为了使用四旋翼无人机搭载二维激光雷达进行空间环境探测与建模,设计了无人机LIDAR(Light Detection and Ranging)探测方案,提出了基于欧式聚类与Alpha-shape算法的点云数据建模方法。以室内环境建模为例,通过无人机LIDAR测得室内多位...为了使用四旋翼无人机搭载二维激光雷达进行空间环境探测与建模,设计了无人机LIDAR(Light Detection and Ranging)探测方案,提出了基于欧式聚类与Alpha-shape算法的点云数据建模方法。以室内环境建模为例,通过无人机LIDAR测得室内多位置、多高度的平面点云数据。根据室内环境点云数据分块聚集的特性,对数据进行统计滤波消噪,并采用欧式聚类算法对点云数据进行聚类,对每个聚类分别选取合适的参数α绘制其Alpha-shape图形。对于采样高度均匀、雷达扫描频率稳定的点云数据,考虑到无人机激光雷达的数据特点,以每个聚类中点的数量和其包络在x-y平面的投影面积为参数,结合测量经验提出了α的计算式。利用此方法可以实现使用二维激光雷达进行空间建模,相较于使用三维激光雷达成本更低,测量更灵活。展开更多
针对建筑物三维模型建立自动化程度与效率无法并存的问题,本文提出一种自动提取机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云的建筑物关键点算法,针对规则建筑物实现快速三维重建。该方法通过阿尔法-形状(Alpha-Shape)边缘检...针对建筑物三维模型建立自动化程度与效率无法并存的问题,本文提出一种自动提取机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云的建筑物关键点算法,针对规则建筑物实现快速三维重建。该方法通过阿尔法-形状(Alpha-Shape)边缘检测算法和屋顶分割算法完成建筑物关键点提取,再利用夏普·格尔(SharpGL)工具包完成基于关键点建筑物的三维重建。并与经典建筑三维重建方法做对比实验,结果表明本文方法在建筑物提取与三维重建中具有较高的效率,实现0.05 km^(2)区域的建筑物三维重建仅耗时6 min。展开更多
文摘为了使用四旋翼无人机搭载二维激光雷达进行空间环境探测与建模,设计了无人机LIDAR(Light Detection and Ranging)探测方案,提出了基于欧式聚类与Alpha-shape算法的点云数据建模方法。以室内环境建模为例,通过无人机LIDAR测得室内多位置、多高度的平面点云数据。根据室内环境点云数据分块聚集的特性,对数据进行统计滤波消噪,并采用欧式聚类算法对点云数据进行聚类,对每个聚类分别选取合适的参数α绘制其Alpha-shape图形。对于采样高度均匀、雷达扫描频率稳定的点云数据,考虑到无人机激光雷达的数据特点,以每个聚类中点的数量和其包络在x-y平面的投影面积为参数,结合测量经验提出了α的计算式。利用此方法可以实现使用二维激光雷达进行空间建模,相较于使用三维激光雷达成本更低,测量更灵活。
