全文总字数：538字

1. 研究目的与意义

对工程建筑物的变形监测是一项非常重要的工作，实现由点到面监测是变形监测的发展方向，三维激光扫描技术是实现面监测的代表技术，而如何基于三维激光扫描技术获取的点云数据提取变形量是研究热点，目前，主要方法有两种：1）通过同名点坐标变化提取变形量；2）模型求差法。

前一种方法虽然能获得三维变形，但其本质还是点监测，并没充分使用点云数据；第二种方法虽然实现了面监测，但获取的只是一维变形。

icp算法是一种基于四元数的点集到点集（pstps）的配准算法，将icp算法应用于提取两期点云数据间的变形量，其核心思想是：在参考点云中选择一块区域的点云作为点集a，基于icp算法自动搜索复测点云中所对应的点集b，点集a和点集b匹配后得到它们之间的坐标转换参数，即平移矩阵t和旋转矩阵r，并以此作为衡量这两期点云集之间变形的指标，这样获取的变形量即是三维的，同时又充分利用了高空间分辨率的点云数据

2. 国内外研究现状分析

详见文献综述.

3. 研究的基本内容与计划

研究内容： 1） 点云数据处理研究； 2） icp算法研究； 3） 基于icp算法的变形量提取研究。

研究计划：第1-2周（1.16-3.1），查阅相关文献。

第3周（3.2-3.8），开题报告。

4. 研究创新点

将ICP算法应用于提取两期点云数据间的变形量，既充分利用了高空间分辨率的点云数据，同时获取的变形量是三维的。