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龙图腾网恭喜洛阳理工学院;佛山市汇灿机械设备有限公司;郑州新大方重工科技有限公司申请的专利一种基于激光雷达视觉辅助的管道拼接方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119379540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411978083.1，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种基于激光雷达视觉辅助的管道拼接方法是由李彬;郝琳博;上官林建;卢艳阳;刘广宏设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达视觉辅助的管道拼接方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于激光雷达视觉辅助的管道拼接方法，包括如下步骤：S1、点云数据采集：利用安装在管道运载车前端的固态激光雷达实时采集管道和隧洞的三维点云数据，并对采集的三维点云数据进行降噪处理；S2、管道特征信息提取：基于降噪后的管道和隧洞的三维点云数据，设计管道识别和特征提取算法，完成车载管道中轴线和已铺设管道中轴线的拟合；S3、管道位姿调整：基于提取的管道特征信息，计算车载管道与已铺设管道间的位姿变换矩阵，并发送管道姿态调整指令到管道运载车的控制单元，对车载管道进行姿态调整，使其满足拼接精度要求。本申请显著增强了管道拼接作业的精准度与效率。

本发明授权一种基于激光雷达视觉辅助的管道拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达视觉辅助的管道拼接方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、点云数据采集：利用安装在管道运载车前端的固态激光雷达实时采集管道和隧洞的三维点云数据，并对采集的三维点云数据进行降噪处理；S2、管道特征信息提取：基于降噪后的管道和隧洞的三维点云数据，设计管道识别和特征提取算法，完成车载管道中轴线和已铺设管道中轴线的拟合；S3、管道位姿调整：基于提取的管道特征信息，计算车载管道与已铺设管道的位姿变换矩阵，并发送管道姿态调整指令到管道运载车的控制单元，对车载管道进行姿态调整，以实现车载管道中轴线与已铺设管道中轴线重合，使其满足拼接精度要求；步骤S1包括以下子步骤：S11、数据采集：将固态激光雷达安装在管道运载车的前端，其拍摄角度沿管道运载车的前进方向并倾斜向上，雷达系统高频率发射激光脉冲，并接收由周围环境反射回来的激光信号，通过测量光脉冲的往返时间，雷达能够精确计算出到激光照射到每个点距离，从而实时构建出管道和隧洞的三维点云数据；S12、直通滤波降噪：对于固态激光雷达采集的每一帧点云数据，使用直通滤波算法剔除不属于管道和隧洞的点云数据，保留各个维度限定范围内的点云数据，计算公式如下： 其中，、、分别为x、y、z方向的限定阈值；S13、离群点剔除：使用统计滤波算法对点云数据中的离群点进行剔除；步骤S13包括以下步骤：计算点云数据中的每个点和其周围邻域点集的平均距离；基于所有点的平均距离构建高斯分布，高斯分布的均值和标准差计算公式如下： 其中，n是邻域点集的总点数；将所有平均距离大于的点视为离群点，并从点云数据中剔除，其中，为设定的正数阈值系数；步骤S2具体包括以下步骤：S21、点云分割：降噪后的管道和隧洞点云包括车载管道点云、隧洞点云和已铺设管道点云，对降噪后的管道和隧洞点云进行点云分割，具体包括如下步骤：S211、计算管道和隧洞点云中各个点之间的欧氏距离，并利用欧式聚类算法将管道和隧洞点云划分为多个点云集合，每个点云集合需满足设置的最小点数要求；S212、当管道运载车尚未达到管道拼接工作区域时，固态激光雷达会采集到车载管道点云和隧洞点云，通过欧式聚类算法产生两个聚类点云，分别计算这两个聚类点云的质心，将距离固态激光雷达最近和次近距离的点云分别指定为车载管道点云和隧洞点云；S213、当管道运载车到达管道拼接的工作区域时，固态激光雷达采集到车载管道点云、隧洞点云、以及已铺设管道点云，通过欧式聚类算法产生三个聚类点云，将距离固态激光雷达最近距离的点云指定为车载管道点云，将距离车载管道点云质心最近和次近的点云分别指定为隧洞点云和已铺设管道点云；S22、管道中轴线的粗提取：通过RANSAC圆柱拟合算法分别对车载管道中轴线和已铺设管道中轴线进行粗提取，具体包括以下步骤：利用RANSAC圆柱拟合算法对管道点云进行圆柱面拟合，所述管道点云为步骤S213获取的车载管道点云或已铺设管道点云，圆柱面公式表示为： 其中，表示圆柱面上的一点，表示圆柱轴心上的一点，表示圆柱轴心的方向向量，表示圆柱半径，RANSAC圆柱拟合算法拟合圆柱面具体包括以下步骤：S221、从管道点云中，每次随机抽取三个空间点确定一个圆柱面模型，求解该圆柱面的中心轴线方向和半径；S222、计算剩余点集到圆柱面的距离，并根据预设的距离阈值求解属于该圆柱面模型的内点集合；S223、多次迭代上述过程，不断优化选取的内点集合和圆柱面模型，最终确定内点数最多的拟合圆柱为最优拟合模型，即可完成管道点云圆柱面的拟合及其中轴线的粗提取；S23、管道中轴线的精确提取：对步骤S22提取的车载管道中轴线进行校正，具体包括以下步骤：S231、沿步骤S22所提取的车载管道中轴线方向，等间隔对车载管道点云进行切片处理，切片平面与车载管道中轴线垂直，对于任一切平面，计算车载管道点云距离该切平面的距离，并将小于设定距离阈值的点集指定为该切平面内点，并将切平面内点投影至该切平面上；S232、对于每个切平面上的投影点云，利用最小二乘法将二维投影离散点集拟合为椭圆曲线，拟合方程为： 其中，、分别表示椭圆的长、短半轴，表示椭圆中心坐标；S233、求解步骤S232中所计算的各切面椭圆质心在和方向的平均值，表示为；S234、将步骤S22提取的车载管道中轴线沿其垂面方向以偏移向量进行移动，从而完成车载管道中轴线的精确提取；然后，对步骤S22提取的已铺设管道中轴线采用与上述步骤S231-S234相同的步骤进行校正，以完成已铺设管道中轴线的精确提取；S24、管道端面的位置提取：步骤S213获取的车载管道点云包括车载管道的端面点云信息，已铺设管道点云包括已铺设管道的端面点云信息，根据车载管道的端面点云信息和已铺设管道的端面点云信息，提取车载管道端面和已铺设管道端面的位置，具体包括以下步骤：对于车载管道或已铺设管道，其管道端面点云位于所采集点云的边界，通过点云边界提取算法进行边界点云的提取，基于提取的边界点云，使用RANSAC平面拟合算法完成管道端面的拟合，求解出管道端面的空间位置参数。

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