基于点特征直方图的点云自动配准方法

摘要

本发明公开了基于点特征直方图的点云自动配准方法，包括：对被测物体多站采集获取点云数据，确定基准站和待配准站；从两站点云数据中均随机选取m个采样点，使任意三个点都不共线，每两个采样点均满足距离约束原则；对两站进行同名点对匹配，使基准站采样点集和待配准站采样点集形成的同名点对三角网近似全等；获取待配准站点云数据的变换矩阵，计算点特征直方图差异值获取配准误差；筛选出配准误差值最小时对应的变换矩阵；计算两站点云数据的重叠区域点云数据，通过迭代最近点算法获得精细配准矩阵。本发明能够解决对相邻两站点云重叠度较小或重叠区域特征不明显情况下的点云数据配准时容易陷入局部最小解问题，该方法准确性高，整体效率高。

主权项

一种基于点特征直方图的点云自动配准方法，其特征在于，包括：对被测物体进行多站采集获取该被测物体表面的整体点云数据，确定基准站和待配准站，其中，基准站和待配准站为相邻的两站；从所述基准站点云数据和所述待配准站点云数据中均随机选取m个采样点，均使所选取的m个采样点中的任意三个点都不共线，且每两个采样点之间的距离均满足距离约束原则，其中，m>＝3；对所述待配准站采样点集和所述基准站采样点集进行同名点对的对应匹配，使所述基准站采样点集和所述待配准站采样点集形成的同名点对三角网近似全等；获取所述待配准站点云数据的变换矩阵T，通过计算点特征直方图差异值获取所述待配准站点云数据经过变换矩阵T变换后与所述基准站点云数据的配准误差；对所述基准站点云数据和所述待配准站点云数据均进行多次采样，从多次采样获取的配准误差中筛选出配准误差值最小时对应的变换矩阵T_min，进行点云数据的初始配准；计算所述基准站点云数据和所述待配准站点云数据的重叠区域点云数据，并通过迭代最近点算法获得精细配准矩阵，进行点云数据的精细配准。