一种基于语义几何描述子的点云匹配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术同时考虑点云中的语义与几何信息，提出一种基于语义几何描述子的点云匹配方法及装置。方法包括：步骤一、获取两组点云F

【技术实现步骤摘要】
一种基于语义几何描述子的点云匹配方法及装置


[0001]本申请属于点云匹配及计算机视觉领域，特别涉及一种基于语义几何描述子的点云匹配方法及装置。

技术介绍

[0002]点云匹配算法的目的是求取精确的刚性变换，从而对齐不同视角采集的点云数据，其在数字城市、虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用。点云匹配算法的关键是识别并匹配不同点云之间的特征。
[0003]传统方法在进行点云匹配时，通常依靠点云数据中的几何形态特征，比如特征点、线段、平面等。然而基于几何形态特征进行点云匹配时会面临特征数据过多，匹配过程计算量过大，效率较低的问题。除此之外，基于几何形态特征的点云匹配容易受到杂点影响，且由于几何特征没有考虑实际对象的语义属性，容易造成误匹配。上述不足限制了基于几何形态特征的点云匹配的效率和准确性。
[0004]因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。

技术实现思路

[0005]本申请同时考虑点云中的语义与几何信息，提出一种基于语义几何描述子的点云匹配方法及装置，以解决现有技术存在的点云匹配计算量较大，几何特征容易导致误匹配的问题。
[0006]本申请的技术方案是：
[0007]本申请的第一个方面提供了一种基于语义几何描述子的点云匹配方法，包括：
[0008]步骤一、获取两组点云F
a
和F
b
，分别计算点云F
a
的语义几何描述子矩阵D
a
，以及计算点云Fr/>b
的语义几何描述子矩阵D
b
；
[0009]步骤二、计算语义几何描述子矩阵D
a
与D
b
的匹配代价矩阵，并根据所述匹配代价矩阵得到两组点云中物体之间的对应关系，构建F
a
和F
b
中对应物体坐标矩阵Pt
a
和Pt
b
；
[0010]步骤三、根据特征值分解算法求解对应物体坐标矩阵Pt
b
到Pt
a
的刚性变换矩阵T，将通过刚性变换矩阵T变换过后的点云F
b
与点云F
a
合并，得到匹配后的点云。
[0011]在本申请的至少一个实施例中，步骤一中，计算点云的语义几何描述子矩阵包括：
[0012]S11、识别点云中的所有语义对象，并生成每一个语义对象的三维包络盒；
[0013]S12、构建每一个语义对象O
i
的局部坐标系；
[0014]S13、构建每一个语义对象O
i
的语义几何描述子单元{SGDU
i
＝(S
i
,G
i
)}，其中，S
i
为语义对象O
i
的语义标签，G
i
为语义对象O
i
的局部坐标系与点云中其他语义对象的局部坐标系之间的几何描述子；
[0015]S14、将所有语义对象的语义几何描述子单元作为行向量，构建语义几何描述子矩阵。
[0016]在本申请的至少一个实施例中，S12中，所述构建每一个语义对象O
i
的局部坐标系
包括：
[0017]S121、将包络盒中心作为局部坐标系的原点；
[0018]S122、局部坐标系z轴与包络盒高度方向平行，z轴正方向指向上方；
[0019]S123、局部坐标系x轴与包络盒宽度方向平行，x轴正方向指向包络盒一侧；
[0020]S124、局部坐标系y轴根据右手定则确定。
[0021]在本申请的至少一个实施例中，S13中，所述语义对象O
i
的局部坐标系与点云中其他语义对象的局部坐标系之间的几何描述子G
i
为：
[0022][0023]其中，表示语义对象O
i
与语义对象O
j
之间的相对空间位置关系；
[0024]S
j
为语义对象O
j
的语义标签，为语义对象O
i
的局部坐标系到语义对象O
j
的局部坐标系之间的欧式距离，分别为语义对象O
i
的局部坐标系与语义对象O
j
的局部坐标系原点之间连线与语义对象O
i
的局部坐标系中x，y，z坐标轴之间的夹角，分别为语义对象O
j
的局部坐标系相对于语义对象O
i
的局部坐标系中x，y，z坐标轴的旋转角度。
[0025]在本申请的至少一个实施例中，步骤二中，所述计算语义几何描述子矩阵D
a
与D
b
的匹配代价矩阵，并根据所述匹配代价矩阵得到两组点云中物体之间的对应关系，构建F
a
和F
b
中对应物体坐标矩阵Pt
a
和Pt
b
，包括：
[0026]S21、获取初始的第一匹配代价矩阵其中，所述第一匹配代价矩阵中的元素通过以下方式得到：依次计算语义几何描述子矩阵D
a
中所有语义几何描述子单元与语义几何描述子矩阵D
b
中所有语义几何描述子单元之间的单元匹配代价；
[0027]S22、检查所述第一匹配代价矩阵中每一行向量，若行向量中所有元素都为无穷，则删除该行元素，得到更新后的第二匹配代价矩阵
[0028]S23、检查所述第二匹配代价矩阵中每一列向量，若列向量中所有元素都为无穷，则删除该列元素，得到更新后的第三匹配代价矩阵
[0029]S24、通过优化匈牙利算法计算所述第三匹配代价矩阵中最优匹配结果对应的行列关系{RowIndexList,ColumnIndexList}，其中，RowIndexList表示点云F
a
中识别物体的序号列表，ColumnIndexList表示点云F
b
中与RowIndexList对应的物体的序号列表；
[0030]S25、依次取RowIndexList序号列表中识别物体的包络盒角点坐标，组成坐标矩阵Pt
a
；依次取ColumnIndexList序号列表中与RowIndexList对应的物体的包络盒角点坐标，组成坐标矩阵Pt
b
。
[0031]在本申请的至少一个实施例中，S21中，所述依次计算语义几何描述子矩阵D
a
中所有语义几何描述子单元与语义几何描述子矩阵D
b
中所有语义几何描述子单元之间的单元
匹配代价包括：
[0032]语义几何描述子矩阵D
a
中任意语义几何描述子单元{SGDU
k
|(S
k
,G
k
)}与语义几何描述子矩阵D
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于语义几何描述子的点云匹配方法，其特征在于，包括：步骤一、获取两组点云F
a
和F
b
，分别计算点云F
a
的语义几何描述子矩阵D
a
，以及计算点云F
b
的语义几何描述子矩阵D
b
；步骤二、计算语义几何描述子矩阵D
a
与D
b
的匹配代价矩阵，并根据所述匹配代价矩阵得到两组点云中物体之间的对应关系，构建F
a
和F
b
中对应物体坐标矩阵Pt
a
和Pt
b
；步骤三、根据特征值分解算法求解对应物体坐标矩阵Pt
b
到Pt
a
的刚性变换矩阵T，将通过刚性变换矩阵T变换过后的点云F
b
与点云F
a
合并，得到匹配后的点云。2.根据权利要求1所述的基于语义几何描述子的点云匹配方法，其特征在于，步骤一中，计算点云的语义几何描述子矩阵包括：S11、识别点云中的所有语义对象，并生成每一个语义对象的三维包络盒；S12、构建每一个语义对象O
i
的局部坐标系；S13、构建每一个语义对象O
i
的语义几何描述子单元{SGDU
i
＝(S
i
,G
i
)}，其中，S
i
为语义对象O
i
的语义标签，G
i
为语义对象O
i
的局部坐标系与点云中其他语义对象的局部坐标系之间的几何描述子；S14、将所有语义对象的语义几何描述子单元作为行向量，构建语义几何描述子矩阵。3.根据权利要求2所述的基于语义几何描述子的点云匹配方法，其特征在于，S12中，所述构建每一个语义对象O
i
的局部坐标系包括：S121、将包络盒中心作为局部坐标系的原点；S122、局部坐标系z轴与包络盒高度方向平行，z轴正方向指向上方；S123、局部坐标系x轴与包络盒宽度方向平行，x轴正方向指向包络盒一侧；S124、局部坐标系y轴根据右手定则确定。4.根据权利要求2所述的基于语义几何描述子的点云匹配方法，其特征在于，S13中，所述语义对象O
i
的局部坐标系与点云中其他语义对象的局部坐标系之间的几何描述子G
i
为：其中，表示语义对象O
i
与语义对象O
j
之间的相对空间位置关系；S
j
为语义对象O
j
的语义标签，为语义对象O
i
的局部坐标系到语义对象O
j
的局部坐标系之间的欧式距离，分别为语义对象O
i
的局部坐标系与语义对象O
j
的局部坐标系原点之间连线与语义对象O
i
的局部坐标系中x，y，z坐标轴之间的夹角，分别为语义对象O
j
的局部坐标系相对于语义对象O
i
的局部坐标系中x，y，z坐标轴的旋转角度。5.根据权利要求1所述的基于语义几何描述子的点云匹配方法，其特征在于，步骤二中，所述计算语义几何描述子矩阵D
a
与D
b
的匹配代价矩阵，并根据所述匹配代价矩阵得到两组点云中物体之间的对应关系，构建F
a
和F
b
中对应物体坐标矩阵Pt
a
和Pt
b
，包括：S21、获取初始的第一匹配代价矩阵其中，所述第一匹配代价矩阵中的元素通过以下方式得到：依次计算语义几何描述子矩阵D
a
中所有语义几何描述子单元与语义
几何描述子矩阵D
b
中所有语义几何描述子单元之间的单元匹配代价；S22、检查所述第一匹配代价矩阵中每一行向量，若行向量中所有元素都为无穷，则删除该行元素，得到更新后的第二匹配代价矩阵S23、检查所述第二匹配代价矩阵中每一列向量，若列向量中所有元素都为无穷，则删除该列元素，得到更新后的第三匹配代价矩阵S24、通过优化匈牙利算法计算所述第三匹配代价矩阵中最优匹配结果对应的行列关系{RowIndexList,ColumnIndexList}，其中，RowIndexList表示点云F
a
中识别物体的序号列表，ColumnIndexList表示点云F
b
中与RowIndexList对应的物体的序号列表；S25、依次...

【专利技术属性】
技术研发人员：解杨敏，杨雨生，钱伟，刘佳佳，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：