[发明专利]多模式场景中的三维对象的识别和姿势确定

权利要求书

1.一种用于利用3D场景数据和场景强度数据识别3D对象的实体和确定所述实体的3D姿势的方法，所述方法包括以下步骤：

a）提供3D对象数据并获得对象强度数据；

b）提供3D场景数据和场景强度数据；

c）从所述强度数据中提取场景特征点；

d）从所述3D场景数据中选择至少一个参考点；

e）在假设所述参考点为所述3D对象的一部分的情况下，针对每个所选的参考点，通过最大化所提取的场景特征点的数量而为所述3D对象计算候选姿势，在给定的候选姿势下，所述所提取的场景特征点与所述3D对象一致；

f）从所述候选姿势中计算一组过滤姿势。

2.如权利要求1所述的方法，其中，在步骤a）中，通过从所述3D对象数据合成地创建强度数据来获得所述对象强度数据。

3.如权利要求1所述的方法，其中，在步骤a）中，提供所述对象强度数据。

4.如权利要求1所述的方法，其中，步骤a）包括从所述3D对象数据和对象强度数据计算模型。

5.如权利要求4所述的方法，其中，步骤a）包括：

a1）从所述3D对象数据中选择至少一个样本点；

a2）从所述对象强度数据中提取对象特征点；

a3）针对每对所选的样本点和所提取的对象特征点，计算描述这两个点及这两个点的关系的点对描述符；

a4）创建存储利用所述点对描述符来索引的点对的模型。

6.如权利要求5所述的方法，其中，步骤a4）包括：

a4a）采样所述点对描述符；

a4b）创建全局模型描述，所述全局模型描述将每个采样的点对描述符映射到点对的一列表，其中，每列表包含具有类似的采样的点对描述符的所有对所选的样本点和所提取的对象特征点。

7.如权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，在步骤d）中，从所述3D场景数据中随机地选择所述参考点，或者通过均匀地采样所述3D场景数据来选择所述参考点。

8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，在步骤e）中，为每个候选姿势计算分数值。

9.如权利要求8所述的方法，其中，使用决策方案计算所述候选姿势。

10.如权利要求9所述的方法，其中，所述决策方案包括以下步骤：

e1）采样可能的对象姿势的空间；

e2）针对每个姿势空间样本，创建计数器；

e3）从所述所提取的场景特征点中选择至少一个场景特征点；

e4）针对每个所选的场景特征点，计算匹配姿势，使得所述参考点位于所述3D对象的表面上且所述场景特征点与所述3D对象一致；

e5）针对在步骤e4）中所计算的每个匹配姿势，增大相应的姿势空间样本的计数器；

e6）检测采样的姿势空间中的达到峰值的计数器值，并选择相应的姿势空间样本作为候选姿势。

11.如权利要求10所述的方法，其中，在步骤e1）中，利用两个参数表示可能的对象姿势的空间，其中，第一个参数为所述3D对象上的点，第二个参数为角度。

12.如权利要求11所述的方法，其中，将所述3D对象上的点表示成到从所述3D对象数据中所选的一组点的索引，通过将一组角度分成等大小的间隔来采样所述角度。

13.如权利要求10所述的方法，其中，在步骤a）中，从所述对象强度数据中提取对象特征点。

14.如权利要求13所述的方法，其中，在步骤e4）中，使用数据结构计算所述匹配姿势，所述数据结构允许搜索类似于所述参考点与所述所选的场景特征点的对的3D对象点与对象特征点的对。

15.如权利要求14所述的方法，其中，搜索类似的点对的步骤包括以下步骤：

e4a）计算描述所述参考点、所述所选的场景特征点及所述参考点和所述所选的场景特征点的关系的点对描述符；

e4b）将所述点对描述符用作到所述数据结构的索引。