[发明专利]一种基于重心欧氏距离的点云精确配准方法

摘要

本发明公开了一种基于重心欧氏距离的点云精确配准方法，该方法通过计算点云重叠部分有效点集的重心以及各点集中所有点相对于其重心的欧氏距离，进行最优化筛选，并求解全局同名点，通过危险球判定得到稳定的全局同名点，进而求得点云坐标系间的转换参数，实现两测站点云的精配准。本发明应用重心欧氏距离来配准点云，由于重心欧式距离具有唯一性及数量有限性等特点，提高了点云配准速度及精度；通过危险球的判断解决了相等欧氏距离区分问题，避免点云匹配模糊；通过点间距作为判断同名欧氏距离的误差限，使配准更加精确；本发明通过不断剔除点云中的误差点，达到不受异常值干扰的目的；先粗配准后精配准的循序渐进过程使点云配准更加容易。

主权项

一种基于重心欧氏距离的点云精确配准方法，其特征在于包括如下步骤：（1）对于参考点云P和配准点云M，基于离散点特征求出确定初始姿态变换参数(R0,t0)，R0为旋转参数，t0为平移参数；（2）根据初始姿态变换参数(R0,t0)将配准点云M中的点全部转换到P坐标系下进行粗配准，粗配准方程为：P=R0M+t0；（3）在点云P中搜索与点云M中的点Mi(i=1,2,…,m)对应的点Pj(j=1,2,…,n)，基于点Pj与点Mi的欧氏距离最小值筛选，得到有效点集(PS,MS)；（4）求出各有效点集的重心PSG和MSG，以及各点集中所有点相对于其重心的欧氏距离库PD和MD： PS G = 1 h Σ i = 1 h PS i , MS G = 1 h Σ i = 1 h MS i , d(PSi,PSG)=|PSi‑PSG|，(i=1,2,…,h)，d(MSi,MSG)=|MSi‑MSG|，(i=1,2,…,h)，式中，d(PSi,PSG)与d(MSi,MSG)分别表示点集PS与MS中点i与重心的欧氏距离，形成欧氏距离库PD和MD；（5）对集合MD中的第i个欧氏距离MDi(i=1,2,…,h)在集合PD中搜索最小欧式距离PDj(j=1,2,…,h)，求得满足一定距离阈值下的h对同名点(MSi,PSj)，h表示有效点集的数目，或者欧氏距离库PD或MD的数目；（6）利用同名点(MSi,PSj)求点云坐标系的转换参数，进行点云的坐标转换，实现点云精确配准。