一种基于结构光的全景点云配准方法技术

本发明专利技术涉及一种基于结构光的全景点云配准方法，属于机器人视觉领域。该方法首先采用结构光的方法获取待测目标的N个目标点云和N个待配准点云；对N个待配准点云以及N个目标点云进行降采样，把每个点云空间中分割成M个体素，并将每个点云空间中位于同一个体素中的点取均值输出；获取每个待配准点云对应的二维坐标变换矩阵并扩展为对应的三维坐标变换矩阵；利用迭代最邻近点ICP算法将三维坐标变换矩阵作为初值，进行点云进行精配准，并对精配准后的全景点云进行点云融合，得到完整的全景点云，配准完毕。本发明专利技术利用基于深度的变权重粗配准方法，可快速完成目标点云与待测点云的粗配准，随后使用ICP算法实现高精度的点云精配准。

【技术实现步骤摘要】
一种基于结构光的全景点云配准方法
本专利技术涉及一种基于结构光的全景点云配准方法，属于机器人视觉领域。
技术介绍
视觉测量时，为了得到完整的场景点云地图，需要从不同位置或视角进行多次测量，而每次测量结果都是在不同坐标系中的，因此应将每次测量的点云进行坐标系转换，并保证不同位置测量的点云中相同点变换到同一位置，这一过程即为点云配准。对于静态场景的点云地图重建，可以认为点云之间的坐标变换是刚体变换。点云配准，一般可分为粗配准和精配准两个过程。粗配准用于给定精配准优化的初始值。对于使用了IMU(InertialMeasurementUnit，惯性测量单元)或旋转工作台等运动估计功能的点云重建设备，相当于已知了点云之间运动，所以容易进行点云的粗配准；否则，需要找到点云之间的匹配关系才能计算两个点云之间的转换矩阵。粗配准可以利用二维图像特征点，如Lin等人用图像SURF(SpeededUpRobustFeatures，加速稳健特征算法)特征进行配准，也可以从点云中提取三维特征点用于配准，如FPFH(FastPointFeatureHistograms，快速的点特征直方图)特征、局部三维特征点等本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于结构光的全景点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)选定一个待测目标，选取相机和投影仪，采用结构光的方法获取待测目标对应的N个目标点云和N个待配准点云；(2)使用体素网络法对N个目标点云和N个待配准点云进行降采样，把每个点云空间中分割成M个体素，并将每个点云空间中位于同一个体素中的点取均值输出；(3)获取每个待配准点云对应的二维坐标变换矩阵；具体方法如下：把降采样后的第i个待配准点云

【技术特征摘要】
1.一种基于结构光的全景点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)选定一个待测目标，选取相机和投影仪，采用结构光的方法获取待测目标对应的N个目标点云和N个待配准点云；(2)使用体素网络法对N个目标点云和N个待配准点云进行降采样，把每个点云空间中分割成M个体素，并将每个点云空间中位于同一个体素中的点取均值输出；(3)获取每个待配准点云对应的二维坐标变换矩阵；具体方法如下：把降采样后的第i个待配准点云与降采样后的第i个目标点云都投影到相机坐标系ocxcyc，计算中各点到相机光心ocxcyczc原点距离并进行归一化得到中每个点对应的距离权值；对于中第j个点，该点到相机光心ocxcyczc原点距离的计算表达式如下：其中，代表第i个待配准点云空间中第j个点的X坐标，...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐静，陈恳，包佳立，万安，吴丹，张继文，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11