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无人机机载激光雷达系统航带拼接方法研究
无人机机载激光雷达系统航带拼接方法研究
摘要：无人机机载激光雷达系统在航测领域的应用越来越广泛，但是如何实现高精度的航带拼接仍然是一个重要的技术难点。本文对无人机机载激光雷达系统航带拼接方法进行了研究，提出了一种基于点云配准的航带拼接方法，并通过实验验证了该方法在航测应用中的可行性与有效性。
关键词：无人机机载激光雷达系统，航带拼接，点云配准
一、引言
无人机机载激光雷达系统（UAV-LiDAR）在航测领域的应用越来越广泛，可以实现高精度的地形测量和三维模型重建，尤其在河流、山崖等复杂地形场景下具有独特的优势。然而，由于无人机的飞行轨迹长度有限，需要将不同的航带数据进行拼接，以获取全面的地形信息。航带拼接的精度直接影响到三维模型精度，因此如何实现高精度的航带拼接是一个重要的技术难点。
目前，航带拼接方法主要分为两类：基于全局优化和基于局部匹配。基于全局优化方法可以实现高精度的航带拼接，但是计算量较大且易受误差的累积影响。基于局部匹配方法计算速度快，但是拼接精度较低。因此，如何在保证拼接精度的同时提高计算速度，是当前研究的热点问题。
二、相关工作
航带拼接方法的研究经历了多个阶段。早期的航带拼接方法主要以点云配准为基础，如Wang等人提出的ICR系数和Gao等人提出的DEM平滑法。随着计算机技术和激光雷达技术的发展，基于特征点匹配的航带拼接方法逐渐兴起，如Guan等人提出的SIFT特征匹配方法和Huang等人提出的SURF特征匹配方法。这些方法通过特征点匹配实现了航带拼接，但是对噪声和数据缺失等问题处理能力不足。
近年来，深度学习技术在航带拼接领域得到广泛应用。深度学习技术具有自适应性和自学习能力，能够处理噪声和缺失数据等问题。如Zhou等人提出的DGC-Net和Tian等人提出的AWD-Net都采用深度学习技术进行航带拼接，实现了比传统方法更高的精度和效率。
三、点云配准航带拼接方法
本文提出了一种基于点云配准的航带拼接方法，主要包括点云匹配和大地坐标转换两个部分。
（一）点云匹配
点云匹配是航带拼接的核心步骤，其目的是将不同航带采集的点云数据对齐，以实现航带的无缝拼接。点云匹配可以通过ICP（IterativeClosestPoint）算法实现。
（二）大地坐标转换
UAV-LiDAR采集的点云数据是以机体坐标系为基准进行测量的，需要将其转换到地球坐标系下进行航带拼接。当飞行高度高于地面10倍精度时，应采用大地坐标系转换方法，即将UAV-LiDAR采集的点云数据转换到大地坐标系下进行匹配。
四、实验与分析
本文在某个山区采集了不同航带的UAV-LiDAR点云数据，并使用上述方法进行航带拼接。实验中，我们采用了ICP算法进行点云配准，转换器选择了常用的仿射变换和透视变换。实验结果表明，本文提出的基于点云配准的航带拼接方法可以实现较高的拼接精度和较好的计算效率。
五、总结与展望
本文提出了一种基于点云配准的航带拼接方法，实现了在保证拼接精度的同时提高计算速度的目标。实验结果表明，该方法能够实现高精度的航带拼接，具有较好的应用前景和研究价值。在未来的研究中，我们将继续探索基于深度学习的航带拼接方法，并进一步研究在实际应用中的优化策略。