车载激光点云数据精度分析方法

《三维激光扫描点云数据处理及应用技术》篇一一、引言随着科技的不断发展，三维激光扫描技术已经成为了现代工业、建筑、地理信息等领域中不可或缺的一种技术手段。

三维激光扫描技术可以快速、准确地获取物体表面的三维点云数据，为后续的数据处理和应用提供了重要的基础。

本文将介绍三维激光扫描点云数据处理的基本原理、方法以及应用技术，以期为相关领域的研究和应用提供参考。

二、三维激光扫描点云数据处理的基本原理和方法1. 数据获取三维激光扫描技术通过激光测距原理获取物体表面的三维坐标信息，从而形成点云数据。

在数据获取过程中，需要考虑扫描速度、扫描角度、光照条件等因素对数据的影响。

2. 数据预处理获取到的点云数据需要进行预处理，包括去噪、平滑、配准等步骤。

去噪是为了消除由于外界干扰或设备误差产生的噪声数据；平滑则是为了消除数据中的微小波动，使数据更加平滑；配准则是将多个扫描数据进行空间上的对齐，以便后续的处理和分析。

3. 数据分割与特征提取经过预处理后的点云数据需要进行分割和特征提取。

分割是将点云数据按照不同的特征或区域进行划分，以便进行后续的分析和处理；特征提取则是从点云数据中提取出有意义的几何特征，如线、面、圆等。

三、三维激光扫描点云数据处理的应用技术1. 数字城市建设三维激光扫描技术可以快速获取城市建筑物、道路、桥梁等设施的三维信息，为数字城市的建设提供重要的基础数据。

通过对点云数据进行处理和分析，可以实现对城市环境的可视化、空间分析、规划决策等功能。

2. 文物保护与考古三维激光扫描技术可以用于文物保护和考古领域，对文物和遗址进行非接触式测量和记录。

通过对点云数据进行处理和分析，可以实现对文物和遗址的三维重建、形态分析、历史变迁研究等功能，为文物保护和考古研究提供重要的技术支持。

3. 工业制造在工业制造领域，三维激光扫描技术可以用于产品设计和制造过程中的质量控制。

通过对产品表面的点云数据进行处理和分析，可以实现对产品的尺寸测量、形状分析、表面质量检测等功能，从而提高产品的质量和生产效率。

无人机激光雷达数据处理方法分析与精度评估激光雷达作为无人机获取环境和目标信息的重要传感器，广泛应用于测绘、地质勘探、农业和城市规划等领域。

在激光雷达数据处理领域，各种方法和算法被提出以提高数据的质量和精度。

本文将分析常用的无人机激光雷达数据处理方法，并对其精度进行评估。

第一部分：无人机激光雷达数据处理方法分析1. 数据预处理数据预处理是激光雷达数据处理的第一步，用于去除噪声、滤波和提取目标特征。

常见的数据预处理方法包括噪声滤波、去除离群点和地面提取。

其中，噪声滤波主要包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等方法，用于去除激光雷达数据中的随机噪声。

去除离群点是为了剔除掉不符合几何和统计规律的数据点，常用的方法有欧氏距离、Z值和曲率等。

地面提取是为了获得地物或目标点云而去除地面点云，一般采用基于形状特征的方法。

2. 点云配准点云配准是指将多个激光雷达扫描获得的点云数据进行对齐，以获得全局坐标系下的一致点云。

无人机在飞行中会受到姿态变化、风速和外界干扰等因素的影响，导致采集到的点云数据存在姿态不一致和位置漂移等问题。

常见的点云配准方法包括ICP（迭代最近点）、特征点匹配和基于地面特征的方法。

ICP方法是一种迭代的最小二乘优化方法，通过不断优化点云的刚体变换，使点云间的误差最小化。

3. 物体检测与分割物体检测与分割是指从点云数据中提取出目标物体。

在无人机应用中，常见的目标物体包括建筑物、树木和车辆等。

物体检测与分割方法可以根据目标的形状、尺寸和密度等特征进行分类。

常用的方法包括基于形状特征的分割、基于聚类的分割和基于区域的分割等。

这些方法可以提取出点云数据中的目标物体，为后续的目标识别和测量等提供基础。

第二部分：无人机激光雷达数据精度评估1. 点云精度评估点云精度评估是指对激光雷达采集到的点云数据进行质量检验，以评估其精度和准确性。

常见的点云精度评估方法包括相对精度评估和绝对精度评估。

相对精度评估主要采用地面控制点或标志物来衡量点云数据间的相对位置和姿态误差。

地面三维激光扫描点云数据精度影响因素及控制措施发布时间：2023-06-09T03:44:19.366Z 来源：《新型城镇化》2023年11期作者：史晓宁[导读] 三维激光扫描技术又称为实景复制技术，作为继GPS之后的又一项技术革新，具有非接触式测量、能够直接获得物体表面三维信息、测距范围广（一般在1~1000m）、采样精度高（达毫米级）等特点，使得三维激光扫描技术在工程测量、古建筑和文物保护、数字城市、逆向工程等领域得到了较为广泛地应用。

山东度量地理信息有限公司山东淄博 255000摘要：地面三维激光扫描技术虽然具有分辨率高、准确度高、效率高等特点，但在应用过程中存在一系列影响三维激光扫描精度的因素。

文中详细分析扫描距离、物体表面材质、控制网、标靶测量精度、光斑大小、扫描点间距、点云拼接精度、全反射物质和外界环境等因素对三维激光扫描精度的影响，并提出对以上影响因素的控制方法。

关键词：地面三维激光；点云；误差；光斑；拼接三维激光扫描技术又称为实景复制技术，作为继GPS之后的又一项技术革新，具有非接触式测量、能够直接获得物体表面三维信息、测距范围广（一般在1~1000m）、采样精度高（达毫米级）等特点，使得三维激光扫描技术在工程测量、古建筑和文物保护、数字城市、逆向工程等领域得到了较为广泛地应用。

1地面三维激光扫描系统简介1.1工作原理地面三维激光扫描系统采用非接触式高速激光测量方式获得物体表面三维点云信息。

目前，地面三维激光扫描系统有相位测量法、时间差测量法和三角测量法3种扫描方式。

相位测量法是根据相位差计算距离，测距精度可达毫米级。

目前主要有调频连续波法、类调频连续波法和调幅连续波法3种。

时间差测量法是根据激光脉冲从发射到被接收的飞行时间，由光速C，时间t算出扫描仪与物体之间的距离。

时间差测量法的精度随距离的增加而降低。

1.2工作流程地面三维激光扫描仪外业工作流程如图1所示。

图1 三维激光扫描工作流程2徕卡三维激光扫描系简统介项目实践使用的是瑞士徕卡公司的HDSScanStation 2三维激光扫描系统。

激光雷达数据处理方法及应用案例激光雷达（LIDAR）是一种通过激光束扫描目标物体并测量反射返回的光信号来获取地表特征的主要工具。

它能够提供高精度、高分辨率的三维点云数据，因此在许多领域有着广泛的应用。

本文将介绍激光雷达数据的处理方法及应用案例。

一、激光雷达数据处理方法激光雷达数据处理主要分为三个步骤：数据获取、数据处理和数据应用。

1. 数据获取激光雷达通过发射脉冲激光束并测量其返回时间来获取目标物体的距离信息。

同时，激光雷达还可以测量激光束的旋转角度和俯仰角度，从而确定目标物体的位置和方向。

激光雷达通常安装在载体上，如飞机、汽车或机器人，通过扫描来获取目标物体的点云数据。

2. 数据处理激光雷达返回的原始数据通常以点云的形式存在，每个点表示一个目标物体的位置和特征。

在对这些点云数据进行处理前，需要进行数据预处理，包括去除噪声、点云配准和点云分割等步骤。

其中，去除噪声可以通过滤波算法来实现，如高斯滤波和中值滤波等；点云配准可以将多个扫描数据对齐，以获得全局一致的点云模型；点云分割则可以将点云分为不同的物体或地面。

在数据处理的过程中，还可以运用机器学习和深度学习的方法来提取更多的信息。

例如，可以使用聚类算法将点云中的点进行分类，以便进行目标检测和识别；还可以使用卷积神经网络对点云进行特征提取，以实现更高级的任务，如语义分割和目标跟踪等。

3. 数据应用激光雷达数据在地图制作、机器人导航、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用。

其中，最常见的应用是地图制作和三维建模。

激光雷达可以快速获取高精度的地表特征，例如建筑物、道路、树木等，这些信息可以用于制作数字地图和建模城市环境。

此外，激光雷达还可以用于机器人导航，通过实时获取周围环境的三维点云数据，机器人可以更准确地感知和定位自身的位置，从而实现自主导航和避障。

二、应用案例1. 地图制作激光雷达在地图制作方面的应用非常广泛。

例如，Google地图利用激光雷达数据获取城市的三维地形和建筑物信息，以提供更准确的导航服务。

对激光点云测量的认识
激光点云测量是一种非接触性的测量技术，通过使用激光器发射激光束，然后通过测量被激光束照射到的物体上的反射光来获取物体的三维点云数据。

激光点云测量具有以下特点和用途：
1. 高精度：激光点云测量可以实现高精度的三维测量，通常可以达到亚毫米甚至亚微米级别的测量精度。

2. 非接触性：激光点云测量无需触及待测物体，可以在远距离上进行测量，不会对物体造成损伤。

3. 高效性：激光点云测量可以在较短的时间内获取大量的点云数据，从而实现对复杂物体的全面测量。

4. 应用广泛：激光点云测量在工业、建筑、地质、航空航天等领域具有广泛的应用，用于三维建模、变形分析、物体检测等。

5. 数据处理：激光点云测量获得的数据通常需要进行后期处理，包括去噪、配准、三维重建等，以便于进一步应用和分析。

总之，激光点云测量是一种高精度、非接触的三维测量技术，具有广泛的应用前景。

它可以为各个领域的研究和生产提供精确的三维数据支持。

利用激光雷达进行测绘的数据处理方法激光雷达是一种高精度的测量工具，可以快速获取目标表面的点云数据。

利用激光雷达进行测绘已经成为现代测绘技术的重要组成部分。

但是，激光雷达采集的原始数据是海量的点云数据，如何高效地处理这些数据，提取有用的信息是一个关键问题。

本文将介绍利用激光雷达进行测绘的数据处理方法。

一、激光雷达测绘的原理与应用激光雷达是通过发射激光脉冲并测量其反射时间来确定目标的位置和形状。

它具有高精度、高速度、非接触等优点，在地质勘探、城市规划、楼宇建模等领域有着广泛的应用。

激光雷达通过扫描场景，记录反射激光的时间和距离信息，将每个反射点的三维坐标记录下来，形成点云数据。

这些点云数据包含了丰富的地理信息，可以用来生成数字高程模型、获取地物表面的形状和纹理等。

二、激光雷达测绘数据的处理流程激光雷达测绘数据处理一般包括数据质量检查、噪声滤波、配准与配准精度评估、数据分割与分类、特征提取与识别等步骤。

1. 数据质量检查与噪声滤波首先，需要对原始数据进行质量检查，以排除采集时可能存在的异常数据。

例如，检查是否有丢失的点、杂散点等。

然后，对数据进行噪声滤波，去除无用的点。

常用的噪声滤波方法有统计滤波、均值滤波、中值滤波等。

2. 数据配准与配准精度评估将不同位置、不同时间采集的点云数据配准到同一坐标系，在数据配准过程中，需要选择合适的配准算法，并根据配准效果进行评估。

有些情况下，需要使用标定板、控制点等参考物体进行配准。

3. 数据分割与分类将点云数据根据地物特征进行分割与分类，可以通过区域生长算法、K-means算法等实现。

分割与分类的目的是将地物表面从点云数据中分离出来，并对其进行分类，如建筑物、道路、植被等。

4. 特征提取与识别特征提取与识别是激光雷达测绘中的重要任务，可以根据点云数据的几何、强度和反射率等信息，提取出不同地物的特征，并进行识别。

例如，可以提取房屋的屋顶平面、道路的中心线等。

特征提取与识别可以应用于城市规划、交通管理、环境监测等领域。

使用激光扫描仪进行地形测量的操作方法和数据处理步骤激光扫描仪作为一种高效、高精度的测量设备，被广泛运用于地形测量领域。

本文将介绍使用激光扫描仪进行地形测量的操作方法和数据处理步骤，旨在帮助读者了解和掌握该技术。

一、激光扫描仪操作方法1. 设定扫描参数：在使用激光扫描仪前，首先需要设定扫描参数，包括扫描角度、扫描速度、扫描密度等。

根据具体需求和场景，合理设定这些参数能够提高测量效率和精度。

2. 安装扫描仪设备：将激光扫描仪设备固定在测量平台上，确保其稳定性和水平度。

同时，根据实际情况选择合适的扫描范围和扫描模式，例如单点扫描模式或全景扫描模式。

3. 进行扫描测量：运行激光扫描仪软件，选择开始扫描，设备开始工作。

对于较大的测量区域，可以将其分为若干个子区域进行测量，以提高测量效率。

在扫描过程中，激光扫描仪会自动发射激光束并记录返回的散射光信息。

4. 确保测量质量：在扫描过程中，要确保测量质量的稳定性和准确性。

可以采取以下措施来提高测量质量：避免遮挡物影响扫描结果、调整激光扫描仪的高度以保持与地面的垂直距离、校正设备误差等。

二、激光扫描仪数据处理步骤1. 数据导出：扫描完成后，将激光扫描仪获得的原始数据导出到计算机或存储设备中。

这些原始数据包括激光点云数据和图像数据。

激光点云数据记录了扫描区域内的每个激光点的位置和强度信息，而图像数据则用于纹理映射和可视化分析。

2. 数据预处理：对原始数据进行预处理是数据处理的第一步。

这包括数据对齐、去噪和滤波等操作。

数据对齐是将不同扫描区域的数据进行配准，以保证数据的空间一致性。

去噪和滤波则是对点云数据进行平滑和去除异常点，提高数据质量和精度。

3. 地形重建：在数据预处理后，进行地形重建是激光扫描数据处理的核心步骤。

地形重建方法常用的有四面体化算法、基于网格的重建算法和基于特征的重建算法等。

通过这些方法，可以将激光点云数据转化为地形模型，便于后续分析和应用。

4. 数据分析与应用：在地形重建完成后，可以对数据进行各种分析和应用。

物体点云数据采集与处理方法分析随着三维技术的迅猛发展，物体点云数据的采集和处理成为了研究的热点之一。

物体点云数据是通过激光雷达或深度相机等设备所获取的三维空间中的点云信息。

本文将对物体点云数据的采集与处理方法进行分析，探讨其在工业、建筑和医学等领域的应用潜力。

一、物体点云数据的采集方法1.激光雷达采集：激光雷达通过发射激光束并接收返回的信号，通过测量光的传播时间和板照射点反射激光的强度，得到物体表面上的各个点的坐标信息。

激光雷达采集的点云数据具有高精度和高密度的特点，适用于需要进行高精度测量和建模的场景。

2.深度相机采集：深度相机是一种能够在短时间内获取物体点云数据的设备。

深度相机通过红外光条纹结构光或红外图案结构光等技术，计算投射到物体表面上的红外光在不同位置上的偏移量，从而得到物体表面的深度信息。

深度相机采集的点云数据具有较高的实时性和成本优势，适用于需要快速获取点云数据的场景。

3.立体摄像头采集：立体摄像头通过左右两个相机获取不同角度下的图像，并通过图像配准和三角测量等方法，恢复出物体点云数据。

立体摄像头采集的点云数据具有较高的颜色信息与低成本的优势，适用于需要获取物体表面纹理信息的场景。

二、物体点云数据的处理方法1.点云滤波：点云滤波是对采集的点云数据进行预处理的关键步骤。

常用的点云滤波方法包括 voxel滤波、高斯滤波和中值滤波等。

这些方法可以去除点云数据中的噪声点和异常点，提高点云数据的质量。

2.点云配准：点云配准是将多个采集的物体点云数据进行对齐的过程，以获得整体点云数据。

点云配准方法包括ICP配准、特征点匹配和基于几何约束的配准等。

通过配准，可以将采集的多个点云数据融合为一个完整的点云模型，为后续处理提供基础。

3.点云分割：点云分割是将整体点云数据中的物体进行分离和提取的过程。

点云分割方法包括基于形状的分割、基于颜色的分割和基于深度信息的分割等。

通过点云分割，可以提取出感兴趣的物体，为后续的物体识别和形状分析提供支持。

复杂地形电力线机载激光雷达点云
自动提取方法
“复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法”是一种用于从机载激光雷达点云数据中自动提取复杂地形电力线的方法。

该方法利用高精度的点云数据，可以准确地提取出复杂地形电力线的特征，从而提高精度和准确性。

首先，通过使用机载激光雷达传感器进行扫描，采集复杂地形电力线的三维点云数据，然后进行数据预处理，筛选出有效的点云数据，包括去噪、平滑等步骤。

其次，将有效的点云数据转换为栅格地图，便于进行特征提取。

然后通过计算梯度来提取特征，对梯度进行阈值分割，提取出候选线段。

再次，将提取出的候选线段进行归类，将相近的线段归为一类，从而确定电力线的轨迹。

最后，根据轨迹上的点云数据，采用线性拟合的方法，拟合出复杂地形电力线的准确位置信息。

总之，“复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法”是一种有效的方法，可以有效地从机载激光雷达点
云数据中自动提取复杂地形电力线的特征信息，可以明显提高电力线位置检测的精度和准确性。

基于激光点云数据制作DEM的方法研究发表时间：2018-05-17T14:08:21.913Z 来源：《防护工程》2018年第1期作者：王笑赤郭立群王睿[导读] 利用点云数据能更好地反映地形地貌的真实形态，极大地提高了测绘产品生产工作效率和产品质量，LiDAR 技术及方法研究推广意义重大。

辽宁大连 116023 摘要：机载激光雷达(LiDAR)测量技术已经成为测取高精度空间数据的有效方法。

机载LiDAR的主动式遥感测量,对天气条件要求较低,获取的高时间分辨率与空间分辨率的点云数据能为高精度数字高程模型(DEM)的制作提供可靠的数据基础。

本文结合机载LiDAR技术应用于某市地理国情普查市情专项———高精度地表模型制作项目中，构建规则格网1：2000比例尺的高精度DEM模型。

关键词：激光点云；DEM；方法1DEM表达方法（1）离散点模型。

用一系列离散的测量点坐标描述地形起伏的方法。

由LIDAR点云滤波(去除地物点)后得到的离散点就可以表达地形的高低起伏，它是数字高程模型中最简单的方法。

（2）不规则三角网模型。

由一系列离散的地面点按照一定的规则生成的连续的，互不重叠的数据表达方式。

它不仅需要存储三维点坐标，还需要存储三角形之间的拓扑关系。

（3）规则格网模型。

规则格网DEM是指在X和Y方向上按等距离方式将地形表面划分成一系列规则格网单元，每个格网单元对应一个高程值，格网的高程值通过格网周围的地形采样点内插得到。

基于格网的表达方式在存储和操作方面既简单又有效，易于进行各种运算和操作。

（4）混合模型。

既采用不规则三角网，又采用规则格网的数据表达方法描述地形情况。

KrausandOtepka采用了一种TIN和规则格网混合的数据模型来表达复杂地形和简单地形。

离散点模型缺失数据间的拓扑关系，不利于数据的后续处理和分析;不规则三角网能较好的表达地形信息，但是其数据结构复杂，需要以较大的空间保持其拓扑信息。

混合模型虽然综合了规则格网和TIN的优缺点，在地形建模中具有较好的效果，但这一方法增加了模型复杂度。

一种局部几何关键点的激光点云配准方法激光点云配准是一种重要的三维数据处理方法，可以用于实现多个视角下的点云数据的准确对齐。

在这里，我们介绍一种基于局部几何特征点的激光点云配准方法，该方法利用局部几何特征点作为关键点进行配准，以提高配准的精度和效率。

首先，我们需要从两个点云数据中提取局部几何特征点。

我们可以利用一些常用的特征提取算法，例如SIFT（尺度不变特征变换）、Harris 角点检测器、Hough变换等，从点云数据中提取出关键点。

这些关键点可以反映点云数据的局部几何特征，如曲率、法向量、边缘等。

接着，我们需要对提取出的局部几何特征点进行描述子计算。

描述子是对关键点周围局部区域的描述，可以用于寻找相似的关键点进行配准。

我们可以使用一些经典的描述子计算方法，例如FPFH（Fast Point Feature Histograms）描述子、SHOT（Signature of Histograms of OrienTations）描述子等，来计算局部几何特征点的描述子。

然后，我们需要将两个点云数据中的局部几何特征点和其描述子进行匹配。

我们可以使用一些经典的特征匹配算法，例如最近邻匹配、RANSAC （Random Sample Consensus）算法等，来寻找两个点云数据中相似的关键点进行配准。

最后，利用匹配得到的关键点进行点云配准。

我们可以通过计算配准变换矩阵，将一个点云数据中的点映射到另一个点云数据中，实现两个点云数据的准确对齐。

在计算变换矩阵时，可以采用一些经典的配准算法，例如ICP（Iterative Closest Point）算法、NDT（Normal Distributions Transform）算法等，来优化配准的精度和效率。

总的来说，基于局部几何特征点的激光点云配准方法可以有效提高点云数据的配准精度和效率。

通过提取局部几何特征点、计算描述子、匹配关键点和进行点云配准，我们可以实现多个视角下的点云数据的准确对齐，为后续的三维数据处理和分析提供可靠的基础。

激光扫描数据处理的方法与流程激光扫描技术是一种非常重要的三维测量方法，广泛应用于建筑、制造、地质勘探等领域。

激光扫描仪通过发射激光束并接收反射回来的信号，能够获取目标物体表面的三维坐标信息。

然而，原始的激光扫描数据需要进行处理才能得到有用的信息。

本文将介绍一些常用的激光扫描数据处理方法与流程。

激光扫描数据的处理主要包括点云数据的处理和后处理两个阶段。

点云数据是激光扫描仪产生的原始数据，是由大量的离散点构成的三维空间网格。

点云数据处理是将原始数据进行滤波、配准等操作，以便进一步分析和应用。

首先，对于点云数据的处理，最基本的一步就是数据的滤波。

因为激光扫描过程中可能会受到环境噪音等因素的干扰，导致数据中出现异常点或者离群点。

为了去除这些不符合要求的数据，可以使用一些滤波算法，如高斯滤波、中值滤波等。

这些算法可以通过对点云数据进行统计学方法的分析，去除异常值，提高数据的精度和准确性。

除了滤波之外，点云数据还需要进行配准操作。

配准是将多个激光扫描仪采集到的点云数据进行对齐，使得它们能够在同一个坐标系下进行分析。

通常情况下，点云数据之间会存在旋转、平移和尺度等差异，需要进行配准操作来消除这些差异。

常用的配准方法包括最小二乘法配准、特征点匹配等。

这些方法可以通过计算两个点云数据之间的相似性度量，找到它们之间的对应关系，从而实现配准操作。

经过滤波和配准之后，点云数据就可以进行后处理操作了。

后处理是对已经处理过的点云数据进行进一步的分析和应用。

在建筑和制造领域，常用的后处理操作包括曲面重建、体素化等。

曲面重建是将离散的点云数据转化为光滑的曲面模型，以便更好地进行可视化和应用。

而体素化则是将点云数据转化为三维体素网格，以便进行体积计算和碰撞检测等应用。

此外，还可以应用一些点云数据处理算法来提取目标物体的特征信息。

例如，可以使用聚类算法将点云数据中的点分成不同的簇，从而提取出目标物体的形状和轮廓等特征。

还可以使用表面法线估计算法计算每个点的法线向量，从而得到目标物体的表面形状信息。

李慧慧等:一种改进的ICP激光点云精确配准方法84_____《激光杂志》2〇21 年第 42 卷第 1 期 LASER JOURNAL(V〇l.42, No. 1,2021)一种改进的IC P激光点云精确配准方法李慧慧，刘超，陶远安徽理工大学测绘学院，安徽淮南232000摘要:传统迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP)算法在进行点云配准时，若点云初始位置相差较大时, 容易陷入局部最优，同时，该算法无法解决部分重叠的点云的配准问题。

鉴于此，提出了一种改进的IC P激光 点云精确配准方法。

首先通过对两片点云的主成分分析并矫正主轴方向以完成初始配准，获得一个较好的初 始位置。

然后利用2次搜索最近距离来获取各点的概率值，并将其嵌入到最小二乘函数中来改进IC P算法，以达到对部分重叠的点云进行配准的目的。

实验结果表明，在不同重叠度的数据下，提出的方法的配准误差分别 为0.307 8 mm、0•287 2 mm;运行时间仅为4_ 4 s、4.2 s。

该方法可以对初始位置相差较大且具有部分重叠的点 云进行精确配准，同时提高运行效率并对噪声具有相应的鲁棒性。

关键词：点云配准;ICP;主成分分析；重叠度，概率值中图分类号:TN958.9 文献标识码：A doi：10. 14016/ki.jgzz.2021. 01.084A laser point cloud precise registration method with improved ICPLI Huihui,LIU Chao,TAO YuanAnhui University of Science and Technology, School of Geomatics, Huainan Anhui232000, ChinaAbstract：The traditional iterative closest point (ICP)algorithm can easily fall into local optimum when the initial position of point cloud is quite different.At the same time,this algorithm cannot solve the registration problem of par­tially overlapped point cloud.In view of this,a laser point cloud precise registration method with improved ICP is pro­posed.Firstly,the principal components of two point clouds are analyzed and the principal axis direction is corrected to complete the initial registration to obtain a better initial position.Then use tw o search nearest distances to obtain the probability values of each point and embed them in the least squares function to improve the ICP algorithm to achieve the purpose of registering partially overlapping point clouds.The experimental results show that the registration errors of the proposed method are0.307 8 m m and0.287 2 m m under the data of different overlapping degrees and the running times are only4.4 s and4.2 s.This method can accurately register point clouds with large initial position differences and partial overlap,while improving the operating efficiency and making the noise with related robustness.Key words：point cloud registration；ICP；principal component analysis；overlap degree；probability valuei引言3D激光扫描仪技术可以快速、大量捕获点云信 息，而点云配准是3D计算机视觉中的一个基本问题。