[發(fā)明專利]基于仿射變換模型CPD算法的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710369647.5
• 申請日: 2017-05-23
• 公開（公告）號: CN107204009B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高會(huì)軍;滕軍;李湛;林偉陽;曲東升;李長峰
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所 23109
• 代理人: 楊立超

1.基于仿射變換模型CPD算法的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于：所述方法具體過程為：

步驟一、利用噴漆機(jī)器人中的圖像采集設(shè)備對待噴漆物體進(jìn)行掃描，采集得到一組三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為待配準(zhǔn)點(diǎn)云；

步驟二、對步驟一中采集得到的待配準(zhǔn)點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理，得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為參考點(diǎn)集；

步驟三、計(jì)算步驟二中得到參考點(diǎn)集與對應(yīng)的已保存的模板點(diǎn)集的協(xié)方差σ²，并初始化仿射變換矩陣B和平移向量t；

步驟四、根據(jù)步驟三得到的σ²,B,t三個(gè)參數(shù)以及模板點(diǎn)集和參考點(diǎn)集，利用GPU并行計(jì)算高斯混合模型的后驗(yàn)概率矩陣P；具體過程為：

步驟四一、將參考點(diǎn)集X_N×D和模板點(diǎn)集Y_M×D，以及仿射變換矩陣B和平移向量t拷貝進(jìn)GPU顯存；

步驟四二、在GPU中分配M×N個(gè)二維線程給CUDA核函數(shù)；

步驟四三、所有二維線程同時(shí)計(jì)算對應(yīng)高斯混合模型的后驗(yàn)概率矩陣P的元素，具體計(jì)算方法如下：

其中，exp(a)表示自然對數(shù)的底數(shù)的a次冪，a為或ω為點(diǎn)云中擾動(dòng)的占比；p_mn為矩陣P的第m行第n列元素，y_k為模板點(diǎn)集中第k個(gè)點(diǎn)的D維向量，k為點(diǎn)集中第k個(gè)點(diǎn)；

步驟四四、將步驟四三得到的矩陣P拷貝至計(jì)算機(jī)內(nèi)存，得到高斯混合模型的后驗(yàn)概率矩陣P；步驟五、利用步驟四得到的后驗(yàn)概率矩陣P，求解在目標(biāo)函數(shù)Q(B,t,σ²)取極大值時(shí)，參數(shù)B,t,σ²的值；具體過程為：

目標(biāo)函數(shù)Q(B,t,σ²)的具體表達(dá)式為：

式中，l為元素全為1的列向量，T表示矩陣或向量的轉(zhuǎn)置；

所述目標(biāo)函數(shù)Q(B,t,σ²)的具體優(yōu)化過程為：

步驟五一、利用CUDA平臺中的cuBlas庫依次計(jì)算如下的矩陣乘法：

N_P＝l^TPl，

式中，N_P、μ_X、μ_Y為中間變量；

步驟五二、利用步驟五一中得到的參數(shù)μ_X,μ_Y，對參考點(diǎn)集X_N×D和模板點(diǎn)集Y_M×D進(jìn)行更新，計(jì)算方法如下：

式中，分別表示更新后的參考點(diǎn)集和模板點(diǎn)集；

步驟五三、利用步驟五二中更新后的參考點(diǎn)集和模板點(diǎn)集，更新仿射變換矩陣B和平移向量t，具體計(jì)算方法如下：

t＝μ_X-Bμ_Y

式中，d(P_mnl)表示由向量P_mnl生成的對角矩陣；

步驟五四、利用步驟五三得到的更新后的仿射變換矩陣B和平移向量t，更新兩組點(diǎn)集的協(xié)方差，具體計(jì)算方法如下：

式中，符號tr(A)表示矩陣A的跡，A為或

步驟六、重復(fù)迭代步驟四和步驟五，直到協(xié)方差σ²小于設(shè)定的閾值，求出協(xié)方差σ²小于設(shè)定的閾值時(shí)的仿射變換矩陣B和平移向量t，以及最終配準(zhǔn)的結(jié)果點(diǎn)集R＝Y(jié)_M×DB^T+lt，l為元素全為1的列向量，Y_M×D為模板點(diǎn)集，根據(jù)最終的配準(zhǔn)結(jié)果點(diǎn)集對待噴漆物體進(jìn)行噴漆作業(yè)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于仿射變換模型CPD算法的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于：所述步驟二中對步驟一中采集得到的待配準(zhǔn)點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理,得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為參考點(diǎn)集；具體過程為：

步驟二一、對步驟一中采集得到的待配準(zhǔn)點(diǎn)云中不需要配準(zhǔn)的背景點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除，得到去背景后的點(diǎn)云；

步驟二二、使用統(tǒng)計(jì)濾波器和半徑濾波器對步驟二一中得到的去背景后的點(diǎn)云中的離群點(diǎn)進(jìn)行刪除，得到濾波后的點(diǎn)云；

步驟二三、對步驟二二中得到的濾波后的點(diǎn)云進(jìn)行降采樣，得到降采樣后的點(diǎn)云；

步驟二四、將步驟二三中得到的降采樣后的點(diǎn)云以矩陣的形式保存為一個(gè)數(shù)據(jù)集，做為參考點(diǎn)集。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于仿射變換模型CPD算法的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于：所述步驟三中計(jì)算步驟二中得到參考點(diǎn)集與對應(yīng)的已保存的模板點(diǎn)集的協(xié)方差σ²，并初始化仿射變換矩陣B和平移向量t；具體過程為：

步驟三一、計(jì)算參考點(diǎn)集X_N×D＝(x₁,…x_N)^T和模板點(diǎn)集Y_M×D＝(y₁,…y_M)^T的協(xié)方差：

其中，N,M分別為參考點(diǎn)集和模板點(diǎn)集中點(diǎn)的數(shù)目，取值為正整數(shù)；D為點(diǎn)集的維數(shù)，x_n為參考點(diǎn)集中第n個(gè)點(diǎn)的D維向量，y_m為模板點(diǎn)集中第m個(gè)點(diǎn)的D維向量；

步驟三二、初始化仿射變換矩陣B和平移向量t，仿射變換矩陣B初始化為單位陣，即B＝I，平移向量t初始化為零，即t＝0；

式中，I為單位陣。