[发明专利]基于RANSAC算法的点云配准方法、系统及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种基于RANSAC算法的点云配准方法，其特征在于，包括：

通过RANSAC算法对读取到的待配准点云进行拟合，得到关键面；其中，所述关键面能够代表原点云；

对所述关键面进行特征提取，得到特征值；其中，所述特征值应能代表原点云；

根据所述特征值对关键面进行粗配准，得到第一旋转矩阵和平移矩阵；将所述第一旋转矩阵和平移矩阵添加为精配准的参数；

根据所述参数对所述关键面进行精配准，得到第二旋转矩阵和平移矩阵；

进一步地，所述精配准算法如下：

两期点云A和B，点集为A＝{a1，a2，a3......an}、B＝{b1，b2，b3......bm}，通过旋转平移变换后，点云A、B中的点一一对应；

a_i＝R·b_i+T；

式中：R为旋转矩阵；T为平移矩阵；

其中旋转矩阵R和平移矩阵T使得目标函数：

取最小值，这时R、T为最优参数；

1)目标点云A中取点集ai，并在源点云B中找到对应点bi，使

||a_i-b_i||＝min；

2)计算旋转矩阵和平移矩阵，使目标函数取最小值；

3)对目标点云A进行旋转平移变换，更新得到新点云数据集A’；

4)计算已更新点云A’和源点云B中所有对应点的距离，做归一化处理，得：

式中：a′为更新得到新点云数据集中的点集；n为更新得到新点云数据集中点的数量；

给定阈值，若平均距离d小于给定的阈值，重复以上步骤，否则视为收敛；

进一步地，通过icp算法(迭代最近点算法)对对所述关键面进行精配准；

根据第二旋转矩阵和平移矩阵变换原点云坐标，完成配准。

2.如权利要求1所述的一种基于RANSAC算法的点云配准方法，其特征在于，在所述根据读取到的待配准点云拟合关键面，得到关键面之前，还包括：对所述待配准点云进行预处理，其中所述预处理包括滤波去噪。

3.如权利要求1所述的一种基于RANSAC算法的点云配准方法，其特征在于，在所述根据读取到的待配准点云拟合关键面，得到关键面之前，还包括：获取待配准点云。

4.一种基于RANSAC算法的点云配准系统，其特征在于，包括：

拟合模块，用于通过RANSAC算法对读取到的待配准点云进行拟合，得到关键面；其中，所述关键面能够代表原点云；

特征值提取模块，用于对所述关键面进行特征提取，得到特征值；其中，所述特征值应能代表原点云；

粗配准模块，用于根据所述特征值对关键面进行粗配准，得到第一旋转矩阵和平移矩阵；将所述第一旋转矩阵和平移矩阵添加为精配准的参数；

精配准模块，用于根据所述参数对所述关键面进行精配准，得到第二旋转矩阵和平移矩阵；

进一步地，所述精配准算法如下：

两期点云A和B，点集为A＝{a1，a2，a3......an}、B＝{b1，b2，b3......bm}，通过旋转平移变换后，点云A、B中的点一一对应；

a_i＝R·b_i+T；

式中：R为旋转矩阵；T为平移矩阵；

其中旋转矩阵R和平移矩阵T使得目标函数：

取最小值，这时R、T为最优参数；

5)目标点云A中取点集ai，并在源点云B中找到对应点bi，使

||a_i-b_i||＝min；

6)计算旋转矩阵和平移矩阵，使目标函数取最小值；

7)对目标点云A进行旋转平移变换，更新得到新点云数据集A’；

8)计算已更新点云A’和源点云B中所有对应点的距离，做归一化处理，得：

式中：a′为更新得到新点云数据集中的点集；n为更新得到新点云数据集中点的数量；

给定阈值，若平均距离d小于给定的阈值，重复以上步骤，否则视为收敛；

进一步地，通过icp算法(迭代最近点算法)对对所述关键面进行精配准；

坐标变换模块，用于根据旋转矩阵和平移矩阵变换原点云坐标，完成配准。