顾及杆状物和车道线的城市道路场景轻量化快速点云自动配准OA北大核心CSTPCD

针对激光扫描获取城市场景出现不同时期位置偏差,传统点云配准方法存在效率低和鲁棒性低等局限性,本文提出了顾及杆状物和车道线的点云配准改进方法。首先对滤波后的点云进行体素格网降采样,再利用布料模型滤波对地面点滤波,后使用K均值无监督分类非地面点云,后用先验的随机一致抽样法提取杆状物作为目标特征,并根据点云反射强度提出点云灰度图和空间密度分割法提取车道线。利用改进迭代最近点(ICP)算法和法向量约束,将杆状物作和车道线作为配准基元,几何一致算法剔除错误点对,并使用双向KD-tree快速对应特征点的关系,加快配准速度和提高精度。经实验证明,在低重叠度的城市点云场景耗时不到20 s,且只迭代20次,精度可达1.9877×10^(-5)m,可实现城市道路场景点云的高效准确配准。