[發(fā)明專利]一種基于視覺矯正的三維點(diǎn)云地圖融合方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710989642.2
• 申請(qǐng)日: 2017-10-20
• 公開（公告）號(hào): CN107818598B
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱光明;張亮;沈沛意;宋娟;張笑
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)昆山創(chuàng)新研究院
• 主分類號(hào): G06T19/20
• 分類號(hào): G06T19/20;G06K9/46
• 代理公司: 北京華仲龍騰專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11548
• 代理人: 李靜

1.一種基于視覺矯正的三維點(diǎn)云地圖融合方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)對(duì)三維點(diǎn)云地圖進(jìn)行預(yù)處理，首先輸入兩個(gè)pcd格式的三維點(diǎn)云地圖文件，從而獲得有待融合的兩個(gè)點(diǎn)云地圖，這兩個(gè)點(diǎn)云地圖分別為目標(biāo)點(diǎn)云地圖point_tgt和待融合的點(diǎn)云地圖point_src，然后對(duì)這兩個(gè)點(diǎn)云地圖進(jìn)行預(yù)處理；

2)對(duì)于步驟1)中的兩個(gè)點(diǎn)云地圖，分別提取目標(biāo)點(diǎn)云地圖point_tgt和待融合的點(diǎn)云地圖point_src的3D-SIFT關(guān)鍵點(diǎn)；

3)對(duì)步驟2)中的兩個(gè)點(diǎn)云地圖3D-SIFT關(guān)鍵點(diǎn)分別提取IPFH特征，得到待融合的點(diǎn)云地圖point_src的特征向量P和目標(biāo)點(diǎn)云地圖point_tgt特征向量Q，其中特征向量P有m個(gè)特征點(diǎn)，特征向量Q有n個(gè)特征點(diǎn)；

4)計(jì)算特征向量P和特征向量Q中特征點(diǎn)的歐氏距離，根據(jù)最小距離找到特征匹配點(diǎn)；

5)通過特征匹配點(diǎn)計(jì)算旋轉(zhuǎn)矩陣，利用矩陣將點(diǎn)云地圖point_tgt旋轉(zhuǎn)，改變?cè)擖c(diǎn)云地圖的視角，縮小兩個(gè)點(diǎn)云地圖的視角差異；

6)采用ICP精確融合算法將縮小視角差異后的兩個(gè)三維點(diǎn)云地圖融合在一起；

步驟3)中，3D-SIFT關(guān)鍵點(diǎn)周圍區(qū)域提取IPFH特征的具體步驟為：

Ⅰ、在3D-SIFT關(guān)鍵點(diǎn)p(x,y,z,σ,θ,φ)，以該點(diǎn)為中心，確定k鄰域，在鄰域中點(diǎn)兩兩互連構(gòu)建點(diǎn)對(duì)，計(jì)算每組點(diǎn)對(duì)的法向量；

Ⅱ、每組點(diǎn)對(duì)之間構(gòu)建局部u-v-w坐標(biāo)系，三個(gè)坐標(biāo)軸采用如下方式定義：

根據(jù)局部坐標(biāo)系和法向量計(jì)算四個(gè)特征值，計(jì)算方法如下公式所示，四個(gè)特征值稱作SPFH

Ⅲ、在兩個(gè)點(diǎn)云地圖中，重新選擇k鄰域，利用每個(gè)三維點(diǎn)臨近的SPFH合成IPFH，合成方法按照如下公式：

ω₀指的是查詢點(diǎn)p與每個(gè)鄰域點(diǎn)距離的平均值，ω_i代表了鄰域空間中查詢點(diǎn)p與一個(gè)鄰近點(diǎn)p_i之間的距離；

Ⅳ、統(tǒng)計(jì)每個(gè)點(diǎn)的f1、f3、f4取值情況，每個(gè)值取分為11個(gè)區(qū)間，IPFH采用33維度的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行描述。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺矯正的三維點(diǎn)云地圖融合方法，其特征在于，步驟1)中，所述預(yù)處理包括去噪和采樣。