机载轻量型测风激光雷达的二维正态分布点云匹配研究OA

在机载动态飞行条件下,点云数据受到大气湍流的动态噪声干扰,机载轻量型测风激光雷达点云密度分布不均,使得传统固定阈值去噪法无法通过滤波有效剔除异常反射点,局部特征描述子难以捕捉风场全局结构,导致全局配准偏差在迭代过程中持续累积,致使配准结果无法准确反映实际风场情况。为此,针对机载轻量型测风激光雷达的二维正态分布点云匹配方法展开研究。通过机载系统采集测风激光雷达点云数据后,对原始点云实施动态半径滤波处理,依据点云数据点周围的数据分布密度,将邻点数量不足表现为孤立或局部密度突变的数据点视作异常反射点予以剔除,避免动态噪声干扰。以去噪后的点云数据为基础,基于二维正态分布构建概率密度函数,捕捉点云空间全局分布特征,克服局部描述子的结构表征局限。将待配准点云与目标点云对齐,实现点云粗配准。融合迭代最近点算法,引入自适应阈值策略,通过量化点云重叠程度和匹配偏差,动态调整搜索范围,在保证匹配精度的同时降低内存占用,获取最终的高精度点云匹配结果。实验结果表明:所提方法在点云匹配中拟合残差低至0.5 mm,且运行内存占用稳定控制在150 MB以内,匹配可靠性较高。