基于机载激光扫描仪的长城遗址大范围制图

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1、硕士学位论文基于机载激光扫描仪的长城遗址大范围制图AIRBORNELASERSCANNERBASEDLARGESCALEMAPPINGOFTHEGREATWALLHERITAGE王秋云哈尔滨工业大学2013年12月万方数据国内图书分类号：TP79学校代码：10213国际图书分类号：007.5密级：公开工学硕士学位论文基于机载激光扫描仪的长城遗址大范围制图硕士研究生：王秋云导师：朱晓蕊副教授申请学位：工学硕士学科：控制科学与工程所在单位：深圳研究生院答辩日期：2013年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学万方数据ClassifiedIndex:T

2、P79U.D.C:007.5DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringAIRBORNELASERSCANNERBASEDLARGESCALEMAPPINGOFTHEGREATWALLHERITAGECandidate:WangQiuyunSupervisor:Prof.ZhuXiaoruiAcademicDegreeAppliedfor:MasterDegreeinEngineeringSpecialty:ControlScienceandEngineeringAffiliation:Shenzhe

3、nGraduateSchoolDateofDefence:December,2013Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology万方数据哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要为了有效保护散落于西部的古长城，政府部门启动了国家科技支撑计划“建立长城存在状态的智能感知系统”的项目。本课题为该项目的重要组成部分，核心任务是建立长城的仿真三维数字模型。经过对三维重建方法的充分调研，结合本课题的具体需求，选定基于小型无人机的机载激光测量系统完成任务。但是该系统的精度依赖于全球卫星定位系统

4、（GPS）和惯性测量系统（INS）提供的位置和姿态信息的准确性。因此，民用GPS精度不高以及INS的累计误差导致生成的模型严重失真，成为该系统在实际应用中遇到的重要问题。针对该问题，此前研究的主要思路集中在根据在具体应用环境中建立误差模型、依托结构性环境的环境特征或者人为设定有源标签等。结合本课题的应用需求，本文试图探索一种适用于在非结构性、大范围的户外环境下的通用解决方案。为此，本文为无人机设计了“悬停-扫描-飞行”的运动模式，并在其上搭载三维激光扫描仪以实现对其下方所覆盖区域的扫描。针对获取的数据，首先使用基于ICP的扫描匹配算法从局部加

5、以修正。本文中对ICP算法做了适应性的改进，并设计了一个基于ICP的扫描匹配算法框架。从而，在保证效果的前提下，自动完成了三维重建过程中的若干次点云匹配。之后，本文设计了基于三维激光测量数据的2poseGraph-SLAM算法，在上述匹配算法的基础上，引入了性能比较优越的go优化算法。结合自动检测并剔除冗余位姿、闭环检测算法等相关设计完成对整个三维模型的全局优化调整，以获得几何一致性较好、较为真实的数字三维模型。参考实际作业环境，本文设计了模拟实验以验证上述解决方案的有效性。首先通过切削、加工搭建了一小、一大两个仿真长城，以此为被测对象通过区

6、域扫描的方式获取激光点云数据以及含有误差的位置和姿态信息。然后应用基于ICP的扫描匹配算法对相邻激光点云进行匹配，从局部初步校正数据。在此基础上应用poseGraph-SLAM算法对整个模型数据从全局角度调整修正。最终，在两次模拟实验中都获得了一致性很好的三维模型，能够反映真实被测对象的轮廓特征，验证了本文所提算法的有效性。2关键词：机载激光测量系统；ICP匹配；poseGraph-SLAM算法；go优化-I-万方数据哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractToprotecttheancientGreatWall,governmentl

7、aunchestheNationalTechnologySupportProgramtoestablishanIntelliSensesystemforthepresencestatusoftheGreatWall.Thispaperispartoftheprojectanditstaskistobuildthe3-DsimulationmodeloftheGreatWall.Afterdetailedinvestigationofmethodsfor3-Dreconstruction,combinedwiththespecificneeds

8、ofthisproject,weselecttheUAVbasedairbornelasermeasurementsystem.However,theaccurac