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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种结构特征辅助的多视场点云全局配准方法，包括：由安装于机器人末端的三维视觉传感器采集多视场点云数据并基于机器人运动学模型变换多视场点云数据到机器人基坐标系，完成多视场点云的初始配准；搜索邻接点云的对应点并构建对应点集，计算邻接点云重叠率并判断多视场点云之间的有效邻接性；提取多视场点云的结构特征，匹配有效邻接点云的结构特征并构建对应结构特征集；基于对应点集和对应结构特征集构建图优化模型；基于图优化模型逐步迭代优化完成多视场点云的全局配准。采用本方法能够克服多视场点云顺序配准存在的位姿初值问题和误差累积问题，实现高精度、稳定的多视场点云配准。
主权项：1.一种结构特征辅助的多视场点云全局配准方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，由安装于机器人末端的三维视觉传感器采集多视场点云数据并基于机器人运动学模型变换多视场点云数据到机器人基坐标系，完成多视场点云的初始配准；步骤S2,搜索邻接点云的对应点并构建对应点集，计算邻接点云重叠率并判断多视场点云之间的有效邻接性；步骤S3，提取多视场点云的结构特征，匹配有效邻接点云的结构特征并构建对应结构特征集；步骤S4，基于对应点集和对应结构特征集构建图优化模型,将变换后的点云位姿设为顶点，全部点云位姿构成顶点集V，将对应点和对应结构特征之间位姿关系设为连接顶点间的二元边，构成边集E，将点集与二元边集组合构成二元超图G＝{V,E}；步骤S5，基于图优化模型逐步迭代优化完成多视场点云的全局配准。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种结构特征辅助的多视场点云全局配准方法
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