一种点云配准方法、系统、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种点云配准方法、系统、装置和存储介质，方法包括以下步骤：获取第一点云和第二点云；根据所述第一点云和所述第二点云，得到平移矩阵；根据预设种群、所述第一点云和所述第二点云，确定第一狼集合和第二狼集合；根据所述第一狼集合和所述第二狼集合，进行更新，得到最终旋转角度；根据所述最终旋转角度和所述平移矩阵，将所述第一点云与所述第二点云进行配准。本发明专利技术通过预设包括初始旋转角度的预设种群，确定所述第一狼集合和所述第二狼集合，并进行更新，求解最终旋转角度参数，收敛速度快，降低了运算时间，且使得所述第一点云与所述第二点云进行配准的精度高。本发明专利技术可广泛应用于三维重建领域。

【技术实现步骤摘要】
一种点云配准方法、系统、装置和存储介质
本专利技术涉及三维重建领域，尤其是一种点云配准方法、系统、装置和存储介质。
技术介绍
近年来，三维重建技术广泛应用于医学图像，工业检测，文物重建等领域。由扫描仪获取的三维点云数据经过点云滤波、点云配准，点云融合等步骤后获得目标的三维模型。点云配准技术指的是将三维扫描仪获取得到的不同角度的点云模型配准到同一坐标系中，是三维重建技术中的关键环节，对三维模型的最终效果有重大影响。而目前点云配准的方法有很多，例如基于FPFH(FastPointFeatureistogram，快速点特征直方图)特征的配准算法，4PCS(4-pointscongruentsets，4点集)算法，NDT(normaldistributionstransform，正态分布变换)算法，ICP(IterativeClosestPoint,迭代最近点)算法等。然而，在点云配准中，时间和配准精度是两个最重要的性能衡量指标，现有的FPFH特征的配准算法处理时间长且对噪声非常敏感，4PCS方法在平面较多和特征不明显的点云中，会导致配准失败，NDT方法过于依赖参数的设置，且配准精度低，ICP方法对配准的初始位置要求高，且计算复杂。因此需要设计一种速度快和精度高的点云配准方法。
技术实现思路
有鉴于此，为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供速度快且精度高的一种点云配准方法、系统、装置和存储介质。本专利技术采用的技术方案是：一种点云配准方法，包括以下步骤：获取第一点云和第二点云；>根据所述第一点云和所述第二点云，得到平移矩阵；根据预设种群、所述第一点云和所述第二点云，确定第一狼集合和第二狼集合；根据所述第一狼集合和所述第二狼集合，进行更新，得到最终旋转角度；根据所述最终旋转角度和所述平移矩阵，将所述第一点云与所述第二点云进行配准；其中，所述第一点云为待配准点云，所述第二点云为目标点云，所述预设种群包括所述第一狼集合和所述第二狼集合，所述第一狼集合包括若干只第一狼，所述第二狼集合包括若干只第二狼，每一只第一狼和第二狼均包括初始旋转角度。进一步，所述根据所述第一点云和所述第二点云，得到平移矩阵的步骤中，包括以下步骤：根据所述第一点云，确定所述第一点云的第一中心坐标；根据所述第二点云，确定所述第二点云的第二中心坐标；计算所述第一中心坐标和所述第二中心坐标的差值，得到所述平移矩阵。进一步，每一所述初始旋转角度包括初始第一旋转角度、初始第二旋转角度和初始第三旋转角度，还包括以下步骤：根据所述初始第一旋转角度、所述初始第二旋转角度和所述初始第三旋转角度的预设取值范围，确定所述初始旋转角度的取值空间；将所述取值空间以预设份数进行划分，得到预设份数的划分空间；在每一所述划分空间内确定至少一个所述初始旋转角度。进一步，所述根据预设种群、所述第一点云和所述第二点云，确定第一狼集合和第二狼集合的步骤中，包括以下步骤：对所述第一点云和所述第二点云进行特征点选取，确定若干个特征点对，其中每一所述特征点对包括第一特征点和与所述第一特征点对应的第二特征点，所述第一点云包括若干个所述第一特征点，所述第二点云包括若干个所述第二特征点；根据所述特征点对和每一所述初始旋转角度以及所述平移矩阵，确定适应度值；根据适应度值，确定所述第一狼集合和所述第二狼集合；其中，所述适应度值按照由大至小的顺序排列位于最后三名对应的为第一狼，排列位于最后三名之前对应的为第二狼。进一步，所述对所述第一点云和所述第二点云进行特征点选取，确定若干个特征点对的步骤中，具体为：对所述第一点云和所述第二点云进行特征点选取，得到所述第一特征点和所述第一特征点的第一特征值，以及与所述第一特征点对应的所述第二特征点和所述第二特征点的第二特征值；分别计算每一所述第一特征值与所述第二特征值的差值；若所述差值大于或等于预设阈值，则将所述第一特征点和对应的所述第二特征点过滤，否则保留，得到若干个所述特征点对。进一步，所述根据所述第一狼集合和所述第二狼集合，进行更新，得到最终旋转角度的步骤中，包括以下步骤：分别计算每一第一狼与一第二狼的距离，得到第一距离、第二距离和第三距离；根据所述第一距离、所述第二距离和所述第三距离，对第二狼的位置进行更新，将所述第二狼集合中其余的第二狼作为新的第二狼，返回所述分别计算每一第一狼与一第二狼的距离的步骤，直至所述第二狼集合中的第二狼均进行更新，完成一次迭代；若迭代次数未达到预设迭代次数，根据第一狼和更新后的第二狼，确定新的适应度值，并根据新的适应度值确定新的第一狼集合和新的第二狼集合，并返回分别计算每一第一狼与一第二狼的距离的步骤；若迭代次数达到预设迭代次数，将当前最小的新的适应度值所对应的第一狼作为最终旋转角度。进一步，所述根据所述最终旋转角度和所述平移矩阵，将所述第一点云与所述第二点云进行配准的步骤中，包括以下步骤：根据所述最终旋转角度，得到最终旋转矩阵；根据所述最终旋转矩阵和所述平移矩阵，将所述第一点云进行旋转和平移变换，得到与所述第二点云配准的配准点云。本专利技术还提供一种系统，包括：获取模块，用于获取第一点云和第二点云；平移模块，用于根据所述第一点云和所述第二点云，得到平移矩阵；确定模块，用于根据预设种群、所述第一点云和所述第二点云，确定第一狼集合和第二狼集合；更新模块，用于根据所述第一狼集合和所述第二狼集合，进行更新，得到最终旋转角度；配准模块，用于根据所述最终旋转角度和所述平移矩阵，将所述第一点云与所述第二点云进行配准；其中，所述第一点云为待配准点云，所述第二点云为目标点云，所述预设种群包括所述第一狼集合和所述第二狼集合，所述第一狼集合包括若干只第一狼，所述第二狼集合包括若干只第二狼，每一只第一狼和第二狼均包括初始旋转角度。本专利技术还提供一种装置，包括：至少一处理器；至少一存储器，用于存储至少一程序；当所述至少一程序被所述至少一处理器执行，使得所述至少一处理器实现所述的点云配准方法。本专利技术还提供存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行完成所述点云配准方法。本专利技术的有益效果是：根据预设种群、所述第一点云和所述第二点云，确定第一狼集合和第二狼集合，根据所述第一狼集合和所述第二狼集合，进行更新，得到最终旋转角度，并根据利用所述第一点云和所述第二点云得到的平移矩阵与最终旋转角度，将所述第一点云与所述第二点云进行配准；本专利技术通过预设包括初始旋转角度的预设种群，确定所述第一狼集合和所述第二狼集合，并进行更新，求解最终旋转角度参数，收敛速度快，降低了运算时间，且使得所述第一点云与所述第二点云进行配准的精度高。附图说明图1为本专利技术方法的步骤流程示意图；图2为本专利技术系统的结构框图。具体实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取第一点云和第二点云；/n根据所述第一点云和所述第二点云，得到平移矩阵；/n根据预设种群、所述第一点云和所述第二点云，确定第一狼集合和第二狼集合；/n根据所述第一狼集合和所述第二狼集合，进行更新，得到最终旋转角度；/n根据所述最终旋转角度和所述平移矩阵，将所述第一点云与所述第二点云进行配准；/n其中，所述第一点云为待配准点云，所述第二点云为目标点云，所述预设种群包括所述第一狼集合和所述第二狼集合，所述第一狼集合包括若干只第一狼，所述第二狼集合包括若干只第二狼，每一只第一狼和第二狼均包括初始旋转角度。/n

【技术特征摘要】
1.一种点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取第一点云和第二点云；
根据所述第一点云和所述第二点云，得到平移矩阵；
根据预设种群、所述第一点云和所述第二点云，确定第一狼集合和第二狼集合；
根据所述第一狼集合和所述第二狼集合，进行更新，得到最终旋转角度；
根据所述最终旋转角度和所述平移矩阵，将所述第一点云与所述第二点云进行配准；
其中，所述第一点云为待配准点云，所述第二点云为目标点云，所述预设种群包括所述第一狼集合和所述第二狼集合，所述第一狼集合包括若干只第一狼，所述第二狼集合包括若干只第二狼，每一只第一狼和第二狼均包括初始旋转角度。


2.根据权利要求1所述的点云配准方法，其特征在于：所述根据所述第一点云和所述第二点云，得到平移矩阵的步骤中，包括以下步骤：
根据所述第一点云，确定所述第一点云的第一中心坐标；
根据所述第二点云，确定所述第二点云的第二中心坐标；
计算所述第一中心坐标和所述第二中心坐标的差值，得到所述平移矩阵。


3.根据权利要求1所述的点云配准方法，其特征在于：每一所述初始旋转角度包括初始第一旋转角度、初始第二旋转角度和初始第三旋转角度，还包括以下步骤：
根据所述初始第一旋转角度、所述初始第二旋转角度和所述初始第三旋转角度的预设取值范围，确定所述初始旋转角度的取值空间；
将所述取值空间以预设份数进行划分，得到预设份数的划分空间；
在每一所述划分空间内确定至少一个所述初始旋转角度。


4.根据权利要求1所述的点云配准方法，其特征在于：所述根据预设种群、所述第一点云和所述第二点云，确定第一狼集合和第二狼集合的步骤中，包括以下步骤：
对所述第一点云和所述第二点云进行特征点选取，确定若干个特征点对，其中每一所述特征点对包括第一特征点和与所述第一特征点对应的第二特征点，所述第一点云包括若干个所述第一特征点，所述第二点云包括若干个所述第二特征点；
根据所述特征点对和每一所述初始旋转角度以及所述平移矩阵，确定适应度值；
根据适应度值，确定所述第一狼集合和所述第二狼集合；
其中，所述适应度值按照由大至小的顺序排列位于最后三名对应的为第一狼，排列位于最后三名之前对应的为第二狼。


5.根据权利要求4所述的点云配准方法，其特征在于：所述对所述第一点云和所述第二点云进行特征点选取，确定若干个特征点对的步骤中，具体为：
对所述第一点云和所述第二点云进行特征点选取，得到所述第一特征点和所述第一特征点的第一特征值，以及与所述第一特征点对应的所述第二特征点和所述第二特征点的第二特征值...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯雅晴，唐佳林，苏秉华，苏清朗，龚雪沅，周壮，曹炜，
申请(专利权)人：北京理工大学珠海学院，
类型：发明
国别省市：广东;44