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申请/专利权人：季华实验室
申请日：2022-05-26
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN115032607B
主分类号：G01S7/48
分类号：G01S7/48;G01S17/89;G01C21/00;G06T7/62;G06T5/80
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2022.09.30#实质审查的生效;2022.09.09#公开
摘要：本申请适用森林清查技术领域，提供了一种基于LiDARSLAM数据的立木位置及胸径的估计方法及系统，本申请首先充分利用单个关键帧中切线约束及点在圆柱体表面约束构建损失函数，完成胸高圆柱体拟合；然后，假设各关键帧对同一立木胸径估计值分布满足胸径的三次方服从正态分布，并利用各关键帧胸径数据估计该正态分布均值及方差，进一步获取胸径的最佳估计值；最后，利用加权平均的方法统计各关键帧立木位置，获取立木位置最佳估计值。相比于LiDARSLAM利用关键帧位姿拼接形成后的数据，单帧去畸变点云数据未引入位姿误差，对立木胸径的描述更加准确。该系统也具有同样的技术效果。
主权项：1.一种基于LiDARSLAM数据的立木位置及胸径的估计方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：S1.分别利用圆柱体表面点约束和切线约束，构建单个关键帧中点云数据拟合圆柱体的损失函数，完成单帧胸高点云的圆柱体拟合；S2.假设各关键帧对同一立木胸径估计值分布，满足胸径的三次方服从正态分布的误差，并利用各关键帧胸径数据估计该正态分布均值及方差，获取胸径的最佳估计值；S3.利用加权平均的方法统计各所述关键帧立木位置，获取立木位置最佳估计值；所述步骤S1包括以下顺序步骤：S11.利用所述单个关键帧点云数据集合中点的关键帧编号、点编号，获取其在关键帧下的位姿、点云坐标及扫描线号信息，重新组织数据集；S12.利用切线约束构建第一损失函数；S13.利用圆柱体表面点约束构建第二损失函数；S14.以轴线估计值和立木位置z轴估计值作为精确值通过所述第一损失函数和第二损失函数优化立木水平位置和立木胸径，输出每个关键帧数据中立木胸高圆柱体参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 季华实验室 基于LiDAR SLAM数据的立木位置及胸径的估计方法及系统
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