[發明專利]一種基于曲率特征的三維點云數據快速加權配準方法

有效

• 申請號: 201810091369.6
• 申請日: 2018-01-30
• 公開（公告）號: CN108376408B
• 公開（公告）日: 2020-04-03
• 發明（設計）人: 高學海;劉兵;劉厚德;梁斌;王學謙
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳研究生院
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06K9/62
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 徐羅艷

1.一種基于曲率特征的三維點云數據快速加權配準方法，用于進行兩組三維點云數據的配準，其特征在于，所述配準方法包括以下步驟：

S1、分別對待匹配點云數據和模型點云數據按照曲率特征進行下采樣，得到待匹配點云樣本數據和模型點云樣本數據；

S2、計算所述待匹配點云樣本數據和所述模型點云樣本數據中采樣點的曲率特征，并根據計算得到的曲率特征，利用索引加速方法，在所述模型點云樣本數據中搜索所述待匹配點云樣本數據中各個待匹配點的匹配點，得到多個待匹配點對；

S3、對步驟S2得到的多個待匹配點對，進行基于歐氏距離的篩選以去除歐氏距離大于一預設閾值的待匹配點對；

S4、對經過步驟S3篩選后的待匹配點對，利用迭代再加權最小二乘法進行粗匹配，得到初步剛體變換矩陣；

S5、利用所述初步剛體變換矩陣對所述待匹配點云數據和所述模型點云數據進行粗匹配，得到粗匹配結果；

S6、以步驟S4得到的所述初步剛體變換矩陣作為初始剛體變換矩陣，利用按距離加權的Trimmed ICP算法，對步驟S5得到的所述粗匹配結果進行精匹配。

2.如權利要求1所述的配準方法，其特征在于，步驟S1中采用matlab中的按曲率特征采樣函數來進行所述下采樣。

3.如權利要求1所述的配準方法，其特征在于，步驟S2中所述采樣點的曲率特征是通過分析所述采樣點的k個最近鄰點的協方差矩陣而獲得；其中，k為所述采樣點的搜索半徑內的點的數量。

4.如權利要求3所述的配準方法，其特征在于，步驟S2中利用KD-Tree加速方法，在所述模型點云樣本數據中逐漸擴大搜索半徑來搜索所述待匹配點的匹配點。

5.如權利要求4所述的配準方法，其特征在于，步驟S2中利用KD-Tree加速方法搜索各所述待匹配點的所述匹配點具體包括：對每一所述待匹配點，取不同搜索半徑下計算得到的曲率特征并進行相鄰搜索半徑之間的曲率特征差值計算，將計算得到的曲率特征差值組成一個矩陣，作為所述待匹配點的匹配計算矩陣；基于所述匹配計算矩陣，利用KD-Tree加速方法在所述模型點云樣本數據中搜索所述待匹配點的最鄰近點，以得到所述待匹配點的匹配點。

6.如權利要求1所述的配準方法，其特征在于，步驟S3還包括對經過基于歐氏距離的篩選后的匹配點對進行去除尖銳點的二次篩選。

7.如權利要求6所述的配準方法，其特征在于，所述二次篩選包括：

對所述待匹配點云數據進行三角剖分，再從經過基于歐氏距離的篩選后的匹配點對的待匹配點中找出位于三角平面外的尖銳點，并將包含所述尖銳點的匹配點對刪除；或者

對所述模型點云數據進行三角剖分，再從經過基于歐氏距離的篩選后的匹配點對的模型點中找出位于三角平面外的尖銳點，并將包含所述尖銳點的匹配點對刪除。

8.如權利要求1所述的配準方法，其特征在于，步驟S6中利用按距離加權的TrimmedICP算法，對步驟S5得到的所述粗匹配結果進行精匹配具體包括：對經過Trimmed ICP算法獲取的每一匹配點對，計算基于歐氏距離的加權系數，再基于所述加權系數進行所述精匹配。