点云最近邻数据结构构建方法及其系统技术方案

本申请公开了一种点云最近邻数据结构构建方法及其系统，构建方法包括如下步骤：S1:构建体素空间，对每个体素空间进行等份划分成若干子空间，以形成内部被划分成预设份额的体素；S2:划定构建区域，获取该区域中的点云；S3:基于点云构建步骤S1中的体素，基于每个体素的子空间内只存放一个点为原则进行点云降采样处理。本发明专利技术的有益效果：针对ivox应对稠密点云的不足，本申请融合八叉树结构和降采样功能，使得在构建近邻结构时可以自动进行降采样，进而在面对稠密点云的时候，依然具有较高的效率。的效率。的效率。

【技术实现步骤摘要】
点云最近邻数据结构构建方法及其系统


[0001]本申请涉及点云数据处理
，尤其涉及一种点云最近邻数据结构构建方法及其系统。

技术介绍

[0002]点云配准的基本问题是计算给定点与历史点云的最近邻，通常需要依赖一些最近邻的数据结构。这些数据结构又大体分为树类的（tree like）和体素类（voxel like）的。
[0003]Kd树类结构的优势在于，可以严格地查询K近邻，不会多也不会少；也可以以范围或盒子形式来查询最近邻（range search/box search）。查询过程中也以设置附加条件比如最大距离，实现快速的近似最近邻查找（Aproximate Nearest Neighbor, ANN）。然而传统的Kd树是不带增量结构的。像ikd
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tree这种带增量加点的结构，虽然不用完全重新构建，但也需要花额外的时间去维护这个树的结构。
[0004]稀疏体素的近邻结构iVox（incremental voxels）的优势在于，天然具有K近邻时的范围限制；增量构建的时候不需要额外的操作；删除的时候也很方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云最近邻数据结构构建系统，其特征在于：包括：体素构建模块，对每个体素空间进行等份划分成若干子空间，以形成内部被划分成预设份额的体素；点云获取模块，获取需配准的点云区域以及点数据，并利用体素构建模块对点云区域进行划分；近邻结构构建模块，基于每个体素的子空间内只存放一个点为原则将点云获取模块中的点占据体素子空间中，多余的点进行删除以达到降采样目的。2.一种点云最近邻数据结构构建方法，其特征在于：所述构建方法应用于如权利要求1所述的点云最近邻数据结构构建系统中，包括以下步骤：步骤S1:基于体素构建模块构建体素空间，对每个体素空间进行等份划分成若干子空间，以形成内部被划分成预设份额的体素；步骤S2:划定构建区域，基于点云获取模块获取该区域中的点云；步骤S3:基于点云构建步骤S1中的体素，在近邻结构构建模块基础上，基于每个体素的子空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴宇震，陈亮，郝健，吕长虹，郭林栋，刘金辉，刘羿，
申请(专利权)人：北京斯年智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：