[發(fā)明專利]點云數(shù)據(jù)的擬合方法和系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2017-12-19
• 公開（公告）號: CN108230377B
• 公開（公告）日: 2020-08-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 邵遠(yuǎn)征;張志超;董逢武;周莉;向濤;周誠
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢國安智能裝備有限公司
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T17/20
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

本發(fā)明提供一種點云數(shù)據(jù)的擬合方法和系統(tǒng)，其中方法包括：根據(jù)上一次迭代獲得的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣，對上一次迭代的基準(zhǔn)模型中的所有三角面片進(jìn)行剛體變換，獲得本次迭代的基準(zhǔn)模型；從目標(biāo)模型中一一匹配與所述本次迭代的基準(zhǔn)模型中每個三角面片符合擬合條件的三角面片，將匹配成功的兩個三角面片構(gòu)成一組面片對；獲得本次迭代的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣；根據(jù)判斷本次迭代的最小二乗和與上一次迭代的最小二乘和的差值的絕對值小于閾值，兩組點云數(shù)據(jù)完成擬合。本發(fā)明將面片進(jìn)行匹配，大幅節(jié)約了處理時間，同時減少了相似點匹配造成的誤匹配，增強(qiáng)了抗噪聲干擾的能力，克服了原始ICP算法在轉(zhuǎn)角過大之后不準(zhǔn)確的問題，提供了配準(zhǔn)精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及點云掃描測繪技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及點云數(shù)據(jù)的擬合方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

點云是在同一空間參考系下表達(dá)目標(biāo)空間分布和目標(biāo)表面特性的海量點集合。點云的屬性包括空間分辨率，點位精度，表面法向量等。在獲取物體表面每個采樣點的空間坐標(biāo)后，得到的是一個點的集合，稱之為“點云”(Point Cloud)。

迭代最近點算法(英文全稱：Iterative Closest Point，英文簡稱：ICP)是目前應(yīng)用比較廣泛的點云擬合算法。ICP算法本質(zhì)上是基于最小二乘法的最優(yōu)配準(zhǔn)方法，該算法根據(jù)點之間的距離選擇對應(yīng)關(guān)系點對，以此來計算最優(yōu)剛體變換，直到滿足配準(zhǔn)的收斂要求。

通過掃描方法獲得的點云數(shù)據(jù)存在一些掃描過程中產(chǎn)生的噪點，由于ICP算法是根據(jù)對應(yīng)點對來計算變換矩陣，因此很容易受到噪點的影響，并且由于對應(yīng)點對的個數(shù)非常大，處理起來非常耗時。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的點云數(shù)據(jù)的擬合方法和系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種點云數(shù)據(jù)的擬合方法，其特征在于，包括：

S1、根據(jù)上一次迭代獲得的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣，對上一次迭代的基準(zhǔn)模型中的所有三角面片進(jìn)行剛體變換，獲得本次迭代的基準(zhǔn)模型；

S2、從目標(biāo)模型中一一匹配與所述本次迭代的基準(zhǔn)模型中每個三角面片符合擬合條件的三角面片，將匹配成功的兩個三角面片構(gòu)成一組面片對；

S3、以本次迭代的所有面片對中的基準(zhǔn)面片與相應(yīng)的目標(biāo)面片間擬合參數(shù)的最小二乘和為依據(jù)，獲得本次迭代的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣；

S4、根據(jù)判斷本次迭代的最小二乗和與上一次迭代的最小二乘和的差值的絕對值小于閾值，獲知停止迭代過程，兩組點云數(shù)據(jù)完成擬合；

其中，所述目標(biāo)模型和基準(zhǔn)模型分別為待測物體的兩組三角網(wǎng)表面模型，所述符合擬合條件通過兩個三角面片間擬合參數(shù)最小且擬合參數(shù)差值符合閾值判斷。

優(yōu)選地，所述步驟S2具體包括：

S2.1、將本次迭代的基準(zhǔn)模型中的三角面片作為基準(zhǔn)面片，從所述目標(biāo)模型中選取一個與該基準(zhǔn)面片擬合參數(shù)最小的三角面片，作為預(yù)選面片；

S2.2、根據(jù)所述預(yù)選面片與該基準(zhǔn)面片的擬合參數(shù)符合閾值，獲知該預(yù)選面片為該基準(zhǔn)面片的目標(biāo)面片，將該基準(zhǔn)面片與目標(biāo)面片構(gòu)成一個面片對。

優(yōu)選地，所述擬合參數(shù)為面片間距或面片夾角中的一種。

優(yōu)選地，所述步驟S3具體包括：

當(dāng)擬合參數(shù)為面片間距時，根據(jù)本次迭代的基準(zhǔn)模型的重心坐標(biāo)，對各基準(zhǔn)面片的重心坐標(biāo)進(jìn)行平移，獲得平移后的各基準(zhǔn)面片的重心坐標(biāo)；根據(jù)所述目標(biāo)模型的重心坐標(biāo)，對各目標(biāo)面片的重心坐標(biāo)進(jìn)行平移，獲得平移后的各目標(biāo)面片的重心坐標(biāo)；

根據(jù)所述平移后的各基準(zhǔn)面片的重心坐標(biāo)、平移后的各目標(biāo)面片的重心坐標(biāo)、面片對的個數(shù)以及旋轉(zhuǎn)矩陣，構(gòu)建以所有面片對中的基準(zhǔn)面片與相應(yīng)的目標(biāo)面片間距離的最小二乘和函數(shù)；