点云数据的配准方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种点云数据的配准方法及装置，属于计算机技术领域。包括：对相邻的每两帧点云数据进行配准，得到相邻的每两帧点云数据之间的目标姿态变换参数；根据每个目标姿态变换参数对各帧点云数据进行累积，得到初始配准点云数据；从初始配准点云数据中提取配准参考数据，配准参考数据为配准度高的数据；以配准参考数据为参考再次对各帧点云数据进行配准，得到目标配准点云数据。本发明专利技术通过根据每个目标姿态变换参数对各帧点云数据进行累积，得到初始配准点云数据后，进一步通过从初始配准点云数据中提取配准度比较高的配准参考数据，并以配准参考数据为参考对各帧点云数据进行再次配准，能够减小累积误差，从而能够得到比较准确的配准结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种点云数据的配准方法及装置。
技术介绍
随着计算机技术的迅速发展，三维重建技术在计算机辅助几何设计、计算机图形 学、计算机动画、医学图像处理等领域得到了广泛应用。影响三维重建技术的基础而核心问 题是如何准确、快速获取场景、物体等目标对象的空间位置信息。具体地，在获取目标对象 的空间位置信息时，通常会使用激光雷达等扫描设备在不同姿态下对目标对象进行多次扫 描。点云数据即是通过扫描设备扫描到的目标对象表面离散点的空间坐标。由于受目标对 象大小、环境以及测量器具等因素的限制，扫描设备在每次扫描时可能只能测量到目标对 象的一个侧面。因此，为获得目标对象的完整数据信息，需要控制扫描设备以不同姿态对目 标对象行多次扫描。其中，每次扫描可以得到一帧点云数据，将不同帧点云数据进行匹配和 拼接，以统一到同一坐标系中的过程为点云数据的配准。 相关技术在进行点云数据的配准时，通常通过如下两种方式实现： 第一种方式为ICP(IterativeClosestPoint，迭代最近点法）。具体地，该种方 式的实现过程为：获取相邻的每两帧点云数据；确定相邻的每两帧点云数据中的所有匹配 点；根据相邻的每两帧点云数据的所有匹配点，对ICP目标函数进行迭代计算，得到相邻的 每两帧点云数据之间的姿态变换参数。根据各帧点云数据和相邻的每两帧点云数据之间的 姿态变换参数，对各帧点云数据进行累积，得到目标配准点云数据。 第二种方式为NDT(NormalDistributionTransformation，正态分布变换法）。具 体地，该种方式的实现过程为：获取相邻的每两帧点云数据；使用指定尺寸的立方单元格 划分相邻的每两帧点云数据中的第二帧点云数据，并确定每个立方单元格中包括的第二帧 点云数据中各个空间点的正态分布函数；根据相邻的每两帧点云数据中第一帧点云数据中 各个空间点在立方单元格中的位置及正态分布函数优化NDT目标函数，将得到NDT目标函 数的最大值时的姿态变换参数作为相邻的两帧点云数据之间的姿态变换参数。根据相邻的 每两帧点云数据之间的姿态变换参数对各帧点云数据进行累积，得到目标配准点云数据。 在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现相关技术至少存在以下问题： 相关技术在进行点云数据的配准时，会根据各帧点云数据及相邻的每两帧点云数 据之间的姿态变换参数，对各帧点云数据进行累积，而在配准相邻的每两帧点云数据时，可 能会由于存在噪声数据等原因而出现配准误差问题，此时，在对一个点云序列中的各帧点 云数据进行累积时，误差会被进一步放大，容易出现误差累计的情况，导致配准结果不准 确。
技术实现思路
为了解决相关技术的问题，本专利技术实施例提供了一种点云数据的配准方法及装 置。所述技术方案如下： 第一方面，提供了一种点云数据的配准方法，所述方法包括： 对相邻的每两帧点云数据进行配准，得到相邻的每两帧点云数据之间的目标姿态 变换参数； 根据每个目标姿态变换参数，对各帧点云数据进行累积，得到初始配准点云数 据； 从所述初始配准点云数据中，提取配准参考数据，所述配准参考数据为配准度高 的数据； 以所述配准参考数据为参考，再次对各帧点云数据进行配准，得到目标配准点云 数据。 结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述对相邻的每两帧点 云数据进行配准之前，还包括： 滤除扫描设备扫描到的每帧点云数据中的第一噪声数据，得到各帧点云数据，所 述第一噪声数据为与坐标原点之间的距离在第一预设数值范围外的点云数据，所述坐标原 点为所述扫描设备所在位置处的坐标。 结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述对相邻的每两帧点 云数据进行配准之前，还包括： 对于扫描设备扫描到的任一帧点云数据，计算所述点云数据中每个空间点第二预 设范围内的所有邻域点与所述每个空间点之间的平均距离； 根据每个空间点对应的平均距离确定第一高斯分布函数，其中，第一高斯分布函 数的均值为第一数值，方差为第二数值； 对于所述点云数据中的任一空间点，当所述空间点对应的平均距离与所述第一数 值之间的差值大于所述第二数值时，将所述空间点作为一个第二噪声数据； 滤除所述扫描设备扫描到的每帧点云数据中的所有第二噪声数据，得到各帧点云 数据。 结合第一方面，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述对相邻的每两帧点 云数据进行配准，得到相邻的每两帧点云数据之间的目标姿态变换参数，包括： 对于任一组相邻的两帧点云数据，使用ICP对所述相邻的两帧点云数据进行配 准，得到所述相邻的两帧点云数据之间的第一姿态变换参数； 根据所述第一姿态变换参数将所述相邻的两帧点云数据中的第一帧点云数据拼 接至第二帧点云数据，得到第一配准点云数据； 使用NDT对所述第一配准点云数据和所述第二帧点云数据进行配准，得到所述第 一配准点云数据与所述第二帧点云数据之间的第二姿态变换参数，将所述第二姿态变换参 数作为所述相邻的两帧点云数据之间的目标姿态变换参数。 结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式 中，所述对于任一组相邻的两帧点云数据，使用迭代最近点法ICP对所述相邻的两帧点云 数据进行配准，得到所述相邻的两帧点云数据之间的第一姿态变换参数，包括： 对于任一组相邻的两帧点云数据，确定所述相邻的两帧点云数据中第一帧点云数 据和第二帧点云数据之间的所有匹配点对； 使用所述第一帧点云数据和第二帧点云数据之间的所有匹配点对，对ICP目标函 数进行迭代计算，以最小化所述ICP目标函数的值，将得到所述ICP目标函数的最小值时的 姿态变换参数作为第一初始姿态变换参数； 根据所述第一初始姿态变换参数，将所述相邻的两帧点云数据中的第一帧点云数 据拼接至第二帧点云数据，得到第一初始配准点云数据； 确定所述第一初始配准点云数据与所述第二帧点云数据之间的所有匹配点对； 从所述第一初始配准点云数据与所述第二帧点云数据之间的所有匹配点对中，筛 选出匹配点对之间的距离不大于第一指定数值的部分匹配点对； 使用所述部分匹配点对，对所述ICP目标函数进行迭代计算，以最小化所述ICP目 标函数的值，将得到所述ICP的目标函数的最小值时的姿态变换参数作为第二初始姿态变 换参数，并继续进行筛选部分匹配点的过程及最小化所述ICP目标函数的值的过程，直至 所述第一指定数值不大于第一预设阈值时，将迭代得到的姿态变换参数作为第一姿态变换 参数。 结合第一方面的第三种可能的实现方式或第一方面的第四种可能的实现方式，在 第一方面的第五种可能的实现方式中，所述使用NDT对所述第一配准点云数据和所述第二 帧点云数据进行配准，得到所述第一配准点云数据与所述第二帧点云数据之间的第二姿态 变换参数，包括： 使用第一尺寸的立方单元格划分所述第二帧点云数据； 对于任一第一尺寸的立方单元格，确定所述第一尺寸的立方单元格中空间点的第 二高斯分布函数； 根据所述第一尺寸、所述第一尺寸的立方单元格中空间点的第二高斯分布函数及 所述第一配准点云数据中各个空间点在所述第一尺寸的立方单元格中的位置，对NDT目标 函数进行迭代计算，将得到NDT目标函数的最大值时的姿态变换参数作为第三初始姿态变 换参数； 根据所述第三初始姿态变换参本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种点云数据的配准方法，其特征在于，所述方法包括：对相邻的每两帧点云数据进行配准，得到相邻的每两帧点云数据之间的目标姿态变换参数；根据每个目标姿态变换参数，对各帧点云数据进行累积，得到初始配准点云数据；从所述初始配准点云数据中，提取配准参考数据，所述配准参考数据为配准度高的数据；以所述配准参考数据为参考，再次对各帧点云数据进行配准，得到目标配准点云数据。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：屈展，张维，刘健庄，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44