[发明专利]基于非线性优化的多视角点云配准方法及系统

说明书

本发明提供一种基于非线性优化的多视角点云配准方法，包括：获取待匹配的多个不同视角的点云数据，以及获取用于将每个点云数据转换到世界坐标系对应的初始刚体变换参数；当初始刚体变换参数满足预设条件时，根据初始刚体变换参数将对应的点云数据转换到世界坐标系下进行初配准；确定经过初配准后每个点云与其它点云之间的对应点；根据所有对应点之间的欧氏距离最小来构造目标函数进行全局优化，以求解每个点云的最优刚体变换参数；通过最优刚体变换参数对点云数据进行精确配准。本发明还提供一种多视角点云配准系统。本发明通过构造目标函数进行全局优化求解最优刚体变换参数，克服现有技术容易陷入局部最优解的缺点，配准精度更高。

【技术领域】

本发明属于三维测量方法和仪器技术领域，尤其涉及一种基于非线性优化的多视角点云配准方法及系统。

【背景技术】

在对物体进行三维扫描时，通常需要从被测物的不同方位进行扫描以获得较完整的三维数据，并需要对所得被测物的多视角三维点云进行配准使其处于同一坐标系中。现有的多视角点云匹配技术是利用ICP(Iterative Closest Point，迭代最近点)算法进行匹配，通过组合选取两个不同视角的点云进行ICP，重复这个过程多次，直到全部收敛，从而得到多视角点云整体的匹配结果。

而采用ICP匹配时，并不能保证多视角点云ICP匹配同时收敛得到全局匹配最优的结果，在迭代收敛的过程中不能自我判断收敛方向与收敛步长，当待匹配点云的初始位置不合理或点云之间对应点个数较少的情况下，匹配优化结果容易陷入局部最优。鉴于此，实有必要提供一种基于非线性优化的多视角点云配准方法及系统以克服上述缺陷。

【发明内容】

本发明提出一种能够全局优化以提高配准精度的基于非线性优化的多视角点云配准方法及系统。

为了实现上述目的，本发明提供一种基于非线性优化的多视角点云配准方法，包括以下步骤：

获取待匹配的多个不同视角的点云数据，以及获取用于将每个点云数据转换到世界坐标系对应的初始刚体变换参数；

当所述初始刚体变换参数满足预设条件时，根据所述初始刚体变换参数将对应的点云数据转换到世界坐标系下进行初配准；

确定经过初配准后每个点云与其它点云之间的对应点；

根据所有对应点之间的欧氏距离最小来构造目标函数进行全局优化，以求解每个点云的最优刚体变换参数；

通过所述最优刚体变换参数对所述点云数据进行精确配准。

在一个优选实施方式中，所述确定经过初配准后每个点云与其它点云之间的对应点的步骤包括：

获取一个点云中的一个点及在其它点云中与该点距离最近的某点；

当一个点云的一个点与其它点云中某点的距离最近且小于距离阈值时，则判断为对应点。

在一个优选实施方式中，所述根据所有对应点之间的欧氏距离最小来构造目标函数进行全局优化，以求解每个点云的最优刚体变换参数的步骤，包括：

通过全局迭代使待优化的目标函数达到最小，计算得到中间刚体变换参数；

根据所述中间刚体变换参数对转换到世界坐标系下的所述点云数据进行姿态调整；

判断调整后所有对应点之间的欧氏距离是否全局收敛；

当判断得到调整后所有对应点之间的欧氏距离符合全局收敛时，则确定所述中间刚体变换参数为最优刚体变换参数。

在一个优选实施方式中，所述方法还包括：当判断得到调整后所有对应点之间的欧氏距离不符合全局收敛时，将所述中间刚体变换参数作为下一次全局迭代新的初始刚体变换参数并进入下一次全局迭代，以求解最优刚体变换参数。