[发明专利]三维模型与点云的配准方法及系统

摘要

本发明公开了一种三维模型与点云的配准方法及系统，通过对三维模型进行离散和上采样，得到模型点云P，计算点云P和外部点云Q的重心和特征向量，并据此计算粗配准所需旋转矩阵R0和平移向量T0，然后根据旋转矩阵R0和平移向量T0对点云P与点云Q进行粗配准，最后通过Kd‑Tree近邻搜索方法，搜索点云Q中的对应点云集M，并根据距离、法线夹角及曲率差量化计算对应点的对应程度，随后从点云集M中筛选出所有对应点，然后据此计算相应旋转矩阵R1和平移向量T1并对点云Q应用旋转矩阵R1和平移向量T1，计算对应点之间的均方差E，当均方差E满足终止要求时终止迭代，完成精配准，最终实现三维模型与点云的精确配准，降低了对应点选取复杂度，提高了配准精度。

主权项

1.一种三维模型与点云的配准方法，其特征在于，包括：步骤1：将三维模型离散成若干三角面片；步骤2：对各三角面片进行上采样，使所述三维模型中三角面片内的点的总数与外部点云Q中点的总数大致相同，得到模型点云P；步骤3：计算模型点云P和外部点云Q的重心，并对模型点云P和外部点云Q进行主成分分析，得到模型点云P和外部点云Q的特征向量；步骤4：根据模型点云P和外部点云Q的重心以及模型点云P和外部点云Q的特征向量，计算模型点云P与外部点云Q进行粗配准需要的旋转矩阵R0和平移向量T0；步骤5：对所述模型点云P应用所述旋转矩阵R0和平移向量T0，以与外部点云Q进行粗配准；步骤6：通过Kd‑Tree近邻搜索方法，搜索模型点云P中点Pi在外部点云Q中对应的点云集M，分别计算Pi与点云集元素包含元素Mi之间的距离Di、法线夹角αi和曲率差Ki；步骤7：针对计算得到的距离Di、法线夹角αi和曲率差Ki，分别计算三者的平均值，筛除掉值大于均值的点，得到精简后的对应点筛选点云集M1；随后根据这三个参数计算在点云集M1中对应点对应程度δ，取δ最小值为点位Pi的对应点；步骤8：根据查找出的模型点云P和外部点云Q所有的对应点，计算相应的旋转矩阵R1和平移向量T1；步骤9：对所述外部点云Q应用所述旋转矩阵R1和平移向量T1后，计算对应点之间的均方差E，当均方差E满足终止要求时终止迭代，否则返回步骤6。