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体素点云融合的三维动态目标检测算法

计算机辅助设计与图形学学报 2022年第6期34卷 901-912页

作者：周锋陶重犇张祖峰高涵文徐峰磊苏州科技大学电子与信息工程学院苏州215009 清华大学苏州汽车研究院苏州215134 清华大学自动化系北京100084

针对目前三维目标检测领域采用的方法在特征提取上普遍存在目标上下文特征不够丰富,无法实现精准的动态多目标检测的问题,提出一种体素点云融合的三维动态目标检测算法.该算法采用两阶段的多次、多尺度特征融合的检测架构,第1阶段对点... 详细信息

针对目前三维目标检测领域采用的方法在特征提取上普遍存在目标上下文特征不够丰富,无法实现精准的动态多目标检测的问题,提出一种体素点云融合的三维动态目标检测算法.该算法采用两阶段的多次、多尺度特征融合的检测架构,第1阶段对点云直接处理提取关键点特征和划分体素空间提取多尺度体素特征,将二者进行初次融合生成预选框;第2阶段在每个体素中设置参考点并吸收周围的关键点进行第2次的特征融合,将最终特征输入检测模块,实现预选框的优化.另外,针对分类和定位置信度不一致的问题,提出一种强制一致性损失函数,可以进一步提高检测的准确性.在Kitti,Waymo和nuScene数据集中与其他算法进行对比,针对三维动态目标检测准确率达92.10%,并且通过实物车辆平台进行可移植性和消融性实验的结果表明,文中算法具有较强的鲁棒性、可移植性和泛化能力.

关键词：机器视觉动态目标检测点云处理体素特征提取融合算法

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BIM校正累计误差的激光里程计求解方法

仪器仪表学报 2022年第1期43卷 93-102页

作者：刘今越陈小伟贾晓辉李铁军河北工业大学机械工程学院天津300401

建筑机器人室内作业过程中,如何实现里程计精确求解对后续的定位建图及精准作业有着至关重要的影响。针对传统同步定位与地图构建(SLAM)方法由于回环检测导致的准确性问题,提出了一种以建筑信息模型(BIM)数据校正激光里程计累计误差实... 详细信息

建筑机器人室内作业过程中,如何实现里程计精确求解对后续的定位建图及精准作业有着至关重要的影响。针对传统同步定位与地图构建(SLAM)方法由于回环检测导致的准确性问题,提出了一种以建筑信息模型(BIM)数据校正激光里程计累计误差实现精准定位的方法。首先求解机器人初始时刻在BIM中的全局初始定位,其次提取三维点云关键点并转换其为二维点云,然后以轮式里程计数据为预测值求解帧间运动,最后结合BIM数据消除累计误差得到高精度里程计定位。实验表明:本方法在机器人初始定位、激光点云处理和消除累计误差的运动求解上具有良好的稳定性和准确性,初始定位误差小于2 mm,里程计偏移量误差控制在0.09%内,为建筑机器人精确建图提供了有力保障。

关键词：建筑信息模型机器人初始定位点云处理激光里程计累计误差校正

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混合滤波与改进双边滤波的点云去噪算法

东北大学学报（自然科学版） 2023年第5期44卷 682-688页

作者：刘永生蔡世阳陈一馨徐志博长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室陕西西安710064 比亚迪汽车有限公司陕西西安710118

激光扫描获取的曲面零件点云中包含的噪声点将影响零件的曲面拟合精度.提出了一种根据噪声分类分步降噪及光顺方法,利用kd tree结合K-means聚类算法去除离群点噪声,引入采样点曲率改进双边滤波因子,对非离群点噪声进行光顺.利用该方法... 详细信息

激光扫描获取的曲面零件点云中包含的噪声点将影响零件的曲面拟合精度.提出了一种根据噪声分类分步降噪及光顺方法,利用kd tree结合K-means聚类算法去除离群点噪声,引入采样点曲率改进双边滤波因子,对非离群点噪声进行光顺.利用该方法对液力变矩器导轮叶片点云进行去噪,并与利用三坐标测量机接触式测量获得的叶片局部测量结果配准比较.实验结果表明,70%以上的接触式扫描测量点与利用本文方法去噪后的叶片点云之间的偏差在±10μm之间.表明该方法可以很好地保留扫描物体的几何特征,获得的点云模型能够满足后续模型重建的精度要求.

关键词：点云处理点云去噪 K-means聚类改进双边滤波液力变矩器

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基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数获取

农业工程学报 2022年第S01期38卷 193-200页

作者：彭程苗艳龙汪刘洋李寒李修华张漫中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083 中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 广西大学电气工程学院南宁530004

针对传统的香蕉吸芽形态参数手工测量方法效率低下、人为主观性强等问题,提出了基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数信息提取方法,并针对吸芽茎秆直径小,普通测量算法误差大的问题,使用曲面平滑和圆柱拟合算法提高了茎粗测量精度和准确... 详细信息

针对传统的香蕉吸芽形态参数手工测量方法效率低下、人为主观性强等问题,提出了基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数信息提取方法,并针对吸芽茎秆直径小,普通测量算法误差大的问题,使用曲面平滑和圆柱拟合算法提高了茎粗测量精度和准确性。使用Kinect V2、PMD CamBoard pico flexx、ZED双目视觉相机和Velodyne 16线激光雷达4种深度传感器采集不同尺寸的香蕉吸芽点云,对比了不同深度传感器对于香蕉吸芽点云采集的效果和提取表型参数的精度。基于点云库开发了香蕉点云处理和表型参数提取算法,对从两侧获取的香蕉点云进行配准,提取了香蕉吸芽的株高、茎粗和叶面积参数。Kinect V2取得了最优的点云重建效果和表型参数获取精度,与人工测量值相比,测得株高、茎粗和叶面积的平均绝对百分比误差分别为4.79%、9.20%、16.59%,均方根误差分别为5.46 cm、4.44 mm、197.8 cm2,决定系数分别为0.96、0.87、0.92。研究表明,Kinect V2和该文的形态参数提取方法适用于香蕉吸芽的形态参数获取,可以为果园管理提供一种快速、准确的香蕉吸芽株高、茎粗和叶面积形态参数测量方案。

关键词：三维农业香蕉点云处理作物形态参数株高茎粗叶面积

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靠泊船舶的多点离岸距离提取技术

哈尔滨工程大学学报 2022年第3期43卷 365-370页

作者：李颖卢晓东陈晨大连海事大学航海学院辽宁大连116026

针对船岸距离信息误差所引起的逐年递增的靠泊事故率,本文提出了一种获取船舶离岸距离的方法。以船舶三维激光点云为基础,根据靠泊船舶点云数据的特点,建立了包含点云切割、降噪、筛选等方法的靠泊信息感知模型,用来提取靠泊船舶的多点... 详细信息

针对船岸距离信息误差所引起的逐年递增的靠泊事故率,本文提出了一种获取船舶离岸距离的方法。以船舶三维激光点云为基础,根据靠泊船舶点云数据的特点,建立了包含点云切割、降噪、筛选等方法的靠泊信息感知模型,用来提取靠泊船舶的多点离岸距离信息。本文使用“海洋岛”客滚轮靠泊点云数据对该方法的有效性进行了验证,模型输出的数据能反映船舶不同位置的离岸距离信息,帮助船长和引航员了解船舶在泊位的态势信息。验证结果证明:该方法能获取全面、精确的船岸距离信息,有助于船舶、拖轮采取合理的操作,提高船舶靠泊的安全系数。

关键词：点云点云处理靠泊辅助靠泊安全船舶靠泊离岸距离点云切割点云降噪点云筛选

3D LiDAR感知的植物行信息提取方法与试验

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华南农业大学学报 2023年第4期44卷 628-637页

作者：赵润茂朱政陈建能范国帅王麒程黄培奎浙江理工大学机械与自动控制学院浙江杭州310018 浙江省种植装备技术重点实验室浙江杭州310018 华南农业大学工程学院广东广州510642

【目的】针对林间或冠层下等卫星信号严重遮挡的区域,提出一种面向农业机器人导航环境感知的低成本3D激光雷达(LiDAR)点云信息处理与植物行估计方法。【方法】利用直通滤波器滤除感兴趣区域外的目标无关点;提出均值漂移聚类、扫描区域... 详细信息

【目的】针对林间或冠层下等卫星信号严重遮挡的区域,提出一种面向农业机器人导航环境感知的低成本3D激光雷达(LiDAR)点云信息处理与植物行估计方法。【方法】利用直通滤波器滤除感兴趣区域外的目标无关点;提出均值漂移聚类、扫描区域自适应的方法分割每棵植物主干,垂直投影主干点云估算中心点;利用最小二乘法拟合主干中心,估计植物行。分别在开阔地的仿真果园与水杉树林进行模拟试验与田间试验,以植物行向量与正东方夹角为指标,计算本研究提出的方法识别的植物行信息与GNSS卫星天线定位测得的植物行真值间的角度误差。【结果】采用提出的3D LiDAR点云信息处理与植物行估计方法,模拟试验和田间试验对植物行识别误差平均值分别为0.79°和1.48°,最小值分别为0.12°和0.88°,最大值分别为1.49°和2.33°。【结论】车载3D LiDAR能够有效估计水杉树植物行。该研究丰富了作物识别思路与方法,为无卫星信号覆盖区域的农业机器人无图导航提供了理论依据。

关键词：农业机器人 3D激光雷达点云处理植物行识别视场自适应植物主干分割

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混合点云语义分割：预训练模型与在线学习

小型微型计算机系统 2024年

作者：郝鹏举秦健翔张严辞四川大学视觉合成图形图像国家重点学科实验室四川大学计算机学院

城市点云语义分割通过解析城市元素，为城市规划提供精确的场景理解能力。城市环境的数据分布不一致性对点云语义分割方法的实际应用提出了极高的要求。现有点云分割方法尚不足以高效地完成任意点云场景上的语义分割流程。本文提出一种... 详细信息

城市点云语义分割通过解析城市元素，为城市规划提供精确的场景理解能力。城市环境的数据分布不一致性对点云语义分割方法的实际应用提出了极高的要求。现有点云分割方法尚不足以高效地完成任意点云场景上的语义分割流程。本文提出一种混合点云语义分割方法，基本思想是结合深度学习预训练模型对不同数据分布之间分布共性的良好提取和在线学习方法对分布差异的良好表达，共同高效完成任意点云场景上的语义分割流程。预训练模型对点云场景的初始分割结果可以替代在线学习所需的大量标注数据，在线学习机制则能够纠正预训练模型因泛化能力不足导致的分割错误。实验证明，本文算法在新点云场景上的分割准确率和所需时间均优于主流点云分割方法。

关键词：点云处理语义分割在线学习随机森林交互分割

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颅缝早闭手术中颅骨切割方案生成方法

北京航空航天大学学报 2022年第4期48卷 578-585页

作者：罗杨宇贺佳宾谢东升陆珅宇宫剑中国科学院自动化研究所北京100190 首都医科大学附属北京天坛医院北京100070

为实现颅缝早闭手术方案制定的规范化,提出一种结合深度学习、立体视觉和点云处理技术的颅骨切割轨迹生成方法,用于建立切割方案模板库和生成新的病例切割方案。该方法将深度学习应用于颅骨外表面的实例分割中,利用Mask R-CNN对手术区... 详细信息

为实现颅缝早闭手术方案制定的规范化,提出一种结合深度学习、立体视觉和点云处理技术的颅骨切割轨迹生成方法,用于建立切割方案模板库和生成新的病例切割方案。该方法将深度学习应用于颅骨外表面的实例分割中,利用Mask R-CNN对手术区域进行检测和分割,利用简化轮廓提取算法提取切割轨迹,并结合点云处理技术将切割轨迹坐标进行2D-3D映射,实现切割轨迹自动化提取;在此基础上建立典型病例模板库,通过模板匹配方法自动生成新病例的切割方案。实验证明:该轨迹提取方法可以准确高效地检测出颅骨切割轨迹,并将轨迹坐标进行3D映射,点云深度测量误差小于3 mm,达到临床可用标准;模板匹配方法也有效生成新病例的切割轨迹,符合资深医生的手术方案。

关键词：颅缝早闭轨迹提取深度学习深度相机点云处理

基于图像与点云融合的巷道锚护孔位识别定位方法

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煤炭科学技术 2023年

作者：王宏伟李进闫志蕊郭军军张夫净李超太原理工大学矿业工程学院太原理工大学机械与运载工程学院太原理工大学山西省煤矿智能装备工程研究中心

煤矿掘进巷道锚护位置的精准识别与定位是钻锚机器人实现智能永久支护亟需突破的关键技术。笔者提出一种基于视觉图像与激光点云融合的巷道锚护孔位智能识别定位方法，包括图像目标识别、点云图像特征融合和定位坐标提取三个步骤：（1... 详细信息

煤矿掘进巷道锚护位置的精准识别与定位是钻锚机器人实现智能永久支护亟需突破的关键技术。笔者提出一种基于视觉图像与激光点云融合的巷道锚护孔位智能识别定位方法，包括图像目标识别、点云图像特征融合和定位坐标提取三个步骤：（1）针对煤矿井下低照度、水雾和粉尘等环境因素导致的锚孔轮廓成像模糊的问题，采用IA（Image-Adaptive）-SimAM-YOLOv7-tiny 网络对巷道待锚护孔位进行视觉识别，该网络能够自适应地增强图像亮度和对比度，恢复锚孔边缘的高频信息，并使模型重点关注锚孔特征，提高锚孔检测的成功率；（2）求解激光雷达和工业相机联合标定的外参矩阵，将图像检测的锚孔边界框通过透视投影关系生成锥形感兴趣区域（Region Of Interest，ROI），获得对应的目标点云团簇；（3）采用点云处理算法提取锚护孔位边界点云，获得孔位中心坐标及其法向量，并通过坐标深度差比较判断锚孔识别的正确性。本文搭建了锚杆台车机械臂钻孔定位系统，对算法自主定位的精度以及准确度进行验证，实验结果表明：IA-SimAM-YOLOv7-tiny模型的平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）为87.3%，较YOLOv7-tiny模型提高了4.6%；本文提出的融合算法定位误差为3 mm，单锚孔情况下系统平均识别时间为0.77 s，与单一视觉方法相比，采用激光与视觉多源融合不仅可以降低环境和小样本训练对定位性能的影响，而且可以获得锚护孔位的法向量，为机械臂调整钻孔位姿实现精准锚固提供依据。

关键词：锚孔精准定位图像识别点云处理激光雷达和相机联合标定数据融合