基于改进LOAM的森林样地调查系统设计与试验

摘要：

森林中线、面特征较少等,导致LOAM算法去畸变及配准精度低、鲁棒性差,很难将该算法直接用于森林调查.为此以LOAM算法为基础设计了 LiDAR SLAM森林样地调查系统,在SLAM系统工作流程中剔除了遮挡线特征,避免视点与立木切线点作为线特征参与运算;引入二次去畸变、二次配准等模块提高了去畸变、配准的鲁棒性及精度;该系统将激光雷达测量精度、位姿估计精度等先验信息引入去畸变及配准优化算法中,提高去畸变及配准精度.使用32线激光雷达扫描了 4块32 m×32 m的森林样地,利用LiDAR SLAM森林样地调查系统完成样地建图,利用该点云提取的立木位置及胸径与参考数据对比,完成了新型SLAM样地调查系统在森林中建图精度的间接评估.结果显示:立木位置估计值在x、y轴方向的平均误差分别为-0.004 m和-0.011 m,x、y轴方向均方根误差分别为0.081 m和0.083 m;胸径估计值的偏差为0.25 cm(相对偏差为1.18％),均方根误差为1.03 cm(相对均方根误差为5.53％);经与LOAM估计结果相比,改进系统获取的立木位置及胸径精度均提高.结果表明,所设计的LiDAR SLAM森林样地调查系统可用于多线激光雷达扫描森林样地数据的处理,是一种可精确进行森林样地调查的解决方案.

关键词：森林、样地调查、激光雷达、SLAM、LOAM算法

所属期刊栏目：53

分类号：S758.7(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：季华实验室青年创新基金项目;贵州省优秀青年科技人才计划项目

在线出版日期：2022-09-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：291-300