[发明专利]一种基于曲面拟合系数特征的点云快速配准方法

摘要

本发明公开了一种基于曲面拟合系数特征的点云快速配准方法。比较不同大小邻域的曲率均值差异，选取差异值超过所设阈值的点作为关键点，并自适应的根据该差异值选择关键点候选点。关键点处取多个邻域进行曲面拟合再把曲面系数作为该点的特征描述子。通过比较关键点特征描述子间距离选取距离最小的关键点对作为初始对应关系。通过初始对应关系得到的变换矩阵调整对应关系的位姿，使其基本重合，设定距离阈值去除距离大于阈值的对应关系。接着用聚类方法使对应关系分布均匀,计算优化后的对应关系的协方差矩阵，再对其进行奇异值分解得到最终变换矩阵。本发明具有配准快速、精度高和抗噪能力好的优点。

主权项

1.一种基于曲面拟合系数特征的点云快速配准方法，特征在于：包括以下步骤，步骤一：输入目标点云P和源点云Q，通过曲率均值差值找出目标点云P的关键点集Pkey和源点云Q的关键点集Qkey；步骤二：计算关键点处的特征描述子，通过选取关键点附近三个不同大小的邻域进行曲面拟合，以曲面系数作为该关键点的特征描述子，得到关键点集Pkey的特征描述子集MP，以及关键点集Qkey的特征描述子集MQ；步骤三：比较目标点云P和源点云Q关键点处特征描述子的距离，选取特征描述子距离最小的关键点对作为初步的对应关系；步骤四：去除初步对应关系中的错误对应关系；步骤五：对上步得到的对应关系用聚类的方法使其分布均匀；步骤六：对聚类处理后的对应关系求取最终的平移矩阵和旋转矩阵；所述的步骤一中通过曲率均值差值找出关键点的方法为：(1.1)输入目标点云P＝{pi|i＝1…n},其中pi为点云P中的点，n为点云点的总个数，pi坐标为(xi,yi,zi)，pi点邻域曲面的曲率为：为以p_i为中心，r₀为半径的邻域，是邻域的形心，p_j为该邻域中的点，m为邻域中三维点的总数，在该邻域内的协方差矩阵E为：对协方差矩阵E奇异值分解可得特征根λk，k＝1,2,3且λ1≤λ2≤λ3，及与之相对应的特征向量vk，k＝1,2,3；(1.2)初始化点云中点的标志位，把全部标志位置1，即flgi＝1，i＝1,2,…n；(1.3)取点云中一点p_i，依据p_i点的标志位跳转，等于1则继续到步骤(4)，等于0则跳转到步骤(6)；(1.4)以p_i点为中心取两个不同半径的邻域和r₁<r₂，计算两个邻域的曲率均值，比较p_i点的曲率与较小邻域曲率均值的差异η，判断差异η的是否大于阈值，如果大于阈值，该点是为噪声点跳转至步骤(6)，否则该点不是噪声点，继续到步骤(5)；(1.5)计算点p_i的邻域和曲率均值差异值ξ，并根据差异值ξ筛选出关键点并且修改该点较小邻域内所有点的标志位flg，如果ξ≥c₂则该点为不可信点，全部flg_j＝1；c₂＞ξ≥c₁则该点为关键点，全部flg_j＝1；c₁＞ξ≥c₀则该点为过渡点，flg_j部分取0；c₀＞ξ则该点为非关键点，全部flg_j＝0；flg_j，j＝1,2,…m为p点较小邻域点云中p_j点处的标志位，c₀、c₁、c₂为判断曲率变化大小的阈值；(1.6)是否遍历完全部点云中的点，是则退出，得到目标点云P的关键点集Pkey，否则跳转到步骤(1.3)；输入源点云Q，采用上述步骤(1.1)到(1.6)相同方法得到源点云的关键点集Qkey；所述的选取特征描述子距离最小的关键点对作为初步的对应关系的方法为：建立目标点云P和源点云Q关键点处特征描述子的距离：其中表示关键点p_i和q_j对应特征描述子距离，表示p_i点特征描述子中第k项的值，表示属于源点云关键点集Q_key的q_j点特征描述子中第k项的值；取特征描述子集M_P中p_i点的特征描述子遍历M_Q得到使得两描述子距离最小的项得到对应描述子从而可以找到对应点q_j；如果小于阈值c₃，则把p_i与q_j作为目标点云P和源点云Q中的一对匹配点，遍历目标点云的关键点的特征描述子集M_P中所有特征向量，找到两片点云的初始对应点集P_coarse和Q_coarse，两点集一一对应,分别属于目标点云P和源点云Q，得到初步的对应关系；所述的去除初步对应关系中的错误对应关系的方法为：(4.1)通过初步对应关系，确定初步平移矩阵Tcoarse＝Cn‑RcoarseCm和初步旋转矩阵Rcoarse＝UVT，其中Cm和Cn为初步对应关系的质心，其中，k为对应关系的对数，奇异值分解该协方差阵E′可以求得E′＝UΛVT；(4.2)对初步对应关系进行位姿调整，P′coarse＝Rcoarse·Pcoarse+Tcoarse确定距离阈值d(4.3)求取调整位姿之后的对应关系的距离根据距离阈值去除对应关系中的错误对应关系，如果对应关系的距离大于距离阈值，则去除该对应关系，否则保留该对应关系。