[發明專利]基于一致點漂移算法的三維非剛體點云配準方法

有效

• 申請號: 201710369635.2
• 申請日: 2017-05-23
• 公開（公告）號: CN107133978B
• 公開（公告）日: 2019-05-17
• 發明（設計）人: 李湛;滕軍;林偉陽;高會軍
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06T7/35
• 分類號: G06T7/35;G06T7/32
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 楊立超

1.基于一致點漂移算法的三維非剛體點云配準方法，其特征在于：所述方法具體過程為：

步驟一、利用噴漆機器人中的圖像采集設備對待噴漆物體進行掃描，采集得到一組三維點云數據作為待配準點云；

步驟二、對步驟一中采集得到的待配準點云進行預處理，得到的點云數據作為參考點集；

步驟三、計算步驟二中得到的參考點集與已有的模板點集的協方差σ，并初始化一致點漂移算法的相關參數；

一致點漂移算法的相關參數包括系數矩陣W，反應噪聲影響占比的權值ω，高斯濾波器的寬度β和最大似然擬合參數λ；

步驟四、通過步驟三得到的協方差和初始化后的相關參數，構造高斯核矩陣G；

步驟五、利用步驟四中得到的高斯核矩陣，迭代更新模板點集直至收斂，得到最終配準的結果點集，根據最終的配準結果點集對待噴漆物體進行噴漆作業；

所述步驟二中對步驟一中采集得到的待配準點云進行預處理,得到的點云數據作為參考點集；具體過程為：

步驟二一、對步驟一中采集得到的待配準點云中不需要配準的背景點云數據進行刪除，得到去背景后的點云；

步驟二二、使用統計濾波器和半徑濾波器對步驟二一中得到的去背景后的點云中的離群點進行刪除，得到濾波后的點云；

步驟二三、對步驟二二中得到的濾波后的點云進行降采樣，得到降采樣后的點云；

步驟二四、將步驟二三中得到的降采樣后的點云以矩陣的形式保存為一個數據集，做為參考點集；

所述步驟三中計算步驟二中得到的參考點集與已有的模板點集的協方差σ，并初始化一致點漂移算法的相關參數；具體過程為：

步驟三一、參考點集和模板點集分別表示為X_N×D＝(x₁,…x_N)^T，Y_M×D＝(y₁,…y_M)^T，則兩點集的協方差初始化為：

其中，M,N分別為模板點集和參考點集中點的數目，取值為正整數；D為點集的維數；x_n為參考點集中第n個點的D維向量，y_m為模板點集中第m個點的D維向量；

步驟三二、對一致點漂移算法的相關參數初始化，系數矩陣W初始化為零矩陣，即W＝0；對ω,β,λ初始化，滿足0≤ω≤1，β＞0，λ＞0；

所述步驟四中通過步驟三得到的協方差和初始化后的相關參數，構造高斯核矩陣G；具體過程為：

式中，g_ij表示高斯核矩陣G第i行第j列元素，e是自然對數的底數，β為高斯濾波器的寬度，y_i,y_j分別表示模板點集中第i個和第j個點的D維向量；

所述步驟五中利用步驟四中得到的高斯核矩陣，迭代更新模板點集直至收斂，得到最終配準的結果點集；具體過程為：

步驟五一、利用CUDA核函數計算高斯關聯矩陣K：

先將模板點集Y_M×D和參考點集X_N×D拷貝到顯存，并為CUDA核函數分配M×N個線程，所有線程同時計算矩陣K中的對應元素，計算方法為

式中，k_mn為高斯關聯矩陣K的第m行第n列元素；

步驟五二、基于步驟五一得到的高斯關聯矩陣K，利用CUDA核函數在GPU中并行計算下列三個向量：

P^TF＝F-ca；PF＝Ka；PX_N×D＝K(a.*X_N×D)

其中，P為高斯混合模型的后驗概率矩陣，符號.*表示點乘，上角標T表示矩陣的轉置，F為元素全為1的列向量，符號./表示點除，X_N×D則是參考點集；

步驟五三、對步驟五二得到的三個向量，利用CUDA核函數中的cuSolver庫進行如下線性方程求解：

AW＝B

其中A＝G+λσ²d(PF)^-1，B＝d(PF)^-1PX_N×D-Y_M×D，d(PF)表示由向量PF生成的對角矩陣；A、B為中間變量；

步驟五四、利用步驟五三得到的系數矩陣W，對模板點集進行更新，更新后的模板點集為：

其中，Y_M×D為模板點集，G為高斯核矩陣；

步驟五五、利用步驟五四中得到的更新后的模板點集，計算并更新參考點集和模板點集的協方差：

其中，N_P＝F^TPF；符號tr(A)表示矩陣A的跡，A為X^T_M×Dd(P^TF)X_N×D、或

步驟五六、重復步驟五一到步驟五五，直至滿足收斂條件，求出滿足收斂條件時的G和W；

收斂條件為協方差σ²小于預設閾值，預設閾值設置為計算機最小非零浮點數的十倍；

步驟五七、根據步驟五六迭代的結果，計算得到最終配準的結果點集：Res＝Y_M×D+GW。

2.根據權利要求1所述基于一致點漂移算法的三維非剛體點云配準方法，其特征在于：所述步驟五三中系數矩陣W具體求解過程為：

1).初始化cusolver和cublas求解器；

2).將矩陣A和B拷貝進顯存；

3).計算所需的工作緩沖區的大小；

4).對矩陣A進行QR分解，即A＝QR；

5).計算Q^TB的值；

6).求解多右端線性方程組：RW＝Q^TB，得到系數矩陣W的值；

7).釋放緩沖區和顯存。