基于地理实体目标特征的道路场景激光点云配准方法

通过分析多期、多平台城市道路激光点云数据的特点，本文提出一种基于地理实体目标特征的点云配准方法。该方法选取固定地理实体作为配准基元，消除动态变化因素对配准的影响。同时，利用特征值、形状指数和八叉树均匀划分的优势，提取关键点来构建约束条件。针对点云空洞或密度不均对4PCS算法的影响，通过关键点的分布均匀性提高对应四点基的识别度和配准成功的概率。此外，采用双向K近邻搜索的方式来剔除错误的匹配点对，以避免点云缺失对ICP配准精度的影响。最后，本文完成了道路场景多期车载激光点云以及车载与固定站激光点云的配准。可视化分析和定量评价结果表明，该方法能较好地解决城市道路场景多次采集的MLS点云位置不一致以及TLS与MLS点云数据配准难度大的问题。虽然在提高TLS与MLS点云数据的配准精度上还有待进一步改进，但本文方法已经在实际工程应用中取得了较好效果。