[发明专利]一种利用平面形状和拓扑图投票的点云配准方法

权利要求书

1.一种利用平面形状和拓扑图投票的点云配准方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，采用体素化点云平面分割算法将点云粗分割为平面基元，并使用RANSAC平面拟合方法计算准确的平面参数；

步骤2，选取平面形状作为平面匹配的特征，并设计平面形状描述符进行同名平面匹配；

步骤3，根据已匹配的同名平面位置和法向量夹角关系构建拓扑图，并基于同名平面边投票策略，将错误匹配的平面剔除；

步骤4，选择最优几组同名平面计算两站点云的变换矩阵完成点云的配准。

2.如权利要求1所述的一种利用平面形状和拓扑图投票的点云配准方法，其特征在于：步骤1中，首先构建二进制编码八叉树完成点云的体素化，然后计算每个体素的特征，在此基础上，采用区域生长策略对平面进行分割：选取具有显著平面特征的体素作为种子，然后将与种子具有相似平面特征的相邻体素合并到一个聚类中，并对未分割的体素进行细化，以提高分割结果；最后，使用RANSAC平面拟合方法获取准确的平面参数。

3.如权利要求1所述的一种利用平面形状和拓扑图投票的点云配准方法，其特征在于：步骤2的具体实现包括如下子步骤；

步骤2.1，计算顾及立面孔洞的内角度HIA形状上下文；

步骤2.2，计算三角形质心距离TCD形状上下文；

步骤2.3，结合内角度和三角形质心距离，计算HIA-TCD形状描述符；

步骤2.4，基于HIA-TCD形状描述符计算两个平面轮廓形状相似度；

步骤2.5，基于平面形状相似度进行同名平面匹配。

4.如权利要求3所述的一种利用平面形状和拓扑图投票的点云配准方法，其特征在于：步骤2.1的具体实现方式如下；

对于给定的平面形状O，首先将分割后的平面旋转到xoy平面并提取轮廓，包括外轮廓和孔洞轮廓，对轮廓的点个数进行均匀采样，获取的外轮廓采样点集P＝{p₁,p₂,...,p_n}，任意取两个点p_i,p_j，该两点之间顾及孔洞的内角度HIA定义为：轮廓点p_i的轮廓切线和p_i到p_j最短路径Ψ(p_i,p_j,O)方向之间的夹角Ang(p_i,p_j)，最短路径Ψ(p_i,p_j,O)的限定条件为①在平面轮廓的内部②不能穿过平面上的孔洞，可通过SPFA最短路径查询算法获取每个点到其他各点所经过的路线；其中提取轮廓的方式为：使用分治Delaunay算法设置边约束构建三角网，根据轮廓边只连接一个三角形的特性按顺序分别找出外轮廓和孔洞轮廓。