[發明專利]基于去偽加權方差最小化算法的工件點云精配準方法

在審

• 申請號: 202310099028.4
• 申請日: 2023-01-29
• 公開（公告）號: CN115994931A
• 公開（公告）日: 2023-04-21
• 發明（設計）人: 朱大虎;吳浩;張宇;華林
• 申請（專利權）人: 湖北隆中實驗室
• 主分類號: G06T7/30
• 分類號: G06T7/30;G06F30/17
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 楊宏偉

1.一種基于去偽加權方差最小化算法的工件點云精配準方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、將CAD模型離散為點云模型作為目標點云Q，基于Open3D庫函數完成目標點云法向量計算和定向，利用三維掃描儀獲取測量點云作為源點云P；

步驟2、利用Kdtree算法對目標點云和源點云雙向搜索獲取最近鄰點對集合，源點云中的一個測量點和目標點云中與該測量點距離最近的一個點組成一對最近鄰點對，基于目標點云和源點云P的點對之間位置關系將源點云P分為正向測點集合P_k(p₁,p₂,p₃…p_k…p_m)和負向測點集合P_s(p₁,p₂,p₃…p_s…p_n)，p_k表示第k個正向測點，m為源點云中正向測點總數，p_s表示第s個負正向測點，n為源點云中負向測點總數，源點云總數為m+n；

步驟3、統一最近鄰點對集合中點到點距離和點到面距離建立自適應協調距離，以二進制符號η連接，η＝0或η＝1，實時調整自適應協調距離；

步驟4、建立權重函數，以點對距離范圍將源點云P分為正常點云、可控異常點云和不可控異常點云，并對每個點對距離施加不同程度的比例權重，進而減小異常點云對配準精度的影響；

步驟5、基于自適應協調距離和權重函數建立去偽加權方差最小化算法的目標函數，用于求解基于CAD模型的目標點云Q和源點云P之間精配準的剛體轉換矩陣；

步驟6、利用步驟5計算出的剛體轉換矩陣作用于測量點云，從而更新測量點云；

步驟7、定義存在結構偏差點云、余量不均點云以及測量固有缺陷時的誤差評價函數；

步驟8、重復步驟2-7，直到達到收斂條件:迭代次數MM_max，最終獲得精配準的剛體轉換參數T。

2.根據權利要求1所述一種基于去偽加權方差最小化算法的工件點云精配準方法，其特征在于：步驟3中具體包括如下步驟：

步驟3.1、自適應協調距離d_iV包含正向自適應協調距離d_kV和負向自適應協調距離d_sV，i∈[1,m+n]，定義ω∈R³和ν∈R³分別為旋轉向量和平移向量，R³表示三維空間，點對中點到點距離函數d_iI一階泰勒近似如下：

單步轉換后最近鄰點對中點到點距離d_iI即更新點p_i+到其最近鄰點q_j的距離，如公式(1):

其中，是轉換向量，P_i是對應第i個測點p_i三維坐標的反對稱矩陣，I_3×3是3×3的單位矩陣，點對中點到點距離d_iI在ξ₀＝0_6×1處的一階泰勒展開為公式(2)：

其中，d_iI(ξ₀)＝||p_i-q_j||，ξ₀為6×1的轉換零向量，為轉換向量ξ的一階梯度，的計算過程如公式(3)：

其中，A、B均為中間參數，表示單位化的最近鄰點對距離向量，q_j表示點對中與測點p_i對應目標點，d_iI的一階近似表示為公式(4)：

步驟3.2、建立點到平面距離函數，如公式(5):

其中，d_iT為點對中點到平面距離，F是一個距離函數，n_j表示第j個目標點云q_j處的法向量，n_iT＝n_j，是轉換向量；

步驟3.3、建立自適應協調距離函數d_iV，如公式(6):

其中，η表示二進制符號，n_iV＝ηn_iT+(1-η)n_iI，n_iV自適應協調距離函數d_iV的協調向量，n_iT為點到平面距離函數d_iT的協調向量，n_iI是點對中點到點距離函數的協調向量；η＝0或η＝1，n_iI的方向與n_iT保持一致；當η＝0時，既有法線約束又存在切線約束，收斂穩定性提升，但收斂速度降低；當η＝1時，基于距離d_iT進行收斂，僅存在法線約束，此時算法具有二次收斂速度；在收斂過程中，切線約束可有效防止錯誤收斂，甚至可抑制算法發散，提高算法穩定性；因此在精配準的初始階段令η＝0，基于距離d_iI進行收斂，保證算法在正確時方向上收斂；后期令η＝1，基于距離d_iT進行快速收斂。