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一种基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法及系统 

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申请/专利权人:湖南科技大学

摘要:本发明属于三维点云配准领域,公开了一种基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法及系统,基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法包括:采用基于重心邻近点的体素滤波器对零件点云进行下采样预处理;对预处理后的点云,提取ISS关键点,并计算ISS关键点的FPFH特征;根据ISS关键点及其FPFH特征寻找对应点对,利用SAC‑IA算法进行粗配准,使两片零件点云处于合适的初始位置,实现粗配准;在粗配准的基础上,采用结合法向量夹角约束的点到平面ICP算法进行精配准,进一步提高配准的精度。本发明有效提高了点云配准的精度和效率,满足了大批量复杂机械零件测量点云配准精度和效率要求。

主权项:1.一种基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法,其特征在于,所述基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法包括:步骤一,采用基于重心邻近点的体素滤波器对零件点云进行下采样预处理,以每个体素重心邻近点而非重心代替体素内所有点,减少点云数量,保留点云表面细微特征;步骤二,对预处理后的点云,利用ISS算法提取点云的ISS关键点,进一步减少点云数量;步骤三,建立局部坐标系,计算所述ISS关键点的FPFH特征;步骤四,根据所述ISS关键点及其对应的FPFH特征寻找对应点对,并利用SAC-IA算法进行粗配准,使两片零件点云处于一个合适的初始位置;步骤五,在粗配准的基础上,采用结合法向量夹角约束的点到平面ICP算法进行精配准,使两片点云的配准误差进一步减少;所述步骤一基于重心邻近点的体素滤波器是以原始点云每个体素网格重心的邻近点近似代替体素内的所有点,具体流程包括:1.1根据原始点云坐标,计算点云在x、y、z轴上的最大值xmax、ymax、zmax和最小值xmin、ymin、zmin;1.2计算点云最小包围盒的边长X、Y、Z; 1.3设置每个体素立方体的边长L,则原始点云被分割为l×w×h个体素, 式中ceil·为向上取整符;1.4计算原始点云中每个点所在的体素空间的编号 xi,yi,zi为点云中任意一点pi的坐标;1.5计算每个体素内所有点的重心,并利用KD-Tree遍历点云,寻找点云中距离重心最近的点代替体素内的所有点,完成下采样;所述步骤二中利用ISS关键点算法提取点云的关键点,其具体流程包括:2.1对点云中的每一个查询点pi设置邻域搜索半径r;2.2查找点pi以r为半径的邻域中的所有点,根据邻域点与pi的欧氏距离计算权重wij: 2.3根据查询点pi及其邻域点构造协方差矩阵: 2.4计算所述协方差矩阵的特征值,并按从大到小的顺序排列:λ1>λ2>λ3;2.5设置阈值ε1和ε2,满足下式即可确定pi为关键点, ε1和ε2不超过1;所述步骤三中计算ISS关键点的FPFH特征,其具体流程包括:3.1建立局部坐标系,对任意两点Si、Sj之间的法线偏差进行参数化统计;3.2根据所述局部坐标系,定义α,φ,θ,d四个参数,用来表示任意两点Si和Sj之间的法线偏差,计算公式如下: 式中,α、φ、θ为两点法线及坐标轴夹角,d为两点之间的欧式距离;3.3计算每个采样点与邻域点之间的四个参数,记为SPFH,则点S的FPFH特征可由下式表示: 其中,di为对应点对的欧式距离,Si为点S的邻域点;所述步骤四中利用SAC-IA算法进行粗配准的具体流程包括:4.1从源点云的ISS关键点中选取若干个采样点,每个采样点之间的欧氏距离要大于设置的最小距离阈值dmin,以保证采样点具有不同的FPFH特征;4.2根据相同或相似的FPFH特征,在目标点云中寻找每个采样点的若干对应点,并随机选择一个对应点,形成对应点对;4.3利用所述对应点对求解初始变换矩阵,并利用误差和Huber函数评价变换矩阵的质量,其函数最小值对应的初始变换矩阵即为粗配准所求的最优变换矩阵;所述Huber函数的计算公式如下: 式中,ml为设定阈值,li为第i组对应点对经过变换之后的欧式距离;所述步骤五中精配准的具体流程包括:5.1从目标点云Q中搜索与源点云P中点pi相对应的最近点qi,构成对应点对;5.2计算所述5.1中对应点对的法向量夹角,将法向量夹角大于设定阈值的对应点对剔除;5.3根据筛选后的对应点对计算变换参数T,并使点到平面ICP算法的目标函数fT最小, 式中,T为变换矩阵;pi、qi分别表示源点云与目标点云中的对应点;ni表示qi对应点的法向量;5.4根据所述变换参数T对源点云进行迭代变换,并计算相邻两次迭代对应点集的欧式距离差d,d=|dk+1-dk|式中,k为迭代次数;如果小于指定阈值或达到规定的最大迭代次数,则结束迭代,否则重复步骤5.3;5.5计算最终的变换矩阵T,将点云P转换到点云Q所在的坐标系下。

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