[发明专利]一种点云配准方法

权利要求书

1.一种点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，采集待配准的点云P和点云Q，其中p_i∈P，i＝1,2,...,t，q_j∈Q，j＝1,2,...,t，对点云P中的点p_i在点云Q中寻找与点p_i相配准的点q_j∈Q，即得到初始匹配点对；

其中，点云Q中与点p_i相配准的点q_j满足式(1)：

式(1)中，α为预设阈值，表示点p_i的最大主曲率，表示点q_j的最大主曲率，表示点p_i的最小主曲率，表示点q_j的最小主曲率；

步骤2，根据初始匹配点对，分别得到初始匹配点对点p_i和q_j的自适应邻域和

步骤3，若初始匹配点对点p_i和q_j的特征区域相同且初始匹配点对点p_i和q_j的自适应邻域和的GAN形状相同，则对初始匹配点对点p_i和q_j的自适应邻域和进行自适应邻域 匹配，得到初始匹配点对点p_i和q_j的初始位置；否则，初始匹配点对点p_i和q_j为非匹配点；

其中，对初始匹配点对点p_i和q_j的自适应邻域和进行自适应邻域 匹配，包括：

步骤31，若自适应邻域和的GAN形状均为线状，则利用曲线匹配方法判断自适应邻域和自适应邻域是否相匹配；若自适应邻域和自适应邻域相匹配，执行步骤32；

步骤32，若自适应邻域和的GAN形状均为线状，包括：

步骤321，在自适应邻域中选取距离点p_i最远的两个点作为两个第一端点，在自适应邻域中选取距离点q_j最远的两个点作为两个第二端点；

步骤322，将两个第一端点分别与点p_i相连接，构成两个直线段，对该两个直线段进行归一化处理得到点p_i的单位向量；

将两个第二端点分别与点q_j相连接，构成两个直线段，对该两个直线段进行归一化处理得到点q_j的单位向量；

步骤323，若点p_i的单位向量与点q_j的单位向量共线，则在自适应邻域中选取距离点p_i次远的两个点作为两个第一端点，在自适应邻域中选取距离点q_j次远的两个点作为两个第二端点；否则，执行步骤324；

步骤324，根据点p_i的单位向量和点q_j的单位向量，利用奇异值分解法，对点云P和点云Q进行粗配准，即得到点云P和点云Q的初始位置；

步骤4，根据点云P和点云Q的初始位置，对点云P和点云Q进行精确配准。

2.根据权利要求1所述的点云配准方法，其特征在于，判断所述初始匹配点对点p_i的自适应邻域的GAN形状，包括：

根据点p_i的自适应邻域得到点p_i的局部加权协方差矩阵M_i的特征值λ₀、λ₁和λ₂，并根据点p_i的局部加权协方差矩阵M_i的特征值λ₀、λ₁和λ₂，判断点p_i的自适应邻域的GAN形状；

其中，p_m与p_n表示点p_i的邻域中的任意点，θ表示平滑函数；

若则点p_i的自适应邻域的GAN形状为线状。

3.根据权利要求1所述的点云配准方法，其特征在于，步骤4中根据点云P和点云Q的初始位置，对点云P和点云Q进行精确配准，包括：

步骤41，通过式(2)得到对点云P和点云Q进行精确配准的空间变换参数：

式(2)中，h_k表示第k次迭代时的尺度因子，R_k表示第k次迭代时旋转矩阵，表示第k迭代时的平移矩阵；

步骤42，当|RMS_k-RMS_k-1|ε₂或kStep_max时，迭代停止，将此时得到的空间变换参数用于对点云P和点云Q进行精确配准；其中，RMS_k为第k次迭代时均方根误差，ε₂为相邻两次迭代的均方根误差的差值，Step_max为最大迭代次数。