基于激光传感器的统计特征提取和误差分析
LiDAR 点的精度检验
LiDAR 点的精度检验欧阳平【摘要】LiDAR( Light Detection And Ranging ) is an airborne laser detection and ranging system ,using the device you can measure the three-dimensional coordinates of ground objects ,with higher-performance equipments ,it has techni-cally superiority in collecting three-dimensional geospatial informationprospects .This paper introduces the superiority of the LiDAR measurement technology and its applications ,put forward the method to check-up the precision of the laser points,take for example the Canada OPTECH ALTM3100,inspects its elevation and plane accuracy of the laser points , and put forwarda method to improve the accuracy of the laser points .%LiDAR机载激光扫描测高或激光雷达（ LiDAR）是一种安装在飞机上的机载激光探测和测距系统，可以量测地面物体的三维坐标，在三维地理空间信息的数据采集方面有广阔的发展前景和应用需求。
本文介绍了LiDAR测量技术的优越性及其应用，提出了LiDAR点精度的检验方法，并运用实例对加拿大OPTECH公司的ALTM3100系统的Li-DAR点的高程、平面精度进行内符合、外符合检验，并提出了提高LiDAR点精度的方法。
激光测量系统误差分析
激光测量系统误差分析1. 激光测量系统误差源的分析激光测量系统会受到多种误差的影响，有系统误差和偶然误差，系统误差会给激光测量点云坐标带来系统偏差。
激光测量系统的误差按照其产生的来源可分为四类：（1） 定位误差：GPS 定位误差；（2） 姿态误差：GPS/INS 姿态误差；（3） 测距误差：激光扫描仪测距误差；（4） 集成误差：系统集成误差；（1） 定位误差GPS 动态定位误差主要包括卫星轨道误差、卫星钟钟差、接收机钟钟差、多路径效应、相位中心不稳定，还有卫星星座、观测噪声等。
[1]GPS 定位误差不容易消除或者模型化，通常为了削弱GPS 定位误差的影响，采用的方法是在测区内建立多个分布均匀的基准站，保证GPS 动态定位解算时离基准站不会太远。
（2） 姿态误差姿态误差是影响定位精度的最主要原因。
主要包括设备的安置误差、加速度计误差、陀螺仪漂移、测量噪声等，对于INS 姿态测量误差，可以适当降低飞行高度，以削弱其对定位的影响。
（3） 测距误差激光扫描仪的每一个工作过程都会带来一定的误差，但起主要作用的是电子光学电路对经过地面散射和空间传播后的不规则激光回波信号进行处理来确定时间延迟带来的误差，分别为时延估计误差和时间测量误差两类。
此外还有反光镜的旋转、震动误差、脉冲零点误差等。
激光脉冲信号照射地面物体时，由于地表物理特征的不同而产生不同的反射，当信号发生漫反射时，出现大量反射信号被接收，会形成较大的接收噪声；当信号照射到光滑物体表面，便形成镜面反射，可能会造成激光测距信号丢失。
另外，有的信号可能经过计策反射后反射回去，这样测定的时间延迟不能代表真正的时间延迟。
激光测距的精度还与地面粗糙程度、地面坡度、地面物体的干扰等有关。
另外，被水域覆盖的地方，红外激光大部分被吸收，只有少量被反射，如果碰到静止的水面，就形成镜面反射，信号反射不回去；地表不连续以及移动物体，如行人、车辆、动物等都会影响激光测距精度。
基于激光传感器移动机器人的目标定位和多模式跟踪
Micr ocomputer Applica tions V ol.27,No.8,2011研究与设计微型电脑应用2011年第27卷第8期6文章编号：1007-757X(2011)08-0016-04基于激光传感器移动机器人的目标定位和多模式跟踪郭田摘要：移动机器人对运动目标的感知和跟踪是实现机器人与环境交互的一项重要能力。
针对移动机器人以人为目标的跟踪中在复杂动态环境下经常出现的目标丢失和跟踪模式单一的问题，提出了基于机器学习的人物目标识别算法。
该算法可以处理复杂环境下的目标检测和定位。
同时设计了交互多模型跟踪算法，可以较好的跟踪以不规律模式运动的目标。
最后在交龙移动机器人平台上实现了整个系统，验证了人物目标检测和多模式跟踪算法的鲁棒性和优越性。
关键字：移动机器人；机器学习；交互多模型算法；目标跟踪中图分类号：TP311文献标志码：A0引言人物跟踪一直以来是机器视觉领域的主要研究问题，因为其可以应用到环境监控，行为识别等领域[1]。
对于移动机器人的传感器而言，视觉传感器对环境光线变化缺乏鲁棒性，而且视觉处理算法的运算复杂度较高，有时难以满足移动机器人对传感器数据处理的实时性要求[2]。
所以本文提出了基于激光传感器的人物检测和跟踪算法。
之前的基于激光传感器的拥挤环境下的运动跟踪主要运用了栅格地图和栅格时间戳算法计算出跟踪目标的运动轨迹，但是这种方法很容易造成错误的数据关联，因为其只利用了跟踪目标的运动信息[3]。
而且之前的研究主要运用Kalman 算法对单一的运动模式进行建模，这种跟踪算法难以应对复杂随机的人物运动方式。
本文的主要贡献如下：(1)设计了基于机器学习的人物目标检测模块并且优化了弱分类器的训练算法。
该算法可以在复杂动态环境下稳定准确的识别出人物目标，并且误识别干扰较少。
(2)设计了基于Bayes 决策的交互多模型跟踪算法，可以跟踪具有不确定运动模式的目标。
(3)在交龙服务机器人平台上实现了整个系统，进行了相关对比实验。
激光雷达测量原理与误差分析
激光雷达测量原理与误差分析摘要：如今的测量工具，像全站仪和GPS接受机在测绘中的效率都较传统的仪器而言提高了许多，通过国内外的研究和应用显示激光雷达测量技术为测绘领域提供了先进的手段和方法。
激光雷达测量技术在各个领域的应用已经有几年的时间，它最大的优点就是突破了传统单点测量的数据采集处理方法，同时又不像GPS技术需要卫星的支持，为测绘领域提供了一条新的研究方向。
同时，我们还要看到作为新技术，激光雷达测量还不成熟，还需进行很多深入研究才能更好的把这一技术应用到各个领域。
而且，国家一直都没有颁布激光雷达测量技术的国家标准，这使得当我们将激光雷达测量技术应用到工程领域的时候也会产生困惑。
虽然有这些不足，但不难看出激光雷达测量技术的应用前景十分广阔。
*水利部“948”项目（201219）关键词：激光雷达；测量原理；误差引言激光雷达测量技术以模块化的空间信息数据采集手段取代了传统的单点空间信息采集方式。
其优点非常明显，如快速、精确、无接触式测量等。
但是相比传统方式，它也有一些缺陷，如扫描后的点云除噪，多站点云拼接，三维建模等，大量的数据处理工作需要在后期来完成。
新的数据采集和处理方式也带来了新的误差源。
本文简述激光雷达测量基本原理后，相应的介绍其误差源并分析其影响及一些初步控制措施。
一、激光雷达测量技术的工作原理现在，主流的激光雷达测量主要有两种测距方式，脉冲式测距和相位式测距。
脉冲式测距是通过测量激光在仪器到目标物体来回传送的时间来确定激光雷达测量仪到物体间的距离，原理非常简单，目前，市面上比较完整的地面激光雷达测量系统主要包括，激光扫描系统、激光测距系统、集成的CCD摄像机和仪器内部控制与校正系统。
相位式测距的工作原理类似于GPS的载波相位测距，通过测定调制在激光束上的调整光的波长的相位延迟，利用波长和相位差来间接计算出仪器与反射物体之间的距离。
激光雷达测量仪不仅仅是测量仪器到物体之间的距离，还要通过仪器内部的轴系系统得到仪器与目标物体的相对位置关系，从而利用已知的仪器坐标得到未知的物体空间位置信息。
一种提高激光告警角度分辨力的技术实现方法
表 １角度分辨力对应表
十 算 最 大 脉 宽 Ｔｍ ａ ｘ
｛ 』 ～ 一 …
一 一
ｌ
判 别 蛹 值 １ 、 ｎ ｌ
，
４ ． ４统计 分析 改进型脉宽识别技术的作战性能通过统计学进行评估 ， 本方案 采用最小错误概率准则进行分析 。 假设单通道的标准脉宽为Ａ， 串扰 和不定 脉宽为ｎ ， 通过实验可知 ， ｎ 服 从正态分布（ ０ ， ｉ） ， 通道脉宽观 测模型为 ： ：
２ ０ １ １ 。 ３ （ ２ ８ ） ： ６ —１ ２．
［ ２ ］ 李世伟． 张记龙。 王志斌， 田二明． 激光来袭方 向探测 与告警系统的 设 计［ Ｊ ］ ． 激光 与光 电子学进展， ２ ０ １ １ 。 ４ ８ 。 ０ ６ ０ ４ ０ ３ ： １ — ４． ［ ３ ］ 查冰婷， 张合。 张祥金。 徐敬． 下单光束脉冲激光方位识别 系统角度 参数优化设计［ Ｊ ］ ． 红外 与激光工程， ２ ０ １ ３ ． ４ （ ４ ８ ） ： ８ ９ ５ － ８ ９ ９ ． ［ ４ ］ 王海先． 提高激光告警分 辨率的邻域相关技 术研 究． 中国激光，
２ ０ ０ ０ 。 ９ （ ２ ７） ： ８ ５ １ －８ ５ ５．
［ ５ ］ 郑芳。 李赣华， 蔡宣平． 基于激光传感器 的统计特征提取和误差分 析［ Ｊ ］ ． 红外与激光工程． ２ ０ ０ ６ 。 ６ （ ３ ５ ） ： ７ ０ ５ — ７ Ｏ ８． 首先， 通过判别各个通道 中脉冲宽度（ Ｔ ） 最宽 的脉冲信息（ ｒ ｒ ｍ 。 ） ， 融合 ［ ６ ］ 问翔． 刘宏伟． 距离扩展 目 标检测 的正态分布检验算法［ Ｊ ］ ． 西安电 信息后给 出判断阈值（ Ｔ ） ， 根据 阈值 自适应选择识别判据 ， 采用判据 子科技大学学报。 ２ ０ １ ３ ． ２ （ ４ ０ ） ： ３ １ － ３ ５ ． 判别后给 出告警信息。
激光雷达成像原理与运动误差补偿方法
激光雷达成像原理与运动误差补偿方法1. 引言1.1 概述概述部分可以从以下几个方面展开：激光雷达是一种主要用于三维环境感知和建模的先进传感器技术。
它利用激光束通过扫描地面、建筑物和物体，获取高精度的三维点云数据，可以广泛应用于自动驾驶、环境监测、地图构建等领域。
本文旨在介绍激光雷达的成像原理以及运动误差补偿方法。
首先，我们将详细探讨激光雷达的成像原理，包括激光束的发射、接收和信号处理等过程。
通过了解激光雷达的工作原理，我们可以更好地理解其在三维环境感知中的优势和应用。
然后，我们将重点讨论运动误差对激光雷达成像质量的影响。
由于激光雷达在采集数据时往往需要进行扫描或旋转，运动导致的误差会对点云数据的准确性和完整性产生影响。
因此，我们将介绍不同类型的运动误差，并分析其对激光雷达成像的影响。
最后，针对运动误差问题，我们将介绍一些常用的运动误差补偿方法。
这些方法包括基于传感器硬件的校准方法、基于运动模型的运动补偿方法以及基于图像处理和算法的后处理方法等。
通过使用这些方法，可以有效地减小或消除运动误差对激光雷达成像质量的影响，提高数据的准确性和可靠性。
在本文的结论部分，我们将对激光雷达的成像原理和运动误差补偿方法进行总结，并展望未来可能的研究方向。
通过深入研究和探讨激光雷达的成像原理及其相关问题，可以为激光雷达技术的应用和发展提供重要的理论和实践支持。
同时，也为读者提供了更加全面和深入的了解激光雷达技术的机会。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：文章结构：本篇长文主要包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要包括概述、文章结构和目的三个方面。
首先，概述部分将简要介绍激光雷达成像原理与运动误差补偿方法的研究背景和意义。
然后，文章结构部分将阐述本篇长文的整体框架和内容安排，使读者能够清楚地了解各个章节的主题和内容。
最后，目的部分将明确本篇长文的研究目标和意图，以及解决的研究问题。
正文部分主要包括激光雷达成像原理、运动误差的影响和运动误差补偿方法三个方面。
基于MLS激光点云的特征提取方法综述
基于MLS激光点云的特征提取方法综述◆ 孙 龙 张 斌 李玉忠（青海省遥感测绘院，青海西宁 810001）摘 要： MLS（Mobile Laser Scanning）具有成本低、灵活性高、小范围区域激光点云数据获取快以及特定领域课题的研究明显等优势，在制图和三维建模领域已有应用。
与传统的测绘方式相比，MLS点云数据的精度更高、节约成本，也提高了工作效率，对于大范围区域的测绘调研以及制图的优势尤为明显。
激光点云数据的特征提取也是研究的难点，它是从空间杂乱分布的点云数据中提取出感兴趣的目标或区域，点云特征包括全局特征与局部特征，一般情况下，主要通过局部特征进行特征提取。
局部特征主要包括基于点签名的局部特征与基于直方图的局部特征，通过局部特征进行特征提取时的难点在于：激光点云巨大的数据量；一些特征描述子对于噪声与点云密度的鲁棒性不强；同一场景中，多个特征的尺度差异造成的特征误提取等。
针对这些难点，研究者们提出了许多基于激光点云特征提取的算法。
关键词：移动激光扫描；点云；特征计算；数据分类MLS将激光扫描仪、GNSS（Global Navigation Satellite System）与IMU（Inertial Measurement Unit）集成在一个移动测量平台上，其可以快速获取其周围环境的高精度三维数据。
近年来，随着激光扫描仪测距精度的提高、GNSS定位精度和IMU定姿精度的提高，该移动测量平台得到了科研工作者的关注，同时也广泛地应用在多个行业中。
由MLS获取的激光点云包括目标表面的离散三维点的坐标和强度信息以及回波信息等。
若要对目标进行建模等进一步的计算分析时，需要从数据量巨大的点云中提取出感兴趣目标，而对点云数据的特征计算则是获取信息的重要步骤。
特征提取作为三维目标分类中的一个重要环节，特征提取的性能很大程度上决定了后续的目标分类或者三维建模的质量。
对点云数据的特征计算主要应用于点云分类和点云分割，进而将感兴趣目标与背景分离，从而对感兴趣目标进行量测和三维建模等具体应用操作。
激光中心线提取算法
激光中心线提取算法激光中心线提取算法是一种常用的计算机视觉算法，用于从激光扫描数据中提取出目标物体的中心线信息。
本文将介绍激光中心线提取算法的原理和应用，以及该算法在实际场景中的效果和优化方法。
一、激光中心线提取算法原理激光中心线提取算法是基于激光扫描数据的分析和处理。
激光扫描数据是通过激光传感器获取的目标物体表面的三维坐标点云数据。
而中心线提取算法的目标就是从这些点云数据中提取出目标物体的中心线。
中心线提取算法的原理是基于目标物体的几何特征。
通过对激光扫描数据进行预处理，如去噪、滤波等，可以得到较为干净的点云数据。
然后，通过计算每个点与其邻域点的距离，找出距离最大的点作为中心点。
接下来，根据中心点与其邻域点的距离关系，可以确定中心线的方向。
最后，通过统计中心点的分布情况，可以得到中心线的形状。
激光中心线提取算法在许多领域都有广泛的应用。
其中，最常见的应用就是在机器人导航和自动驾驶系统中。
通过提取道路的中心线，可以帮助机器人或车辆进行路径规划和导航。
此外，激光中心线提取算法还可以应用于工业检测和三维重建等领域。
三、激光中心线提取算法效果及优化方法激光中心线提取算法的效果主要取决于点云数据的质量和算法的参数设置。
如果点云数据存在噪声或缺失，会导致提取的中心线不准确。
因此，在应用激光中心线提取算法之前，需要对点云数据进行预处理，如去噪和补全。
算法的参数设置也会影响提取结果。
例如，中心点的选择和邻域点的距离阈值的设置都会对提取的中心线形状产生影响。
因此，需要根据实际情况进行参数调整和优化，以提高算法的准确性和稳定性。
四、总结激光中心线提取算法是一种常用的计算机视觉算法，通过对激光扫描数据的分析和处理，可以提取出目标物体的中心线信息。
该算法在机器人导航、自动驾驶等领域有广泛的应用。
然而，算法的准确性和稳定性受点云数据质量和参数设置的影响，因此需要进行预处理和优化。
随着计算机视觉技术的不断发展，激光中心线提取算法将在更多领域得到应用，并不断提升其性能和效果。
激光雷达点云配准与特征提取方法评价
激光雷达点云配准与特征提取方法评价激光雷达作为一种主要用于环境感知和三维重建的传感器，具有高精度、高密度、全天候工作等特点，在无人驾驶、智能交通等领域的应用非常广泛。
然而，在使用激光雷达进行点云重建时，存在着点云之间的配准和特征提取的问题。
本文将介绍激光雷达点云配准和特征提取的相关方法，并评价这些方法的优缺点和适用场景。
激光雷达点云配准是将多个点云数据集进行重叠与匹配，以获取更加完整和准确的三维环境信息。
配准方法主要包括基于特征点的配准方法和基于特征描述子的配准方法。
基于特征点的配准方法通过提取点云数据集中的特征点，如角点、边缘等，然后通过算法计算特征点之间的相对位置关系，从而实现点云的配准。
例如，常用的SIFT（尺度不变特征变换）算法可以在点云中提取具有旋转和尺度不变性的特征点，从而实现点云的配准。
此外，还有SURF（速度加速特征）算法和ORB（旋转不变性二进制）算法等。
这些基于特征点的方法具有计算速度快、鲁棒性强等优点，适用于对大规模点云数据进行配准。
然而，基于特征点的方法也存在一些问题。
首先，由于点云数据的噪声和不完整性，可能导致特征点提取的准确度下降。
其次，当点云中存在大量的平面区域时，特征点提取的数量会显著减少，从而降低了配准的精度。
因此，对于复杂环境中的点云数据，基于特征点的方法可能无法获得理想的配准效果。
基于特征描述子的配准方法通过提取特征点的特征描述子，如SIFT描述子、HOG（方向梯度直方图）描述子等，然后通过计算描述子之间的相似度，实现点云的配准。
这种方法具有鲁棒性强、对噪声和完整性要求低等优点，适用于处理复杂环境中的点云数据。
除了点云配准，特征提取也是激光雷达点云处理中的重要任务。
特征提取可以用于实现对点云数据的分割、分类和识别等。
常用的特征提取方法包括形状特征提取、表面法线估计和曲率计算等。
形状特征提取可以通过对点云数据进行形状拟合，来提取物体的几何信息。
例如，可以使用RANSAC（随机采样一致）算法对点云数据进行平面拟合和球体拟合，从而提取出平面和球体的几何特征。
激光跟踪仪测量数据分析误差及改进方法研究
692022年3月上 第05期 总第377期0.引言激光跟踪测量系统（Laser Tracker System）又称激光跟踪仪，是工业测量系统中一种高精度的大尺寸测量仪器。
它集合了激光干涉测距技术、光电探测技术、精密机械技术、计算机及控制技术、现代数值计算理论等各种先进技术，对空间运动目标进行跟踪并实时测量目标的空间三维坐标值。
它同时具有高精度、高效率、实时跟踪测量、安装快捷、操作简便等优点，适合于大尺寸工件配装测量。
为了便于携带，一套激光跟踪仪系统分为跟踪部、跟踪仪控制机、应用处理机和靶标4个主要部分组成[1]。
民机行业应用最为广泛的激光跟踪仪包括Leica AT 和LTD 系列，如图1所示，此设备测量精度为±（15μm+ 6μm/m），通常使用的靶标半径为6.35mm，如配合测量辅助底座，则所测点高度提升至7.9375mm，多台测量设备联网可建立更大范围测量系统。
目前激光跟踪仪主要用于对飞机装配关键尺寸要素进行测量，如蒙皮外形、长桁轴线、拉紧接头、座椅滑轨、水平测量点、起落架安装交点等。
激光跟踪仪在大部件交付验收、飞机总装对接等工作中发挥着必不可少的作用。
图1 激光跟踪仪激光跟踪仪测量工作主要内容包括建立测量基准坐标系、部/组件调整定位、在已建的坐标系下进行现场实物测量、获得实测数据、进行数据分析、最终产品结构尺寸质量分析评判并形成测量报告。
与之对应，那么测量工作的误差主要有基准误差、部件定位误差、测量过程误差和数据分析误差等。
在这里我主要研讨在进行数据分析的过程中可能存在的误差，同时该误差与之前的每一项工作中存在的误差都有着密不可分的联系，通过分析我们也能更加明确他们的相互关系。
实际工作中，我们都是通过获取点的三维坐标值来进行测量和分析的，但不同的测量项目选取点的方式也不尽相同。
按照是否存在理论坐标值可分为确定点和不确定点（测量时无法找出确定的点位，对于所测点也不能确定其理论坐标值）；按照测量内容可分为点位置的测量、平面位置的测量和曲面外形的测量。
基于激光检测的三维特征区分和提取技术研究
基于激光的三维检测特征区分和提取技术研究摘要现代科技的飞速发展，对三维测量技术提出了越来越高的要求。
线结构光三维检测技术是测量物体表面轮廓最普遍的方法之一，由于该方法具有大量程、非接触、速度快、测量精度适中、光条图像信息易于提取等优点，在工业检测中得到了广发应用。
对线结构光测量技术的研究，对军事、工业等领域的发展都具有重大的意义。
本文论述了线结构光测量系统的原理和系统组成，描述了系统的测量过程，介绍了图像处理的步骤，分为滤波与二值化处理，光条中心提取，并对每个部分的处理方法进行了分析。
本论文介绍了一套结构光测量系统装置，对实际物体进行实验测量，并且拍摄一系列图像，从中挑选一些典型的图像使用VC++软件编写程序进行处理。
通过采用不同的方法对图像进行去噪与二值化的处理，通过对比，选取效果较好高斯滤波的方法处理图像。
对光条中心提取处理过程，选择比较简单的几何中心法，处理后提取出了光条中心的二值化图像。
然后，通过对图像处理将提取的单像素条纹进行扫描处理，通过最小二乘法拟合直线，从而得到所需的物体表面的参数数据。
最后对所得的数据进行进一步处理，得到相对准确的数据。
实验结果表明，对物体表面特征的识别和处理效果比较好，达到系统的设计要求。
关键词：线结构光，图像处理，像素，最小二乘法The research of the feature distinguish and extraction technology based on laser 3D detectionAbstractWith the rapid development of modern science and technology,higher and higher petitions of 3D technology have been asked. Linear structured light 3d detection is one of the most popular ways for measuring objects surface profile. Because the method of linear structured light has been found wide applied for its advantages of wide range, wide field of view, high accuracy, simple principle and simple structure.The research on the method of linear structured light is of great importance in the area of military, industry, and so on.This thesis described the principle and the make up of linear structured light measurement system. Then generally introduced the four sequences of image processing and calibration,including filtering and binarization, light stripe centre extraction, shape recognition and calibration.On the basis of these theories,this thesis introduced a measurement system of linear structured light, used it to carry out the experiment, and took a series of images of measured objects. Choose some typical images and use VC++ to write software program for processing. By using different methods to do image denoising and binary processing, through comparing, choose the better effects ganssian filter method to deal with the image. The center extraction process of the light stripe choose the relatively simple geometric center method, then we get the binary image of the light stripe center. Then we scan the single pixel image by the image processing, through the least squares method fitting lines, thus we obtain the surface parameters’data for require. Finally get relatively accurate data by the data of income for further treatment.Experimental results show that surface characteristics of objects of recognition and processing effect is good, achieving system design requirements.Key Words：Linear structured light; Image processing; Pixel; Least square method目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 ...................................................................................................................................................... - 1 -1.1 课题背景和意义 ....................................................................................................................................... - 1 -1.1.1 光学三维测量技术背景与意义.................................................................................................. - 1 -1.1.2 线结构光测量系统的研究现状.................................................................................................. - 2 -1.1.3 本论文的主要内容 ......................................................................................................................... - 3 -第二章线结构光测量原理.......................................................................................................................... - 5 -2.1 线结构光探测模型的建立 .................................................................................................................... - 5 -2.1.1 三种坐标系........................................................................................................................................ - 5 -2.1.2 线结构光探测系统 ......................................................................................................................... - 6 -2.1.3 结构光模式........................................................................................................................................ - 6 -第三章图像处理 ............................................................................................................................................ - 9 -3.1 图像滤燥与二值化处理......................................................................................................................... - 9 -3.1.1 典型图片的选择 .............................................................................................................................. - 9 -3.1.2 影响光条图像质量的因素 ........................................................................................................... - 9 -3.1.3 图像处理的一般流程................................................................................................................... - 11 -3.1.4 图像滤波 .......................................................................................................................................... - 11 -3.1.5 滤噪与二值化处理 ....................................................................................................................... - 12 -3.2 光条中心提取.......................................................................................................................................... - 13 -3.2.1 光条中心提取方法综述.............................................................................................................. - 13 -第四章程序设计和结果分析 .................................................................................................................. - 16 -4.1 OPENCV介绍 ............................................................................................................................................. - 16 -4.1.1 OPENCV特点 .................................................................................................................................... - 16 -4.1.2 OPENCV在C++环境下的配置 .................................................................................................... - 17 -4.2 程序设计 ................................................................................................................................................... - 19 -4.2.1 程序设计要求................................................................................................................................. - 19 -4.3 结果............................................................................................................................................................. - 20 -4.3.1 图像处理流程及结果................................................................................................................... - 20 -4.3.2 结果计算 .......................................................................................................................................... - 22 -第五章总结与展望 .................................................................................................................................... - 23 -致谢 ............................................................................................................................................................. - 24 -参考文献......................................................................................................................................................... - 25 -附录1线结构光探测系统图像处理程序代码..................................................................................... - 26 -第一章绪论测量是一门古老而富有智慧的科学，从人类文明的诞生至今，已经有几千年的历史了。
激光雷达遥感数据处理及特征提取方法研究
激光雷达遥感数据处理及特征提取方法研究激光雷达遥感技术是一种利用激光器产生的激光束对地物进行扫描探测的技术，并通过接收器接收被地物散射的返回光信号，从而获取地物的三维空间信息。
随着激光雷达遥感技术的广泛应用，如何高效地处理激光雷达遥感数据并提取有效的特征已成为研究的热点领域。
本文将针对激光雷达遥感数据处理及特征提取方法进行研究。
在激光雷达遥感数据处理中，首先需要对原始的激光雷达点云数据进行处理。
这些点云数据包含了地物的坐标和强度信息，但由于数据量庞大，因此需要对数据进行滤波和降噪处理。
常用的滤波方法有高斯滤波和中值滤波等，可以有效地去除数据中的噪声，提高数据的质量。
在滤波处理的基础上，还可以进行点云配准和融合等操作，以提高点云数据的精度和完整性。
随后，在激光雷达遥感数据的特征提取方面，常见的方法有点云分类和目标提取等。
点云分类是将点云数据中的点按照其所属的类别进行划分，如地面点、建筑物点等。
点云分类常用的方法有基于颜色和纹理特征的分类方法和基于形状特征的分类方法等。
这些方法可以通过对点云数据的特征进行提取和分析，识别出不同地物类型，为后续的地物分析提供基础。
除了点云分类外，目标提取是激光雷达遥感数据处理中另一个重要的研究方向。
目标提取主要是指从点云数据中自动提取出具有特定属性的地物目标。
目标提取方法可以根据具体的应用需求选择不同的特征和算法，如基于几何特征的目标提取方法和基于机器学习的目标提取方法等。
这些方法可以有效地从点云数据中提取出建筑物、树木等具有特定属性的地物目标，为城市规划、林业管理等领域提供重要的支持。
此外，在激光雷达遥感数据处理中，还可以利用地理信息系统（GIS）和遥感技术相结合，实现更深入的地物分析。
通过将激光雷达数据与其他遥感数据（如卫星影像）进行融合，可以实现对地物的多尺度观测和综合分析，从而提高数据的解译能力和准确性。
同时，还可以结合地形分析和水文模型等技术，对地形和水文特征进行研究，为自然灾害监测和环境保护等领域提供支持。
激光传感器定位误差分析
激光传感器定位误差分析刘述亮---10.3对与2011年机器人比赛，精确定位是非常重要的。
而定位误差是客观存在的，就必须对误差的来源，误差的大小进行分析，以便控制误差。
如果误差可以通过硬件的修正或软件的补偿可以将误差控制在容许范围内则可以采用这种方案，否则应该设计其它方案。
下图为一新设计的激光扫描位置传感器。
其主体由一绝对式码盘，一电机，一激光发射管，激光接收管，传感器基本原理：电机旋转通过曲轴使固定有激光发射和接收管的杆来回摆动，杆的摆动带动码盘来回转动。
整体构成一曲柄摇杆机构。
每当码盘输出一个脉冲，就对接收管接收情况进行检测。
如下图，机器人前方有一杆子。
传感器扫描时光束会扫过柱子，当光束射到圆柱的某一点时恰能接收到反射光，同时码盘可以得到一角度测量值。
当光束射到圆柱的另一点时恰不能能接收到反射光，同时码盘也可以得到一角度测量值。
对两角度值求平均便得到圆柱中心的方位，如果有两个这样的传感器便可得到圆柱中心的方位和距离，及极坐标中的坐标值。
如图传感器距圆柱中心x ，圆柱半径R ，由正玄定理得βαsin sin x R =1.误差来源β为“入射角”。
激光射到圆柱面后发生漫反射，漫反射回来的光与入射角有关，反射的强度用漫射系数表示。
工程中有许多近似计算方法，都是经验近似公式。
这里提出一种基于统计规律的近似算法。
一粗糙的平面可以看作是由许多方向各异的微平面元构成，微平面的方向是随机分布的，这里不妨假设微平面的方向角满足二维正态分布。
考虑到物体表面对光的吸收，设吸收率为λ，则沿原路返回的漫射率为22221*)1()(σβσπλβ--=efσ是与表面粗糙度有关的系数表面越光滑值越大。
激光发射功率为0p 接收管的接收面积为S ，接收到的功率1p 近似为)(2021βπf p xSp =当接收管接收到的功率小于p ∆时，视为没有接收到光信号。
为了模拟真实情况，实际接收到的功率为 i i i p p ε+=12i ε为引入的随机误差，满足以0为均值的正态分布。
激光雷达点云分析中的特征提取方法与应用
激光雷达点云分析中的特征提取方法与应用激光雷达作为一种高精度、高分辨率的三维感知设备，在自动驾驶、环境建模等领域中得到了广泛的应用。
而在激光雷达数据的处理过程中，点云分析是一项关键技术，其目的是从原始的点云数据中提取出有用的特征信息，以实现对环境的认知和理解。
激光雷达点云数据是在三维空间中获取的一系列点的集合，每个点包含了位置坐标和反射强度等信息。
然而，原始的点云数据面临着数量庞大、密度不均匀以及噪声干扰等问题，因此需要通过特征提取方法来对点云数据进行处理和分析。
在激光雷达点云分析中，常用的特征提取方法包括几何特征和描述符特征。
几何特征是通过计算点云的几何属性来描述点云的形状、结构和分布等特征。
例如，点云的法向量可以用于表征曲面的光滑度和变化趋势，曲率可以用来辨识边缘和角点等特征。
此外，还可以使用基于形状的特征，如球面度、曲率变化等来描述点云。
描述符特征是通过计算点云中每个点周围的局部结构信息来描述点云的特征。
常见的描述符包括法向直方图、表面积等。
法向直方图表示了点云中每个点的周围法向量的统计分布情况，可以用于点云的分类和聚类等任务。
表面积描述了点云在局部区域内的曲面形状，可用于表征点云的平滑度和纹理信息。
特征提取方法的选择和应用取决于具体的任务需求。
例如，在点云配准和拓扑图构建中，可以使用几何特征来识别关键点，实现点云的匹配和对应。
而在目标检测和识别中，则更常使用描述符特征，通过计算点云中每个点的局部结构信息，来高效地进行目标的分类和识别。
除了特征提取方法，点云分析中还需要考虑数据的预处理和降维技术。
预处理包括对点云数据进行滤波、去噪和重采样等操作，以减少数据的冗余和噪声。
降维技术可以通过保留点云数据中的重要信息，减少数据的维度，提高后续处理的效率。
激光雷达点云分析在自动驾驶、环境感知、三维建模等领域有着广泛的应用。
例如，在自动驾驶中，点云分析可以用于实时地检测和识别交通标志、行人和车辆等目标，从而实现智能驾驶。
激光测量系统误差分析
激光测量系统误差分析1.激光测量系统误差源的分析激光测量系统会受到多种误差的影响，有系统误差和偶然误差，系统误差会给激光测量点云坐标带来系统偏差。
激光测量系统的误差按照其产生的来源可分为四类：（1）定位误差：GPS定位误差；（2）姿态误差：GPS/INS姿态误差；（3）测距误差：激光扫描仪测距误差；（4）集成误差：系统集成误差；（1）定位误差GPS动态定位误差主要包括卫星轨道误差、卫星钟钟差、接收机钟钟差、多路径效应、相位中心不稳定，还有卫星星座、观测噪声等。
[1]GPS定位误差不容易消除或者模型化，通常为了削弱GPS定位误差的影响，采用的方法是在测区内建立多个分布均匀的基准站，保证GPS动态定位解算时离基准站不会太远。
（2）姿态误差姿态误差是影响定位精度的最主要原因。
主要包括设备的安置误差、加速度计误差、陀螺仪漂移、测量噪声等，对于INS姿态测量误差，可以适当降低飞行高度，以削弱其对定位的影响。
（3）测距误差激光扫描仪的每一个工作过程都会带来一定的误差，但起主要作用的是电子光学电路对经过地面散射和空间传播后的不规则激光回波信号进行处理来确定时间延迟带来的误差，分别为时延估计误差和时间测量误差两类。
此外还有反光镜的旋转、震动误差、脉冲零点误差等。
激光脉冲信号照射地面物体时，由于地表物理特征的不同而产生不同的反射，当信号发生漫反射时，出现大量反射信号被接收，会形成较大的接收噪声；当信号照射到光滑物体表面，便形成镜面反射，可能会造成激光测距信号丢失。
另外，有的信号可能经过计策反射后反射回去，这样测定的时间延迟不能代表真正的时间延迟。
激光测距的精度还与地面粗糙程度、地面坡度、地面物体的干扰等有关。
另外，被水域覆盖的地方，红外激光大部分被吸收，只有少量被反射，如果碰到静止的水面，就形成镜面反射，信号反射不回去；地表不连续以及移动物体，如行人、车辆、动物等都会影响激光测距精度。
（4）系统集成误差系统集成误差主要包括激光扫描仪脉冲感应参考中心与GPS天线相位中心偏心向量的测定误差、系统安置误差、位置内插误差（线性内插）、时间同步误差、地面参考站间位置误差、坐标系间的转换误差、GPS/INS组合滤波模型误差等。
基于激光扫描的飞机蒙皮下陷特征点提取
基于激光扫描的飞机蒙皮下陷特征点提取李栋;李泷杲;李琦;高瑞【摘要】The quality of aircraft skin subsidence has great influence on the overall weight of aircraft, and plays an important role in maintaining the appearance of the surface. In the manufacture of modern aircraft skins, the accuracy of the aircraft skin subsidence is also raised. In this paper, a method of extracting the feature points of the skin subsidence based on T-Scan measurement is proposed in order to achieve the purpose of digital detection of the plane subsidence characteris-tics of the aircraft. Firstly, scanning lines are identificated from point clouds, and the 3D point cloud data is reduced to two dimensional data. Subsequently, the first and last derivatives of each point are computed by first order difference, the sag points are extracted by judging the vector angle, and the the boundary points are found by comparing the curvature of the sag points; Finally, the boundary points are projected to the line, which is fitted with data points on upper surface, projec-tion points will be obtained as feature points of skin sag. The method directly deals with the scan line cloud data obtained by T-Scan scanning; Through the measurement and processing of actual aircraft skin, the experiment shows that the method has good practicability, the extraction precision of sag feature points is higher.%飞机蒙皮下陷加工质量对飞机的整体重量有较大影响,对维持外形表面也有着重要作用,在大型飞机蒙皮的制造中,对飞机蒙皮下陷的加工精度也提出了较高的要求.提出了一种基于激光扫描的蒙皮下陷特征点提取方法,以达到实现飞机蒙皮下陷特征数字化检测的目的.首先,对扫描线点云数据进行扫描线的识别区分,并进行三维数据降维处理;然后,通过一阶差分计算每一点的前后一阶导数,通过判断矢量角度提取下陷点,并通过比较下陷点的曲率寻找到下陷位置的边界点;最后,将边界点向上表面数据点拟合的直线进行投影,将获得投影点作为蒙皮下陷特征点.该方法直接处理T-Scan扫描获取的扫描线点云数据.通过对实际蒙皮件测量处理,试验表明该方法有较好的实用性,下陷特征点的提取精度较高.【期刊名称】《航空制造技术》【年(卷),期】2018(061)009【总页数】6页(P96-101)【关键词】激光扫描;蒙皮下陷;扫描线点云;一阶差分;下陷特征点【作者】李栋;李泷杲;李琦;高瑞【作者单位】航空工业江西洪都航空工业集团有限责任公司,南昌 330024;南京航空航天大学机电学院,南京 210016;南京航空航天大学机电学院,南京 210016;南京航空航天大学机电学院,南京 210016【正文语种】中文飞机蒙皮件的加工质量将直接影响飞机的性能，因此飞机蒙皮件的检测是飞机制造生产过程中的重要环节。
激光传感器研究报告
激光传感器研究报告激光传感器是一种利用激光作为探测器的传感器。
它是一种非接触的测量方法，可以对目标进行高精度的非接触测量。
随着激光技术的发展，激光传感器已经在许多领域得到了广泛应用，如自动化制造、机器人控制、环境监测等。
一般来说，激光传感器可以分为两类：基于时间测量的激光传感器和基于干涉测量的激光传感器。
基于时间测量的激光传感器是利用激光束的时延来测量距离的。
一般来说，它由激光器、时钟、光学系统和探测器组成。
激光器产生脉冲激光，时钟控制激光的发送和接收时刻，光学系统用于成像和对准，探测器用于接收激光返回信号。
通过测量从激光发射到返回的时间差，可以计算出目标的距离。
时间测量激光传感器具有测量精度高、速度快、可靠性高等优点，但是它对目标的反射率和表面状态非常敏感。
基于干涉测量的激光传感器是利用激光的干涉特性来测量长度、平面度、平行度等参数的传感器。
它由激光器、分束器、镜子、干涉仪、检测器等部分组成。
激光发射后经过分束器分成两束光线，经过反射后再次汇聚在一起，产生干涉图案。
通过对干涉图案的分析，可以计算目标物体的形状、平面度、平行度等参数。
基于干涉测量的激光传感器具有高精度、高分辨率、对目标表面状态不敏感等优点，但是它对环境的要求比较高，需要保证光路的稳定和干涉图案的清晰。
随着激光技术和微电子技术的不断发展，激光传感器已经越来越小型化、多功能化和智能化。
它已经在工业、医疗、军事等领域展现了广泛的应用前景。
然而，由于激光传感器的技术含量较高，制造成本较高，因此在实际应用中仍需要进一步降低成本，提高可靠性和稳定性。
同时，还需要不断推动激光传感器技术的创新，探索新的应用领域，为人们创造更多的价值。
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析． 总结 了由于物 体表 面特 性 、 漂移和 距 离等 因素 对测 量精 度造 成的 影响 。 过分 析 不 同材 质的 测量 数 通
据。 可有 效地 对测 量物体 进 行 大致分 类 。 并对检 测的误 差进行 补偿 以提 高测量 精度 。
ｒｓ ｉ ｄ ｂ ｏ ｕｓ ｅｆｃ ｒ， ｕｈ ａ ｂｅｔ ｒ ｅｔ ｉ ， ｘ ｕｓ ｎｄｓ ｎ ｅｅ ．ｈ ｒ ｒａａｙｉ ｏ ｅｔｃ ｙ ｓｍｅ ｏｔ ｄ ａｔ ｓ ｓｃ ｓｏｊｃ ｅ ｃｉ ｔ ｅ ｃ ｉ ， ｔ ｃ ， ｃＴ ｅ ｅｒ ｌｓ ｆ ｒｔ ｅ ｉ ｏ ｓ ｆ ｖｙ ｉ ｒ ｏ ｉａ ｔ ｏ ＩＸｕ － ｉｇ ＩＥ Ｉ Ｆ ｎ ， ＩＧａ ｈ ａ ａ ｐｎ ｎ
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维普资讯
第３ ５卷 第 ６期
ＶＯ．５ Ｎｏ６ １ ． ３
红 外 与 激 光 工 程
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２０ ０ ６年 １ ２月
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基 于激 光传 感器 的 统计 特 征 提 取 和 误 差 分 析
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尽管激光传感器的测量精度较高稳定性较好但目标测量物的材质粗糙度颜色等因素以及设备本身存在的热噪声会给测量结果带来影响最终影响到测量数据的使用所以有必要对激光传感器的测量误差进行分析提供在实际应用中可能遇到的各种材质的测量误差范围从而有针对性地对测量值的误差进行补偿并在使用中有意识地避免由于传感器自身的漂移等因素带来的误差
关 键 词 ：激 光 测 距 ； 误 差 补 偿 ； 检 测 ’
中 图分类 号 ： Ｈ７ Ｔ ４
文献 标识码 ： Ａ
文章 编号 ：０ ７ ２ ７ （０ ６０ — ７ ５ ０ １０ — ２ ６２ ０ ）６ ０ ０ — ４
Ｓ ａ ｉｔ ａ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔ ｓｄ ｔ ｃｉ ｎ ａ ｄ ｅ ｒ ｒ ａ ａ ｙ ｉ ｏ ｔ ｔ ｉ ｌｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉ ｅｅ ｔｏ ｎ ｒ ｏ ｎ ｌ ｓｓ ｆＬＭ Ｓ ｓｃ ｃ
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郑 芳， 李赣 华， 宣平 蔡 （ 国防科技 大学 电子科 学与 工程 学 院 智能 感知 系统联 合研 究 中心， 南 长沙 ４ ０ ７ ） 湖 １ ０ ３ 摘要 ： 近年 来， 激光 测量 系统 （ＭＳ 在 各 个研 究领域 中的应 用 日益 增 多。基 于激光 的 距 离测量 技 术 Ｌ ） 具有较 高的精度 和速 度 ， 向性好 ， 方 能够 以较 高 的频率提 供 分辨 率 高、 确性 好 的距 离信 息 。常 用 的二 准 维脉 冲式 激光传 感 器 ． 测量 到的 有 限长数 据序 列 是一 个 关 于环 境 的扫描 平 面 。其测 量 数据 的 获取 质 量
ｍｅ ｓ ｒ ｇ ｖ ｒｏ ｓ ｍａｅ ｉ ｓ ｉ ｄ ． ｅ ｅ ｆ ｃｓ ｆ ｍａｅ ｉ ｕ ｆ ｃ ｈ ｒ ｃ ｒ ｓ ｄ ｉ ｄ ｒ ｇ ｎ ｔ ｅ ａｕ ｉ ａ ｉｕ ｔｒａ ｓ ｍａ ｅ Ｔ ｆ ｔ ｎ ｌ ｈ ｅ ｏ ｔｒ ｓ ｒａ ｅ ｃ ａ ａ ｔｉ ， ｒ ｔ ａ ａ ｅ ｏ ｌ ａ ｅ ｃ ｆ ｎ ｎ ｈ
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