设计了一个基于二维激光雷达的室内物体三维重建系统, 并利用实验过程中采集到的图片, 对研究目标的三维模型进行轮廓识别。系统的硬件采用了一款消费级二维激光雷达, 具有较高的实际应用价值; 系统软件采用了Labview编程, 实现了设备间的控制和通信, 达到三维坐标的采集、预处理和后期的图像处理及识别的目的, 在三维点云处理中使用了3DReshaper软件, 准确获得了感兴趣区域(ROI)的三维模型及轮廓图, 通过后期和目标图像轮廓的相似度对比, 相似度都在0.7以上, 效果较好。实验结果表明, 该系统成本低、结构简单、性能稳定, 通过采集数据、构建模型以及图像的相关算法, 为将来实现目标物体的图像匹配和深度学习提供了研究基础。

针对室内空间的三维重建, 采用双二维激光雷达, 提出精确标定两雷达相对位姿的方法, 实现三维空间的可连续采集, 并获得准确的三维轮廓点云。利用静态标定靶标的扫描数据, 建立靶标参数求解数学模型, 得到双雷达坐标系相对位姿的补偿矩阵, 并转化为精确矩阵。建立仿真平台, 模拟标定实验,实现靶标参数的扭曲校正, 初步验证该标定方法可行, 并进行模拟采集实验, 获得的点云分离程度小于等于7 mm。搭建了硬件实物平台, 标定后进行室内轮廓采集实验, 最终得到了无畸变扭曲的三维轮廓点云。实验结果表明,双二维激光雷达相对位姿的标定精度可以满足室内场景三维重建的要求。