改进的最近点迭代点云配准方法技术

本发明专利技术提供了两种改进的最近点迭代点云配准方法，属于图像处理和三维点云配准领域。所述提高最近点迭代算法收敛速度的方法是在传统最近点迭代算法基础上，增加一个构造旋转矩阵的环节，所构造的旋转矩阵用于参与迭代过程中新的待配准点云的生成。构造矩阵的方法有两种，一种是基于当前次迭代所得的矩阵Ri进行构造，另一种是根据相邻两次迭代获得的三轴姿态角之差，再通过欧拉角公式，进行矩阵构造。经仿真验证，两种方法都能够有效提高传统最近点迭代算法的收敛速度，提高了算法的整体效率，特别是在处理是数据点较大的情况下，其效率提升的优势更为明显。

Improved nearest point iterative point cloud registration method

The invention provides two improved nearest point iterative point cloud registration methods, which belong to the domain of image processing and 3D point cloud registration. The way to improve the convergence speed of the nearest point iterative algorithm is to add a link to construct the rotation matrix based on the traditional closest point iterative algorithm. The constructed rotation matrix is used to generate new registration points cloud in the process of iteration. There are two ways to construct matrices. One is based on the matrix Ri constructed by the current iteration. The other is based on the difference between the three axis attitude angles obtained from two adjacent iterations, and then the matrix is constructed by the Euler angle formula. The simulation results show that the two methods can effectively improve the convergence speed of traditional nearest point iterative algorithm and improve the overall efficiency of the algorithm, especially when the data point is large, the efficiency improvement is more obvious.

【技术实现步骤摘要】
改进的最近点迭代点云配准方法
本专利技术涉及点云配准方法，尤其是提高最近点迭代算法收敛速度的改进的最近点迭代点云配准方法，属于图像处理和三维点云配准领域。
技术介绍
对空间非合作目标类航天器位置姿态信息的获取是进行在轨接近、操控和服务的前提。因此，对空间非合作目标位置姿态的测量是一个重要的研究方向。一种有效的测量方法是，利用激光类主动测量敏感器获取空间非合作目标三维点云，然后再通过相关位置姿态解算算法即可求解目标位置姿态信息。位置姿态的求解一般是通过将敏感器测量所得的三维点云与另一模型点云进行配准来实现。最近点迭代(ICP)算法是1992年被提出的用于进行点云精确配准的迭代算法。该方法对待配准点云中的每一个点，在目标点云中寻找其欧氏距离最近的对应点，用以计算旋转平移矩阵，旋转平移矩阵作用于原待配准点云得到新的待配准点云。对以上步骤进行迭代，直到相邻两次迭代的目标函数值变化小于设定的阈值为止。ICP算法是一种典型的迭代算法，其单次迭代的效率和总的迭代次数均会影响算法整体的收敛效率。该算法每次迭代都需进行最近点云的查找，这一过程耗费大量的时间。点数越多，查找效率越低。为提高ICP算法的效本文档来自技高网...

【技术保护点】
改进的最近点迭代点云配准方法，其特征在于包括以下步骤：(a1)、在目标点云中依次寻找与待配准点云中各点的欧式距离最近点，将待配准点云中所有点相应的最近点集合构成最近点云，初始化迭代次数i为0，旋转矩阵R

【技术特征摘要】
1.改进的最近点迭代点云配准方法，其特征在于包括以下步骤：(a1)、在目标点云中依次寻找与待配准点云中各点的欧式距离最近点，将待配准点云中所有点相应的最近点集合构成最近点云，初始化迭代次数i为0，旋转矩阵Ri为3×3的单位矩阵I3、平移向量Ti为[0，0，0]，进入步骤(a2)；(a2)、采用经典最近点迭代算法计算待配准点云和最近点云旋转矩阵Ri；(a3)、在Ri的基础上，计算得到构造的矩阵R'i，将R'i×Ri得到新的旋转矩阵Ri，所述R'i为反对称阵，且为正交阵，具体为：式中，k12、k13和k23分别为矩阵Ri对角线右上角三个元素绝对值Ri(1,2)、Ri(1,3)和Ri(2,3)的系数；k12、k13和k23的大小顺序与相应的矩阵Ri对角线右上角三个元素绝对值Ri(1,2)、Ri(1,3)和Ri(2,3)从大到小顺序一致；(a4)、计算待配准点云P和最近点云X的中心μp、μx，根据待配准点云P和最近点云X的中心μp、μx和旋转矩阵Ri求解平移向量Ti：Ti＝μx-Riμp(a5)、将旋转矩阵Ri和平移向量Ti作用于待配准点云，更新待配准点云，在目标点云中依次寻找与更新后的待配准点云中各点的欧式距离最近点，更新最近点集，计算两点云之间的平均欧式距离f(Ri,Ti)；(a6)、如果i为0，则更新迭代次数i为i+1，重复上述步骤(a2)～(a6)；否则，比较相邻两次迭代得到的平均欧氏距离之差是否满足阈值条件，即|f(Ri,Ti)-f(Ri-1,Ti-1)|≤thr1，所述thr1为第一欧式距离门限，满足条件时，结束；不满足条件时，更新迭代次数i为i+1，重复上述步骤(a2)～(a6)。2.根据权利要求1所述的改进的最近点迭代点云配准方法，其特征在于所述步骤(a3)中的系数k12、k13和k23的取值范围为...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴云，王立，朱飞虎，郭绍刚，刘达，吴奋陟，
申请(专利权)人：北京控制工程研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11