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背包式激光雷达林木点云帧间匹配算法比较研究

         
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【目的】为了提高背包式激光雷达估测林木胸径精度,得到在不同坡度的林分下高精度帧间匹配方法。【方法】使用Ubuntu 16.04和ROS Kinetic系统,将背包式激光雷达在不同坡度的林分下扫描数据转化成单帧点云,并采用关键帧技术选取实验点云;应用ICP算法、NDT算法、基于点云曲率特征匹配算法、基于PFH特征匹配算法、基于FPFH特征匹配算法和基于3DSC特征匹配算法对实验点云进行配准,估测匹配结果的林木胸径并计算RMSE值;接着以不同坡度下RMSE值最小算法的旋转平移矩阵为基准,计算6种算法的单帧匹配误差和匹配时间。通过对比6种算法匹配结果的RMSE值,单帧匹配时的平移误差、旋转误差、欧式适合度和匹配时间,得到在不同坡度林分下精度最高的帧间匹配算法。【结果】在坡度为1°的林分下,基于FPFH特征匹配算法的胸径估测结果RMSE值为2.2 cm,旋转误差为0.032×10^(-6)弧度,平移误差为1.25×10^(-6)m,欧式适合度为27.7 m,单帧匹配时间为15.99 s,在6种算法中精度最高;在坡度为13°的林分下,基于FPFH特征匹配算法的胸径估测结果RMSE值为2.81 cm,旋转误差为0.069×10^(-6)弧度,平移误差为2.41×10^(-6)m,欧式适合度为28.63 m,单帧匹配时间为16.12 s,在6种算法中精度最高;在坡度为25°的林分下,基于PFH特征匹配算法的胸径估测结果RMSE值为4.42 cm,旋转误差为0.19×10^(-6)弧度,平移误差为5.26×10^(-6)m,欧式适合度为31.44 m,匹配时间为18.94 s,在6种算法精度最高。【结论】背包式激光雷达中的帧间匹配算法精度受森林坡度影响明显,其中ICP算法受坡度影响最小;基于FPFH特征匹配算法在坡度较小的林分下匹配效果最好,而基于PFH特征匹配算法在坡地较大的林分下匹配精度最高;高坡度地区背包式激光雷达测量精度较低,不仅与帧间匹配算法的精度下降有关,还受自身点云质量的影响。

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