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申请/专利权人：南昌理工学院
摘要：本发明提供一种基于多波束测深仪的数据配准方法及系统，该方法包括以下步骤：获取观测点云数据，变换至移动坐标系；基于ICP算法对相邻两帧的数据进行粗配准；基于观测点云数据的波形特征，筛选得到弯曲度满足阈值的特征点集，并构建特征匹配点对；基于相关熵模型的最大值为目标建立关于变换矩阵的目标函数，完成数据的精配准迭代优化。通过将检测数据依次变换至参考坐标系及移动坐标系，以消除安装误差及姿态误差的影响，提高数据的测量精度，通过对数据进行筛选得到弯曲度满足阈值的特征点集，可以减少数据处理量及数据冗余，然后通过引入相关熵作为误差度量，并结合迭代优化的方法，可以实现数据的高精度配准。
主权项：1.一种基于多波束测深仪的数据配准方法，其特征在于，包括以下步骤：基于多波束测深仪的测量坐标建立检测坐标系，并获取所述检测坐标系下的观测点云数据，基于惯性导航系统与所述多波束测深仪之间的安装误差角，将所述观测点云数据变换至惯性导航系统的参考坐标系；基于里程计及预设航行轨迹建立移动坐标系，基于所述惯性导航系统测量的姿态数据，将所述参考坐标系中的观测点云数据变换至移动坐标系；基于ICP算法对所述移动坐标系中相邻两帧的第一观测点云数据及第二观测点云数据进行粗配准；基于所述观测点云数据的波形特征，从完成粗配准的第一观测点云数据中选取目标点，并对所述目标点进行弯曲度特征计算，以筛选得到弯曲度满足阈值的特征点集；从所述第二观测点云数据中选取与所述特征点集中欧式距离互为最小值的点，组成多个匹配点对；从多个所述匹配点对中筛选出所述匹配点对之间的欧式距离小于预设距离值，且法向量夹角小于预设角度值的特征匹配点对；建立所述第一观测点云数据及所述第二观测点云数据之间距离的相关熵模型，基于所述相关熵模型的最大值为目标建立关于变换矩阵的目标函数，根据所述目标函数计算各所述特征匹配点对之间的均方误差；若所述均方误差小于预设阈值，或迭代次数达到预设次数，则停止迭代，以完成所述第一观测点云数据及所述第二观测点云数据的精配准。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌理工学院 基于多波束测深仪的数据配准方法及系统
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