[发明专利]一种基于视觉矫正的三维点云地图融合方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉矫正的三维点云地图融合方法，包括以下步骤：1)处理待融合的两个点云地图；2)提取两个三维点云地图的3D‑SIFT关键点；3)在3D‑SIFT关键点上提取IPFH特征；4)通过计算特征点之间的欧式距离寻找特征匹配点；5)计算转换矩阵，旋转点云地图；6)采用ICP算法将两个点云地图融合在一起。本发明将SIFT特征拓展到三维点云中，提取3D‑SIFT关键点，从而保证特征对视角旋转、变换的鲁棒性；通过提取IPFH特征，克服了原始FPFH特征的权重系数错误的问题，同时该特征综合邻域点的几何特性，来表征一个三维点的特征，大大提高了算法的稳定性。通过这样处理，本发明能够将两个视角差异很大的三维点云地图融合在一起。

主权项

一种基于视觉矫正的三维点云地图融合方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对三维点云地图进行预处理，首先输入两个pcd格式的三维点云地图文件，从而获得有待融合的两个点云地图，这两个点云地图分别为目标点云地图pointtgt和待融合的点云地图pointsrc，然后对这两个点云地图进行预处理；2)对于步骤1)中的两个点云地图，分别提取目标点云地图pointtgt和待融合的点云地图pointsrc的3D‑SIFT关键点；3)对步骤2)中的两个点云地图3D‑SIFT关键点分别提取IPFH特征，得到待融合的点云地图pointsrc的特征向量P和目标点云地图pointtgt特征向量Q，其中特征向量P有m个特征点，特征向量Q有n个特征点；4)计算特征向量P和特征向量Q中特征点的欧氏距离，根据最小距离找到特征匹配点；5)通过特征匹配点计算旋转矩阵，利用矩阵将点云地图pointtgt旋转，改变该点云地图的视角，缩小两个点云地图的视角差异；6)采用ICP精确融合算法将缩小视角差异后的两个三维点云地图融合在一起。