现实场景中物体模位置测量方法、装置、存储介质及设备制造方法及图纸

本发明专利技术属于物体模位置测量领域，提供了一种现实场景中物体模位置测量方法、装置、存储介质及设备。其中，现实场景中物体模位置测量方法包括获取场景信息，生成场景及场景中不同目标实体的三维点云；分割不同目标实体的三维点云；根据场景中模位置基准，构建出场景的点云坐标系，得到不同目标实体在点云坐标系中的点云坐标；基于场景的点云坐标系与实际场景坐标系的转换关系，得到实际场景中不同目标实体的模位置。其能够通过模位置的测量，实现目标实体位置和空间占据信息的表征，合周围环境的空间结构信息，即可实现对目标实体进行精确控制。制。制。

【技术实现步骤摘要】
现实场景中物体模位置测量方法、装置、存储介质及设备


[0001]本专利技术属于物体模位置测量领域，尤其涉及一种现实场景中物体模位置测量方法、装置、存储介质及设备。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]传统意义上的定位结果大多是以一个二维或者三维点坐标的形式呈现，全景定位中的模位置不再将目标看成一个点，而是将其作为目标本身具有的形状、体积、占据的空间而呈现，模位置相当于对组成目标的所有点进行定位，将属于同一个目标的所有表面点位置组合起来也就是目标的模位置信息，通过目标的模位置信息可以在三维空间中还原出目标的立体结构。由于模位置的测量不单单表征了目标实体的位置信息且同时给出了目标实体的空间占据信息，可通过模位置的测量实现实景的模型重构、实体的目标控制等。
[0004]当前对于目标实体的定位仍然是将目标当作一个平面上的二维点或空间中的三维点的形式，忽略了对目标实体空间占据信息的表征。模位置的测量要实现的不仅仅是目标实体的位置信息，还要得到目标实体的空间占据情况。例如一辆车，通过模位置的测量，不仅可以知道车的位置，还可以知道车占了多少空间，甚至可以知道车的后视镜的位置。要达到这样的效果，就需要实现对目标实体的模位置测量，即获得目标实体上每一个点的空间坐标。
[0005]专利技术人发现，当前定位还是将目标当做一个质点，对目标实体进行模位置测量在该领域研究极少，难点与核心就在于要测量目标实体表面每一个点的坐标，技术难点在于从场景的三维点云中分割出待测量的目标实体，同时坐标转换需要提前建立模位置基准。

技术实现思路

[0006]为了解决上述
技术介绍
中存在的至少一项技术问题，本专利技术提供一种现实场景中物体模位置测量方法、装置、存储介质及设备，其能够通过模位置的测量，实现目标实体位置和空间占据信息的表征，合周围环境的空间结构信息，即可实现对目标实体进行精确控制。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]本专利技术的第一个方面提供一种现实场景中物体模位置测量方法，其包括：
[0009]获取场景信息，生成场景及场景中不同目标实体的三维点云；
[0010]分割不同目标实体的三维点云；
[0011]根据场景中模位置基准，构建出场景的点云坐标系，得到不同目标实体在点云坐标系中的点云坐标；
[0012]基于场景的点云坐标系与实际场景坐标系的转换关系，得到实际场景中不同目标实体的模位置。
[0013]本专利技术的第二个方面提供一种现实场景中物体模位置测量装置，其包括：
[0014]点云生成模块，其用于获取场景信息，生成场景及场景中不同目标实体的三维点云；
[0015]点云分割模块，其用于分割不同目标实体的三维点云；
[0016]点云坐标获取模块，其用于根据场景中模位置基准，构建出场景的点云坐标系，得到不同目标实体在点云坐标系中的点云坐标；
[0017]模位置获取模块，其用于基于场景的点云坐标系与实际场景坐标系的转换关系，得到实际场景中不同目标实体的模位置。
[0018]本专利技术的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
[0019]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的现实场景中物体模位置测量方法中的步骤。
[0020]本专利技术的第四个方面提供一种计算机设备。
[0021]一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的现实场景中物体模位置测量方法中的步骤。
[0022]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0023](1)本专利技术提出了模位置的概念，即模位置是属于同一个目标实体的所有表面点位置的组合。通过模位置的测量，实现了目标实体位置和空间占据信息的表征。例如，通过测量一个工业自动化生产场景中立方体箱子的模位置，能够得到立方体箱子在场景中的位置和占据空间，机械手可以根据箱子的模位置对其进行精准地抓取操作，当前对于目标实体的测量还停留在点定位的层面上，本专利技术的实施可直接实现目标实体的模位置测量。
[0024](2)本专利技术通过对场景进行三维点云重建并分割出每一个目标实体；同时，建立模位置基准，并计算场景坐标与点云坐标之间的转换关系；通过目标实体的点云坐标及坐标转换关系，得到目标实体在实际场景中的模位置。本专利技术建立了一种非接触式在线测量方法，计算未知目标实体在空间场景中的模位置，获得目标实体的空间占据；模位置的测量相比于传统的点位测量，能够提供目标实体整个表面点的实时立体位置和空间占据特征，为面向实际场景的目标实体位置主动控制提供技术支持。
[0025]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0026]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0027]图1是本专利技术实施例的现实场景中物体模位置测量方法流程图；
[0028]图2是本专利技术实施例的场景三维点云示意图；
[0029]图3是本专利技术实施例的目标实体三维点云实例分割结果示意图；
[0030]图4是本专利技术实施例的模型坐标系示意图。
具体实施方式
[0031]下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。
[0032]应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0033]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0034]实施例一
[0035]参照图1，本实施例的一种现实场景中物体模位置测量方法，其包括：
[0036]S101：获取场景信息，生成场景及场景中不同目标实体的三维点云。
[0037]在该步骤中，场景信息是基于非接触式方法获取。
[0038]具体地，通过相机、激光扫描仪、激光雷达、毫米波等设备采集实际场景信息，通过图像或激光生成场景的三维点云模型。
[0039]此处可以理解的是，对于场景三维点云的生成方法，可以是通过彩色相机采集多幅图像进行重构生成，典型方法有SFM(structure from motion)、倾斜摄影等；可以是通过深度相机直接采集场景的深度图像，进而计算生成点云信息；可以是采用激光扫描仪通过将激光作为信号源，对目标进行扫描获取其三维坐标；也可以通过雷达对计算物本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种现实场景中物体模位置测量方法，其特征在于，包括：获取场景信息，生成场景及场景中不同目标实体的三维点云；分割不同目标实体的三维点云；根据场景中模位置基准，构建出场景的点云坐标系，得到不同目标实体在点云坐标系中的点云坐标；基于场景的点云坐标系与实际场景坐标系的转换关系，得到实际场景中不同目标实体的模位置。2.如权利要求1所述的现实场景中物体模位置测量方法，其特征在于，基于非接触式方法获取场景信息。3.如权利要求1所述的现实场景中物体模位置测量方法，其特征在于，场景信息为物体深度信息，基于物体深度信息三维重建，生成场景及场景中不同目标实体的三维点云。4.如权利要求1所述的现实场景中物体模位置测量方法，其特征在于，采用基于深度学习的三维点云分割方法分割不同目标实体的三维点云。5.如权利要求4所述的现实场景中物体模位置测量方法，其特征在于，基于候选区域的实例分割方法分割不同目标实体的三维点云。6.如权利要求4所述的现实场景中物体模位置测量方法，其特征在于，基于无候选区域的实例分割...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小忠，高桢，王聪，姚东，王薇薇，
申请(专利权)人：山东产研信息与人工智能融合研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：