研究目的
为解决低成本无人机系统采集的激光雷达点云与图像因低精度POS误差导致非刚性形变而产生的精确配准问题。
研究成果
NRLI-UAV实现了高精度配准（图像空间内达到单像素级精度，物空间内误差小于0.13米），并将激光雷达点云质量提升8.8倍，展现出高度自动化、强鲁棒性与优异精度。
研究不足
该方法要求传感器严格时间同步，且无法处理不同平台采集数据的配准问题。由于GNSS/IMU辅助的SfM处理过程，粗配准步骤耗时较长。
1：实验设计与方法选择：
本研究提出NRLI-UAV两步非刚性配准方法，通过GNSS/IMU辅助SfM进行轨迹校正的粗配准，以及最小化SfM与原始激光扫描深度图差异的精配准。
2：样本选择与数据来源：
采用名为"麒麟云"的低成本无人机系统在三个复杂场景中采集的数据。
3：实验设备与材料清单：
低成本IMU（Xsens MTI 300）、双频GNSS接收器、全局快门彩色相机（Pointgrey Flea3）和激光扫描仪（Velodyne Puck VLP-16）。
4：0）、双频GNSS接收器、全局快门彩色相机（Pointgrey Flea3）和激光扫描仪（Velodyne Puck VLP-16）。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：粗配准利用GNSS/IMU辅助SfM校正轨迹误差；精配准最小化SfM与激光扫描间的深度差异。
5：数据分析方法：
评估图像与物体空间中的配准精度，并通过平面拟合提升激光雷达点云质量。
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Low-cost IMU for trajectory correction in UAV systems.
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Global shutter color camera for capturing images in UAV systems.
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