统后，进行自检，同时进行预热处理；根据被测物体的大小、移动速度及环境光照条件，调整摄像头的参数；

S14、根据测量需求，对扫描精度和扫描速度进行选择，并对测量精度与测量时间进行平衡；根据被测物体的尺寸和形状，设置激光扫描仪的扫描范围和扫描角度；并配置数据传输协议和存储路径。

进一步的，所述S2，包括：

S21、通过高帧率摄像头持续捕获包含LED标记点的视频流；对视频流进行实时压缩处理，并通过有线或无线方式传输至云空间；

S22、所述云空间对接收到的视频帧进行预处理，并通过机器学习算法，对视频中的LED标记点进行识别；

S23、基于识别结果，提取每个标记点的像素坐标，并通过摄像头标定参数转换为三维空间坐标；

S24、根据连续帧中标记点的位置信息，使用卡尔曼滤波算法追踪其运动轨迹；基于轨迹数据，计算标记点的瞬时速度和加速度。

进一步的，所述S21，包括：

通过高频率摄像头对包含LED标记点的视频流进行捕捉，在视频捕获过程中，实时预览视频流，并根据预览效果动态调整摄像头参数；

通过视频编码算法，对捕获的视频流进行高效压缩，根据视频内容的动态变化，基于预设的智能压缩策略，对关键帧和关键区域进行高质量的编码，对非关键帧和背景区域进行低质量压缩；

在压缩过程中，通过实时去噪和对比度增强算法，对视频帧进行预处理；

根据现场环境和网络条件，选择有线和无线相结合的传输方式对视频流进行传输；

利用多路径传输技术，将视频流分割成多个数据包，通过不同的网络路径并行传输至云空间。

进一步的，所述S23，包括：

在机器学习算法识别LED标记点的基础上，通过形态学操作对标记点的边缘进行进一步细化；

通过亚像素定位技术，在细化后的边缘上进行像素坐标提取；

通过摄像头标定方法，结合标准标定板或三维标定靶标，获取摄像头的内参矩阵和外参矩阵；

根据标定结果，对视频帧中的图像进行畸变校正，基于针孔相机模型，构建从像素坐标系到相机坐标系的透视投影变换矩阵；

结合摄像头在世界坐标系中的位置和姿态，将相机坐标系下的坐标转换到世界坐标系下；

若LED标记点本身不包含深度信息（如普通LED灯），则通过多目视觉、结构光或ToF传感器辅助进行深度估计；

将深度估计结果与透视投影模型相结合，优化三维空间坐标的计算，对影响坐标转换精度的各种误差源进行分析，基于识别出的误差源，采用相应的校正方法，对坐标转换结果进行校正。

进一步的，所述S3，包括：

S31、通过基于预测模型的路径优化算法，根据标记点的运动趋势预测未来位置，对最优扫描路径进行规划；并对规划路径进行平滑处理；

S32、基于实时数据反馈机制，将LED跟踪系统的最新位置信息实时反馈给扫描路径规划系统；

S33、根据实时位置信息，动态调整扫描路径，使激光束始终聚焦于被测区域的关键部分。

进一步的，所述S31，包括：

获取历史数据，并对获取的历史数据进行分析处理，根据LED标记点的运动特性，进行特征选取，并对选取的特征进行提取，构建预测模型的特征空间；

通过深度学习算法，结合历史数据和特征空间，对能够预测LED标记点未来位置的模型进行训练；

利用训练好的预测模型，对LED标记点的未来位置进行预测，并对预测结果进行不确定性评估；

根据应用场景的具体需求，设定扫描路径的目标函数，通过路径优化算法，结合预测的未来位置和不确定性评估结果，对最优扫描路径进行规划；

对规划出的路径进行曲率分析，识别出路径中可能存在的急剧变化点或拐点；采用平滑算法，对路径中的急剧变化点进行平滑处理。

进一步的，所述S4，包括：

S41、根据调整后的扫描路径，启动三维激光扫描仪执行扫描任务，对扫描过程进行监控，并接收返回的扫描数据；

S42、收集所有扫描点的三维坐标数据，所述三维坐标数据包括X、Y、Z坐标以及反射强度信息；

S43、对收集到的原始数据进行质量检查，剔除噪声点和异常值；对有效数据进行滤波和平滑处理；

S44、并将处理后的三维坐标数据组织成点云格式。

进一步的，所述S5，包括：

S51、从LED光学跟踪系统获取的标记点位置和三维激光扫描仪获取的点云中提取共同特征；

S52、运用迭代最近点，对标记点位置和点云中的对应特征进行匹配；根据匹配结果，计算从标记点坐标系到点云坐标系的变换矩阵；

S53、将来自不同时间点的三维点云数据根据时间戳进行对齐，根据物体运动的连续性和平滑性，通过滑动窗口对相邻时间点的点云数据进行融合，生成连续的动态点云序列；

S54、利用点云数据，通过三角剖分构建被测物体的表面几何模型；根据实时更新的点云数据，动态调整并更新三维模型；

S55、对构建的动态三维模型进行优化处理，并通过三维可视化软件或平台，对动态三维模型进行展示。

本发明提出的一种三维激光扫描仪测量系统，所述系统包括：

初始化设置模块：对设备进行初始化设置，所述初始化设置包括在被测物体上布置多个LED标记点、启动LED光学跟踪系统以及设定三维激光扫描仪的参数；

数据处理模块：根据LED光学跟踪系统实时获取包含LED标记点的视频流，并将视频流传输至云空间进行实时处理，识别并提取每个LED标记点的位置信息，根据标记点的位置变化，计算其运动轨迹和速度；

路径更新模块：基于LED标记点的位置和运动轨迹，动态调整三维激光扫描仪的扫描路径；并根据实时获取的标记点位置信息，实时更新扫描路径；

点云生成模块：启动三维激光扫描仪，按照规划好的扫描路径进行扫描，并对所有扫描点的三维坐标数据进行收集，形成被测物体表面的三维点云；

模型生成模块：将LED光学跟踪系统获取的标记点位置信息与三维激光扫描仪获取的点云数据进行配准；通过计算标记点在三维点云中的对应位置，建立两者之间的映射关系；结合时间戳信息，将不同时间点的三维点云数据进行整合，形成被测物体的动态三维模型。

本发明有益效果：通过LED标记点的精确跟踪和动态调整扫描路径，能够显著提高三维激光扫描的测量精度。这种方法可以实时修正扫描路径，使得激光束始终聚焦在关键区域，减少了因物体运动引起的误差；结合LED光学跟踪系统和三维激光扫描仪的数据，可以生成被测物体的动态三维模型。这对于需要动态监测或分析的应用场景（如工业检测、运动分析等）尤为重要；利用云计算和高帧率摄像头，实时处理和传输视频流，确保了LED标记点位置的即时获取和更新。这样可以实现对物体运动的即时跟踪和快速响应，提高了系统的实时性；通过预测模型和深度学习算法来规划和优化扫描路径，能够有效避免扫描过程中的盲区和重复扫描，提高了扫描效率和点云数据的覆盖度；在数据收集和处理阶段，通过噪声滤除、异常值剔除、数据平滑等步骤，确保了最终点云数据的质量，避免了因环境干扰或测量误差引入的噪声；通过将LED光学跟踪系统获取的位置数据与激光扫描仪的点云数据进行配准，能够准确地将不同时间点的点云数据整合成一个完整的动态模型，增强了模型的连续性和准确性；最终构建的动态三维模型不仅具有高精度和高分辨率，还可以通过三维可视化软件进行展示和分析，为后续的工程应用、设计优化或科研提供了强大的支持。

附图说明

图1为本发明所述方法步骤图；

图2为本发明所述系统模块图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

本发明的一个实施例，如图1所示，一种三维激光扫描仪测量方法，所述方法包括：

S1、对设备进行初始化设置，所述初始化设置包括在被测物体上布置多个LED标记点、启动LED光学跟踪系统以及设定三维激光扫描仪的参数；

S2、根据LED光学跟踪系统实时获取包含LED标记点的视频流，并将视频流传输至云空间进行实时处理，识别并提取每个LED标记点的位置信息，根据标记点的位置变化，计算其运动轨迹和速度；

S3、基于LED标记点的位置和运动轨迹，动态调整三维激光扫描仪的扫描路径；具体地，将扫描路径规划为围绕或跟随标记点的路径，以确保激光束能够充分覆盖被测区域且减少无效扫描；并根据实时获取的标记点位置信息，实时更新扫描路径；以应对被测物体的动态变化；

S4、启动三维激光扫描仪，按照规划好的扫描路径进行扫描，并对所有扫描点的三维坐标数据进行收集，形成被测物体表面的三维点云；

S5、将LED光学跟踪系统获取的标记点位置信息与三维激光扫描仪获取的点云数据进行配准；通过计算标记点在三维点云中的对应位置，建立两者之间的映射关系；结合时间戳信息，将不同时间点的三维点云数据进行整合，形成被测物体的动态三维模型。

上述技术方案的工作原理为：在被测物体上布置多个LED标记点，这些标记点作为跟踪系统的参考点，用于实时反映物体的位置和姿态；启动跟踪系统，该系统通过摄像头等传感器捕捉包含LED标记点的视频流；根据测量需求，设定三维激光扫描仪的相关参数，如扫描速度、分辨率、扫描范围等；LED光学跟踪系统实时获取包含LED标记点的视频流，并将这些视频流传输至云空间进行集中处理。云空间提供了强大的计算能力，能够实时处理大量数据；在云空间中，通过图像处理算法识别并提取每个LED标记点的位置信息。这些位置信息包括标记点在图像中的像素坐标，以及通过相机标定和透视变换计算得到的世界坐标系中的三维坐标；根据连续帧中标记点位置的变化，计算其运动轨迹和速度。这有助于预测标记点未来的位置，为后续的扫描路径规划提供依据；基于LED标记点的位置和运动轨迹，动态规划三维激光扫描仪的扫描路径。路径规划算法将扫描路径规划为围绕或跟随标记点的路径，以确保激光束能够充分覆盖被测区域，同时减少无效扫描，提高扫描效率。根据实时获取的标记点位置信息，实时更新扫描路径。这能够应对被测物体的动态变化，确保扫描的准确性和实时性；按照规划好的扫描路径，启动三维激光扫描仪进行扫描；扫描过程中，三维激光扫描仪会收集所有扫描点的三维坐标数据。这些数据反映了被测物体表面的几何形状和位置信息；将收集到的三维坐标数据整理成点云格式，形成被测物体表面的三维点云。点云是三维空间中一系列离散点的集合，能够直观地展示物体的三维形态；将LED光学跟踪系统获取的标记点位置信息与三维激光扫描仪获取的点云数据进行配准。通过计算标记点在三维点云中的对应位置，建立两者之间的映射关系。这有助于将跟踪系统的位置信息与扫描数据相结合，提高三维模型的精度；结合时间戳信息，将不同时间点的三维点云数据进行整合。通过时间序列分析，可以构建出被测物体的动态三维模型。该模型能够反映物体在不同时间点的形态变化，为后续的分析、模拟和可视化提供基础。

上述技术方案的效果为：LED光学跟踪系统能够实时、准确地捕捉LED标记点的位置信息，通过高精度的图像处理和算法优化，确保了位置信息的准确性；将视频流传输至云空间进行实时处理，能够快速识别并提取LED标记点的位置信息，并据此计算运动轨迹和速度，为后续的扫描路径规划提供了实时、可靠的数据支持；根据LED标记点的位置和运动轨迹，动态调整三维激光扫描仪的扫描路径，确保激光束能够充分覆盖被测区域且减少无效扫描。这不仅提高了扫描效率，还节省了扫描时间和资源；实时获取并更新标记点的位置信息，能够灵活应对被测物体的动态变化，确保扫描路径的准确性和实时性；三维激光扫描仪能够收集所有扫描点的三维坐标数据，形成被测物体表面的高精度点云。这些点云数据能够真实反映物体的几何形状和位置信息；通过计算LED标记点在三维点云中的对应位置，建立两者之间的映射关系，实现了跟踪系统位置信息与扫描数据的精确配准。结合时间戳信息，将不同时间点的三维点云数据进行整合，能够构建出被测物体的动态三维模型。该模型能够反映物体在不同时间点的形态变化，为后续的分析、模拟和可视化提供了基础。

本发明的一个实施例，所述S1，包括：

S11、根据被测物体的形状、尺寸及预期运动范围，通过计算机仿真软件模拟最佳标记点分布；通过高精度机械臂将LED标记点固定在被测物体的关键位置，如角点、边缘或动态变化区域，确保标记点稳固且不影响物体功能。

S12、对每个LED标记点进行唯一编号，并通过静态校准程序记录其初始位置信息；

S13、启动系统后，进行自检，包括摄像头清晰度、LED识别算法效率等，同时进行预热处理；根据被测物体的大小、移动速度及环境光照条件，调整摄像头的参数，包括帧率、曝光时间、图像分辨率；

S14、根据测量需求，对扫描精度和扫描速度进行选择，并对测量精度与测量时间进行平衡；根据被测物体的尺寸和形状，设置激光扫描仪的扫描范围和扫描角度；并配置数据传输协议和存储路径。

上述技术方案的工作原理为：利用计算机仿真软件，根据被测物体的形状、尺寸及预期运动范围，模拟出最佳的LED标记点分布方案。这一步骤旨在确保无论物体如何移动，LED光学跟踪系统都能有效捕捉到足够的标记点信息；通过高精度机械臂将LED标记点精确地固定在被测物体的关键位置，如角点、边缘或动态变化区域。这些位置的选择基于仿真结果，旨在最大化跟踪系统的覆盖范围和准确性。同时，确保标记点的稳固性，避免在测量过程中脱落或移位，且不影响被测物体的正常功能；为每个LED标记点分配一个唯一的编号，以便于后续的数据处理和识别；通过静态校准程序记录每个标记点的初始位置信息。这一步骤为后续的动态跟踪提供了基准点，使得系统能够准确计算出标记点在运动过程中的位置变化；启动系统后，进行一系列的自检操作，包括检查摄像头的清晰度、LED识别算法的效率等。同时，进行预热处理，确保系统各部件达到最佳工作状态；根据被测物体的大小、移动速度及环境光照条件，调整摄像头的参数，如帧率、曝光时间和图像分辨率。这些参数的优化旨在提高系统的跟踪精度和响应速度；根据测量需求，对扫描精度和扫描速度进行选择。在保证测量精度的前提下，尽量提高扫描速度，以缩短测量时间。同时，对测量精度与测量时间进行平衡，确保在满足测量要求的前提下，实现资源的最优配置；根据被测物体的尺寸和形状，设置激光扫描仪的扫描范围和扫描角度。这一步骤旨在确保激光束能够全面覆盖被测区域，同时避免冗余扫描，提高扫描效率；配置数据传输协议和存储路径，确保扫描数据能够实时、高效地传输至处理中心，并进行安全存储。这一步骤对于后续的数据处理和分析至关重要。

上述技术方案的效果为：通过计算机仿真软件模拟最佳标记点分布，确保了无论被测物体如何移动，LED光学跟踪系统都能有效捕捉到足够的标记点信息。这大大提高了测量的精度和可靠性，减少了因标记点分布不当而导致的测量误差；使用高精度机械臂将LED标记点固定在被测物体的关键位置，确保了标记点的稳固性，避免了在测量过程中因标记点移位或脱落而导致的测量失败。同时，这种固定方式也保证了标记点不会对被测物体的正常功能造成影响；为每个LED标记点进行唯一编号，并通过静态校准程序记录其初始位置信息，为后续的动态跟踪提供了可靠的基准。这种编号和校准方式简化了数据处理流程，提高了数据处理的准确性和效率；启动系统后进行全面的自检，包括摄像头清晰度、LED识别算法效率等，确保了系统各部件处于最佳工作状态。同时，根据被测物体的大小、移动速度及环境光照条件调整摄像头参数，如帧率、曝光时间和图像分辨率，进一步优化了系统性能，提高了跟踪精度和响应速度；根据测量需求对扫描精度和扫描速度进行选择，并在两者之间进行平衡。这种选择方式既保证了测量精度，又提高了测量效率，减少了不必要的测量时间；根据被测物体的尺寸和形状设置激光扫描仪的扫描范围和扫描角度，确保了全面覆盖且避免了冗余扫描。这进一步提高了测量效率，并减少了数据存储和处理的负担；配置高效的数据传输协议和安全的存储路径，确保了扫描数据能够实时、高效地传输至处理中心，并进行安全存储。这为后续的数据处理和分析提供了有力支持。

本发明的一个实施例，所述S2，包括：

S21、通过高帧率摄像头持续捕获包含LED标记点的视频流；对视频流进行实时压缩处理，以减少传输带宽需求，并通过有线或无线方式传输至云空间；

S22、所述云空间对接收到的视频帧进行预处理，包括去噪以及增强对比度，提高标记点识别准确率；并通过机器学习算法，对视频中的LED标记点进行识别；

S23、基于识别结果，提取每个标记点的像素坐标，并通过摄像头标定参数转换为三维空间坐标；

S24、根据连续帧中标记点的位置信息，使用卡尔曼滤波算法追踪其运动轨迹；基于轨迹数据，计算标记点的瞬时速度和加速度。

上述技术方案的工作原理为：通过高帧率摄像头持续捕获包含LED标记点的视频流。高帧率摄像头能够确保在物体快速移动时也能捕捉到清晰的图像，减少运动模糊；对捕获到的视频流进行实时压缩处理，以减少传输带宽需求。压缩后的视频流通过有线或无线方式传输至云空间进行处理。这种实时传输方式确保了数据的及时性和有效性；在云空间，对接收到的视频帧进行预处理，包括去噪和增强对比度。去噪操作能够减少图像中的噪声干扰，提高图像质量；增强对比度则有助于更清晰地显示LED标记点，提高识别准确率；通过机器学习算法对预处理后的视频帧中的LED标记点进行识别。机器学习算法能够自动学习并识别出视频中的LED标记点特征，实现快速准确的识别；基于识别结果，提取每个LED标记点在视频帧中的像素坐标。这些像素坐标是标记点在二维图像中的位置表示；通过摄像头标定参数（如焦距、光心位置等），将标记点的像素坐标转换为三维空间坐标。这一步骤实现了从二维图像到三维空间的映射，为后续的三维扫描和路径规划提供了基础；根据连续帧中LED标记点的位置信息，使用卡尔曼滤波算法追踪其运动轨迹。卡尔曼滤波算法能够有效地处理噪声和不确定性，提供平滑且准确的运动轨迹估计；基于追踪到的运动轨迹数据，计算LED标记点的瞬时速度和加速度。这些参数反映了标记点的运动状态，为动态调整扫描路径提供了重要依据。例如，在物体快速移动时，可以根据其速度和加速度调整扫描路径，以确保激光束能够持续覆盖被测区域。

上述技术方案的效果为：通过高帧率摄像头持续捕获视频流，确保了即使在物体快速移动的情况下，也能捕捉到清晰、连贯的图像。这大大提高了系统的实时性和响应速度；对视频流进行实时压缩处理，显著减少了传输带宽需求，使得视频数据能够迅速、稳定地通过有线或无线方式传输至云空间。这种高效的传输方式确保了数据的及时性和完整性；云空间对接收到的视频帧进行去噪和增强对比度等预处理操作，有效提高了图像质量，减少了噪声干扰，从而提高了LED标记点的识别准确率；采用机器学习算法对视频中的LED标记点进行识别，实现了自动化、智能化的识别过程。这种识别方式不仅准确率高，而且能够适应不同形状、尺寸和光照条件下的标记点识别需求；基于识别结果提取的像素坐标，通过摄像头标定参数转换为三维空间坐标。这一步骤实现了从二维图像到三维空间的精确映射，为后续的三维扫描和路径规划提供了准确的空间位置信息；使用卡尔曼滤波算法对连续帧中标记点的位置信息进行追踪，得到了平滑且准确的运动轨迹。这一步骤不仅有助于了解物体的运动状态，还为动态调整扫描路径提供了重要依据；基于轨迹数据计算出的标记点瞬时速度和加速度，反映了物体的运动特性。这些信息为动态调整扫描路径提供了有力支持，使得系统能够根据实际情况灵活调整扫描策略，确保扫描的全面性和准确性；整个技术方案具有较强的适应性，能够应对不同形状、尺寸和运动特性的被测物体。同时，通过云空间的处理能力，还可以实现远程监控和数据分析等功能，进一步提高了系统的灵活性和可扩展性。

本发明的一个实施例，所述S21，包括：

通过高频率摄像头对包含LED标记点的视频流进行捕捉，在视频捕获过程中，实时预览视频流，并根据预览效果动态调整摄像头参数；

通过视频编码算法（如H.265/HEVC、AV1等），对捕获的视频流进行高效压缩，根据视频内容的动态变化（如LED标记点的运动情况），基于预设的智能压缩策略，对关键帧和关键区域进行高质量的编码，对非关键帧和背景区域进行低质量压缩；

在压缩过程中，通过实时去噪和对比度增强算法，对视频帧进行预处理；

根据现场环境和网络条件，选择有线（如光纤、以太网）和无线（如Wi-Fi6、5G）相结合的传输方式对视频流进行传输；

利用多路径传输技术，将视频流分割成多个数据包，通过不同的网络路径并行传输至云空间。

上述技术方案的工作原理为：利用高频率摄像头对包含LED标记点的视频流进行捕捉。高频率摄像头能够提供更流畅的视频画面，尤其是在捕捉快速移动物体时，能有效减少运动模糊；在视频捕获过程中，实时预览视频流，并根据预览效果动态调整摄像头参数（如曝光、焦距、白平衡等）。这种实时反馈机制确保了即使在复杂或变化的环境中，也能保持视频质量的稳定和优化；采用先进的视频编码算法（如H.265/HEVC、AV1等）对捕获的视频流进行高效压缩。这些算法能够在保证视频质量的同时，显著降低数据量，从而减少传输带宽需求；根据视频内容的动态变化（如LED标记点的运动情况），基于预设的智能压缩策略对视频进行编码。具体来说，对关键帧和关键区域（如LED标记点及其周围区域）进行高质量的编码，以保留更多的细节信息；而对非关键帧和背景区域则进行低质量压缩，以节省带宽；在压缩过程中，通过实时去噪和对比度增强算法对视频帧进行预处理。去噪算法能够减少图像中的噪声干扰，提高图像清晰度；对比度增强算法则能增强LED标记点与背景之间的对比度，进一步提高LED标记点的识别准确率；根据现场环境和网络条件，选择有线（如光纤、以太网）和无线（如Wi-Fi6、5G）相结合的传输方式对视频流进行传输。这种灵活的传输方式能够充分利用现有网络资源，确保视频流的稳定传输；利用多路径传输技术将视频流分割成多个数据包，并通过不同的网络路径并行传输至云空间。这种技术能够提高数据传输的可靠性和容错性，即使部分网络路径出现故障，也能通过其他路径继续传输数据，保证视频流的连续性和完整性。

上述技术方案的效果为：通过实时预览视频流，并根据预览效果动态调整摄像头参数，能够确保即使在复杂或变化的环境中，也能快速适应并捕捉到高质量的视频画面。这种实时反馈机制大大提高了系统的灵活性和适应性；采用先进的视频编码算法（如H.265/HEVC、AV1等）对视频流进行高效压缩，显著降低了数据传输所需的带宽。这对于需要实时传输大量视频数据的场景尤为重要，能够减少网络拥堵和传输延迟；基于视频内容的动态变化（如LED标记点的运动情况），对关键帧和关键区域进行高质量的编码，对非关键帧和背景区域进行低质量压缩。这种策略在保证关键信息不丢失的同时，进一步降低了数据量，优化了带宽使用效率；在压缩过程中，通过实时去噪和对比度增强算法对视频帧进行预处理，有效减少了图像噪声，提高了LED标记点与背景之间的对比度。这不仅改善了视频画面的视觉效果，还显著提高了LED标记点的识别准确率，为后续的三维空间定位和运动轨迹追踪提供了更可靠的数据基础；根据现场环境和网络条件，灵活选择有线（如光纤、以太网）和无线（如Wi-Fi6、5G）相结合的传输方式。这种灵活性确保了在不同场景下都能实现稳定、高效的视频传输；利用多路径传输技术将视频流分割成多个数据包，并通过不同的网络路径并行传输至云空间。这种技术提高了数据传输的可靠性和容错性，即使部分网络路径出现故障，也能通过其他路径继续传输数据，保证视频流的连续性和完整性。

本发明的一个实施例，所述S23，包括：

在机器学习算法识别LED标记点的基础上，通过形态学操作（如腐蚀、膨胀、边缘检测）对标记点的边缘进行进一步细化；

通过亚像素定位技术（如质心法、拟合法、插值法），在细化后的边缘上进行像素坐标提取；

通过摄像头标定方法（如张正友标定法、Tsai两步标定法等），结合标准标定板或三维标定靶标，获取摄像头的内参矩阵和外参矩阵；

根据标定结果，对视频帧中的图像进行畸变校正，消除由镜头畸变引起的图像扭曲，提高图像的空间几何准确性；基于针孔相机模型，构建从像素坐标系到相机坐标系的透视投影变换矩阵；

结合摄像头在世界坐标系中的位置和姿态（即外参矩阵），将相机坐标系下的坐标转换到世界坐标系下；实现像素坐标到三维空间坐标的映射。

若LED标记点本身不包含深度信息（如普通LED灯），则通过多目视觉、结构光或ToF（Time-of-Flight）传感器辅助进行深度估计；

将深度估计结果与透视投影模型相结合，优化三维空间坐标的计算，对影响坐标转换精度的各种误差源进行分析，包括摄像头标定误差、畸变校正误差、图像噪声、量化误差等，基于识别出的误差源，采用相应的校正方法（如系统标定优化、图像处理技术、参数调整等），对坐标转换结果进行校正。

上述技术方案的工作原理为：在机器学习算法初步识别LED标记点的基础上，通过形态学操作（如腐蚀、膨胀、边缘检测）对标记点的边缘进行进一步细化。这些操作有助于去除边缘的毛刺和噪声，使边缘更加平滑和精确，从而提高后续像素坐标提取的精度；采用亚像素定位技术（如质心法、拟合法、插值法）在细化后的边缘上进行像素坐标提取。亚像素定位技术能够突破单个像素的限制，实现更高精度的坐标定位。这对于需要高精度三维空间定位的应用场景尤为重要。通过摄像头标定方法（如张正友标定法、Tsai两步标定法等），结合标准标定板或三维标定靶标，获取摄像头的内参矩阵和外参矩阵。内参矩阵包含了摄像头的焦距、光心等内部参数，而外参矩阵则描述了摄像头在世界坐标系中的位置和姿态。根据标定结果，对视频帧中的图像进行畸变校正。由于镜头畸变（如径向畸变、切向畸变）会导致图像扭曲，影响图像的空间几何准确性，因此需要通过畸变校正来消除这种影响。畸变校正后，图像中的直线将保持直线，平行线将保持平行。基于针孔相机模型，构建从像素坐标系到相机坐标系的透视投影变换矩阵。这个矩阵描述了从二维图像平面到三维相机坐标系的映射关系。结合摄像头在世界坐标系中的位置和姿态（即外参矩阵），将相机坐标系下的坐标转换到世界坐标系下。这样，就实现了从视频帧中的像素坐标到三维空间坐标的映射。如果LED标记点本身不包含深度信息（如普通LED灯），则需要通过多目视觉、结构光或ToF（Time-of-Flight）传感器等辅助手段进行深度估计。这些技术能够测量物体到摄像头的距离，从而提供必要的深度信息。将深度估计结果与透视投影模型相结合，可以进一步优化三维空间坐标的计算。同时，对影响坐标转换精度的各种误差源进行分析，包括摄像头标定误差、畸变校正误差、图像噪声、量化误差等。基于识别出的误差源，采用相应的校正方法（如系统标定优化、图像处理技术、参数调整等）对坐标转换结果进行校正，以提高最终的三维空间坐标精度。

上述技术方案的效果为：通过形态学操作（腐蚀、膨胀、边缘检测）对LED标记点的边缘进行细化，可以有效去除边缘的噪声和毛刺，使边缘更加清晰和精确。这直接提高了后续像素坐标提取的精度，为后续的三维空间坐标映射奠定了坚实的基础；采用亚像素定位技术（质心法、拟合法、插值法等）在细化后的边缘上进行像素坐标提取，能够突破单个像素的限制，实现更高精度的坐标定位。这对于需要高精度三维空间定位的应用场景尤为重要；通过摄像头标定方法获取摄像头的内参矩阵和外参矩阵，并根据标定结果对视频帧中的图像进行畸变校正。这消除了由镜头畸变引起的图像扭曲，提高了图像的空间几何准确性。校正后的图像更加接近真实场景，为后续的三维空间坐标映射提供了更可靠的依据；基于针孔相机模型构建透视投影变换矩阵，并结合摄像头在世界坐标系中的位置和姿态（外参矩阵），实现了从相机坐标系到世界坐标系的坐标转换。这一过程将视频帧中的像素坐标映射为高精度的三维空间坐标，满足了三维扫描、动态追踪等应用的需求；对于不包含深度信息的LED标记点（如普通LED灯），通过多目视觉、结构光或ToF传感器等辅助手段进行深度估计。这提供了必要的深度信息，使得三维空间坐标的计算更加完整和准确；将深度估计结果与透视投影模型相结合，优化三维空间坐标的计算。同时，对影响坐标转换精度的各种误差源进行分析，并采取相应的校正方法（如系统标定优化、图像处理技术、参数调整等）对坐标转换结果进行校正。这一过程进一步提高了三维空间坐标的精度和可靠性。S23技术方案通过多个环节的优化和协同工作，不仅提高了单个环节的精度和效率，还提升了整个系统的整体性能。这使得系统在面对复杂或变化的环境时能够保持稳定的性能输出，满足各种应用场景的需求。

本发明的一个实施例，所述S3，包括：

S31、通过基于预测模型的路径优化算法，根据标记点的运动趋势预测未来位置，对最优扫描路径进行规划；并对规划路径进行平滑处理；

S32、基于实时数据反馈机制，将LED跟踪系统的最新位置信息实时反馈给扫描路径规划系统；

S33、根据实时位置信息，动态调整扫描路径，使激光束始终聚焦于被测区域的关键部分。

上述技术方案的工作原理为：利用基于预测模型的路径优化算法，该算法能够分析LED标记点的历史运动轨迹和当前运动状态，通过数学模型或机器学习算法预测其未来的运动趋势和可能位置；基于预测的未来位置信息，算法计算出一条从当前位置到预期目标位置的最优扫描路径。这个最优路径的确定考虑了多种因素，如路径长度、扫描效率、障碍物避免等；为了确保扫描过程的平稳性和准确性，对规划出的路径进行平滑处理。这通常涉及去除路径中的急剧转向点或不必要的曲折，使路径更加流畅，减少机械运动中的冲击和振动；LED跟踪系统实时收集LED标记点的最新位置信息，这些信息通过高精度的传感器和图像处理技术获得，确保了数据的准确性和实时性；收集到的位置信息通过高效的数据传输机制（如无线通信、有线连接等）实时反馈给扫描路径规划系统。这一步骤确保了系统能够迅速响应外部环境的变化；扫描路径规划系统接收到实时位置信息后，立即进行数据处理和分析，以评估当前路径的准确性和有效性；基于实时位置信息和预测模型的结果，系统对当前扫描路径进行评估。如果发现路径偏离了预期目标或存在更优的扫描策略，系统将触发动态调整机制；根据评估结果，系统动态调整扫描路径。这包括改变扫描方向、速度或路径形状等，以确保激光束始终聚焦于被测区域的关键部分。调整过程中，系统会考虑多种约束条件，如机械运动限制、障碍物位置等；整个动态调整过程形成一个闭环控制系统。系统不断接收实时位置信息，评估路径效果，并据此进行动态调整。这种闭环控制机制确保了扫描过程的稳定性和准确性。

上述技术方案的效果为：通过基于预测模型的路径优化算法，系统能够提前预测标记点的未来位置，并据此规划出最优扫描路径。这种前瞻性的规划减少了不必要的扫描动作和重复扫描，从而显著提高了扫描效率。同时，预测模型的应用也提高了扫描的准确性，因为系统能够更精确地定位到被测区域的关键部分；基于实时数据反馈机制，LED跟踪系统的最新位置信息能够实时传递给扫描路径规划系统。这种实时性确保了系统能够迅速响应外部环境的变化，如标记点的突然移动或新障碍物的出现；根据实时位置信息，系统能够动态调整扫描路径。这种动态调整能力使得激光束能够始终聚焦于被测区域的关键部分，即使在被测对象或环境发生变化时也能保持高精度的扫描；对规划路径进行平滑处理有助于减少机械运动中的冲击和振动，从而降低设备的机械磨损。这不仅延长了设备的使用寿命，还减少了因频繁维修和更换部件而产生的成本；通过优化扫描路径和减少不必要的扫描动作，系统能够更有效地利用能源，降低整体能耗。这对于需要长时间运行的大型设备或能源有限的场景尤为重要；高效且准确的扫描过程提升了用户的体验。用户不再需要等待过长的扫描时间或担心扫描结果的准确性问题；系统能够实时响应环境变化并动态调整扫描路径的能力使得其更加灵活和适应性强。这有助于满足不同用户在不同场景下的需求，提高了用户的满意度；S3技术方案的高效性和准确性使得其能够应用于更多复杂的场景和任务中。例如，在工业自动化、机器人导航、三维扫描等领域中，该技术方案都能够发挥重要作用；通过引入S3技术方案，企业或产品能够在市场上获得更强的竞争力。其高效、准确、灵活的特点使得用户更倾向于选择这样的产品或服务。

本发明的一个实施例，所述S31，包括：

获取历史数据，并对获取的历史数据进行分析处理，包括LED标记点的历史位置、速度、加速度等，对数据进行清洗、去噪和归一化处理；根据LED标记点的运动特性，进行特征（如速度变化率、加速度方向、轨迹曲率等）选取，并对选取的特征进行提取，构建预测模型的特征空间；

通过深度学习算法（如LSTM、GRU、Transformer等），结合历史数据和特征空间，对能够预测LED标记点未来位置的模型进行训练；

利用训练好的预测模型，对LED标记点的未来位置进行预测，考虑不同时间步长（如短期、中期、长期）的预测结果，并对预测结果进行不确定性评估；量化预测结果的可靠性，为后续的路径规划提供决策依据。不确定性评估可以通过计算预测结果的置信区间、方差等方式实现。

根据应用场景的具体需求，设定扫描路径的目标函数，如最小化扫描时间、最大化扫描覆盖率、降低能耗等。考虑实际扫描过程中的各种约束条件，如激光器的最大扫描速度、最小扫描间距、避障要求等，确保规划出的路径既高效又安全，通过路径优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法等），结合预测的未来位置和不确定性评估结果，对最优扫描路径进行规划；

对规划出的路径进行曲率分析，识别出路径中可能存在的急剧变化点或拐点；采用平滑算法（如贝塞尔曲线拟合、移动平均滤波等），对路径中的急剧变化点进行平滑处理。

上述技术方案的工作原理为：从数据源（如传感器、数据库等）获取LED标记点的历史数据，包括位置、速度、加速度等信息。对数据进行清洗，去除异常值和噪声，确保数据的准确性和可靠性。对数据进行归一化处理，使不同量纲的数据能够在同一尺度上进行比较和分析；根据LED标记点的运动特性，选取能够反映其运动趋势的特征，如速度变化率、加速度方向、轨迹曲率等；对选取的特征进行提取，构建预测模型的特征空间。这些特征将作为模型训练的输入数据；采用深度学习算法（如LSTM、GRU、Transformer等），这些算法擅长处理时间序列数据，能够捕捉数据中的长期依赖关系；结合历史数据和特征空间，对预测模型进行训练。训练过程中，模型会学习如何根据历史数据预测LED标记点的未来位置；利用训练好的预测模型，对LED标记点的未来位置进行预测。预测可以覆盖不同的时间步长（短期、中期、长期），以满足不同应用场景的需求；对预测结果进行不确定性评估，量化预测结果的可靠性。这可以通过计算预测结果的置信区间、方差等方式实现。不确定性评估有助于后续路径规划时考虑风险和不确定性因素；根据应用场景的具体需求，设定扫描路径的目标函数，如最小化扫描时间、最大化扫描覆盖率、降低能耗等；考虑实际扫描过程中的各种约束条件，如激光器的最大扫描速度、最小扫描间距、避障要求等。这些约束条件将作为路径规划时的限制条件；采用路径优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法等），结合预测的未来位置和不确定性评估结果，对最优扫描路径进行规划。算法会综合考虑目标函数和约束条件，寻找满足条件的最佳路径；对规划出的路径进行曲率分析，识别出路径中可能存在的急剧变化点或拐点。这些点可能会导致机械运动中的冲击和振动，影响扫描效果和设备寿命；采用平滑算法（如贝塞尔曲线拟合、移动平均滤波等），对路径中的急剧变化点进行平滑处理。平滑处理后的路径更加流畅，有助于减少机械运动中的冲击和振动，提高扫描的稳定性和准确性。

上述技术方案的效果为：通过对历史数据进行清洗、去噪和归一化处理，提高了数据的质量和一致性，为后续的特征提取和模型训练打下了坚实的基础；根据LED标记点的运动特性，选取并提取关键特征，构建了预测模型的特征空间。这些特征能够更准确地反映标记点的运动趋势，从而提高预测的准确性；采用LSTM、GRU、Transformer等深度学习算法进行模型训练，这些算法能够捕捉数据中的复杂模式和长期依赖关系，进一步提高了预测的准确性；对预测结果进行不确定性评估，量化预测结果的可靠性。这有助于在路径规划时考虑风险和不确定性因素，做出更加稳健的决策；考虑不同时间步长的预测结果，为路径规划提供了更全面的信息。这有助于系统在不同时间尺度上做出合理的规划，提高决策的灵活性和适应性；根据应用场景的具体需求设定目标函数，并考虑实际扫描过程中的各种约束条件。这确保了规划出的路径既高效又安全，能够满足实际应用的需求；采用遗传算法、粒子群优化算法等路径优化算法，结合预测的未来位置和不确定性评估结果，对最优扫描路径进行规划。这些算法能够在复杂的环境中寻找出最优或接近最优的解，提高扫描效率和质量；对规划出的路径进行曲率分析，识别出路径中可能存在的急剧变化点或拐点，并采用平滑算法进行处理。这有助于减少机械运动中的冲击和振动，提高扫描的稳定性和准确性；平滑的路径减少了机械部件的磨损和损耗，延长了设备的使用寿命，降低了维护成本；通过优化扫描路径和减少不必要的扫描动作，提高了扫描效率，缩短了用户等待时间；准确的预测和路径规划确保了激光束能够始终聚焦于被测区域的关键部分，提高了扫描的准确性和可靠性；系统能够实时响应环境变化并动态调整扫描路径，增强了系统的灵活性和适应性，提升了用户的满意度。

本发明的一个实施例，所述S4，包括：

S41、根据调整后的扫描路径，启动三维激光扫描仪执行扫描任务，对扫描过程进行监控，并接收返回的扫描数据；

S42、收集所有扫描点的三维坐标数据，所述三维坐标数据包括X、Y、Z坐标以及可能的反射强度信息；

S43、对收集到的原始数据进行质量检查，剔除因遮挡、多路径反射等产生的噪声点和异常值；对有效数据进行滤波和平滑处理；减少随机误差，提高数据的一致性和准确性。

S44、并将处理后的三维坐标数据组织成点云格式，为后续的数据处理和分析提供基础。

上述技术方案的工作原理为：根据调整后的扫描路径，启动三维激光扫描仪开始执行扫描任务。这一步骤是数据获取的开始，确保激光束能够按照预定的路径稳定发射；在扫描过程中，系统对激光束的发射状态进行实时监控，确保激光束的稳定性和准确性。同时，系统也接收并记录返回的扫描数据，这些数据是后续处理和分析的基础；三维激光扫描仪通过测量激光束从发射到被物体反射再回到接收器的时间差（或相位差），结合扫描仪的几何参数和扫描角度，计算出每个扫描点的三维坐标数据（X、Y、Z坐标）。此外，一些扫描仪还能记录反射强度信息，这有助于后续的数据分析和处理；收集到的三维坐标数据被存储在系统的内存中或外部存储设备中，以便后续的处理和分析；对收集到的原始数据进行质量检查，目的是剔除因遮挡、多路径反射等因素产生的噪声点和异常值。这些噪声点和异常值会干扰后续的数据处理和分析结果，因此必须予以剔除；对有效数据进行滤波和平滑处理，以减少随机误差和提高数据的一致性和准确性。滤波处理可以去除数据中的高频噪声，而平滑处理则可以使数据更加平滑，减少数据中的突变点；将处理后的三维坐标数据组织成点云格式。点云是一种常用的三维数据表示方式，它由大量的点组成，每个点都包含其三维坐标信息（X、Y、Z）以及可能的反射强度信息。点云格式便于后续的数据处理和分析，如三维建模、表面重建、体积计算等；将组织好的点云数据输出到指定的文件或数据库中，以便后续的数据处理和分析工作。

上述技术方案的效果为：通过对收集到的原始数据进行质量检查，能够有效地剔除因遮挡、多路径反射等产生的噪声点和异常值。这些噪声和异常值如果不被剔除，将会对后续的数据处理和分析结果产生负面影响，降低数据的准确性和可靠性；对有效数据进行滤波和平滑处理，能够进一步减少随机误差，提高数据的一致性和准确性。滤波处理可以去除数据中的高频噪声，平滑处理则可以使数据更加平滑，减少数据中的突变点，从而提高数据的整体质量；根据调整后的扫描路径执行扫描任务，可以确保扫描过程更加高效、有序。这避免了无效扫描和重复扫描，提高了扫描效率，缩短了扫描时间；对扫描过程进行实时监控，确保激光束稳定发射，这有助于及时发现并解决扫描过程中可能出现的问题，保证扫描任务的顺利进行；将处理后的三维坐标数据组织成点云格式，为后续的数据处理和分析提供了高质量的数据基础。点云格式是一种直观、易于处理的三维数据表示方式，便于进行三维建模、表面重建、体积计算等高级数据处理和分析工作；高质量的数据基础能够显著提高数据处理和分析的准确性和效率。在后续的数据处理和分析过程中，可以更加准确地提取出有用信息，为决策和应用提供更加可靠的依据；无论是工业自动化、机器人导航、三维重建还是其他需要高精度三维数据的领域，S4技术方案都能提供高质量的三维坐标数据，从而增强这些应用场景的实用性和效果；高质量的数据和高效的扫描过程能够提升用户的体验。用户可以获得更加准确、可靠的三维数据，同时节省时间和成本，提高工作效率。

本发明的一个实施例，所述S5，包括：

S51、从LED光学跟踪系统获取的标记点位置和三维激光扫描仪获取的点云中提取共同特征；如边缘、角点等。

S52、运用迭代最近点（ICP），对标记点位置和点云中的对应特征进行精确匹配；根据匹配结果，计算从标记点坐标系到点云坐标系的变换矩阵；

S53、将来自不同时间点的三维点云数据根据时间戳进行对齐，根据物体运动的连续性和平滑性，通过滑动窗口对相邻时间点的点云数据进行融合，生成连续的动态点云序列；

S54、利用点云数据，通过三角剖分构建被测物体的表面几何模型；根据实时更新的点云数据，动态调整并更新三维模型；以反映物体的最新形态和运动状态。

S55、对构建的动态三维模型进行优化处理，如平滑处理、去除冗余面片等，提高模型的视觉效果和计算效率。并通过三维可视化软件或平台，对动态三维模型进行展示。

上述技术方案的工作原理为：从LED光学跟踪系统获取的标记点位置和三维激光扫描仪获取的点云中提取共同特征，如边缘、角点等。这些共同特征是后续进行精确匹配的基础；对提取出的特征进行描述，以便在后续步骤中进行匹配。特征描述通常包括特征的位置、形状、大小等信息；运用迭代最近点（ICP）算法，对标记点位置和点云中的对应特征进行精确匹配。ICP算法通过迭代的方式，不断寻找最优的变换矩阵，使得两个点集之间的对应点距离最小；根据匹配结果，计算从标记点坐标系到点云坐标系的变换矩阵。这个变换矩阵描述了两个坐标系之间的旋转和平移关系，实现了两者的精确配准；将来自不同时间点的三维点云数据根据时间戳进行对齐，确保数据的时间一致性。这是构建连续动态点云序列的基础；根据物体运动的连续性和平滑性，通过滑动窗口对相邻时间点的点云数据进行融合。滑动窗口的大小可以根据实际情况进行调整，以平衡计算效率和数据精度；通过连续融合相邻时间点的点云数据，生成连续的动态点云序列。这个序列反映了物体在不同时间点的形态和运动状态；利用点云数据，通过三角剖分算法构建被测物体的表面几何模型。三角剖分是将点云数据转换为三角形网格的过程，它使得物体的表面可以用一系列相互连接的三角形来表示；根据实时更新的点云数据，动态调整并更新三维模型。这包括添加新的三角形、删除旧的三角形以及调整三角形的位置和形状等，以反映物体的最新形态和运动状态；对构建的动态三维模型进行优化处理，如平滑处理、去除冗余面片等。这些优化操作可以提高模型的视觉效果和计算效率，使得模型更加逼真且易于处理；通过三维可视化软件或平台，对优化后的动态三维模型进行展示。这有助于用户直观理解和分析测量结果，提高数据处理的透明度和可信度。

上述技术方案的效果为：通过运用迭代最近点（ICP）算法，对LED光学跟踪系统获取的标记点位置和三维激光扫描仪获取的点云中的对应特征进行精确匹配，可以显著提高数据融合的精度。这种高精度匹配为后续的数据处理和分析奠定了坚实的基础；根据匹配结果计算出的变换矩阵，能够准确地描述标记点坐标系与点云坐标系之间的旋转和平移关系，从而实现两者的精确配准。这种配准方法能够减少因坐标系不一致导致的误差，提高整体数据的准确性和可靠性；将来自不同时间点的三维点云数据根据时间戳进行对齐，确保数据的时间一致性。这为构建连续的动态点云序列提供了必要的条件；通过滑动窗口对相邻时间点的点云数据进行融合，能够充分利用物体运动的连续性和平滑性，生成更加连续、平滑的动态点云序列。这种序列不仅反映了物体在不同时间点的形态变化，还能够揭示其运动规律和动态特性；根据实时更新的点云数据，动态调整并更新三维模型，以反映物体的最新形态和运动状态。这种实时更新能力使得三维模型能够始终与实际物体保持一致，提高了测量的实时性和准确性；利用点云数据通过三角剖分构建被测物体的表面几何模型，可以更加直观地展示物体的三维形态和结构。这种模型不仅便于后续的数据处理和分析，还能够为用户的直观理解和判断提供有力支持；对构建的动态三维模型进行优化处理，如平滑处理、去除冗余面片等，能够显著提高模型的视觉效果和计算效率。优化后的模型更加逼真、简洁，能够更好地满足用户的需求和期望；通过三维可视化软件或平台对优化后的动态三维模型进行展示，可以方便用户直观理解和分析测量结果。这种可视化方式不仅提高了数据处理的透明度和可信度，还能够为用户的决策提供有力支持。

本发明的一个实施例，所述S53，包括：

通过时间戳对齐算法，将来自不同源的数据按照时间顺序排列，消除时间上的偏差；基于时间戳对齐后的数据，进行初步的数据质量评估；如检查点云密度、噪声水平等。剔除低质量或异常的数据帧，确保后续处理的准确性和效率。

利用LED光学跟踪系统提供的标记点位置信息，分析物体的整体运动轨迹；通过轨迹分析，预测相邻时间点间物体的位移和旋转趋势；

基于运动轨迹分析结果，对相邻时间点的点云数据进行粗配准；采用简单的变换（如平移、旋转）将点云数据大致对齐到同一位置；

根据应用场景的需求和点云数据的特性，设定滑动窗口大小；窗口大小应能包含足够的点云数据以反映物体的运动状态，同时避免过大的计算负担；在滑动窗口内，采用点云融合算法（如基于统计信息的融合、基于几何特征的融合等）对相邻时间点的点云数据进行融合；融合过程中考虑物体的运动连续性和平滑性，确保融合后的点云数据既准确又连续。

对融合后的点云数据进行质量评估，检查融合效果是否满足要求。评估指标可包括点云密度变化、形状一致性、噪声水平等；将滑动窗口内融合后的点云数据按照时间顺序连接起来，构建连续的动态点云序列。序列中的每一帧都代表物体在某一时刻的三维形态和运动状态。

上述技术方案的工作原理为：通过时间戳对齐算法，将来自不同源（如不同时间点的扫描或不同传感器的采集）的数据按照时间顺序排列。这一步是为了消除时间上的偏差，确保数据在时间上的一致性；接着，对时间戳对齐后的数据进行初步的质量评估。这包括检查点云密度、噪声水平等关键指标，以剔除低质量或异常的数据帧。这一步是确保后续处理准确性和效率的重要前提；利用LED光学跟踪系统提供的标记点位置信息，分析物体的整体运动轨迹。通过轨迹分析，可以预测相邻时间点间物体的位移和旋转趋势，为后续的精确配准提供指导；基于运动轨迹分析结果，对相邻时间点的点云数据进行粗配准。这一步采用简单的变换（如平移、旋转）将点云数据大致对齐到同一位置，以减少后续精确配准的计算量；根据应用场景的需求和点云数据的特性，设定滑动窗口的大小。窗口大小的选择应能包含足够的点云数据以反映物体的运动状态，同时避免过大的计算负担；在滑动窗口内，采用点云融合算法对相邻时间点的点云数据进行融合。融合算法可以基于统计信息（如加权平均）、几何特征（如特征匹配）等多种方式。在融合过程中，需要充分考虑物体的运动连续性和平滑性，以确保融合后的点云数据既准确又连续；对融合后的点云数据进行质量评估，检查融合效果是否满足要求。评估指标可包括点云密度变化、形状一致性、噪声水平等。这一步是为了确保融合后的数据质量达到后续处理和分析的标准；最后，将滑动窗口内融合后的点云数据按照时间顺序连接起来，构建连续的动态点云序列。序列中的每一帧都代表物体在某一时刻的三维形态和运动状态，为后续的数据处理、分析和可视化提供了丰富的数据源。

上述技术方案的效果为：通过时间戳对齐算法，确保来自不同源的数据在时间上的一致性，消除了时间偏差，为后续的数据处理提供了准确的时间基准；初步的数据质量评估能够及时发现并剔除低质量或异常的数据帧，避免了这些数据对后续处理结果的负面影响，从而提高了整体数据处理的准确性和效率；利用LED光学跟踪系统提供的标记点位置信息，能够精确地分析物体的整体运动轨迹。这种分析不仅有助于理解物体的运动规律，还能为后续的粗配准和精确配准提供有力的支持；通过轨迹分析预测相邻时间点间物体的位移和旋转趋势，为后续的粗配准和点云融合提供了重要的参考信息，有助于实现更加精确的数据对齐和融合；基于运动轨迹分析结果的粗配准能够大致将相邻时间点的点云数据对齐到同一位置，减少了后续精确配准的计算量，提高了数据处理的效率；根据应用场景的需求和点云数据的特性设定滑动窗口大小，并在窗口内采用合适的点云融合算法对相邻时间点的点云数据进行融合。这种融合方式既考虑了物体的运动连续性和平滑性，又避免了过大的计算负担，实现了高效的数据融合；对融合后的点云数据进行质量评估，确保融合效果满足要求。这种评估机制有助于及时发现并纠正融合过程中可能出现的问题，保证了最终构建的动态点云序列的质量；将滑动窗口内融合后的点云数据按照时间顺序连接起来，构建出连续的动态点云序列。这种序列不仅反映了物体在不同时间点的三维形态和运动状态，还为后续的数据处理、分析和可视化提供了丰富的数据源。

本发明的一个实施例，如图2所示，一种三维激光扫描仪测量系统，所述系统包括：

初始化设置模块：对设备进行初始化设置，所述初始化设置包括在被测物体上布置多个LED标记点、启动LED光学跟踪系统以及设定三维激光扫描仪的参数；

数据处理模块：根据LED光学跟踪系统实时获取包含LED标记点的视频流，并将视频流传输至云空间进行实时处理，识别并提取每个LED标记点的位置信息，根据标记点的位置变化，计算其运动轨迹和速度；

路径更新模块：基于LED标记点的位置和运动轨迹，动态调整三维激光扫描仪的扫描路径；具体地，将扫描路径规划为围绕或跟随标记点的路径，以确保激光束能够充分覆盖被测区域且减少无效扫描；并根据实时获取的标记点位置信息，实时更新扫描路径；以应对被测物体的动态变化；

点云生成模块：启动三维激光扫描仪，按照规划好的扫描路径进行扫描，并对所有扫描点的三维坐标数据进行收集，形成被测物体表面的三维点云；

模型生成模块：将LED光学跟踪系统获取的标记点位置信息与三维激光扫描仪获取的点云数据进行配准；通过计算标记点在三维点云中的对应位置，建立两者之间的映射关系；结合时间戳信息，将不同时间点的三维点云数据进行整合，形成被测物体的动态三维模型。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种三维激光扫描仪测量方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、对设备进行初始化设置，所述初始化设置包括在被测物体上布置多个LED标记点、启动LED光学跟踪系统以及设定三维激光扫描仪的参数；

S2、根据LED光学跟踪系统实时获取包含LED标记点的视频流，并将视频流传输至云空间进行实时处理，识别并提取每个LED标记点的位置信息，根据标记点的位置变化，计算其运动轨迹和速度；

S3、基于LED标记点的位置和运动轨迹，动态调整三维激光扫描仪的扫描路径；并根据实时获取的标记点位置信息，实时更新扫描路径；

S4、启动三维激光扫描仪，按照规划好的扫描路径进行扫描，并对所有扫描点的三维坐标数据进行收集，形成被测物体表面的三维点云；

S5、将LED光学跟踪系统获取的标记点位置信息与三维激光扫描仪获取的点云数据进行配准；通过计算标记点在三维点云中的对应位置，建立两者之间的映射关系；结合时间戳信息，将不同时间点的三维点云数据进行整合，形成被测物体的动态三维模型。

2.根据权利要求1所述三维激光扫描仪测量方法，其特征在于，所述S1，包括：

S11、根据被测物体的形状、尺寸及预期运动范围，通过计算机仿真软件模拟标记点分布，通过高精度机械臂将LED标记点固定在被测物体的关键位置；

S12、对每个LED标记点进行唯一编号，并通过静态校准程序记录其初始位置信息；

S13、启动系统后，进行自检，同时进行预热处理；根据被测物体的大小、移动速度及环境光照条件，调整摄像头的参数；

S14、根据测量需求，对扫描精度和扫描速度进行选择，并对测量精度与测量时间进行平衡；根据被测物体的尺寸和形状，设置激光扫描仪的扫描范围和扫描角度；并配置数据传输协议和存储路径。

3.根据权利要求1所述三维激光扫描仪测量方法，其特征在于，所述S2，包括：

S21、通过高帧率摄像头持续捕获包含LED标记点的视频流；对视频流进行实时压缩处理，并通过有线或无线方式传输至云空间；

S22、所述云空间对接收到的视频帧进行预处理，并通过机器学习算法，对视频中的LED标记点进行识别；

S23、基于识别结果，提取每个标记点的像素坐标，并通过摄像头标定参数转换为三维空间坐标；

S24、根据连续帧中标记点的位置信息，使用卡尔曼滤波算法追踪其运动轨迹；基于轨迹数据，计算标记点的瞬时速度和加速度。

4.根据权利要求3所述三维激光扫描仪测量方法，其特征在于，所述S21，包括：

通过高频率摄像头对包含LED标记点的视频流进行捕捉，在视频捕获过程中，实时预览视频流，并根据预览效果动态调整摄像头参数；

通过视频编码算法，对捕获的视频流进行高效压缩，根据视频内容的动态变化，基于预设的智能压缩策略，对关键帧和关键区域进行高质量的编码，对非关键帧和背景区域进行低质量压缩；

在压缩过程中，通过实时去噪和对比度增强算法，对视频帧进行预处理；

根据现场环境和网络条件，选择有线和无线相结合的传输方式对视频流进行传输；

利用多路径传输技术，将视频流分割成多个数据包，通过不同的网络路径并行传输至云空间。

5.根据权利要求3所述三维激光扫描仪测量方法，其特征在于，所述S23，包括：

在机器学习算法识别LED标记点的基础上，通过形态学操作对标记点的边缘进行进一步细化；

通过亚像素定位技术，在细化后的边缘上进行像素坐标提取；

通过摄像头标定方法，结合标准标定板或三维标定靶标，获取摄像头的内参矩阵和外参矩阵；

根据标定结果，对视频帧中的图像进行畸变校正，基于针孔相机模型，构建从像素坐标系到相机坐标系的透视投影变换矩阵；

结合摄像头在世界坐标系中的位置和姿态，将相机坐标系下的坐标转换到世界坐标系下；

若LED标记点本身不包含深度信息，则通过多目视觉、结构光或ToF传感器辅助进行深度估计；

将深度估计结果与透视投影模型相结合，优化三维空间坐标的计算，对影响坐标转换精度的各种误差源进行分析，基于识别出的误差源，采用相应的校正方法，对坐标转换结果进行校正。

6.根据权利要求1所述三维激光扫描仪测量方法，其特征在于，所述S3，包括：

S31、通过基于预测模型的路径优化算法，根据标记点的运动趋势预测未来位置，对最优扫描路径进行规划；并对规划路径进行平滑处理；

S32、基于实时数据反馈机制，将LED跟踪系统的最新位置信息实时反馈给扫描路径规划系统；

S33、根据实时位置信息，动态调整扫描路径，使激光束始终聚焦于被测区域的关键部分。

7.根据权利要求1所述三维激光扫描仪测量方法，其特征在于，所述S3，包括：

获取历史数据，并对获取的历史数据进行分析处理，根据LED标记点的运动特性，进行特征选取，并对选取的特征进行提取，构建预测模型的特征空间；

通过深度学习算法，结合历史数据和特征空间，对能够预测LED标记点未来位置的模型进行训练；

利用训练好的预测模型，对LED标记点的未来位置进行预测，并对预测结果进行不确定性评估；

根据应用场景的具体需求，设定扫描路径的目标函数，通过路径优化算法，结合预测的未来位置和不确定性评估结果，对最优扫描路径进行规划；

对规划出的路径进行曲率分析，识别出路径中可能存在的急剧变化点或拐点；采用平滑算法，对路径中的急剧变化点进行平滑处理。

8.根据权利要求1所述三维激光扫描仪测量方法，其特征在于，所述S4，包括：

S41、根据调整后的扫描路径，启动三维激光扫描仪执行扫描任务，对扫描过程进行监控，并接收返回的扫描数据；

S42、收集所有扫描点的三维坐标数据，所述三维坐标数据包括X、Y、Z坐标以及反射强度信息；

S43、对收集到的原始数据进行质量检查，剔除噪声点和异常值；对有效数据进行滤波和平滑处理；

S44、并将处理后的三维坐标数据组织成点云格式。

9.根据权利要求1所述三维激光扫描仪测量方法，其特征在于，所述S5，包括：

S51、从LED光学跟踪系统获取的标记点位置和三维激光扫描仪获取的点云中提取共同特征；

S52、运用迭代最近点，对标记点位置和点云中的对应特征进行匹配；根据匹配结果，计算从标记点坐标系到点云坐标系的变换矩阵；

S53、将来自不同时间点的三维点云数据根据时间戳进行对齐，根据物体运动的连续性和平滑性，通过滑动窗口对相邻时间点的点云数据进行融合，生成连续的动态点云序列；

S54、利用点云数据，通过三角剖分构建被测物体的表面几何模型；根据实时更新的点云数据，动态调整并更新三维模型；

S55、对构建的动态三维模型进行优化处理，并通过三维可视化软件或平台，对动态三维模型进行展示。

10.一种三维激光扫描仪测量系统，其特征在于，所述系统包括：

初始化设置模块：对设备进行初始化设置，所述初始化设置包括在被测物体上布置多个LED标记点、启动LED光学跟踪系统以及设定三维激光扫描仪的参数；

数据处理模块：根据LED光学跟踪系统实时获取包含LED标记点的视频流，并将视频流传输至云空间进行实时处理，识别并提取每个LED标记点的位置信息，根据标记点的位置变化，计算其运动轨迹和速度；

路径更新模块：基于LED标记点的位置和运动轨迹，动态调整三维激光扫描仪的扫描路径；并根据实时获取的标记点位置信息，实时更新扫描路径；

点云生成模块：启动三维激光扫描仪，按照规划好的扫描路径进行扫描，并对所有扫描点的三维坐标数据进行收集，形成被测物体表面的三维点云；

模型生成模块：将LED光学跟踪系统获取的标记点位置信息与三维激光扫描仪获取的点云数据进行配准；通过计算标记点在三维点云中的对应位置，建立两者之间的映射关系；结合时间戳信息，将不同时间点的三维点云数据进行整合，形成被测物体的动态三维模型。