[发明专利]基于3D点云FPFH特征实时三维空间定位方法

摘要

一种基于3D点云FPFH特征的实时三维空间定位方法，包括如下步骤1)从深度摄像头获取3D点云数据；2)点云关键帧选取；3)点云预处理；4)特征描述：使用ISS算法得到点云的关键点，获取关键点的FPFH特征；5)点云配准：首先利用采样一致性初始配准算法对两片点云进行基于FPFH特征的初始配准，接着运用ICP算法对初始配准结果进行二次配；6)坐标转换：获得移动机器人三维空间坐标的变化矩阵，将当前点云的坐标通过变换矩阵转换到初始位置。7)重复重复1)～6)，随着机器人的移动计算得到相对于初始位置的机器人的坐标。本发明对于在光照恶劣或者完全黑暗的条件下的移动机器人实时定位具有较好的准确度。

主权项

1.一种基于3D点云FPFH特征实时三维空间定位方法，其特征在于：所述定位方法包括如下步骤：1)从深度摄像头获取3D点云数据；2)点云关键帧选取：第一帧的时候把第一帧当成关键帧，剩下的关键帧选取方法是先将点云进行精确匹配，再根据匹配的对应点的个数来确定关键帧，当对应点个数满足阈值条件则将当前帧作为关键帧；3)点云预处理：首先对点云进行分割，分割后能够给出点云中所有可能的平面；接着采用网格降采样方法对平面进行降采样和滤波；最后进行区域过滤，剔除关键点小于给定数值的区域；4)特征描述：使用ISS算法得到点云的关键点，获取关键点的FPFH特征；5)点云配准：首先利用采样一致性初始配准算法对两片点云进行基于FPFH特征的初始配准，接着运用ICP算法对初始配准结果进行二次配准，实现点云的精确配准；6)坐标转换：获得移动机器人三维空间坐标的变换 矩阵，将当前点云的坐标通过变换矩阵转换到初始位置；7)重复重复1)～6)，随着机器人的移动计算得到相对于初始位置的机器人的坐标。