【摘 要】
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MEMS激光雷达是一种将MEMS扫描技术和激光测距技术相结合的新型激光雷达,常被用于真实场景中进行三维成像。相比传统雷达而言具有全天时工作、抗干扰能力强、距离分辨率和角度分辨率高等优点。其主要原理是:通过MEMS微镜带动激光光束对物体进行扫描,获取扫描点的角度信息,同时返回的激光脉冲获取扫描点的距离信息,根据角度和距离信息解算扫描点的三维坐标数据,再对点云数据进行处理实现对目标的三维重建。本文针对
【基金项目】
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国家自然科学基金（61927815,61905063,61905061）; 河北省自然科学基金:F2020202055
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MEMS激光雷达是一种将MEMS扫描技术和激光测距技术相结合的新型激光雷达,常被用于真实场景中进行三维成像。相比传统雷达而言具有全天时工作、抗干扰能力强、距离分辨率和角度分辨率高等优点。其主要原理是:通过MEMS微镜带动激光光束对物体进行扫描,获取扫描点的角度信息,同时返回的激光脉冲获取扫描点的距离信息,根据角度和距离信息解算扫描点的三维坐标数据,再对点云数据进行处理实现对目标的三维重建。本文针对MEMS激光雷达三维成像过程中MEMS扫描轨迹的选择、点云数据处理和目标重构等关键问题进行研究,还对多种扫描方式和多组点云的实验数据进行验证,主要研究内容如下:（1）简要分析MEMS激光雷达的工作原理,MEMS微镜扫描的工作原理和点云数据三维坐标的计算,了解点云数据的采集过程。然后用MATLAB仿真MEMS的多种扫描方式,计算并分析光斑尺寸和扫描轨迹对采集数据的影响。最后对各扫描方式进行分类并分析它们的优点。（2）研究点云数据预处理的原理并用仿真数据进行验证,包括无效点去除、点云数据格式转换、点云分割、点云滤波、点云法线估计和点云拼接等过程。然后根据本文的数据来源和数据类型,选择合适的方法进行预处理实验,为后文点云配准和重构做铺垫。（3）研究点云配准的分类,针对现有的点云配准算法的配准精度和配准效率低等问题,提出一种基于局部特征的ISS+3DSC+RANSAC+ICP快速配准算法。为验证本文算法的有效性和合理性,结合最近年提出的低维描述子3DHo PD采用ISS+3DHo PD+RANSAC+ICP算法进行点云配准,与本文算法做比较。还在RMSE的基础上,提出新的配准误差方法（ERMSE）,结合配准率来反馈配准信息。然后对6组模型数据采用ICP,FPFH+SAC-IA+ICP,ISS+3DHo PD+RANSAC+ICP和ISS+3DSC+RANSAC+ICP算法进行点云配准。得出ISS+3DSC+RANSAC+ICP算法具有很高的配准精度和最少的配准时间,说明本文算法的有效性。最后采用基于隐函数的泊松重构算法对模型进行重构实验,得出重构结果良好。
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