通过自适应分块降低城市 MLS 点云注册漂移的质量控制方法
摘要
本研究提出了一种新型工作流程，旨在高效且准确地将大规模 mobile laser scanning (MLS) 点云注册到城市街道场景中的目标模型点云。该工作流程专门针对城市环境的复杂性进行设计，妥善处理点云在密度、噪声特征以及遮挡场景方面的常见挑战。引入了两种方法学创新。第一，提出的半球检查 (SSC) 预处理技术通过识别互相正交的平面表面来最佳化 MLS 轨迹数据的分块。此步骤减少了 MLS 漂移对整个点云注册精度的影响，同时确保每个分块中具有足够的几何特征以避免局部最低点。第二，我们提出基于平面体素的通用迭代最近点 (PV-GICP) 精细注册方法，该方法选择性地利用体素分区内的平面表面。这种预处理策略不仅提高了注册精度，也将计算时间缩短了超过 50%。针对慕尼黑市内真实数据集的实验表明，我们的工作流程实现了亚 0.01 m 的平均注册精度，显著缩短了处理时间。结果凸显了所提出方法在自动化 3D 城市建模与更新方面的潜力，具有直接应用于城市规划、基础设施管理和动态城市监视的意义。
引用
@article{arxiv.2510.23416,
title = {Quality-controlled registration of urban MLS point clouds reducing drift effects by adaptive fragmentation},
author = {Marco Antonio Ortiz Rincon and Yihui Yang and Christoph Holst},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23416},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 7 figures. This manuscript is currently under review at the International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation (Elsevier). A preprint version will also be available on SSRN (Elsevier Preprints) with a DOI once processed. This is the original preprint version submitted for peer review