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申请/专利权人：中国铁路设计集团有限公司

摘要：本发明公开了一种扣件点云的非线性配准优化方法，包括以下步骤：S1，原始数据采集；S2，数据预处理；S3，将所述帧图像转换为变形图；S4，帧图像之间的配准；S5，对优化后点云精简。本发明针对目前扣件评价工作中忽视度较高的原始点云质量问题，提出一种非线性配准优化算法，进一步提高了原始点云的数据准确性和置信度，为后续的点云处理和高级理解过程提供更可靠的数据输入，进而保证点云处理目标的兑现率；本发明的点云优化过程鲁棒性高，在剔除噪点和乱点的基础上尽可能保留原始点云数据的有效特征，细节保留性强。同时非线性优化过程避免陷入局部优化陷阱，计算效率高，普适性强，可推广应用价值高。

主权项：1.一种扣件点云的非线性配准优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，原始数据采集：使用采集设备采集主动轴向、深度轴向和偏移轴向的包含空间坐标和时间戳信息的点云数据；所述主动轴向为所述采集设备运动的曲线切线方向，所述主动轴向、所述深度轴向和所述偏移轴向两两之间互相垂直；S2，数据预处理：将S1采集的点云数据根据所述时间戳信息以空间切片的形式按时间轴划分为若干帧图像；S3，将所述帧图像转换为变形图： ； ； ；其中，为第帧的帧图像，由点集和边集组成；为第帧的帧图像中的总点数，为第帧的帧图像中的总边数，为帧图像的编号，，为帧图像的总数；S4，帧图像之间的配准：首先构建帧图像之间的配准映射关系，有： ；其中：为对齐描述项；为正则化描述项；为局部变换项；和为指标权重，所述和所述的取值取决于所述帧图像间的差异化程度，所述和的取值范围为（0，1），然后根据配准映射关系获得最佳配准关系，并根据所述最佳配准关系对S2得到的所有帧图像进行配准，得到修正后的点云数据；S5，对修正后的点云数据进行精简，包括以下步骤：S51，建立初始椭球空间：首先，以S4得到的修正后的点云数据内一点做为椭球空间的椭圆圆心；所述椭球空间的椭圆长轴的长度初始值为所述椭圆圆心与最近邻点在所述偏移轴向投影的距离的二倍，所述椭球空间的椭圆短轴的长度初始值为所述椭圆圆心与最近邻点在所述深度轴向投影的距离的二倍；其中，所述最近邻点为所述修正后的点云数据中距离所述椭圆圆心欧式距离最小的点；然后，将所述椭圆长轴的方向平行于所述偏移轴向，将所述短轴方向平行于所述深度轴向，所述椭圆长轴的两端点分别为和；所述椭圆短轴两端点分别为和；得到初始椭球空间；最后，构建椭球空间集并将所述初始椭球空间作为第一个元素加入其中；S52，椭球空间扩散，包括以下步骤：对所述椭球空间集中的椭球空间进行增建或重建，并精简所述椭球空间覆盖的S4修正后的点云数据；S53，重复步骤S52直到所述椭球空间集中的椭球空间覆盖所有S4修正后的点云数据，将得到的点云作为非线性配准后的高质量点云数据输出。

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