专利汇可以提供一种机载激光雷达点云的自适应滤波方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种机载 激光雷达 点 云 的自适应滤波方法,包括对机载激光雷达的调试、安装和机载激光雷达 数据采集 ,对机载激光雷达生成的数据进行噪声点剔除处理,对点云中远高于或者远低于周围点的少数点进行识别并进行剔除,对噪声剔除后的点云进行降 采样 处理,根据降采样数据计算坡度值,最终利用克里金内插对坡度计算结果进行升采样,设置参数并结合坡度数据对全部点云进行滤波,对其中地面点进行标记;本发明通过坡度对滤波中的参数继续自适应选择,从而达到提高机载激光雷达滤波 精度 的目的。,下面是一种机载激光雷达点云的自适应滤波方法专利的具体信息内容。
1.一种机载激光雷达点云的自适应滤波方法,其特征在于:包括以下步骤步骤1,对机载激光雷达进行安装和调试,然后采集点云数据;
步骤2,识别并进行剔除点云数据中远高于或者远低于周围点的少数点;
步骤3,对噪声剔除后的点云数据进行降采样处理,根据降采样数据计算坡度值,利用克里金内插对坡度计算结果进行升采样;
步骤4,按照最大格网大小对全体点云数据进行划分,选取每个格网中的最低点作为地面点,利用这些地面点构建不规则三角网,然后依次将其他点带入三角网中进行判定,结合待判定点在不规则三角网中所对应三角形的三个顶点的三维坐标以及坡度值,计算最大迭代距离和最大迭代角两个阈值;
步骤5,将计算的阈值与待判定点在不规则三角网中对应的三角形的三个顶点三维坐标计算求得的实际最大迭代距离及最大迭代角进行比较,若实际值均小于阈值则将该点标记为地面点并加入到不规则三角网中,否则重复该迭代过程一直到没有点被判定为地面点为止,得到经过自适应滤波的点云数据。
2.根据权利要求1所述的一种机载激光雷达点云的自适应滤波方法,其特征在于,所述的步骤1具体包括以下步骤:
步骤1.1,在飞机上搭载一套完整的LiDAR系统;
步骤1.2,制定飞行方案,对测区进行航飞;
步骤1.3,根据激光传播时间以及机载激光雷达数据生成理论模型得到测区点云数据。
3.根据权利要求1所述的一种机载激光雷达点云的自适应滤波方法,其特征在于,所述的步骤2具体包括以下步骤:
步骤2.1,根据高程信息对点云数据进行统计,并按照从低到高进行排序;
步骤2.2,将统计结果中最大高程以及最小高程的全部点云作为噪声剔除。
4.根据权利要求1所述的一种机载激光雷达点云的自适应滤波方法,其特征在于,所述的步骤3具体包括以下步骤:
步骤3.1,对获取的点云数据按照最大格网大小进行降采样,每个格网对应的点数为N,每个点的高程为hi,根据以下公式计算每个格网对应高程:
步骤3.2,处理结果中选取3×3的格网空间,按照Z1到Z9对其进行编号,设最大格网大小为S,根据以下公式计算坡度:
步骤3.3,使用坡度值利用克里金内插对坡度数据进行内插处理。
5.根据权利要求1所述的一种机载激光雷达点云的自适应滤波方法,其特征在于,所述步骤4具体包括以下步骤:
步骤4.1,确定待判定点P1的三维坐标X1,Y1,Z1以及该点对应于不规则三角网中的三角形;
步骤4.2,根据三角形三个顶点P2,P3,P4的坐标X2,Y2,Z2、X3,Y3,Z3、X4,Y4,Z4,计算P1到顶点P2,P3,P4的距离,按照从低到高进行排列,顺序为P2,P3,P4;
步骤4.3,P1沿Z轴于到平面P2P3P4的焦点为Pproject,该焦点到直线P2P3的垂足为Pline,则最大迭代距离和最大迭代角的阈值由以下公式计算得到:
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