[发明专利]点云配准方法、装置、电子设备及计算机存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种点云配准方法、装置、设备及计算机存储介质，其中，该方法包括：获取具有部分重叠数据点的两帧点云数据；针对每帧点云数据，根据每一数据点的初始特征，构建每一数据点的第一尺度特征；基于每一数据点的初始特征，进行至少一个层级的采样处理，得到在每一层级对应的多个采样点和每一采样点对应的局部特征；基于在每一层级对应的多个采样点和每一采样点对应的局部特征，确定每一数据点在每一层级的第二尺度特征；基于两帧点云数据中的每一数据点的第一尺度特征和第二尺度特征，实现两帧点云数据之间的配准。

技术领域

本公开实施例涉及但不限于机器学习技术领域，尤其涉及一种点云配准方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

通过在例如三维重建场景、拍摄场景的各种类型的场景中部署激光雷达或深度相机，可以采集点云数据，点云数据作为一种图像的补充数据，能够更真实的获取场景信息。

然而，采用激光雷达或深度相机采集到的点云数据通常比较稀疏和残缺，例如，在对象被某一遮挡物遮挡的情况下，将无法采集到对象的被遮挡区域的点云数据，而为了确定对象的被遮挡区域的点云数据，往往需要从不同角度/位置采集扫描该对象，以得到不同的残缺点云数据。为了补全对象的残缺点云数据，如何实现不同的残缺点云数据之间的配准，是技术人员亟需解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种点云配准技术方案。

第一方面，提供一种点云配准方法，所述方法包括：获取具有部分重叠数据点的两帧点云数据；针对所述两帧点云数据中的每帧点云数据，根据所述点云数据的每一所述数据点的初始特征，构建每一所述数据点的第一尺度特征；基于所述点云数据的每一所述数据点的初始特征，进行至少一个层级的采样处理，得到所述点云数据在每一所述层级对应的多个采样点和每一所述采样点对应的局部特征；其中，上一层级所述采样处理得到的多个采样点和每一所述采样点对应的局部特征为下一层级所述采样处理的输入特征；基于所述点云数据在每一所述层级对应的多个采样点和每一所述采样点对应的局部特征，确定每一所述数据点在每一所述层级的第二尺度特征；基于所述两帧点云数据中的每一所述数据点的多尺度特征，实现所述两帧点云数据之间的配准；所述多尺度特征包括所述第一尺度特征和每一所述层级的第二尺度特征。

在一些实施例中，所述基于所述点云数据的每一所述数据点的初始特征，进行至少一个层级的采样处理，得到所述点云数据在每一所述层级对应的多个采样点和每一所述采样点对应的局部特征，包括：将所述点云数据中的数据点作为第一层级对应的基础点，针对每一所述数据点，将所述数据点的初始特征确定为所述第一层级中与所述数据点对应的所述基础点的基础点特征；对每一所述层级对应的基础点进行采样，得到每一所述层级对应的采样点；根据每一所述层级对应的采样点的基础点特征，构建每一所述层级对应的所述采样点的局部特征；其中，所述第一层级对应的采样点为第二层级对应的基础点，所述第一层级对应的所述采样点的局部特征为所述第二层级对应的所述基础点的基础点特征。

上述公开实施例，通过相邻两个层级中的特征传递方式，可以在进行至少一个层级的采样处理的过程中，不仅可以得到不同层级对应的采样点和对应的局部特征，随着层数的增加，得到的采样点的第二尺度特征可以包含点云数据中更多的特征信息。

在一些实施例中，所述根据每一所述层级对应的采样点的基础点特征，构建每一所述层级对应的所述采样点的局部特征，包括：针对每个采样点，获取所述采样点的邻域集合和所述邻域集合中多个邻域点的基础点特征；基于所述采样点的位置信息和所述采样点对应的多个邻域点的位置信息，确定所述采样点对应的多个邻域点的位置特征；基于所述采样点的基础点特征、所述采样点对应的多个邻域点的基础点特征和位置特征，确定所述采样点和对应的多个邻域点之间的关联权重；基于所述采样点和对应的多个邻域点之间的关联权重，确定所述采样点的局部特征。