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申请/专利权人：上海理工大学
申请日：2023-12-28
公开（公告）日：2024-03-15
公开（公告）号：CN117710471A
主分类号：G06T7/77
分类号：G06T7/77;G06T7/60;G06V10/762
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开
摘要：本发明提出一种基于改进随机抽样一致算法的残缺点云平面拟合方法,包括初始化参数、三维点云下采样、基于随机抽样一致性算法拟合平面、体素聚类与体素中心滤波、三维点云上采样和计算平面完整率，通过随机选点计算平面模型参数并选出符合点数最多的平面，结合平面网格划分与体素聚类对拟合出的平面进行完整率判定，通过迭代优化获得平面完整率最优的拟合平面，本发明为复杂车间环境下缺失点云的连续平面拟合提供新方法，为自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域中点云处理中提供重要借鉴。
主权项：1.一种基于改进随机抽样一致算法的残缺点云平面拟合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：初始化设置拟合平面模型参数和符合平面模型的最多符合点数；步骤2：根据原始点云大小和密度以及期望拟合平面特点，设置所述期望拟合平面的法向量、体素网格大小、平面网格大小、距离阈值和夹角阈值作为后续每一步扩展的依据，设置合适的平面完整率阈值作为迭代结束的条件，并对所述原始点云进行均匀下采样；步骤3：随机选点用于拟合平面，并估算所述拟合平面法向量，从而判断所述选点是否共线，若共线则重新选点拟合平面，直至所述选点非共线；步骤4：判断所述非共线点的拟合平面法向量与所述期望拟合平面法向量之间的夹角，若所述夹角大于所述夹角阈值，则返回所述步骤3重新选点，直至所述夹角小于所述夹角阈值；步骤5：基于所述步骤4获得的拟合平面模型，计算所述原始点云中符合所述平模型参数与距离阈值的点个数，并与所述最多符合点数相比较，若小于最多符合点数则重复所述步骤3-5，直至符合的点个数大于所述最多符合点数；步骤6：将符合所述步骤5的平面点云进行体素聚类与体素中心滤波，并进行上采样，选出所述拟合平面中最大聚类点云；步骤7：计算所述最大聚类点云的平面完整率，并判断所述平面完整率是否大于完整率阈值：若小于完整率阈值，则进行包围盒滤波处理，并返回所述步骤3重新开始计算；反之，则输出所述平面点云。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海理工大学 一种基于改进随机抽样一致算法的残缺点云平面拟合方法
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