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激光雷达场景三维姿态点法向量估计方法

张楠 孙剑峰 姜鹏 刘迪 王鹏辉

张楠, 孙剑峰, 姜鹏, 刘迪, 王鹏辉. 激光雷达场景三维姿态点法向量估计方法[J]. 红外与激光工程, 2020, 49(1): 0105004-0105004(8). doi: 10.3788/IRLA202049.0105004
引用本文: 张楠, 孙剑峰, 姜鹏, 刘迪, 王鹏辉. 激光雷达场景三维姿态点法向量估计方法[J]. 红外与激光工程, 2020, 49(1): 0105004-0105004(8). doi: 10.3788/IRLA202049.0105004
Zhang Nan, Sun Jianfeng, Jiang Peng, Liu Di, Wang Penghui. Pose estimation algorithms for lidar scene based on point normal vector[J]. Infrared and Laser Engineering, 2020, 49(1): 0105004-0105004(8). doi: 10.3788/IRLA202049.0105004
Citation: Zhang Nan, Sun Jianfeng, Jiang Peng, Liu Di, Wang Penghui. Pose estimation algorithms for lidar scene based on point normal vector[J]. Infrared and Laser Engineering, 2020, 49(1): 0105004-0105004(8). doi: 10.3788/IRLA202049.0105004

激光雷达场景三维姿态点法向量估计方法

doi: 10.3788/IRLA202049.0105004
详细信息
    作者简介:

    张楠(1995-),女,硕士生,主要从事激光图像处理方面的研究。Email:zhangnan4629@163.com

  • 中图分类号: TN29

Pose estimation algorithms for lidar scene based on point normal vector

  • 摘要: 激光成像雷达能够获取反映目标三维空间位置的点云数据,可直接估计目标三维姿态角,是完成特征提取、目标配准等工作的重要参数。实现场景的三维姿态估计,借鉴基于点法向量的三维姿态估计算法(PDVA),针对真实场景中表征场景坐标系(SCS)坐标轴的正方向向量偏差较大的问题,提出了一种优化的三维姿态估计算法(OPDVA)。该方法利用场景点云存在大面积近似平面区域的特点,通过随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)的平面模型对聚类中其他方向的点法向量进行滤除,得到最优拟合平面对应的法向量即为修正后的SCS坐标轴。利用旋转变换和重采样等技术手段,分别采用矩形包围盒法、PDVA和OPDVA对3组真实场景距离像进行实验。实验结果表明:OPDVA方法对场景的姿态估计明显优于其他两种方法,姿态估计误差不超过4°,对存在遮挡的场景也同样适用。
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-10-05
  • 修回日期:  2019-11-15

激光雷达场景三维姿态点法向量估计方法

doi: 10.3788/IRLA202049.0105004
    作者简介:

    张楠(1995-),女,硕士生,主要从事激光图像处理方面的研究。Email:zhangnan4629@163.com

  • 中图分类号: TN29

摘要: 激光成像雷达能够获取反映目标三维空间位置的点云数据,可直接估计目标三维姿态角,是完成特征提取、目标配准等工作的重要参数。实现场景的三维姿态估计,借鉴基于点法向量的三维姿态估计算法(PDVA),针对真实场景中表征场景坐标系(SCS)坐标轴的正方向向量偏差较大的问题,提出了一种优化的三维姿态估计算法(OPDVA)。该方法利用场景点云存在大面积近似平面区域的特点,通过随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)的平面模型对聚类中其他方向的点法向量进行滤除,得到最优拟合平面对应的法向量即为修正后的SCS坐标轴。利用旋转变换和重采样等技术手段,分别采用矩形包围盒法、PDVA和OPDVA对3组真实场景距离像进行实验。实验结果表明:OPDVA方法对场景的姿态估计明显优于其他两种方法,姿态估计误差不超过4°,对存在遮挡的场景也同样适用。

English Abstract

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