[发明专利]一种基于相机位姿估计的三维点云配准方法

摘要

本发明公开了一种基于相机位姿估计的三维点云配准方法，通过将三维建模过程问题与三维点云自动配准问题进行有机结合，对多视角三维建模过程进行流程优化，从而将三维点云的自动配准问题转化为相邻视角下相机的相对位置姿态估计问题。而且，本发明与传统的点云配准方法相比，充分利用了相机的内参数来简化对应点点集的求取过程，提高了求取速度，同时根据三维建模过程中三维点的可靠性信息来对对应点点集进行筛选，从而有效避免“异常点”对三维点云匹配结果的影响，加快匹配过程的收敛速度并提高匹配精度。

主权项

1.一种基于相机位姿估计的三维点云配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：读取一组新的三维建模图像，而且，能够基于读取的所述三维建模图像完成三维建模；步骤S2：对所述三维建模图像进行可靠区域提取，得到可靠图；步骤S3：根据所述可靠图以及标定好的测量系统参数信息，计算出可靠区域内每一点像素点(u,v)对应的三维坐标Ptsu,v，并由计算出的所有所述三维坐标Ptsu,v形成当前视角的三维点云{Ptscur}；步骤S4：对当前视角的三维点云{Ptscur}进行深度信息特征提取和/或进行颜色信息特征提取，得到由空间域特征和颜色域特征构成的多元特征{Featurescur}；步骤S5：采用相机位置姿态的变换来表示被测目标与相机件的相对运动，并初始化上一视角与当前视角相机间的相对位姿RTrelative，其中位移参数T为0，姿态参数R为单位阵；步骤S6：将上一视角转到当前视角，并根据相机的内参数和相对位姿，计算出上一视角的三维点云{Ptslast}中的每一个三维数据点对应的像素坐标(u',v')，并在当前三维建模图像的可靠区域内查找像素坐标(u',v')欧氏距离最小的像素坐标(u,v)nearest，以上一视角的三维点云{Ptslast}中像素坐标(u',v')所对应的三维点与{Ptscur}中像素坐标(u,v)nearest所对应的三维点构成一个对应点点对Pair(u,v)，并以所有对应点点对构成对应点点集{Pairs}；步骤S7：基于相似性度量，对所述对应点点集{Pairs}进行筛选，得到可信对应点点集{Pairsrelability}；步骤S8：基于所述可信对应点点集{Pairsrelability}，计算对应点之间的旋转平移矩阵RTaccmu，将RTaccmu通过矩阵运算作用于上一视角与当前视角相机间的相对位姿RTrelative，并使用该计算结果更新相对位姿RTrelative；步骤S9：判断是否满足迭代终止条件；若满足，则进入步骤10，否则重新进入步骤S6；步骤S10：根据步骤S9迭代终止的具体原因，判断当前视角的三维点云{Ptscur}是否是关键帧，若是关键帧，则进入步骤11，若不是关键帧，则进入步骤S16；其中，判断当前视角的三维点云{Ptscur}是否为关键帧的方式为：(1)若当前视角的三维测量为首次测量，则当前视角的三维点云默认为关键帧；(2)若当前视角的三维点云{Ptscur}与上一视角的三维点云{Ptslast}配准成功，且当前视角的三维测量与上一关键帧的三维测量已间隔NKeyFrameInterval次三维测量或当前视角的三维测量的相对位姿RTrelative与上一关键帧的三维点云的相对位姿超过一定阈值，则当前视角的三维点云{Ptscur}为第一类关键帧；(3)若当前视角的三维点云{Ptscur}与上一视角的三维点云{Ptslast}配准不成功，则当前视角三维点云为第二类关键帧；步骤S11：判断当前关键帧的类型，若当前关键帧为第一类关键帧，则进入步骤S12，若当前关键帧为第二类关键帧，则进入步骤S13；步骤S12：将已完成配准的所有三维点云{Ptsall}作为上一视角的三维点云{Ptslast}，并以经过步骤S08更新后的相对位姿RTrelative为相对位姿初始值，执行步骤S05至步骤S09，并完成三维点云配准后将更新后的相对位姿RTrelative代入步骤S16；步骤S13：采用基于仿射不变性理论的最佳对应点点集查找方法，对当前视角的三维点云{Ptscur}的多元特征{Featurescur}和已完成配准的所有三维点云{Ptsall}对应的多元特征{Featuresall}进行最佳对应点点集查找，得到最佳对应点点集{KeyPairsfeature}；步骤S14：根据最佳对应点点集{KeyPairsfeature}，计算当前视角的三维点云{Ptscur}与已完成配准的所有三维点云{Ptsall}之间的相对位姿RTrelative，并将计算出的相对位姿RTrelative作为粗配准结果；步骤S15：判断步骤S12到S14的点云配准是否配准成功；若配准成功，则进入步骤S16，否则进入步骤S17；步骤S16：将步骤S14中计算出的相对位姿RTrelative作用于已完成配准的所有三维点云{Ptsall}，然后将当前视角的三维点云{Ptscur}加入至已完成配准的所有三维点云{Ptsall}中，并使用RTrelative更新上一关键帧的相对位姿；步骤S17：丢弃当前视角的三维点云{Ptscur}数据；步骤S18：判断是否完成三维数据采集；若未结束，则进入步骤S1，进行下一视角的三维点云数据的配准。