上海交通大学 机械与动力工程学院, 上海 200240
为了对3维激光扫描技术的测量精度做出评估, 以激光雷达测量系统为研究对象, 基于误差椭球理论建立了测量系统的点位误差模型; 依据点云平面误差椭球的分布特性, 提出了点云拟合平面的不确定度模型, 用于评估与拟合平面关联的尺寸测量精度; 通过对箱体类物体高度的测量实验, 获得了实际测量不确定度, 并与模型仿真结果进行了对比。结果表明, 该模型可较准确地估算出高度的测量不确定度, 从而验证了其有效性及实际意义。
测量与计量 不确定度 误差椭球理论 激光雷达 点云 measurement and metrology uncertainty error ellipsoid theory laser radar point cloud
1 上海交通大学 机械工程与动力学院,上海 200240
2 上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室,上海 200240
为了研究3维激光雷达测量所得点云数据的三角构网,根据激光雷达逐行扫描特点,采用了改进的三角剖分方法,对点云数据进行不规则三角网格划分。基于激光雷达点云数据位置拓扑信息,分析了相邻扫描线之间数据点的相对位置关系,利用几何关系进行初步配对构网;并结合经典法则对初始网格进行局部优化,得到最终三角网;同时,对优化前后的三角网,提出一种新的评价法则进行剖分效果对比。结果表明,充分利用点云特点进行三角剖分可改进算法。所提出的剖分效果评价法可帮助检验构网质量。
图像处理 三角剖分 局部优化 点云数据 激光雷达 image processing triangulation local optimization point cloud data laser radar
1 上海交通大学 机械工程与动力学院,上海 200240
2 上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室,上海 200240
为了研究3维激光雷达测量系统采集到的点云数据如何进行去噪处理,根据灰度图像中对灰度值进行滤波去噪的概念,采用改进的2维中值滤波方法对点云数据中的噪声点加以处理。基于激光雷达点云数据数据量庞大且存在噪声点特点,重点分析了改进2维中值滤波算法和点云数据信噪分离方法,并通过实验验证,得到了速度对比数据和滤波效果图。结果表明,利用改进后的2维中值滤波方法,速度明显得到改进,对激光雷达点云数据的滤波效果良好。
图像处理 中值滤波 去噪 点云数据 激光雷达 image processing median filter de-noising point cloud data lidar
为了实现港口堆场作业自动化，迫切需要一种快速准确的集卡定位系统。针对此需要设计了一套由运动控制卡、步进电机和2－D激光雷达组合而成的3－D激光雷达扫描系统，采用了一种多个3－D激光雷达系统协同工作的工作方式和与之相适应的改进的ICP数据处理算法以及先粗后精的分级定位方法。该系统工业性试生产的结果表明，装卸效率达到80TEU／h，精度控制在了5mm以内，首次实现了无人驾驶轨道吊车对集卡的快速准确定位。该系统对于其它领域的大型部件的检测定位也有非常重要的意义。
激光技术 测量系统 ICP算法 激光雷达 laser technique measurement system ICP algorithm laser radar
