一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法技术

本发明专利技术涉及三维测量领域，尤其涉及一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法，步骤如下：计算集合自适应截断距离；计算点距离集合平均值；计算点距离集合标准差；根据标准差和距离平均值筛选；对筛选的对应点进一步计算平均值和标准差；计算自适应距离阈值；建立距离误差优化目标函数；计算均方根误差；匹配正确性检验；算法收敛判断。本发明专利技术提出了一种基于耦合几何和曲率一致性约束的深度图像配准方法，通过耦合几何约束和曲率约束，提升了深度图像配准的精度。通过提出的基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法，其配准精度较传统ICP算法配准精度更高，配准计算效率更高。配准计算效率更高。配准计算效率更高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法


[0001]本专利技术涉及三维测量领域，尤其涉及一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法。

技术介绍

[0002]点云配准一般分为粗配准和精配准两个阶段。点云粗配准结果是将一组稀疏的对应点配准到一起得到的，而每组特征对应点并不能精确对应到完全相同的空间位置，因此粗配准结果的精度并不会是最优的。通常需要在此基础上进行更加精细的几何形状配准，将测量数据与设计数模精确配准到一起。
[0003]点云精配准问题的求解通常分为对应点匹配与最优刚性变换估计两个过程，通过迭代的进行对应点匹配和最优刚性变换估计，最终完成源点云到目标点云的精确配准。其中对于对应点匹配，最常用的做法是对源点云中的三维点在目标点云中进行最近邻查找，从而得到一系列的近似对应点。最近邻查找结合迭代优化的方式共同构成了经典的ICP算法。ICP共包含选点、匹配、设权重、误匹配去除、建立误差度量函数和执行优化6个步骤。每个步骤的不同策略选择都会对ICP算法的计算效率、收敛情况和配准精度产生影响。对待配准的点云进行采样可以减少最近邻查找的次数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法，其特征在于：包含以下步骤：步骤1.计算集合自适应截断距离；步骤2.计算点距离集合平均值；步骤3.计算点距离集合标准差；步骤4.根据标准差和距离平均值筛选；步骤5.对筛选的对应点进一步计算平均值和标准差；步骤6.计算自适应距离阈值；步骤7.建立距离误差优化目标函数；步骤8.计算均方根误差；步骤9.匹配正确性检验；步骤10.算法收敛判断。2.根据权利要求1所述的一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法，其特征在于：步骤1具体为：通过每次迭代过程中对应点对距离集合的数据{d
i
，i＝1,2,
……
,N}进行统计分析计算，得到合适的自适应截断距离e，用于ICP算法迭代计算中。3.根据权利要求1所述的一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法，其特征在于：步骤2具体为：对于每次迭代过程中的对应点距离集合{d
i
}，首先计算其平均值，4.根据权利要求1所述的一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法，其特征在于：步骤3计算对应点对距离集合的标准差具体为：5.根据权利要求1所述的一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法，其特征在于：步骤4具体为：按照3σ的原则，根据标准差和距离平均值将对应点对进一步筛选，d
i
∈[μ
d
±
3σ
d
]。6.根据权利要求1所述的一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法，其特征在于：步骤5具体为：筛选得到满足上述条件的对应点对，个数为n，进一步计算距离均值与标准差准差7.根据权利要求1所述的一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法，其特征在于：步骤6计算自适应距离阈值具体为：
8.根据权利要求1所述的一种基于自适应阈值ICP算法的点云配准方法，其特征在于：步骤7具体为：第i次迭代过程中建立了点云P和Q之间对应点并去除误匹配后，建立...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘大炜，陈洪宇，聂海平，申皓，杨林志，赵慧洁，李旭东，姜宏志，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：