[发明专利]一种点云数据配准方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种点云数据配准方法，其特征在于，包括：

获取场景的三维模型和场景点云，基于所述三维模型的顶点坐标获取模型点云；

对所述模型点云和所述场景点云进行平面特征提取，分别得到模型点云平面特征集和场景点云平面特征集；

根据所述模型点云平面特征集和所述场景点云平面特征集对所述模型点云和所述场景点云进行线特征提取，得到对应的模型点云线特征集和场景点云线特征集；

基于所述模型点云平面特征集、所述场景点云平面特征集、所述模型点云线特征集和所述场景点云线特征集，对所述模型点云和所述场景点云进行特征匹配，确定特征匹配关系；

基于所述特征匹配关系，确定所述模型点云和所述场景点云的坐标变换关系，以对所述模型点云与所述场景点云配准。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述获取场景的三维模型和场景点云，基于所述三维模型的顶点坐标获取模型点云，包括：

获取场景的三维模型，并获取所述三维模型的顶点坐标以构建模型点云；其中，场景点云为标准点云；

所述对所述模型点云和所述场景点云进行平面特征提取，分别得到模型点云平面特征集和场景点云平面特征集，包括：

对所述模型点云进行平面特征提取，得到第一模型点云平面特征集；以及对所述场景点云进行平面特征提取，得到第一场景点云平面特征集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述对所述模型点云进行平面特征提取，得到第一模型点云平面特征集；以及对所述场景点云进行平面特征提取，得到第一场景点云平面特征集，包括：

对所述模型点云中的数据利用随机抽样进行平面特征提取，得到第一模型点云平面特征集以及每个平面对应的点云数据；对所述场景点云中的数据利用随机抽样进行平面特征提取，得到第一场景点云平面特征集以及每个平面对应的点云数据；其中，对所述第一模型点云平面特征集和所述第一场景点云平面特征集进行平面合并，得到对应的第二模型点云平面特征集和第二场景点云平面特征集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述对所述第一模型点云平面特征集和所述第一场景点云平面特征集进行平面合并，得到对应的第二模型点云平面特征集和第二场景点云平面特征集，包括：

分别对所述第一模型点云平面特征集和所述第一场景点云平面特征集进行平面合并；其中，对所述第一模型点云平面特征集进行平面合并为：遍历所述第一模型点云平面特征集的所有平面，对所述第一模型点云平面特征集中同属一平面的点云数据进行合并，更新合并点云数据后的平面，进而获取第二模型点云平面特征集；对所述第一场景点云平面特征集进行平面合并为：遍历所述第一场景点云平面特征集的所有平面，对所述第一场景点云平面特征集中同属一平面的点云数据进行合并，更新合并点云数据后的平面，进而获取第二场景点云平面特征集；

所述根据所述模型点云平面特征集和所述场景点云平面特征集对所述模型点云和所述场景点云进行线特征提取，得到对应的模型点云线特征集和场景点云线特征集，包括：

分别基于所述第二模型点云平面特征集中平面之间相交的直线和所述第二场景点云平面特征集中平面之间相交的直线，确定并提取对应的模型点云线特征集和场景点云线特征集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述分别基于所述第二模型点云平面特征集中平面之间相交的直线和所述第二场景点云平面特征集中平面之间相交的直线，确定并提取对应的模型点云线特征集和场景点云线特征集，包括：

基于所述第二模型点云平面特征集确定一选取平面，遍历所述第二模型点云平面特征集中剩余的平面，获取与选取平面相交的其他平面，进而得到相应的相交直线，确定所述相交直线为模型点云线特征，依据所述模型点云线特征确定所述第二模型点云平面特征集的模型点云线特征集；以及基于所述第二场景点云平面特征集确定一选取平面，遍历所述第二场景点云平面特征集中剩余的平面，获取与选取平面相交的其他平面，进而得到相应的相交直线，确定所述相交直线为场景点云线特征，依据所述场景点云线特征确定所述第二场景点云平面特征集的场景点云线特征集。