基于PCL平臺的激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)特征提取

潘嘉昊 馮江文 宋祥超 徐長玖

摘 要：激光雷達(dá)掃描系統(tǒng)是一種能夠精確可靠地獲取三維數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。以英國MLD公司VS1500三維空間激光掃描定位系統(tǒng)獲取的點云數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)，使用數(shù)字統(tǒng)計濾波（Statistical Outlier Removal）對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，利用法線提取出云數(shù)據(jù)的特征，測試結(jié)果表明，法線對于形狀特征具有明顯的提取效果。

關(guān)鍵詞：PCL平臺;點云數(shù)據(jù);特征提取

中圖分類號：P22.5??????? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

doi：10.14031/j.cnki.njwx.2020.09.008

0 引言

點云數(shù)據(jù)是重建三維模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，但是激光雷達(dá)掃描技術(shù)擁有三高優(yōu)點，即分辨率超高、精度高、效率超高，包括不碰觸測量的優(yōu)點，也是采集云數(shù)據(jù)最核心手段之一。但是在實際應(yīng)用中，利用激光雷達(dá)掃描系統(tǒng)獲取的點云數(shù)據(jù)中都存在不同程度的噪聲干擾，包含不同的孔洞，初始點的云數(shù)據(jù)如果徑直使用在三維重建上，不但會使結(jié)果變得畸形失真，而且還特別嚴(yán)重制衡了云數(shù)據(jù)的三高優(yōu)點。因此，對于點云數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征提取具有十分重要的意義。

1 點云數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于獲取的點云數(shù)據(jù)通常是密度不均的，而且，測量誤差也會造成零零散散的離群點，影響了點云后期的處理，比如點云特征的提取、校準(zhǔn)、切割等。不符合條件的點云存在會導(dǎo)致后期結(jié)果的偏差甚至是錯誤的計算和結(jié)果。

在嘗試計算任一點以及它的近鄰的特征的時候，首先研究此點的周圍鄰近點的相關(guān)局部曲面的性質(zhì)是不可或缺的步驟。如果在開始時就設(shè)置一個簡單的距離閾值，雖然這樣的方式比較簡單快捷，但是只能局限在一定的應(yīng)用范圍內(nèi)，有很強的約束范圍。但是如果在采樣的位置上進(jìn)行全面的相關(guān)的特征分析，效果相對直接設(shè)置簡單的距離閾值會更好一些。然而我們研究的目的是為了通用性，要滿足數(shù)據(jù)分析的普遍性，因此，本文給出了理論上可以適用于任何點云數(shù)據(jù)集合的具有通適性的分析方法及數(shù)字統(tǒng)計分析技術(shù)，求解符合要求的點云計算公式如下

P*={ρ*i∈PμK-α·σk ≤

d≤μk+α·σk}

（1）

其中，d為k近鄰域的平均距離，σk為標(biāo)準(zhǔn)差，μk為平均距離，d為每個點的距離，P*為符合條件點的集合，P為一點的鄰域集合，α為密度限制因素。我們可以假設(shè)查找位置的臨近值的數(shù)字為50，同時離群點的數(shù)值為1。將鄰域點數(shù)改成100，閾值改成2后，濾波后的點云可視化與第一次結(jié)果相比，差別不大。

通過改變閾值和近鄰點個數(shù)兩個條件，點云數(shù)據(jù)總量變化如下表。

通過實驗可以得出，閾值不變情況下，增大鄰域點數(shù)，可以略微減少離群點，領(lǐng)域點數(shù)增大同等倍數(shù)的情況下，閾值設(shè)置越小，濾波點數(shù)減少的越少;在臨近點數(shù)不變的情況下，減少閾值，可以減少濾波點數(shù)。

2 用法線的方法進(jìn)行特征提取

在諸多研究的領(lǐng)域中，利用表面法線幾何體表面這一屬性被大量使用。舉個例子，假設(shè)我們已經(jīng)了解并知道了一個幾何體表面，可以以垂直點外表矢量為依據(jù)，通常特別容易推測判斷出外表的任意一點的法線指向，相對來說，比較便捷的辦法是從云數(shù)據(jù)中徑直推斷外表法線。

可以從圖1的結(jié)果看出，法線的指向都統(tǒng)一指著視點，視圖中的視點都指著所在場景的桌面，法線在桌面上的杯子處，且與桌面平行，但是在桌面上的點集的法線，不僅垂直于桌面還指著點云本身獲得的視點，積分圖像的規(guī)律是詳細(xì)到任意點的部分領(lǐng)域的協(xié)方差舉證建立積分圖像來測算此點的法線，建立6個積分圖像來測算左右前后方向的平滑后的三維梯度，同時利用兩個梯度之間的向量積分得出法線，最終建立只有一種的積分圖像，在平均深度中，通過變換得出法線。由查找點近鄰的元素可以組成協(xié)方差矩陣，也就是說，對于每一個點指定點Pi，其對應(yīng)的協(xié)方差矩陣C公式為

C=1k∑ki=1·Pi-P·Pi-PT，C·vj

=λi·vi，j∈0，1，2 （2）

其中，k為Pi臨近點的數(shù)目，P是指定點Pi最近鄰元素的三維質(zhì)心，λi是協(xié)方差矩陣的第j個特征值，vj→是第j個特征向量。但是特別可惜的是，在估計法線的時候，這個方法除了有序點云數(shù)據(jù)之外都不可以使用。

對比圖2和圖3，可以看到，濾波前后提取到的特征是相同的，都提取到了場景中的桌子和窗戶特征，但是濾波后特征提取時間非常短。時間的快慢在特征提取中非常重要，如果運行一個程序都是多達(dá)幾個小時，不僅降低工作效率，而且對編程非常不利。因為時間如果很長，很難判斷是結(jié)果正在運行中還是程序雖然編譯正確但是會一直正常運行卻不會出現(xiàn)結(jié)果。

3 結(jié)語

本文以英國MLD公司VS1500三維空間激光掃描定位系統(tǒng)獲取的點云數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)，使用數(shù)字統(tǒng)計濾波對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，可利用法線提取出云數(shù)據(jù)的特點，測試后結(jié)果顯示，法線對于形狀特征具有明顯的提取效果。

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項目基金：江蘇省高等學(xué)校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目（201913108007H）

作者簡介：潘嘉昊（1999-），男，江蘇常州人，在讀學(xué)生，研究方向：新能源汽車技術(shù)。