[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310239900.0
• 申請(qǐng)日: 2023-03-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116071410A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-05-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于耀;郭天財(cái);周余
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/33
• 分類號(hào): G06T7/33
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 劉芳

本發(fā)明公開(kāi)一種基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與激光雷達(dá)測(cè)量標(biāo)定領(lǐng)域。該方法包括：獲取激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，并根據(jù)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)集；根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集確定第一點(diǎn)云和第二點(diǎn)云；采用訓(xùn)練好的孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定第一點(diǎn)云和第二點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)的幾何描述符和關(guān)鍵性得分；根據(jù)幾何描述符和關(guān)鍵性得分，從第一點(diǎn)云和第二點(diǎn)云中確定若干個(gè)匹配對(duì)；采用訓(xùn)練好的匹配對(duì)一致性學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，確定各匹配對(duì)的置信度；根據(jù)各置信度計(jì)算第一點(diǎn)云和第二點(diǎn)云之間的變換矩陣；根據(jù)變換矩陣對(duì)第一點(diǎn)云和第二點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)。本發(fā)明能夠提高點(diǎn)云配準(zhǔn)精度，從而提高激光雷達(dá)測(cè)量標(biāo)定的準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與激光雷達(dá)測(cè)量標(biāo)定領(lǐng)域，特別是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)

三維點(diǎn)云配準(zhǔn)指的是給定兩幀點(diǎn)云，通過(guò)計(jì)算兩者之間的相對(duì)位姿得到變換矩陣，將兩幀點(diǎn)云對(duì)齊到同一個(gè)坐標(biāo)系的過(guò)程。

近年來(lái)，自動(dòng)駕駛、數(shù)字人等領(lǐng)域開(kāi)始成為業(yè)界和學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)在其中扮演重要的角色。雖然傳統(tǒng)視覺(jué)即時(shí)定位與地圖創(chuàng)建(SimultaneousLocalization?andMapping，SLAM)這幾年得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，但其不可避免地受限于光照條件和紋理質(zhì)量。以迭代最近點(diǎn)(Iterative?Closest?Point，ICP)為基礎(chǔ)的算法在點(diǎn)云配準(zhǔn)中需要有較好的初值，否則極易陷入局部最優(yōu)。因此，基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。

基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法總體上可分為兩大類，一是用局部特征描述符得到匹配關(guān)系，并用隨機(jī)采樣一致性(Random?Sample?Consensus，RANSAC)算法從該匹配關(guān)系計(jì)算出變換矩陣，該方法要求局部特征描述符需要排除雷達(dá)的位姿信息以及對(duì)不同采樣角度造成的一系列差異(如自遮擋)魯棒，即使這兩個(gè)條件滿足，光靠局部表面的信息還是很難獲得精準(zhǔn)的匹配關(guān)系。二是基于回歸的方法，即讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)輸入的兩幀點(diǎn)云直接輸出其之間的變換矩陣，這種方法又有不同解決方案，但最終精度很難超越第一種方法。

為了解決本領(lǐng)域現(xiàn)有技術(shù)存在的精度問(wèn)題，需要提出一種新的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，以提高點(diǎn)云配準(zhǔn)精度，從而提高激光雷達(dá)測(cè)量標(biāo)定的準(zhǔn)確度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，所述點(diǎn)云配準(zhǔn)方法包括：

獲取激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述激光雷達(dá)數(shù)據(jù)生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)集；

根據(jù)所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)集確定第一點(diǎn)云和第二點(diǎn)云；所述第一點(diǎn)云和所述第二點(diǎn)云分別表征不同幀的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)；

采用訓(xùn)練好的孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定所述第一點(diǎn)云和所述第二點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)的幾何描述符和關(guān)鍵性得分；

根據(jù)所述幾何描述符和所述關(guān)鍵性得分，從所述第一點(diǎn)云和所述第二點(diǎn)云中確定若干個(gè)匹配對(duì)；所述匹配對(duì)表征所述第一點(diǎn)云中的點(diǎn)與所述第二點(diǎn)云中的點(diǎn)的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系；

采用訓(xùn)練好的匹配對(duì)一致性學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，確定各所述匹配對(duì)的置信度；

根據(jù)各所述置信度計(jì)算所述第一點(diǎn)云和所述第二點(diǎn)云之間的變換矩陣；

根據(jù)所述變換矩陣對(duì)所述第一點(diǎn)云和所述第二點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)點(diǎn)云；所述配準(zhǔn)點(diǎn)云用于構(gòu)建激光雷達(dá)掃描區(qū)域的點(diǎn)云地圖。

可選地，所述訓(xùn)練好的孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：編碼器網(wǎng)絡(luò)、互注意力網(wǎng)絡(luò)和解碼器網(wǎng)絡(luò)；采用訓(xùn)練好的孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定所述第一點(diǎn)云和所述第二點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)的幾何描述符和關(guān)鍵性得分，具體包括：

采用編碼器網(wǎng)絡(luò)，對(duì)所述第一點(diǎn)云和所述第二點(diǎn)云分別進(jìn)行降采樣，得到第一局部形狀特征和第二局部形狀特征；