[发明专利]一种并行的三维点云数据自动化配准方法

摘要

本发明公开了一种并行的三维点云数据自动化配准方法，通过获取处于不同视图下且具有重叠区域的两个待配准点云，对点云进行下采样处理以减少计算量，计算点云数据的法向量并计算快速点特征直方图FPFH特征，启动多个进程分别从一个点云中选择n个点并在另一个点云中查找对应点，根据对应点计算刚性变换的旋转平移矩阵，同时计算错误度量标准，将最小错误度量标准的结果作为本次迭代结果，进行多次迭代，将最终的结果作为变换矩阵；最后利用ICP迭代算法进行精配准。

主权项

1.一种并行的三维点云数据自动化配准方法,其特征在于,包括以下步骤：步骤1：获取不同视图下待配准的源点云P和目标点云Q；步骤2：对大型的三维点云数据进行降采样处理；提取点云中的关键点作为降采样的结果；降采样后源点云P中的关键点数量Np,目标点云Q中的关键点数量Mq；步骤3：对两个点云集合中的点计算法向量进而计算快速点特征直方图描述子FPFH；步骤4：启动多个进程分别进行点云的特征匹配和刚性变换；步骤5：所述步骤4为一次迭代，迭代中进行对应点特征匹配；查询之前建立的索引对应表，确定是否存在对应关系，存在对应关系直接获取，不存在对应关系再根据FLANN进行特征匹配，加快匹配速度；各进程的初始点是随机选取能够保证获取不同的对应关系，进而获取不同的刚性变换矩阵，每个进程的每次迭代都计算误差度量；步骤6：当各个进程达到迭代次数m时停止，将误差和函数最小的刚性变换矩阵作为最终变换矩阵；步骤7：利用得到的变换矩阵作为ICP迭代算法的初始化矩阵进行精配准。