基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法技术

本发明专利技术涉及摄影测量与计算机视觉技术领域，涉及一种基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法，包括：1、获取同名施工元件点云；2、基于高斯球的姿态配准；2.1、法向量投影至高斯球；2.2、高斯映射点云Kmeans均值聚类；2.3、确定对应聚类中心，并确定高斯球旋转矩阵；2.4、求解元件旋转矩阵，配准元件姿态；3、基于主平面的位置配准；3.1、提取元件的各向平面，并确定其一一对应关系；3.2、根据聚类提取同一法向的最大、点分布最均匀的平面作为主平面；3.3、计算对应主平面的距离；3.4、求解平移矩阵，配准元件位置；4、基于ICP的精确配准。本发明专利技术能较佳地对施工元件进行配准。本发明专利技术能较佳地对施工元件进行配准。本发明专利技术能较佳地对施工元件进行配准。

【技术实现步骤摘要】
基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法


[0001]本专利技术涉及摄影测量与计算机视觉
，具体地说，涉及一种基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法。

技术介绍

[0002]随着计算机视觉和三维激光扫描技术的发展，我国工程施工及监测体系不断完善，施工建设各个阶段逐渐高效化、自动化。桥梁施工是一个动态变化的复杂过程，通常具有生产周期长、施工设备繁多、组织协作关系错综复杂等特点，因此对桥梁结构施工状态监测及变化检测的要求更高，在施工阶段观察施工元件的空间位置变化，能够更好的反映桥体施工进度。点云数据已成为桥梁隧道三维重建等领域的主要数据源，无人机点云能够采集大面积俯视信息，获取更加完整的三维空间信息，通过对提取的施工元件点云进行快速配准以观察两期数据的变化，进而客观反映桥梁主体施工进度的现状。
[0003]对传统的基于点、格网/体素、分段/对象等变化进行几何空间分析可以完成变化检测，但在复杂的铁路桥梁施工场景中，材料器械及建筑体繁多，导致检测出的变化及变化类型众多，对于精确提取和分析桥体施工进度监测目标来说，干扰因素多，工作量大，冗余操作情况多，因此利用施工元件间的快速配准以提高变化检测效率。点云配准技术在三维重建、位姿估计等领域都有着广泛的应用。在三维重建领域，通过点云配准技术对不同视角下点云的拼接可以获取物体表面完整的点云模型；在位姿估计领域，通过点云配准技术可以实现对目标物体位置和姿态的估计。
[0004]在点云配准方面，近年来经国内外学者研究，点云配准方法主要分为三种：基于优化的配准方法，基于特征的配准方法和基于深度学习的配准方法。基于优化的配准是利用优化策略估计变化矩阵，先进行对应点搜索再利用对应关系来估计变换矩阵，迭代进行得到最佳变换，这类方法虽然数学理论严密，但没有预先训练数据，需要很多复杂策略来克服噪声等。基于特征的配准方法需要学习具有区别性的特征点来估计对应关系，虽然可以提供鲁棒准确的对应搜索，但所学习的特征是确定点匹配关系而不是配准。深度学习方法是利用深度学习模型来提取原始点云的特征，从而获取到点云的初始配置值，然后根据特征值再进一步地完成配准，该方法的配准精度高但是计算时间慢。
[0005]关于检测先验已知模型的移动，传统方法在大场景中搜索并定位配准，方法复杂、没有很好的利用已知条件，并且在分析检测对象的几何结构和语义信息变化过程中，对变化对象的姿态要求都较高。在利用特征点进行匹配关系的估计时，本方法通过分析对象的高斯球投影及主平面分布实现对象在任意位置姿态的配准，利用施工元件的快速配准可以有效实现施工进度的监测。

技术实现思路

[0006]本专利技术的内容是提供一种基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法，其能够解决施工元件快速高效定位并判断位姿变化的问题。
[0007]根据本专利技术的一种基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法，其包括以下步骤：步骤1、从多幅扫描场景中分割获取同名施工元件点云；步骤2、基于高斯球的姿态配准；步骤2.1、法向量投影至高斯球；步骤2.2、高斯映射点云Kmeans均值聚类；步骤2.3、确定对应聚类中心，并确定高斯球旋转矩阵；步骤2.4、求解元件旋转矩阵，配准元件姿态；步骤3、基于主平面的位置配准；步骤3.1、提取元件的各向平面，并确定其一一对应关系；步骤3.2、根据聚类提取同一法向的最大、点分布最均匀的平面作为主平面；步骤3.2.1、分别对各向平面簇与进行区域生长聚类，得到各向平面；步骤3.2.2、确定三个方向的主平面与对应关系；步骤3.3、计算对应主平面的距离；步骤3.4、求解平移矩阵，配准元件位置；步骤4、基于ICP的精确配准。
[0008]作为优选，步骤1中，对于多次扫描获取的施工场景点云，通过手动分割获取待配准的同名施工元件点云。
[0009]作为优选，步骤2.1中，具体为：以施工元件外接球的中心作为法向量计算中心，计算施工元件法向量，分别表示的x轴、y轴、z轴向量，并将其投影至以原点为圆心的施工元件外接球半径长度为半径的球体上；利用主成分分析法PCA计算点云法向量，并将其平移至原点，法向量直线与以原点为圆心以施工元件外接球半径长度为半径的球体的交点的集合，即为施工元件的高斯映射点云，分别表示的x轴、y轴、z轴坐标，公式如下：。
[0010]作为优选，步骤2.2中，具体为：利用KMeans均值聚类法对高斯映射点云进行聚类，随机选择选取个点作为个簇的初始聚类中心，分别计算剩余点到各聚类中心的相异度：；分别表示的x轴、y轴、z轴坐标，分别表示的x轴、y轴、z轴
坐标；
[0011]将所有点分别划归到相异度最低的簇；根据聚类结果，重新计算簇中所有点的算术平均值，作为新聚类的中心；然后将全部点按照新的中心计算相异度重新聚类；重复上一步，直到聚类中心与上一聚类中心的距离小于阈值，确定最终的聚类中心点和各个聚类簇。
[0012]作为优选，步骤2.3中，具体为：分别提取两个施工元件的最终聚类中心，得到点集,将点集中的点与的点随机一一对应，得到组点对，的坐标为，分别表示的x轴、y轴、z轴坐标，分别表示的x轴、y轴、z轴坐标，计算点对到原的角度距离：；其中，分别为之间的距离：；任意选取四对点对用SVD方法求解旋转矩阵：
[0013]其中，，是点集中每个点对的权重，分别为旋转和平移矩阵，分别为点对中的点；迭代计算至点集间的欧式角度距离最小：
[0014]其中，为对应点与圆心的夹角；分别表示中第i个点；此时的旋转矩阵即为最终的旋转矩阵，也是高斯球到的旋转矩阵：；分别为旋转矩阵中的旋转参数；
[0015]此时的点集中点对的映射即为对应的聚类中心点对，其中，
分别为点集中的点，对应聚类中心所在簇为两高斯球的对应聚类簇。
[0016]作为优选，步骤2.4中，具体为：根据高斯投影点簇对应关系，确定元件各法向平面的聚类关系及两元件间的同法向平面簇的对应关系；由高斯映射点簇的聚类结果反推，得到元件各向平面的聚类结果；高斯球到的旋转矩阵即为初始元件到的旋转矩阵；将元件姿态旋转至元件的姿态：
[0017]其中，为元件旋转后的姿态，且与元件保持映射关系。
[0018]作为优选， 步骤3.1中，具体为：调整元件的各向平面簇姿态，使其与元件的各向平面簇姿态一致；元件的各向平面簇调整为：
[0019]其中，为平面簇旋转后的姿态，且与平面簇保持映射关系。
[0020]作为优选，步骤3.2中，具体为：步骤3.2.1、分别对各向平面簇与进行区域生长聚类，分割各向平面基于局部拟合法计算各点法向量及曲率值，并选择曲率最小点作为初始点，基于KD
‑
Tree搜索初始点的k邻域点，计算其与初始点的法线之间的夹角，当夹角小于设定的阈值且该点曲率值小于设定的阈值时，将其划归为当前区域的点集中，并从初始点云中去除；当余下点云没有符合条件的点时，完成该平面区域划分；在剩余点云中重复上述操作，将所有点云划分成多个平面区域；步骤3.2.2、确定三本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、从多幅扫描场景中分割获取同名施工元件点云；步骤2、基于高斯球的姿态配准；步骤2.1、法向量投影至高斯球；步骤2.2、高斯映射点云Kmeans均值聚类；步骤2.3、确定对应聚类中心，并确定高斯球旋转矩阵；步骤2.4、求解元件旋转矩阵，配准元件姿态；步骤3、基于主平面的位置配准；步骤3.1、提取元件的各向平面，并确定其一一对应关系；步骤3.2、根据聚类提取同一法向的最大、点分布最均匀的平面作为主平面；步骤3.2.1、分别对各向平面簇与进行区域生长聚类，得到各向平面；步骤3.2.2、确定三个方向的主平面与对应关系；步骤3.3、计算对应主平面的距离；步骤3.4、求解平移矩阵，配准元件位置；步骤4、基于ICP的精确配准。2.根据权利要求1所述的基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法，其特征在于：步骤1中，对于多次扫描获取的施工场景点云，通过手动分割获取待配准的同名施工元件点云。3.根据权利要求1所述的基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法，其特征在于：步骤2.1中，具体为：以施工元件外接球的中心作为法向量计算中心，计算施工元件法向量，分别表示的x轴、y轴、z轴向量，并将其投影至以原点为圆心的施工元件外接球半径长度为半径的球体上；利用主成分分析法PCA计算点云法向量，并将其平移至原点，法向量直线与以原点为圆心以施工元件外接球半径长度为半径的球体的交点的集合，即为施工元件的高斯映射点云，分别表示的x轴、y轴、z轴坐标，公式如下：。4.根据权利要求3所述的基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法，其特征在于：步骤2.2中，具体为：利用KMeans均值聚类法对高斯映射点云进行聚类，随机选择选取k个点作为k个簇的初始聚类中心，分别计算剩余点到各聚类中心的相异度：
；分别表示的x轴、y轴、z轴坐标，分别表示的x轴、y轴、z轴坐标；将所有点分别划归到相异度最低的簇；根据聚类结果，重新计算簇中所有点的算术平均值，作为新聚类的中心；然后将全部点按照新的中心计算相异度重新聚类；重复上一步，直到聚类中心与上一聚类中心的距离小于阈值，确定最终的聚类中心点和各个聚类簇。5.根据权利要求4所述的基于高斯球和主平面分布的任意位姿施工元件的配准方法，其特征在于：步骤2.3中，具体为：分别提取两个施工元件的最终聚类中心，得到点集,将点集中的点与的点随机一一对应，得到组点对，的坐标为，分别表示的x轴、y轴、z轴坐标，分别表示的x轴、y轴、z轴坐标，计算点对到原的角度距离：;其中，分别为与 之间的距离：;任意选取四对点对用SVD方法求解旋转矩阵：;其中，，是点集中每个点对的权重，分别为旋转和平移矩阵，分别为点对中的点；迭代计算至点集间的欧式角度距离最小：;其中，为对应点与圆心的夹角；分别表示中第i个点；此时的旋转矩阵即为最终的旋转矩阵，也是高斯球到的旋转矩阵：;分别为旋转矩阵中的旋转参

【专利技术属性】
技术研发人员：葛旭明，刘心静，范雨婷，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：