[发明专利]基于重心偏离度的隧洞点云配准方法、装置

权利要求书

1.一种基于重心偏离度的隧洞点云配准方法，其特征在于，包括：

分别采集隧洞的三维激光点云和影像序列，从三维激光点云提取特征点云作为基准点云，从影像序列提取真实尺度的稀疏点云作为目标点云；

迭代步骤：在基准点云中选择基准共面四点基，在目标点云中选择对应的候选点集合；计算候选点集合中各个点的重心偏离度，将各点的重心偏离度彼此之间差值小于预定阈值的候选共面四点基，作为候选同名配准基元；根据基准共面四点基的仿射比例和线段夹角，从候选同名配准基元中确定目标共面四点基，并计算配准变换参数；其中候选点集合中各个点的重心偏离度按照如下计算：选取候选点集合中形成候选共面四点基的点对，以点作为球心，指定长度为半径，计算在球形邻域内存在的目标点云点集的重心坐标，与球心点空间坐标之间的偏移量；

重复迭代步骤进行迭代计算，获取多组配准变换参数，选取最优配准变换参数。

2.根据权利要求1所述的基于重心偏离度的隧洞点云配准方法，其特征在于，所述从三维激光点云提取特征点云作为基准点云，从影像序列提取真实尺度的稀疏点云作为目标点云，包括：

采用三维尺度不变特征转换从三维激光点云提取特征点云，基于运动恢复结构从影像序列提取稀疏点云，并依据隧洞中的真实刻度将稀疏点云的尺度转换为真实尺度。

3.根据权利要求1所述的基于重心偏离度的隧洞点云配准方法，其特征在于，所述在目标点云中选择对应的候选点集合，包括：

在目标点云中提取与基准共面四点基的点对距离相等的候选点集合C₁和C₂，其中，，m和n为自然数，对基准共面四点基的点对和，均有和，点对连成的线段与另一点对连成的线段存在交点。

4.根据权利要求3所述的基于重心偏离度的隧洞点云配准方法，其特征在于，所述根据基准共面四点基的仿射比例和线段夹角，从候选同名配准基元中确定目标共面四点基，包括：

若候选同名配准基元与基准共面四点基存在以下关系，则认定仿射比例相同：

，

其中，λ₁和λ₂分别为第一比例和第二比例，v₁ 为基准点云中线段的交点，v₂为目标点云中线段的交点；

线段夹角，指共面四点基中两线段之间的夹角；

将仿射比例和线段夹角与基准共面四点基相等的候选同名配准基元，作为目标共面四点基。

5.根据权利要求4所述的基于重心偏离度的隧洞点云配准方法，其特征在于，所述重复迭代步骤进行迭代计算，获取多组配准变换参数，选取最优配准变换参数，包括：

采用RANSAC迭代算法进行计算，获取多组配准变换参数；

计算依据配准变换参数变换后的目标点云中的点，与基准点云中的点欧氏距离小于预定阈值的比例，选取比例最高的应用的配准变换参数作为最优配准变换参数。

6.根据权利要求5所述的基于重心偏离度的隧洞点云配准方法，其特征在于，所述在选取最优配准变换参数之后，还包括：

采用ICP对最优配准变换参数进行精细配准。

7.一种基于重心偏离度的隧洞点云配准装置，其特征在于，包括：采集单元、迭代单元和比较单元，其中：

所述采集单元，用于分别采集隧洞的三维激光点云和影像序列，从三维激光点云提取特征点云作为基准点云，从影像序列提取真实尺度的稀疏点云作为目标点云；

所述迭代单元，用于在基准点云中选择基准共面四点基，在目标点云中选择对应的候选点集合；计算候选点集合中各个点的重心偏离度，将各点的重心偏离度彼此之间差值小于预定阈值的候选共面四点基，作为候选同名配准基元；根据基准共面四点基的仿射比例和线段夹角，从候选同名配准基元中确定目标共面四点基，并计算配准变换参数；其中候选点集合中各个点的重心偏离度按照如下计算：选取候选点集合中形成候选共面四点基的点对，以点作为球心，指定长度为半径，计算在球形邻域内存在的目标点云点集的重心坐标，与球心点空间坐标之间的偏移量；

所述比较单元，用于重复迭代步骤进行迭代计算，获取多组配准变换参数，选取最优配准变换参数。

8.根据权利要求7所述的基于重心偏离度的隧洞点云配准装置，其特征在于，所述迭代单元，用于在目标点云中提取与基准共面四点基的点对距离相等的候选点集合C₁和C₂，其中，，m和n为自然数，对基准共面四点基的点对和，均有和，点对连成的线段与另一点对连成的线段存在交点。