CN109544607B - 一种基于道路标志线的点云数据配准方法 - Google Patents

一种基于道路标志线的点云数据配准方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于道路标志线的点云数据配准方法，采用激光扫描仪沿道路延伸方向的采集道路标志线的点云数据，根据点云数据中的强度信息生成路面灰度影像，提取每个路面灰度影像中道路标志线的分道线的坐标数据，根据相同的分道线在不同的路面灰度影像中的坐标数据进行多站点平面配准、多站点高程配准、多期平面配准、多期高程配准。本发明的优点是：能够实现在高速公路上沉降监测，提高了点云数据的配准精度，能够在测量车上操作避免了在路面上布设靶球，提好了测量的安全性。

Description

一种基于道路标志线的点云数据配准方法
技术领域
本发明属于工程测量技术领域，具体涉及一种基于道路标志线的点云数据配准方法。
背景技术
高速公路的桥头引道在使用过程中易发生不均匀沉降，尤其当车辆高速行驶通过时会出现跳车现象，严重影响行车安全，需定期对公路的桥头引道处进行沉降监测。现有的桥头引道沉降监测采用精密水准测量实现，水准测量方法精度高，但需作业人员在应急车道进行架站扶尺，危险系数高。三维激光扫描技术能够实现非接触测量，具备测量速度快、测量精度高的优点，适用于桥头引道的沉降监测。但现有的三维激光扫描需在现场布设靶标用于多站扫描数据之间的配准，但在高速公路不具备设常规靶球的条件。
发明内容
本发明的目的是根据上述现有技术的不足之处，提供一种基于道路标志线的点云数据配准方法，该点云数据配准方法通过对激光扫描图像识别和点云数据的计算，实现在高速公路上进行沉降监测。
本发明目的实现由以下技术方案完成：
一种基于道路标志线的点云数据配准方法，包括以下步骤：
步骤1，采用激光扫描仪沿道路延伸方向的采集道路标志线的点云数据；
步骤2，根据所述点云数据中的强度信息生成路面灰度影像；
步骤3，提取每个所述路面灰度影像中所述道路标志线的分道线的坐标数据；
步骤4，根据相同的所述分道线在不同的所述路面灰度影像中的所述坐标数据进行多站点平面配准、多站点高程配准、多期平面配准、多期高程配准。
所述步骤3中，所述坐标数据包括所述分道线的四个角点的平面坐标、所述分道线的两条长边及对应的斜率。
所述多站点平面配准包括以下步骤：将多个站点获取的所述坐标数据按照采集顺序进行排序，依次根据同一分道线在相邻的所述站点上获取的两组所述坐标数据进行所述平面配准。
所述多期平面配准包括以下步骤：将多期次获取的所述坐标数据按照采集顺序进行排序，依次根据同一分道线在相邻的所述期次上获取的两组所述坐标数据进行所述平面配准。
所述平面配准包括以下步骤：
步骤a，计算平面坐标转换的旋转角，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为前一所述坐标数据中两条长边的对应的斜率，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为后一所述坐标数据中两条长边的对应的斜率，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为所述旋转角；
步骤b，计算平移参数，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
Figure DEST_PATH_IMAGE012
，其中，前一所述坐标数据中所述分道线的四个角点的平面坐标为
Figure DEST_PATH_IMAGE014
，后一所述坐标数据中所述分道线的四个角点的平面坐标为
Figure DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为所述平移参数；
步骤c，根据所述旋转角和所述平移参数对后一所述坐标数据进行配准计算，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为后一所述坐标数据配准前的平面坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
后一所述坐标数据配准后的平面坐标。
所述多站点高程配准包括以下步骤：将多个站点获取的所述坐标数据按照采集顺序进行排序，从相邻的所述站点上获取的所述点云数据的中间区域分别选取位置相同的公共点云集合，依次根据所述公共点云集合进行所述高程配准。
所述多期高程配准包括以下步骤：将多期次获取的所述坐标数据按照采集顺序进行排序，从相邻的所述期次上获取的所述点云数据的测区范围内分别选取位置相同的公共点云集合，依次根据所述公共点云集合进行所述高程配准。
所述高程配准包括以下步骤：
步骤a，根据所述公共点云集合计算平均高程；
步骤b，根据所述平均高程计算平移参数，计算公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为平移参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为前一所述平均高程，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为后一所述平均高程；
步骤c，根据所述平移参数进行配准计算，计算公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE034
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
为配准前的后一所述点云数据的高程坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
为配准后的后一所述点云数据的高程坐标。
所述公共点云集合位于具有稳定路面基础的位置上。
本发明的优点是：能够实现在高速公路上沉降监测，提高了点云数据的配准精度，能够在测量车上操作避免了在路面上布设靶球，提好了测量的安全性。
附图说明
图1为本发明实施例中在高速公路上设置多个站点的示意；
图2为本发明实施例中路面灰度影像的示意图。
具体实施方式
以下结合附图通过实施例对本发明的特征及其它相关特征作进一步详细说明，以便于同行业技术人员的理解：
如图1-2，图中各标记分别为：分道线1、站点2。
实施例：本实施例具体涉及一种基于道路标志线的点云数据配准方法，通过对激光扫描图像识别和点云数据的计算，实现在高速公路上进行沉降监测。
本实施例中，根据图1所示，上述基于道路标志线的点云数据配准方法包括以下步骤：步骤1，采用激光扫描仪沿道路延伸方向的采集道路标志线的点云数据；步骤2，根据点云数据中的强度信息生成路面灰度影像；步骤3，提取每个路面灰度影像中道路标志线的分道线1的坐标数据；步骤4，根据相同的分道线1在不同的路面灰度影像中的坐标数据进行多站点2平面配准、多站点2高程配准、多期平面配准、多期高程配准。
本实施例中，上述的激光扫描仪为3D激光扫描仪，被设置在测量车上，测量车上在高速公路的应急车道上沿着道路延伸方向前进，根据激光扫描仪的扫描范围设定站点2之间的间隔，测量车依次在每个站点2上进行扫描拍摄，从而获取每个站点2上的点云数据，点云数据中包含了至少一条相同道路标志线的图案信息。将待检测的区域上所有站点2完成一次扫描，作为完成一个期次的扫描检测。在一个期次中将所有站点2获取的点云数据进行多站点2平面配准和多站点2高程配准，从而实现对一个期次所有的点云数据进行配准及整合。在一段时间的间隔后再进行一个期次的扫描，通过前后两个期次获取的点云数据进行多期平面配准、多期高程配准，从而获取前后两个期次的时间间隔中道路沉降的情况，将多个期次的点云数据执行上述操作，能够获取一段时间内道路连续沉降的情况。
本实施例中，上述的多站点2平面配准、多站点2高程配准、多期平面配准、多期高程配准均是基于道路标志线中分道线1相对稳定的形状进行计算实现。根据图2所示，上述坐标数据包括分道线1的四个角点A、角点B、角点C、角点D的平面坐标、分道线1的两条长边L1、长边L2及对应的斜率。上述的配准过程均是选取两个相邻的点云数据中同时包括的标志线，通过对标志线对应的坐标进行公式转换求解出两个相邻点云数据的配准。由于上述的站点2和期次都是连续的，将相邻的点云数据扫描顺序依次进行相应的计算，将多个站点2和期次获取的点云数据相互关联起来，实现上述多站点2平面配准、多站点2高程配准、多期平面配准、多期高程配准的效果。
本实施例中，多站点2平面配准包括以下步骤：将多个站点2获取的坐标数据按照采集顺序进行排序，依次根据同一分道线1在相邻的站点2上获取的两组坐标数据进行平面配准。多期平面配准包括以下步骤：将多期次获取的坐标数据按照采集顺序进行排序，依次根据同一分道线1在相邻的期次上获取的两组坐标数据进行平面配准。
上述多站点2平面配准进行单次平面配准包括以下步骤：
步骤a，计算平面坐标转换的旋转角，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
为前一站点2坐标数据中两条长边的对应的斜率，
Figure DEST_PATH_IMAGE006A
为后一站点2坐标数据中两条长边的对应的斜率，
Figure DEST_PATH_IMAGE008A
为旋转角；
步骤b，计算平移参数，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE010A
Figure DEST_PATH_IMAGE012A
，其中，前一站点2坐标数据中分道线1的四个角点的平面坐标为
Figure DEST_PATH_IMAGE014A
，后一站点2坐标数据中分道线1的四个角点的平面坐标为
Figure DEST_PATH_IMAGE016A
，
Figure DEST_PATH_IMAGE018A
为平移参数；
步骤c，根据旋转角和平移参数对后一站点2坐标数据进行配准计算，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE020A
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE022A
为后一站点2坐标数据配准前的平面坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE024A
后一站点2坐标数据配准后的平面坐标。
本实施例中，将上述的单次平面配准，依次推广至每个相邻站点2的点云数据之间的配准计算上，从而将多个站点2的点云数据进行统一配准，避免了需要布设靶球进行配准的问题。
本实施例中，上述多期平面配准的平面配准步骤与上述多站点2平面配准相同，区别仅在于将前一站点2坐标数据替换为前一期次坐标数据，以及后一站点2坐标数据替换为后一期点坐标数据，计算过程均相同。将上述的单次平面配准，依次推广至每个相邻期次的点云数据之间的配准计算上，从而将多个期次的点云数据进行统一配准，从而获取到每个期次之间道路沉降的情况，避免了需要布设靶球进行配准的问题。
本实施例中，多站点2高程配准包括以下步骤：将多个站点2获取的坐标数据按照采集顺序进行排序，从相邻的站点2上获取的点云数据的中间区域分别选取位置相同的公共点云集合，依次根据公共点云集合进行高程配准。
本实施例中，多期高程配准包括以下步骤：将多期次获取的坐标数据按照采集顺序进行排序，从相邻的期次上获取的点云数据的测区范围内分别选取位置相同的公共点云集合，依次根据公共点云集合进行高程配准。公共点云集合的半径大小为1-3厘米。公共点云集合位于具有稳定路面基础的位置上。
本实施例中，单次的上述高程配准包括以下步骤：
步骤a，根据公共点云集合计算平均高程；
步骤b，根据平均高程计算平移参数，计算公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE026A
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE028A
为平移参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE030A
为前一平均高程，
Figure DEST_PATH_IMAGE032A
为后一平均高程；
步骤c，根据平移参数进行配准计算，计算公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE034A
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE036A
为配准前的后一点云数据的高程坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE038A
为配准后的后一点云数据的高程坐标。
按顺序将上述的高程配准过程推广至所有的相邻站点2或所有的相邻期次，可以将一个期次中所有的站点2进行统一的高程配准计算，以及将多个期次的点云数据进行统一的高程配准计算，从而获取到每个期次之间道路沉降的情况和多个站点2之前道路沉降的情况。
本实施例具有如下优点：能够实现在高速公路上沉降监测，提高了点云数据的配准精度，能够在测量车上操作避免了在路面上布设靶球，提好了测量的安全性。

Claims (6)

1.一种基于道路标志线的点云数据配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，采用激光扫描仪沿道路延伸方向的采集道路标志线的点云数据；
步骤2，根据所述点云数据中的强度信息生成路面灰度影像；
步骤3，提取每个所述路面灰度影像中所述道路标志线的分道线的坐标数据；
步骤4，根据相同的所述分道线在不同的所述路面灰度影像中的所述坐标数据进行多站点平面配准、多站点高程配准、多期平面配准、多期高程配准；
所述多站点高程配准包括以下步骤：将多个站点获取的所述坐标数据按照采集顺序进行排序，从相邻的所述站点上获取的所述点云数据的中间区域分别选取位置相同的公共点云集合，依次根据所述公共点云集合进行所述高程配准；
所述多期高程配准包括以下步骤：将多期次获取的所述坐标数据按照采集顺序进行排序，从相邻的所述期次上获取的所述点云数据的测区范围内分别选取位置相同的公共点云集合，依次根据所述公共点云集合进行所述高程配准；
所述高程配准包括以下步骤：
步骤a，根据所述公共点云集合计算平均高程；
步骤b，根据所述平均高程计算平移参数，计算公式为
Figure 958248DEST_PATH_IMAGE001
，其中，
Figure 875389DEST_PATH_IMAGE002
为平移参数，
Figure 717443DEST_PATH_IMAGE003
为前一所述平均高程，
Figure 112652DEST_PATH_IMAGE004
为后一所述平均高程；
步骤c，根据所述平移参数进行配准计算，计算公式为
Figure 927024DEST_PATH_IMAGE005
，其中，
Figure 749487DEST_PATH_IMAGE006
为配准前的后一所述点云数据的高程坐标，
Figure 78837DEST_PATH_IMAGE007
为配准后的后一所述点云数据的高程坐标。
2.根据权利要求1所述的一种基于道路标志线的点云数据配准方法，其特征在于，所述步骤3中，所述坐标数据包括所述分道线的四个角点的平面坐标、所述分道线的两条长边及对应的斜率。
3.根据权利要求1所述的一种基于道路标志线的点云数据配准方法，其特征在于，所述多站点平面配准包括以下步骤：将多个站点获取的所述坐标数据按照采集顺序进行排序，依次根据同一分道线在相邻的所述站点上获取的两组所述坐标数据进行所述平面配准。
4.根据权利要求1所述的一种基于道路标志线的点云数据配准方法，其特征在于，所述多期平面配准包括以下步骤：将多期次获取的所述坐标数据按照采集顺序进行排序，依次根据同一分道线在相邻的所述期次上获取的两组所述坐标数据进行所述平面配准。
5.根据权利要求3或4所述的一种基于道路标志线的点云数据配准方法，其特征在于，所述平面配准包括以下步骤：
步骤a，计算平面坐标转换的旋转角，计算公式为：
Figure 277737DEST_PATH_IMAGE008
，其中，
Figure 946616DEST_PATH_IMAGE009
为前一所述坐标数据中两条长边的对应的斜率，
Figure 939980DEST_PATH_IMAGE010
为后一所述坐标数据中两条长边的对应的斜率，
Figure 756626DEST_PATH_IMAGE011
为所述旋转角；
步骤b，计算平移参数，计算公式为：
Figure 493638DEST_PATH_IMAGE012
Figure 17023DEST_PATH_IMAGE013
，其中，前一所述坐标数据中所述分道线的四个角点的平面坐标为
Figure 509184DEST_PATH_IMAGE014
，后一所述坐标数据中所述分道线的四个角点的平面坐标为
Figure 750810DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 25933DEST_PATH_IMAGE016
为所述平移参数；
步骤c，根据所述旋转角和所述平移参数对后一所述坐标数据进行配准计算，计算公式为：
Figure 669404DEST_PATH_IMAGE017
，其中，
Figure 66887DEST_PATH_IMAGE018
为后一所述坐标数据配准前的平面坐标，
Figure 795809DEST_PATH_IMAGE019
后一所述坐标数据配准后的平面坐标。
6.根据权利要求1所述的一种基于道路标志线的点云数据配准方法，其特征在于，所述公共点云集合位于具有稳定路面基础的位置上。
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