[發明專利]點云配準方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210977460.4
• 申請日: 2022-08-15
• 公開（公告）號: CN115311337A
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 北京城市網鄰信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/32;G06T5/00
• 代理公司: 北京太合九思知識產權代理有限公司 11610
• 代理人: 張愛;劉戈

本申請實施例提供一種點云配準方法、裝置、設備及存儲介質。在本申請實施例中，基于空間對象中的門體信息，結合三維點云數據集之間的門體連接信息，對各采集點位的三維點云數據集進行位姿估計，具體地，檢測二維實景圖像中的二維門點信息，將二維門點信息轉換成三維門點信息，基于三維點云數據集的三維門點信息，結合門體連接信息，估計三維點云數據集之間的相對位姿信息，整個過程中，無需足夠多的特征匹配對，根據門體信息對應的三維門點信息進行點云配準，提高了確定相對位姿信息準確率。

技術領域

本申請涉及三維重建技術領域，尤其涉及一種點云配準方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

點云配準是計算兩個點云之間的相對位姿(剛性變換或歐式變換)，將源點云(source cloud)變換到目標點云(target cloud)相同的坐標系下的過程。目前，為了得到理想的點云配準結果，可以通過尺度不變特征變換(Scale-invariant featuretransform，SIFT)、快速特征點提取和描述(Oriented FAST and Rotated BRIEF，ORB)和直方圖特征(Signatures of Histograms，SHOT)等特征描述子獲得足夠多的特征匹配對，進而基于特征匹配對進行點云配準，確定兩個點云之間的相對位姿。然而，采用特征匹配對的方法求解相對位姿，會導致求解相對位姿的準確率較低，影響最終點云配準的結果。

發明內容

本申請的多個方面提供一種點云配準方法、裝置、設備及存儲介質，用以提高點云配準的準確率。

本申請實施例提供一種點云配準方法，包括：獲取多個空間對象中在各采集點位上采集到的三維點云數據集和二維實景圖像，每個三維點云數據集和每張二維實景圖像中包含其所屬空間對象中的至少一個門體信息；其中，多個空間對象屬于目標物理空間，每個空間對象中設置有一個或多個采集點位；根據雷達坐標系與攝像頭坐標系之間的轉換關系，將每張二維實景圖像中的二維門點信息轉換至該二維實景圖像對應的三維點云數據集中，得到三維點云數據集的三維門點信息，二維門點信息是門體信息中拐角點與地面的交點信息；根據每個三維點云數據集的三維門點信息，結合各采集點位的三維點云數據集之間的門體連接信息，確定各采集點位的三維點云數據集之間的第一相對位姿信息，以實現各采集點位的三維點云數據集之間的點云配準。

本申請實施例還提供一種點云配準裝置，包括：獲取模塊、轉換模塊和確定模塊；獲取模塊，用于獲取多個空間對象中在各采集點位上采集到的三維點云數據集和二維實景圖像，每個三維點云數據集和每張二維實景圖像中包含其所屬空間對象中的至少一個門體信息；其中，多個空間對象屬于目標物理空間，每個空間對象中設置有一個或多個采集點位；轉換模塊，用于根據雷達坐標系與攝像頭坐標系之間的轉換關系，將每張二維實景圖像中的二維門點信息轉換至該二維實景圖像對應的三維點云數據集中，得到三維點云數據集的三維門點信息，二維門點信息是門體信息中拐角點與地面的交點信息；確定模塊，用于根據每個三維點云數據集的三維門點信息，結合各采集點位的三維點云數據集之間的門體連接信息，確定各采集點位的三維點云數據集之間的第一相對位姿信息，以實現各采集點位的三維點云數據集之間的點云配準。

本申請實施例還提供一種點云配準設備，包括：存儲器和處理器；存儲器，用于存儲計算機程序；處理器，與存儲器耦合，用于執行計算機程序，以實現本申請實施例提供的點云配準方法中的步驟。

本申請實施例還提供一種存儲有計算機程序的計算機可讀存儲介質，當計算機程序被處理器執行時，致使處理器實現本申請實施例提供的點云配準方法中的步驟。

在本申請實施例中，基于空間對象中的門體信息，結合三維點云數據集之間的門體連接信息，對各采集點位的三維點云數據集進行位姿估計，具體地，檢測二維實景圖像中的二維門點信息，將二維門點信息轉換成三維門點信息，基于三維點云數據集的三維門點信息，結合門體連接信息，估計三維點云數據集之間的相對位姿信息，整個過程中，無需足夠多的特征匹配對，根據門體信息對應的三維門點信息進行點云配準，提高了確定相對位姿信息準確率。

附圖說明