[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

说明书

本发明提供的基于RANSAC算法的点云配准方法、系统及计算机可读存储介质，所述方法通过RANSAC算法对读取到的待配准点云进行拟合，得到关键面；根据所述关键面进行特征提取，得到特征值；根据所述特征值进行配准，得到旋转矩阵和平移矩阵；根据旋转矩阵和平移矩阵变换原点云坐标，完成配准。本发明提供了一种基RANSAC算法的点云配准方法，可以在满足配准精度的前提下，有效提高配准速度。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，特别是涉及基于RANSAC算法的点云配准方法、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

点云是三维物体或三维场景的一种表现形式，是由空间中一组无规则分布的、表达三维物体或三维场景的空间结构和表面属性的离散点所构成。而点云配准，就是求两个点云之间的旋转平移矩阵，将源点云(例如，实时地图)变换到与目标点云(例如，预设地图)相同的坐标系下，使得两个点云中的点云数据之间的距离经过点云位姿变换后达到最小值。

点云是符合测量规则能够刻画目标表面特性的密集点集合，是继矢量、影像后的第三类空间数据，可以直接和有效地刻画三维现实世界。主要应用于测绘、自动驾驶、规划设计、考古与文物保护、医疗等领域。点云配准是三维重建过程的重要一环，对处理后的整体精度有着重大的影响。

目前，传统的点云配准算法需要进行大量运算、效率较低，且两期点云没有较好的初始位姿，点云配准容易陷入局部最优，导致整体效果较差。

发明内容

本发明提供基于RANSAC算法的点云配准方法、系统及计算机可读存储介质，提高了点云配准的效率及精准度。

本发明一个实施例提供一种基于RANSAC算法的点云配准方法，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；

根据第二旋转矩阵和平移矩阵变换原点云坐标，完成配准。

进一步地，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。

进一步地，还包括：获取待配准点云。

本发明一个实施例提供一种基于RANSAC算法的点云配准系统，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；

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。

进一步地，还包括：预处理模块，用于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。

进一步地，还包括：获取模块，用于获取待配准点云。

本发明一个实施例提供一种点云配准的终端，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的基于RANSAC算法的点云配准方法。