[发明专利]一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法

说明书

本发明提出了一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，能够基于局部快速点特征直方图描述子以及采样一致性算法获取初始匹配点对，通过误差度量损失函数获取到粗配准矩阵，然后结合迭代最近点算法获取精配准刚体变换矩阵，可以有效的解决由于不同视角下三维点云无法自动配准的问题；与现有的方法相比较，本发明优点在于无需粘贴标志点，不受定位装置的影响，无需额外的辅助装置，对环境的要求也不高，并且效率较高，在实际的测量中，本方法具有较高的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及点云数据配准领域，尤其涉及一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法。

背景技术

随着三维测量技术的发展，面结构光三维测量法作为一种测量速度快、精度高的非接触式光学测量方法，被广泛应用于工业生产检测零件、生物医学和历史文物保护、产品的质量控制、模型数字化等领域。实际的测量过程中，由于会存在被测物体自身以及环境的遮挡问题，或者受到测量范围的一些限制，单次的测量只能够获得部分表面的三维数据，所以需要从不同的视角位姿来多次测量被测物体来获取完整的三维数据模型。其中三维点云的配准方法，也即通过寻找点云之间的正确的刚体变换关系，将不同视角下测量得到的三维数据转换到一个统一的全局坐标系之下，成为了解决被测物体三维数据拼合与完整重建的关键。

虽然前人对点云配准技术已经有了比较详细的研究，现有的配准方法主要有手动配准，基于标志点配准，利用运动定位装置辅助配准，利用被测物体形貌特征等方法，这几种方法存在着需要手动选取点、需要粘贴标志点、测量范围受定位装置运动范围限制、需要额外辅助装置、对环境要求高等问题，同时在进行点云配准时，被测物体的形状特征不同、相同条件下获取的点云数据也有较大区别且配准过程中可能存在错误的匹配。针对以上问题本发明提出一种基于基于局部特征描述子的点云自动配准方法，能够正确、稳定、快速地完成点云精确配准过程，可实现数据的自动配准，得到完整的测量模型。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，能够正确、稳定、快速地完成点云精确配准过程，可实现数据的自动配准，得到完整的测量模型。

本发明的技术方案是这样实现的：本发明提供了一种基于局部特征描述子的点云自动配准方法，其包括以下步骤：

S1、使用面结构光扫描仪测量被测工件，获取不同视角位姿下的单片点云数据，以第一次测量的单片点云数据为源点云，以第二次测量的单片点云数据为目标点云，得出源点云与目标点云的“中间值”，在下一次配准中，以“中间值”为源点云，以第三次测量的单片点云数据为目标点云，以此类推；

S2、将获取的点云数据进行点云预处理；

S3、计算局部特征点描述子，并使用采样一致性算法获取点云粗匹配的刚体变换矩阵；

S4、基于迭代最近点的算法获取精确的刚体变换矩阵，包括以下步骤：

S401、在源点云的K邻域内，计算点到法线的距离，将小于距离阈值的点对认为是匹配点；

S402、通过两个配准中点云的重叠部分的k个最佳对应关系估计，最终使用的对应关系数量根据预设重叠百分比的方法选择匹配点对，并将匹配点对存入匹配点对集C”；

S403、采用点到面误差度量优化方法建立相应的数学模型，然后通过求解目标函数获得刚性变换矩阵，从而获得旋转矩阵R和平移矩阵T两部分；

S404、通过矩阵乘法、旋转矩阵R和平移矩阵T计算得到相应的转换坐标，将不同坐标系下的测量数据转换到统一坐标系下，得到完整的测量数据模型，完成测量点云刚性变换；

S405、通过设置配准收敛的条件为同时满足旋转收敛条件和平移收敛条件，否则跳回S401，进行下一次迭代，旋转收敛条件为测量点云的旋转角度的余弦值cosθ是否大于预设的旋转阈值e，若是，则旋转收敛，否则未旋转收敛；