[發(fā)明專利]基于RANSAC算法的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010728477.7
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN111915661B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 謝宏威;謝德芳;周聰;陳從桂;黎鑫澤
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州大學(xué)
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 陳旭紅

1.一種基于RANSAC算法的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，包括：

通過RANSAC算法對讀取到的待配準(zhǔn)點(diǎn)云進(jìn)行擬合，得到關(guān)鍵面；其中，所述關(guān)鍵面能夠代表原點(diǎn)云；

對所述關(guān)鍵面進(jìn)行特征提取，得到特征值；其中，所述特征值應(yīng)能代表原點(diǎn)云；

根據(jù)所述特征值對關(guān)鍵面進(jìn)行粗配準(zhǔn)，得到第一旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣；將所述第一旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣添加為精配準(zhǔn)的參數(shù)；

根據(jù)所述參數(shù)對所述關(guān)鍵面進(jìn)行精配準(zhǔn)，得到第二旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣；

進(jìn)一步地，所述精配準(zhǔn)算法如下：

兩期點(diǎn)云A和B，點(diǎn)集為A＝{a1，a2，a3......an}、B＝{b1，b2，b3......bm}，通過旋轉(zhuǎn)平移變換后，點(diǎn)云A、B中的點(diǎn)一一對應(yīng)；

a_i＝R·b_i+T；

式中：R為旋轉(zhuǎn)矩陣；T為平移矩陣；

其中旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T使得目標(biāo)函數(shù)：

取最小值，這時R、T為最優(yōu)參數(shù)；

1)目標(biāo)點(diǎn)云A中取點(diǎn)集ai，并在源點(diǎn)云B中找到對應(yīng)點(diǎn)bi，使

||a_i-b_i||＝min；

2)計算旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣，使目標(biāo)函數(shù)取最小值；

3)對目標(biāo)點(diǎn)云A進(jìn)行旋轉(zhuǎn)平移變換，更新得到新點(diǎn)云數(shù)據(jù)集A’；

4)計算已更新點(diǎn)云A’和源點(diǎn)云B中所有對應(yīng)點(diǎn)的距離，做歸一化處理，得：

式中：a′為更新得到新點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中的點(diǎn)集；n為更新得到新點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中點(diǎn)的數(shù)量；

給定閾值，若平均距離d小于給定的閾值，重復(fù)以上步驟，否則視為收斂；

進(jìn)一步地，通過icp算法(迭代最近點(diǎn)算法)對對所述關(guān)鍵面進(jìn)行精配準(zhǔn)；

根據(jù)第二旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣變換原點(diǎn)云坐標(biāo)，完成配準(zhǔn)。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于RANSAC算法的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，在所述根據(jù)讀取到的待配準(zhǔn)點(diǎn)云擬合關(guān)鍵面，得到關(guān)鍵面之前，還包括：對所述待配準(zhǔn)點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理，其中所述預(yù)處理包括濾波去噪。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于RANSAC算法的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，在所述根據(jù)讀取到的待配準(zhǔn)點(diǎn)云擬合關(guān)鍵面，得到關(guān)鍵面之前，還包括：獲取待配準(zhǔn)點(diǎn)云。

4.一種基于RANSAC算法的點(diǎn)云配準(zhǔn)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

擬合模塊，用于通過RANSAC算法對讀取到的待配準(zhǔn)點(diǎn)云進(jìn)行擬合，得到關(guān)鍵面；其中，所述關(guān)鍵面能夠代表原點(diǎn)云；

特征值提取模塊，用于對所述關(guān)鍵面進(jìn)行特征提取，得到特征值；其中，所述特征值應(yīng)能代表原點(diǎn)云；

粗配準(zhǔn)模塊，用于根據(jù)所述特征值對關(guān)鍵面進(jìn)行粗配準(zhǔn)，得到第一旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣；將所述第一旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣添加為精配準(zhǔn)的參數(shù)；

精配準(zhǔn)模塊，用于根據(jù)所述參數(shù)對所述關(guān)鍵面進(jìn)行精配準(zhǔn)，得到第二旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣；

進(jìn)一步地，所述精配準(zhǔn)算法如下：

兩期點(diǎn)云A和B，點(diǎn)集為A＝{a1，a2，a3......an}、B＝{b1，b2，b3......bm}，通過旋轉(zhuǎn)平移變換后，點(diǎn)云A、B中的點(diǎn)一一對應(yīng)；

a_i＝R·b_i+T；

式中：R為旋轉(zhuǎn)矩陣；T為平移矩陣；

其中旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T使得目標(biāo)函數(shù)：

取最小值，這時R、T為最優(yōu)參數(shù)；

5)目標(biāo)點(diǎn)云A中取點(diǎn)集ai，并在源點(diǎn)云B中找到對應(yīng)點(diǎn)bi，使

||a_i-b_i||＝min；

6)計算旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣，使目標(biāo)函數(shù)取最小值；

7)對目標(biāo)點(diǎn)云A進(jìn)行旋轉(zhuǎn)平移變換，更新得到新點(diǎn)云數(shù)據(jù)集A’；

8)計算已更新點(diǎn)云A’和源點(diǎn)云B中所有對應(yīng)點(diǎn)的距離，做歸一化處理，得：

式中：a′為更新得到新點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中的點(diǎn)集；n為更新得到新點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中點(diǎn)的數(shù)量；

給定閾值，若平均距離d小于給定的閾值，重復(fù)以上步驟，否則視為收斂；

進(jìn)一步地，通過icp算法(迭代最近點(diǎn)算法)對對所述關(guān)鍵面進(jìn)行精配準(zhǔn)；

坐標(biāo)變換模塊，用于根據(jù)旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣變換原點(diǎn)云坐標(biāo)，完成配準(zhǔn)。