内容简介

近年来，随着自动驾驶、智能交通及智慧城市等领域的快速发展，对城区及道路环境精细化、定期更新的三维数字地图的需求越来越迫切。车载激光雷达作为一种主动式探测技术，具有部署灵活、可全天时快速采集高精度三维点云数据的特点，已广泛应用于动态环境感知与实时导航、自动化精细目标识别与信息提取、高精度三维数字地图制图等领域。然而，车载激光雷达采集的三维点云数据具有大数据量、不规则分布、精度不均一等特征，导致从此类数据中高效率、高准确度、高精细度信息提取困难。《车载激光雷达点云数据处理及应用》以车载激光雷达所获取的稠密三维点云数据为研究对象，分别从山区道路环境安全监测、单木分割及参数提取、道路环境感兴趣目标自动化识别提取的应用研究出发，提出了有效的数据处理流程和方法，并给出了详细的方法描述及精度分析。

目录

目录
前言
第1章　绪论　1
1.1　激光扫描　1
1.2　激光扫描系统　2
1.3　数据处理与信息提取的挑战　5
1.4　本章小结及各章节安排　7
第2章　移动激光扫描系统　8
2.1　移动激光扫描系统及应用场景　8
2.1.1　激光扫描仪　8
2.1.2　定位测姿系统　9
2.1.3　移动激光扫描系统应用场景　10
2.2　数据处理流程　12
2.2.1　滤波处理　12
2.2.2　分割处理　13
2.2.3　其他应用　14
2.3　本章小结　17
第3章　空间数据结构　18
3.1　引言　18
3.2　空间数据结构　18
3.2.1　不规则三角网　19
3.2.2　KD树和邻近搜索　20
3.2.3　四叉树和二维空间剖分　21
3.2.4　体素和八叉树　22
3.3　本章小结　29
第4章　山区公路开挖量和水流量的估算　31
4.1　引言　31
4.2　挖方量计算方法　32
4.2.1　预处理　34
4.2.2　局部表面法向估计　36
4.2.3　局部坡度计算　37
4.2.4　道路路面检测　37
4.2.5　开挖量计算　38
4.2.6　D8算法　41
4.3　方法实现和验证　42
4.3.1　软件测试平台　42
4.3.2　数据描述　42
4.3.3　道路几何计算　43
4.3.4　流域估算结果　47
4.4　结果讨论和验证　50
4.4.1　结果讨论　50
4.4.2　基于第二组数据的试验验证　52
4.4.3　进一步验证建议　55
4.5　本章小结　55
第5章　城区和行道树的单木分割　57
5.1　引言　57
5.2　相关工作及创新性　58
5.2.1　基于点的方法　59
5.2.2　基于体素的方法　60
5.2.3　创新点　61
5.3　基于邻接体素的单木分割方法　61
5.3.1　数据预处理　61
5.3.2　体素化　63
5.3.3　相邻单元的聚类　63
5.3.4　种子单元的选择　63
5.3.5　单木分割　64
5.3.6　整体质量分析　70
5.3.7　预计计算量　70
5.4　算法评估　71
5.4.1　不同载荷同一场景　71
5.4.2　同场景同载荷不同体素大小　72
5.4.3　树干被遮挡的树木　74
5.4.4　陡峭地形的树木　75
5.4.5　不同连接方向的树木　76
5.4.6　与地面真值的交叉验证　78
5.5　本章小结　81
第6章　路边交通设施的自动识别　82
6.1　引言　82
6.2　相关工作　83
6.2.1　基于模型拟合的方法　84
6.2.2　基于语义的方法　85
6.2.3　基于形状的方法　86
6.3　原理与方法　87
6.3.1　预处理　87
6.3.2　体素化　89
6.3.3　聚类和选择候选聚类　90
6.3.4　构建SigVox描述算子　90
6.3.5　描述算子匹配　94
6.3.6　相似度评估　97
6.4　结果与评估　98
6.4.1　实验数据　98
6.4.2　点云预处理　100
6.4.3　非地面点的体素化和邻接体素聚类　101
6.4.4　目标识别　102
6.4.5　目标识别结果评估　107
6.4.6　方法分析与展望　109
6.5　本章小结　111
参考文献　112
彩图

精彩书摘

第1章绪论
　　1.1激光扫描
　　完备与及时更新的城市空间设施及要素资产清单，包括道路面、建筑物、行道树、路灯杆和交通标志等，对一个城市的管理、经济发展等是不可或缺的。一般地，城市要素特征和物体的三维坐标由经纬仪、全站仪和水准仪等传统测量技术量测而得。然而，传统测量技术需要直接接触目标，抑或测量距离有限。自20世纪70年代以来，全球定位系统（global positioning system，GPS）的出现使得获取物体或感兴趣目标的三维坐标更便捷（McNeff，2002）。然而，GPS存在诸如在城市特定环境下精度低、信号不稳定等问题。特别地，GPS采集空间三维点坐标的频率为1Hz，不满足城市及道路场景的大数据量和精细测量的应用需求。近年来，随着诸如自动驾驶、智慧城市及智能交通等领域的快速发展，对高精度的城市地图有着越来越广泛的需求。有效和定期可更新的城市空间及道路环境数据库对于保证城市的整体社会服务功能等至关重要。然而，传统的空间数据采集技术，存在诸如劳动强度大、效率低等特点，已不能满足当前日益增长的高精度、高效测量的应用需求。
　　在过去的四十年里，固态电子学、光学和计算机科学等领域的快速发展使得构建可靠、高分辨率和精准的激光扫描系统成为可能（Vosselman et al.，2010）。1977年，美国国家航空和航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）研制了一种四波长的机载海洋物理激光雷达探测系统。该系统通过激光器发射激光脉冲并接收后向散射返回探测器的激光能量，定量估计了藻类中的叶绿素浓度和其他生物和化学物质含量（Browell et al.，1977），然后将距离量测值与全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）和惯性导航系统（inertial navigation system，INS）相结合，求得物体表面在激光照射下的三维坐标（Vosselmanetal.，2010）。得益于全球导航卫星系统和惯性导航系统的发展，1993年，专门用于地形测绘的第 一架商用机载激光扫描样机问世（Floodetal.，1997），实现了精 确的位置和方向测量（King，1998）。
　　一般地，一套经典的激光扫描系统主要包括：①激光测距单元；②光电机械装置；③定位与测姿单元；④控制、处理和记录单元（Wehr et al.，1999）。现代激光扫描系统每秒可釆集数百万个高度精 确的点，这使得获取高精度三维坐标数据变得非常高效（Nelson et al.，1984;Scheier et al.，1985）。20世纪七八十年代，剖面扫描式激光雷达被广泛用于测高、林业等领域，建立了激光用于遥感的基本原理及方法（Clarke et al.，1970;Menenti et al.，1994；Winker et al.，1996;Liebowitz，2002）。在近二十几年的时间里，激光扫描已被广泛应用于地形测绘、基础设施建模和对感兴趣对象的重建及变化监测（Kraus et al.，1998;Garvin et al.，1998;Maas et al.，1999;Hyyppa et al.，2001;Vosselman et al.，2010）。

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