[發(fā)明專利]一種基于方向直方圖簽名特征的工件的三維點云配準方法

在審

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• 申請日: 2020-07-29
• 公開（公告）號: CN111862177A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設計）人: 潘豐;梁古南
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/35
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 劉秋彤;梅洪玉

本發(fā)明公開了一種基于方向直方圖簽名特征的工件的三維點云配準方法，屬于機器視覺領域。首先通過內部簽名描述算法提取出工件目標點云的關鍵點，然后采用方向直方圖簽名特征描述子對關鍵點進行特征描述提取，對關鍵點進行隨機采樣后在離線計算好的模板特征描述中結合二次約束即鄰域約束和距離約束來搜索提取出配準點對，利用對偶四元數(shù)求解旋轉矩陣和平移向量來實現(xiàn)點云的初始配準，在初始配準提供的初始位姿基礎上利用迭代最近點算法實現(xiàn)點云的精確配準。和傳統(tǒng)的基于二維圖像上的配準相比，可以避免光照影響，降低物體擺放位置的要求，可以獲得模板與目標之間較精確的位姿關系即兩者之間的旋轉矩陣和平移矩陣。

技術領域

本發(fā)明屬于機器視覺領域，涉及一種基于方向直方圖簽名特征的工件的三維點云配準方法。

背景技術

近年來，機器視覺技術逐漸應用在工業(yè)生產中，通過視覺技術實現(xiàn)機械手的三維目標工件的定位抓取是目前研究的熱點。定位抓取中的關鍵一步是獲取工件模板和工件目標之間的位姿關系即兩者之間的旋轉矩陣和平移矩陣，傳統(tǒng)的解決方案大多采用的是在二維圖像上的配準來獲取位姿關系，該方法對光照和物體的擺放位置很敏感，定位容易出現(xiàn)偏差。

隨著三維技術的成熟，使得基于三維信息解決視覺定位抓取中的配準問題成為可能。基于三維點云數(shù)據(jù)完成配準不僅可以避免光照影響，同時也可以獲得更多的位置信息，降低對物體擺放位置的高要求。在三維點云配準方面，經典的算法是最近迭代點算法，后續(xù)的許多配準算法都是在其基礎上改進而來。最近迭代點算法要求待配準的兩塊點云有一個較好的初始位置，否則容易陷入局部最優(yōu)解而得不到精確解，因此研究如何得到一個較好的初始位置是點云配準的關鍵一步。

發(fā)明內容

針對上述現(xiàn)有技術中存在的問題，本發(fā)明提供了一種基于方向直方圖簽名特征的工件的三維點云配準方法來實現(xiàn)對工件模板和工件目標之間的位姿估計。該配準方法分為初始配準和精確配準。對于初始配準，首先利用內部簽名描述(Intrinsic ShapeSignatures，ISS)算法提取出工件目標點云的關鍵點，然后采用高描述性的方向直方圖簽名(Signatures and Histograms for Surface and Texture，SHOT)特征描述子對關鍵點進行特征提取；對關鍵點進行隨機采樣后在離線計算好的工件模板特征中結合二次約束即距離約束和鄰域約束搜索提取出合適的配準點對，利用對偶四元素求解旋轉矩陣和平移矩陣來實現(xiàn)點云的初始配準，利用迭代最近點算法實現(xiàn)精確配準，最終得到工件模板和工件目標之間的位姿關系，提供給機械手用于準確抓取工件。

本發(fā)明的技術方案：

一種基于方向直方圖簽名特征的工件的三維點云配準方法，包括以下步驟：

步驟一：輸入工件的模板點云Q∈R^3×m和工件的目標點云P∈R^3×n，m和n分別是模板點云和目標點云的點數(shù)目，m≥n；

步驟二：對目標點云P用內部簽名描述算法進行關鍵點提取，得到關鍵點集合Keypoint_P∈R^3×l，l為關鍵點數(shù)目，l＜n；

步驟三：用方向直方圖簽名特征描述方法對關鍵點集合Keypoint_P中的每一個點進行352維的特征描述提取，得到關鍵點集合的特征描述集合SHOT_P∈R^l×352；用方向直方圖簽名特征描述方法對模板點云Q中的每一個點進行352維的特征描述提取，得到模板點云的特征描述集合SHOT_Q∈R^m×352；

步驟四：在關鍵點集合中隨機采樣f個點，得到目標配準點集合P_T∈R^3×f，3≤f≤l，根據(jù)步驟三得到的關鍵點的特征描述，得到f個目標配準點的特征描述集合SHOT_PT∈R^f×352；