[发明专利]点云拼接方法和装置、三维扫描仪及电子设备

权利要求书

1.一种点云拼接方法，应用于三维扫描仪，其特征在于，包括：

获取待拼接的至少两幅点云数据，根据所述点云数据中点云法线的信息对所述点云数据进行自适应下采样，得到下采样后的点云数据；

计算所述下采样后的点云数据的FPFH特征；

根据所述下采样后的点云数据的FPFH特征，初步建立所述至少两幅点云数据间匹配的点对集合；

基于RANSAC算法，对所述点对集合中预设个数的点对进行预设次数的筛选，获得筛选出的点对，并基于所述筛选出的点对计算得到初始变换矩阵；

基于ICP算法对所述初始变换矩阵进行迭代优化，得到优化后的旋转平移矩阵，进而根据所述优化后的旋转平移矩阵对所述至少两幅点云进行拼接。

2.根据权利要求1所述的点云拼接方法，其特征在于，所述根据所述点云数据中点云法线的信息对所述点云数据进行自适应下采样，得到下采样后的点云数据，包括：

对于所述点云数据，创建至少一层体素网格；

在体素网格的每个体素中对法线角度小于预设角度阈值的点进行合并，得到下采样后的点云数据。

3.根据权利要求1或2所述的点云拼接方法，其特征在于，所述计算所述下采样后的点云数据的FPFH特征，包括：

对于下采样后的点云数据，假设源点P_t，给定搜索半径r，寻找到P_t点的一个或多个邻近点P_s，在P_t点建立局部坐标系uvw，计算P_t点与邻近点的三元描述组(α,φ,θ)，并对这3个参数α,φ,θ分别划分g个区间，g为正整数，统计P_t点与邻近点的三元描述组(α,φ,θ)落入区间的分布情况，得到一个3×g维度的特征向量SPFH，记为SPFH(P_t)，uvw坐标系如下：

P_t点与邻近点P_s的三元描述组(α,φ,θ)计算公式如下：

其中n_t是P_t点的法向量，n_s是P_s点的法向量，d是P_t和P_s之间的欧氏距离；

对P_t点的邻近点P_s计算邻近点P_s的3×g维度的特征向量SPFH，记为SPFH(P_s)；

采用如下公式对SPFH(P_t)和SPFH(P_s)进行加权得到P_t的FPFH特征：

其中w_s表示P_t和P_s之间的欧氏距离。

4.根据权利要求1或2所述的点云拼接方法，其特征在于，基于ICP算法对所述初始变换矩阵进行迭代优化，得到优化后的旋转平移矩阵，包括：

基于所述初始变换矩阵，结合point-to-plane度量的ICP算法对所述筛选出的点对计算损失函数，重复迭代优化，直至旋转平移矩阵的变化量小于预设变化阈值和/或者损失函数的误差值小于预设误差阈值，终止迭代，得到优化后的旋转平移矩阵，损失函数E_symm如下：

其中R为旋转矩阵，T为平移矩阵，p_i和q_i分别是两幅点云中的一点，是p_i点的法向量，是q_i点的法向量。