基于非刚性概率模型的车载激光点云自动误差纠正方法

本发明公开了基于非刚性概率模型的车载激光点云自动误差纠正方法，包括：步骤1：预处理存在几何差异的两段车载点云数据；步骤2：构建激光点观测方程和误差函数模型；步骤3：简化误差函数模型，构建变形纠正模型；步骤4：构建非刚性概率目标函数；步骤5：基于最大期望方法求解未知矩阵；步骤6：基于已纠正误差的采样点，采用微分纠正原理实现对原密集点云的整体误差纠正。本发明可提高现有移动测量平台在信号遮蔽区域的适用范围，其极强的鲁棒性和精准性，可为移动激光测量平台提供必要和有效的精度改正技术，有利于消费级移动测量平台的普及与应用。

《基于非刚性概率模型的车载激光点云自动误差纠正方法》是一发明专利，专利号为 2021106987801，当前法律状态为已下证，由南京信息工程大学提出申请，发明人为臧玉府，公开（公告）日期为2023-05-05，国际专利分类号（IPC）为 G06F30/20(2020.01)I;G06F17/16(2006.01)I;G06F111/04(2020.01)N;G06F111/08(2020.01)N，代理机构为南京钟山专利代理有限公司32252，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：光通信、光信号处理、光纤传输、非刚性概率模型。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于非刚性概率模型的车载激光点云自动误差纠正方法，包括：步骤1：预处理存在几何差异的两段车载点云数据；步骤2：构建激光点观测方程和误差函数模型；步骤3：简化误差函数模型，构建变形纠正模型；步骤4：构建非刚性概率目标函数；步骤5：基于最大期望方法求解未知矩阵；步骤6：基于已纠正误差的采样点，采用微分纠正原理实现对原密集点云的整体误差纠正。本发明可提高现有移动测量平台在信号遮蔽区域的适用范围，其极强的鲁棒性和精准性，可为移动激光测量平台提供必要和有效的精度改正技术，有利于消费级移动测量平台的普及与应用。

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