[發(fā)明專利]一種基于特征學(xué)習(xí)的端到端點(diǎn)云配準(zhǔn)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110358537.5
• 申請(qǐng)日: 2021-04-02
• 公開（公告）號(hào): CN113077501B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋亞楠;沈衛(wèi)明;陳剛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)創(chuàng)新技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06T7/33
• 分類號(hào): G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 林超

1.一種基于特征學(xué)習(xí)的端到端點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于：

步驟1：構(gòu)建混合特征構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，通過混合特征構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)獲得待測(cè)物體的點(diǎn)云的混合特征；

步驟2：基于混合特征構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基于特征學(xué)習(xí)的端到端點(diǎn)云配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)，端到端點(diǎn)云配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)包含了混合特征構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)；

步驟3：訓(xùn)練構(gòu)建的點(diǎn)云配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)，且點(diǎn)云配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)在平移損失函數(shù)和旋轉(zhuǎn)損失函數(shù)共同監(jiān)督下訓(xùn)練；

步驟4：利用訓(xùn)練完成后的點(diǎn)云配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果直接用于預(yù)測(cè)點(diǎn)云對(duì)之間的變換；

所述步驟1具體為：

步驟1.1：采集待測(cè)物體的點(diǎn)云，點(diǎn)云的每個(gè)點(diǎn)均為編碼點(diǎn)，以每個(gè)編碼點(diǎn)為中心在點(diǎn)云中構(gòu)建球形區(qū)域；

步驟1.2：在構(gòu)建的球形區(qū)域中隨機(jī)選擇k個(gè)相鄰的編碼點(diǎn)作為鄰域點(diǎn)；

步驟1.3：構(gòu)建編碼點(diǎn)的局部幾何特征；

步驟1.4：構(gòu)建編碼點(diǎn)的混合特征：

步驟1.5：構(gòu)建點(diǎn)云的混合特征：重復(fù)步驟1-4，為點(diǎn)云中的每個(gè)編碼點(diǎn)構(gòu)建混合特征；

所述的步驟1.3具體為：

將編碼點(diǎn)與其每一個(gè)鄰域點(diǎn)之間的空間距離在X、Y、Z三個(gè)坐標(biāo)軸上分解，利用每個(gè)坐標(biāo)軸上的距離計(jì)算該坐標(biāo)軸方向上該鄰域點(diǎn)對(duì)編碼點(diǎn)的貢獻(xiàn)值，X、Y、Z三個(gè)坐標(biāo)軸處理方式相同；以X軸方向上的貢獻(xiàn)值為例，計(jì)算鄰域點(diǎn)在X軸方向上對(duì)編碼點(diǎn)的貢獻(xiàn)值，以Fx表示：

其中，x表示鄰域點(diǎn)與編碼點(diǎn)沿X軸方向的距離；

所述步驟1.4中，使用編碼點(diǎn)在三個(gè)坐標(biāo)軸的空間位置坐標(biāo)(x,y,z)、點(diǎn)法向信息(N_x,N_y,N_z)以及局部幾何特征(Fx,F_y,F_z)構(gòu)建組成了編碼點(diǎn)的混合特征；

所述的步驟2中的端到端點(diǎn)云配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)，具體包括了混合特征處理模塊、第三多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)、最大池化操作和全連接層，源點(diǎn)云和模板點(diǎn)云分別經(jīng)各自的混合特征處理模塊后獲得兩個(gè)尺度不同的點(diǎn)云特征，將源點(diǎn)云和模板點(diǎn)云各自的兩個(gè)不同尺寸的點(diǎn)云特征進(jìn)行跳躍連接后獲得融合特征，融合特征經(jīng)過第三多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)后再經(jīng)最大池化操作獲得全局特征，再將全局特征經(jīng)全連接層獲得源點(diǎn)云和模板點(diǎn)云之間的平移變換參數(shù)和旋轉(zhuǎn)變換參數(shù)，將平移變換參數(shù)和旋轉(zhuǎn)變換參數(shù)合并形成變換矩陣并輸出；

所述的混合特征處理模塊主要由混合特征構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)、第一多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)、第二多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)依次連接構(gòu)成，源點(diǎn)云/模板點(diǎn)云輸入到混合特征構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，第一多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)和第二多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)輸出兩種不同尺度的特征并作為兩個(gè)點(diǎn)云特征；源點(diǎn)云的兩個(gè)不同尺度的點(diǎn)云特征從小到大排列，然后模板點(diǎn)云的兩個(gè)不同尺度的點(diǎn)云特征從小到大排列組成了融合特征。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于特征學(xué)習(xí)的端到端點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于：

所述的步驟3中，在訓(xùn)練中，將變換矩陣反饋到源點(diǎn)云進(jìn)行變換，以變換后的源點(diǎn)云再一次輸入到端到端點(diǎn)云配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)中得到下一次迭代的變換矩陣，并且不斷重復(fù)迭代優(yōu)化達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)后，以所有迭代次獲得的變換矩陣進(jìn)行相乘后的結(jié)果作為最終點(diǎn)云變換矩陣，用最終點(diǎn)云變換矩陣對(duì)源點(diǎn)云進(jìn)行變換。