[發(fā)明專利]一種基于RANSAC測度優(yōu)化的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法

在審

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• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號(hào): CN112652003A
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊佳琪;黃志強(qiáng);張艷寧;陳家豪;權(quán)思文
• 申請（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/33
• 分類號(hào): G06T7/33
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204
• 代理人: 劉新瓊

1.一種基于RANSAC測度優(yōu)化的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于步驟如下：

S1：對(duì)輸入的場景點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行降采樣，依據(jù)降采樣后點(diǎn)云的關(guān)鍵點(diǎn)和描述子，計(jì)算場景與目標(biāo)的匹配集合，再將匹配集合進(jìn)行排序，篩選出K根候選匹配；

S2：設(shè)置初始位姿得分Score和初始迭代次數(shù)Iterators；

S3：在候選匹配中隨機(jī)選取三根匹配，并依此生成假設(shè)；

S4：采用優(yōu)化測度評(píng)估生成的假設(shè)，評(píng)估得分記作Score Iterator；

S5：根據(jù)評(píng)估得分更新Score，迭代步驟S3和S4，直至迭代次數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于RANSAC測度優(yōu)化的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于所述S1中的K根候選匹配的具體過程包括：

S11：建立三維體素網(wǎng)格，計(jì)算每個(gè)體素的重心，將體素的重心作為降采樣的值；

S12：計(jì)算每根匹配在場景點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云中索引的對(duì)應(yīng)關(guān)系：

其中，與分別表示場景點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云中第i和第j個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)處的描述子，n表示目標(biāo)點(diǎn)云中關(guān)鍵點(diǎn)的個(gè)數(shù)；

S13：記場景點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)為P^s，目標(biāo)點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)為P^t，依據(jù)公式(1)中的對(duì)應(yīng)關(guān)系計(jì)算兩點(diǎn)云之間的匹配集合為C＝{c_i}，其中且

S14：將匹配集合按照距離從小到大排列，選取較小的K根匹配作為候選匹配集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于RANSAC測度優(yōu)化的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于S2中初始化參數(shù)具體為設(shè)置初始得分Score為0，迭代次數(shù)Iterators為1000。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于RANSAC測度優(yōu)化的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于S3中生成假設(shè)的具體步驟包括：

S31：生成3個(gè)不同的0到K-1的隨機(jī)數(shù)，作為候選匹配的索引；

S32：根據(jù)隨機(jī)生成的三根匹配，計(jì)算場景點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云之間的位姿

其中，R,t分別表示場景點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云之間的旋轉(zhuǎn)變化矩陣和平移變化矩陣。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于RANSAC測度優(yōu)化的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于S4中評(píng)估假設(shè)的具體步驟包括：

S41：遍歷候選匹配集中每一根匹配，計(jì)算每一根匹配中場景點(diǎn)云中的關(guān)鍵點(diǎn)經(jīng)過位姿R,t變化后的點(diǎn)：

S42：計(jì)算場景點(diǎn)云中變換后的關(guān)鍵點(diǎn)到對(duì)應(yīng)目標(biāo)點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)之間的距離：

S43：計(jì)算每一根匹配在R,t下的得分：

其中，t是距離閾值；

S44：計(jì)算所有匹配在R,t位姿下的得分：

其中n表示匹配的數(shù)目。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于RANSAC測度優(yōu)化的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于S43中t設(shè)置為7.5倍點(diǎn)云分辨率。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于RANSAC測度優(yōu)化的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于S43中f函數(shù)為6個(gè)評(píng)估函數(shù)，具體如下：

Score MAE，借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)回歸損失的1范數(shù)損失函數(shù)，函數(shù)的取值范圍是0到1，函數(shù)如下：

Score MSE，借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)回歸損失的2范數(shù)損失函數(shù)，函數(shù)的取值范圍是0到1，函數(shù)如下：

Score LOG-COSH，借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)回歸損失的Log-COSH損失函數(shù)，函數(shù)的取值范圍是0到1，函數(shù)如下：

Score QUANTILE借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)回歸損失的分位數(shù)損失函數(shù)，本發(fā)明中m取值為0.9，表示距離在閾值內(nèi)的匹配貢獻(xiàn)更大，距離在閾值外的點(diǎn)貢獻(xiàn)較小，函數(shù)如下：

Score-QUANTILE，借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)回歸損失的分位數(shù)損失函數(shù)，本發(fā)明中m取值為0.9，與等式(9)不同的是，對(duì)距離大于閾值的匹配做懲罰，貢獻(xiàn)為負(fù)，函數(shù)如下：

Score EXP，結(jié)合指數(shù)函數(shù)的性質(zhì)，選取了下面函數(shù)：