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摘要
针对车载激光扫描在重访道路多趟点云的配准问题，提出一种地面点和杆状物结合的点云配准方法。配准前通过梯度算法提取地面点，依据空间相对分布关系对目标点集与待配准点集进行自动配对。考虑到传统迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）算法对初始位置要求高等局限性，采取先高程后平面的配准步骤；首先高程配准基于地面点使用体素滤波器强化地形特征，通过利用距离约束条件来获取准确匹配点序列并计算初始配准参数，为精确配准提供良好的位姿信息；其次平面配准以杆状物为配准基元，在利用直通滤波限定杆柱状剖面的基础上添加表面曲率特征，并设定阈值剔除错误邻近点对，从而提高配准精度和速度，最后根据线性内插实现长路线点云平滑。实测数据验证了该方法的有效性，三轴配准参数残差低于4cm，均方根误差在3cm左右，配准效率较高，可为大场景车载激光点云的配准提供技术参考。
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单位北京四维远见信息技术有限公司; 中国测绘科学研究院; 首都师范大学
