[發明專利]一種基于雙分支特征交互的3D點云配準網絡模型及配準方法

在審

• 申請號: 202110800809.2
• 申請日: 2021-07-15
• 公開（公告）號: CN113538535A
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 劉帥成;徐昊;劉光輝
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都君合集專利代理事務所(普通合伙) 51228
• 代理人: 尹新路

1.一種基于雙分支特征交互的3D點云配準網絡模型，用于對目標點云和源點云進行3D點云配準，且在3D點云配準過程中，對目標點云和源點云進行信息交互融合，其特征在于，包括雙分支特征提取網絡、雙分支參數回歸網絡；

所述雙分支特征提取網絡包括旋轉特征提取分支網絡和平移特征提取分支網絡；所述雙分支參數回歸網絡包括旋轉參數回歸網絡和平移參數回歸網絡；

所述旋轉特征提取分支網絡和平移特征提取分支網絡為由多層卷積塊、向量拼接層和最大值池化層依次連接構成，在旋轉特征提取分支網絡和平移特征提取分支網絡中的多層卷積塊之間設置有點特征交互模塊；

所述點特征交互模塊內設置兩路依次連接的最大值池化層和向量拼接層；一個所述點特征交互模塊中的最大值池化層還分別與另一歌特征交互模塊中的向量拼接層連接；

所述旋轉特征提取分支網絡和平移特征提取分支網絡的輸出端分別對應與旋轉參數回歸網絡和平移參數回歸網絡連接；

所述旋轉參數回歸網絡和平移參數回歸網絡都設置全局特征交互模塊；

所述旋轉參數回歸網絡中還設置有旋轉回歸網絡，所述平移參數回歸網絡中還設置有平移回歸網絡。

2.一種基于雙分支特征交互的3D點云配準方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：將源點云X和目標點云Y都分別輸入到旋轉特征提取分支網絡和平移特征提取分支網絡中；通過旋轉特征提取分支網絡提取得到源點云X的旋轉全局特征和目標點云Y的旋轉全局特征通過平移特征提取分支網絡提取得到源點云X的平移全局特征和目標點云的平移全局特征

步驟2：將得到旋轉全局特征旋轉全局特征輸入到旋轉參數回歸網絡中，將平移全局特征和平移全局特征輸入到平移參數回歸網絡中；

步驟3：在旋轉參數回歸網絡的全局特征交互模塊中，將輸入的旋轉全局特征旋轉全局特征進行交互融合，分別得到源點云X融合后的旋轉全局特征和目標點云Y融合后的旋轉全局特征，然后通過源點云X融合后的旋轉全局特征和目標點云Y融合后的旋轉全局特征輸入到旋轉回歸網絡中得到表示3D旋轉的四元數quat；

在平移參數回歸網絡的全局特征交互模塊中，將輸入的平移全局特征和平移全局特征進行交互融合，分別得到源點云X融合后的平移全局特征和目標點云Y融合后的平移全局特征，然后通過平移回歸網絡得到源點云X和目標點云Y各自的顯著性點，然后將兩者顯著性點之間的差值作為3D平移的平移參數；

步驟4：將得到的四元數quat和平移參數trans作用到源點云X上，得到3D剛體變換后的源點云X，將3D剛體變換后的源點云X送入到下一次迭代的網絡中。

3.如權利要求2所述的一種基于雙分支特征交互的3D點云配準方法，其特征在于，所述步驟1中，在進行四種全局特征的提取時，通過點特征交互模塊對不同級的源點云X的點特征和目標點云Y的點特征進行特征通道維度的拼接操作，然后通過最大值池化層進行最大值池化操作后實現交互融合，得到帶有交互融合后的信息的旋轉全局特征旋轉全局特征平移全局特征和平移全局特征

4.如權利要求3所述的一種基于雙分支特征交互的3D點云配準方法，其特征在于，在步驟1-4的操作過程中，采用3D剛體變換敏感度損失函數、點特征丟棄損失函數和3D剛體變換回歸損失函數的結合作為整個網絡的損失函數進行訓練，具體為，為每一次迭代過程中的3D剛體變換敏感度損失函數設置加權系數β，為點特征丟棄損失函數設置加權系數γ，為3D剛體變換回歸損失函數設置加權系數為1，將三種損失函數乘以加權系數后的值相加作為單次迭代的單次損失函數，然后將多次迭代得到的單次損失函數求和取平均得到當前迭代的總損失函數。

5.如權利要求4所述的一種基于雙分支特征交互的3D點云配準方法，其特征在于，所述3D剛體變換回歸損失函數包括四元數回歸損失函數和平移距離回歸損失函數，為平移距離回歸損失函數設定系數λ，將乘以系數λ后的平移距離回歸損失函數和四元數回歸損失函數相加得到3D剛體變換回歸損失函數。