基于点云的配电线路作业场景三维重建方法技术
【技术实现步骤摘要】
基于点云的配电线路作业场景三维重建方法
本专利技术涉及带电作业机器人环境感知领域，尤其涉及一种基于点云的配电线路作业场景三维重建方法。
技术介绍
随着机器人技术的发展，机器人在各个领域都发挥着越来越重要的作用。将机器人技术应用到电力产业中，代替人工进行电力维护检修工作，可以很大程度上提高作业的安全性和效率。采用机器人进行带电作业，一般有遥操作模式和自主模式，而无论是哪一种模式都需要对作业场景进行三维重建，一是提供视觉临场感，让遥操作人员能够基于虚拟现实进行沉浸感较强的人机交互操作；二是使机器人具有场景感知能力，可以进行自主避障和运动规划基于点云的三维重建主要包括点云预处理、点云配准和曲面重建。其中，点云配准对三维重建准确度和效率的关键技术，目前常用的配准方法是结合粗配准和精配准。对于粗配准，通常先要提取点云的几何特征，为建立点云的对应关系做准备，目前流行的基于RANSAC的粗配准方法随机性比较强，影响配准效率，降低了建模的速度。对于精配准，一般采用ICP算法，但是传统的ICP算法将所有点集作为待配准点集，并且没有排除错误点对，不仅影响了配准的速度，还降低了配准的精...
【技术保护点】
一种基于点云的配电线路作业场景三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集作业场景点云，对其进行预处理操作；步骤2、采用颜色区域增长法进行点云场景的分割；步骤3、采用粗配准和精配准方法对多视角下的点云进行配准；步骤4、建立离线模型库，包括避雷器和横担；步骤5、对作业场景进行实时三维重建；步骤6、采用泊松算法对步骤5得到的点云进行曲面重建。
【技术特征摘要】
1.一种基于点云的配电线路作业场景三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集作业场景点云，对其进行预处理操作；步骤2、采用颜色区域增长法进行点云场景的分割；步骤3、采用粗配准和精配准方法对多视角下的点云进行配准；步骤4、建立离线模型库，包括避雷器和横担；步骤5、对作业场景进行实时三维重建；步骤6、采用泊松算法对步骤5得到的点云进行曲面重建。2.根据权利要求1所述的基于点云的配电线路作业场景三维重建方法，其特征在于，步骤1对作业场景点云进行预处理，具体是进行条件滤波、降采样和离群点去除处理。3.根据权利要求1所述的基于点云的配电线路作业场景三维重建方法，其特征在于，步骤3采用粗配准和精配准对多视角下的点云进行配准，具体为：步骤3-1、采用SIFT3D算法提取点云的关键点，并计算关键点的FPFH特征，具体为：步骤3-1-1、对尺度空间特征点进行检测，所用尺度空间及高斯差分函数如下：尺度空间：L(x,y,z,σ)＝G(x,y,z,σ)*P(x,y,z)高斯差分函数：D(x,y,z,k1iσ)＝L(x,y,z,k1(i+1)σ)-L(x,y,z,k1iσ),i∈[0,s+2]其中，G(x,y,z,σ)为高斯核，P(x,y,z)为点云中的点，σ为尺度空间因子，k1为常数乘法因子，s为金字塔组内层数；步骤3-1-2、剔除对比度低的特征点和边缘响应点，具体为：将特征点(x,y,z)代入高斯差分函数，若所得值的绝对值大于阈值τ1，则保留，否则剔除；之后去除边缘点；步骤3-1-3、确定关键点主方向；关键点及其k邻域点到邻域中心点的幅值m(x,y,z)、方位角θ(x,y,z)以及俯仰角φ(x,y,z)分别为：θ(x,y,z)＝tan-1((yi-yc)/(xi-xc))φ(x,y,z)＝sin-1((zi-zc)/m(x,y,z))其中，(xi,yi,zi)(i＝1,2,...,k,k+1)为关键点及其k邻域点，(xc,yc,zc)为邻域中心点；利用直方图统计关键点邻域内的方位角θ(x,y,z)和俯仰角φ(x,y,z)，以幅值m(x,y,z)作为权值，选择直方图的主峰值作为关键点的主方向；步骤3-1-4、建立关键点的FPFH特征描述：其中，Pi为关键点，Pk为近邻点，以Pi与Pk的距离作为权值ωk，SPFH为简单点特征直方图；步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭毓，陈宝存，吴巍，吴禹均，饶志强，郭健，吴益飞，郭飞，肖潇，蔡梁，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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