买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：江苏韩通赢吉重工有限公司

摘要：本发明提供基于ISS特征点的点云配准方法及系统，涉及点云配准技术领域，包括分别对原始点云数据和刚性变换后的点云数据应用随机样本一致算法进行平面拟合，得到第一拟合平面和第二拟合平面；分别对所述第一拟合平面、第二拟合平面进行内在形状特征ISS特征点检测，并计算ISS特征点的快速点特征直方图描述子，得到第一描述子和第二描述子；根据欧式距离矩阵确定原始点云数据与刚性变换后的点云数据之间的最佳匹配点对；利用最佳匹配点对，通过最小二乘法估计所述原始点云数据与所述刚性变换后的点云数据之间的最优刚体变换矩阵；将最优刚体变换矩阵应用于原始点云数据，实现所述原始点云数据与所述刚性变换后的点云数据的配准。

主权项：1.基于ISS特征点的点云配准方法，其特征在于，包括：从存储设备中读取原始点云数据，并对所述原始点云数据进行随机下采样处理，得到下采样后点云数据；根据预设的旋转角度和平移向量，将欧拉角转换为旋转矩阵，并利用所述旋转矩阵对所述下采样后点云数据进行刚性变换，得到刚性变换后的点云数据；分别对所述原始点云数据和所述刚性变换后的点云数据应用随机样本一致算法进行平面拟合，得到原始点云数据的第一拟合平面和刚性变换后的点云数据的第二拟合平面；分别对所述第一拟合平面、第二拟合平面进行内在形状特征ISS特征点检测，并计算ISS特征点的快速点特征直方图FPFH描述子，得到所述原始点云数据的第一FPFH描述子和所述刚性变换后的点云数据的第二FPFH描述子；计算所述第一FPFH描述子与所述第二FPFH描述子之间的欧式距离，得到欧式距离矩阵；根据所述欧式距离矩阵确定所述原始点云数据与所述刚性变换后的点云数据之间的最佳匹配点对；利用所述最佳匹配点对，通过最小二乘法估计所述原始点云数据与所述刚性变换后的点云数据之间的最优刚体变换矩阵；将所述最优刚体变换矩阵应用于所述原始点云数据，实现所述原始点云数据与所述刚性变换后的点云数据的配准；分别对所述第一拟合平面、第二拟合平面进行内在形状特征ISS特征点检测，并计算ISS特征点的快速点特征直方图FPFH描述子包括：对所述第一拟合平面和第二拟合平面上的每个点p，确定其到所有距离小于预设半径r的点所构成的r-邻域，计算所述r-邻域内所有点的协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行特征值分解，选择非零特征值的点大于预设筛选阈值的点作为ISS特征点；所述FPFH描述子的计算包括：对每个所述ISS特征点及其邻域内每一点的法线向量，计算所述ISS特征点与邻域内每一点之间的夹角，根据所述夹角构建简化点特征直方图，将所述ISS特征点的简化点特征直方图与邻域内每一点的简化点特征直方图进行加权平均，得到所述ISS特征点的所述FPFH描述子；采用最近邻距离比NNDR准则来筛选匹配点对，对于第一FPFH描述子集合中的每个描述子，在第二FPFH描述子集合中找到与其欧式距离最近的两个描述子，作为候选匹配点对，计算它们的距离比；采用交叉一致性检验来验证候选匹配点对的可靠性，对于每个候选匹配点对，在第二FPFH描述子集合中找到与任意一个点最近的描述子，如果两者对应的特征点相同，则保留该匹配点对，否则剔除；通过NNDR准则和交叉一致性检验，可以从候选匹配点对中筛选出一组最佳匹配点对，建立起原始点云和变换后点云之间的精确对应关系；通过最小二乘法估计所述原始点云数据与所述刚性变换后的点云数据之间的最优刚体变换矩阵包括： ；其中，表示对点xi应用旋转矩阵R的结果，t表示最佳平移向量，yi表示目标点云中与点xi对应的匹配点，R，t表示最小二乘法的表达式。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏韩通赢吉重工有限公司 基于ISS特征点的点云配准方法及系统