[發明專利]一種基于隱空間拓撲結構約束的殘缺點云補全方法

在審

• 申請號: 202110506116.2
• 申請日: 2021-05-10
• 公開（公告）號: CN113205466A
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 彭聰;朱一凡;王雁剛
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/73;G06T17/00;G06N3/08
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 陶得天

本發明公開一種基于隱空間拓撲結構約束的殘缺點云補全方法，屬于計算機視覺技術領域。基于單視角殘缺點云的三維形狀補全技術，對深度圖轉換得到的單視角殘缺點云進行補全，獲得對象的完整三維點云形狀，實現感知對象幾何信息的快速重構。S1、采集目標對象的三維空間坐標；S2、對系統輸入的原始殘缺點云進行點云姿態規范化；S3、基于姿態規范化殘缺點云預測其對應的完整關鍵點骨架；S4、基于預測的完整關鍵點骨架，恢復其對應的稠密完整點云；S5、基于完整三維點云進行機器人感知任務優化。本發明可以針對任意位姿的真實三維點云進行形狀補全，具有更強的泛化性和魯棒性，應用范圍廣、速度快且抗噪聲能力強。

技術領域

本發明涉及一種基于隱空間拓撲結構約束的殘缺點云補全方法，屬于計算機視覺技術領域。

背景技術

作為現代計算機、自動控制、機械制造等技術的應用綜合體，機器人具有極高的自主決策和執行能力，可以代替人類完成很多復雜任務。機器人技術中的感知環節是機器人實現環境交互的重要接口，機器人通過感知手段與環境進行信息交互，獲取各種環境對象信息以協助操控者進行決策。隨著近年來計算機視覺技術的發展，基于計算機視覺的機器人感知技術得到了廣泛運用，機器人通過視覺傳感器采集對象的三維立體信息進而實現分析感知。但是在實際信息采集過程中，由于遮擋、環境噪聲、設備誤差等因素的影響，直接采集得到的三維信息(本發明使用三維點云作為三維信息表征形式)往往是殘缺的，存在信息損失，因此無法對對象的完整幾何形狀進行描述和表征，這就給后續任務中基于對象完整三維模型的感知理解和行動規劃造成了一定的困難。所以有必要發明一種殘缺點云補全技術對直接采集的殘缺點云進行修復，從而獲得感知對象完整的三維立體信息，進一步優化后續任務。

發明內容

本發明針對以上問題，提出了一種基于隱空間拓撲結構約束的殘缺點云補全方法，基于單視角殘缺點云的三維形狀補全技術，對深度圖轉換得到的單視角殘缺點云進行補全，獲得對象的完整三維點云形狀，實現感知對象幾何信息的快速重構。

本發明的技術方案為：按以下步驟進行處理：

S1、通過便攜式深度相機拍攝目標對象的單視角深度圖像，并根據已知的相機內參數將單視角深度圖轉換為三維空間坐標，并進行位置規范化預處理，得到原始殘缺點云數據；

S2、對系統輸入的原始殘缺點云進行位姿估計，并根據所預測位姿進行點云姿態規范化，得到姿態規范化殘缺點云；

S3、基于姿態規范化殘缺點云預測其對應的完整關鍵點骨架；

S4、基于預測的完整關鍵點骨架，使用上采樣網絡恢復其對應的稠密完整點云，即完整三維點云；

S5、基于完整三維點云進行機器人感知任務優化。

步驟S1具體為：

S1.1、使用Kinect二代深度相機拍攝目標對象的深度圖片，利用圖像分割獲取對象實際對應的深度圖像區域，并根據相機內參數與針孔相機模型將對象的深度圖像轉換為原始殘缺點云數據；

S1.2、針對步驟S1.1獲取的原始殘缺點云數據，將根據當前的坐標范圍通過平移和縮放將其變換到到半徑為1的單位球體中，實現位置規范化。

步驟S2具體為：

S2.1、構建相對位姿特征向量，該位姿向量由旋轉軸角、偏移量和縮放因子聯合構成，根據羅德里格斯公式可根據位姿向量對點云進行三維仿射變換，變換計算過程如下：

R＝I+sinθ*K+(1-cosθ)*K²

P'＝R*(s*P)+t