基于点云几何信息改进的自动配准方法CSCD

针对工业流水线上激光扫描工件获得的点云数据的配准问题,提出了一种基于点云数据几何特征改进的点云自动配准新算法。新算法首先根据点云数据中法向量的变化规律选取特征点,作为初始的匹配点集;然后运用一种根据点对间距离约束优化的随机抽样一致(RANSAC)算法对数据初始匹配;并运用k-d tree加速改进的最近点迭代(ICP)算法进行精确匹配;并运用四元数法求得配准参数。分别对提出的新算法、PCA改进算法和经典ICP算法进行了实验,并对实验结果进行了对比。对比结果表明新算法能够实现配准,并显著提高了配准的速度和精度,表明了新算法的有效性,对实际应用具有一定的现实意义。     

应用改进迭代最近点方法的点云数据配准

提出了基于点云边界特征点的改进迭代最近点(ICP)方法来提高逆向工程中点云数据配准的效率和精度.首先,提出了基于点云边界特征点的初始配准方法.对点云最小包围盒进行三维空间划分,建立空间网格模型;运用边界种子网格识别及生长算法,从点云边界提取特征点,运用奇异值矩阵分解法(SVD)求出点云的变换矩阵,得到初始配准结果.然后,提出了改进的ICP精确配准方法.对点云对应点赋予权重,剔除权重大于阈值的点,通过对目标函数引入M-估计(M-estimation),剔除异常点.最后,在初始配准的基础上,运用改进的ICP方法精确配准.对经典ICP方法和改进ICF方法做对比实验,结果显示,改进方法的配准效率提高了70％以上,误差减小到0.02％.实验表明,本文方法大幅提高了点云配准的效率和精度.     

基于 IMU 点云特征跟踪一致性的 ICP 配准技术

针对点云非重叠区域较大时,由于场景中存在相似区域和平滑区域, ICP 配准易陷入局部极小值的问题,设计了一种初始配准与精配准结合的快速准确配准算法。首先,结合点云深度图像进行网格分区,基于蒙特卡罗方法随机选取 20 个 NARF 关键点,利用 IMU 惯导跟踪关键点的 FPFH 特征,并根据跟踪矢量的一致性剔除误匹配,快速计算初始配准矩阵;然后,利用所有关键点进行最近邻跟踪匹配,并根据跟踪矢量的一致性剔除误匹配,提高了 ICP 配准的估计精度。通过 Bunny 兔和 NYUv2 数据集将该算法与 ICP 算法进行对比,验证了该算法能够有效地提高点云配准效率和精度。     

层次优化的颅骨点云配准

颅骨配准是颅面复原的重要步骤之一,其配准精度和效率对复原结果有着重要的影响。为了提高颅骨点云模型的配准精度和效率,本文提出了一种层次优化的颅骨点云配准方法。将颅骨配准分为粗配准和细配准两个过程。首先对颅骨点云模型进行去噪、简化和归一化等预处理;然后对颅骨点云模型提取特征点并计算其特征序列,根据特征序列进行约束寻找初始对应点对,并采用k-means算法剔除误匹配点,实现颅骨粗配准;最后通过加入几何特征约束的改进迭代最近点(ICP)算法实现颅骨细配准,从而达到颅骨精确配准的目的。本文分别对粗配准、细配准和先粗再细完整配准过程进行实验,结果表明:粗配准过程,与未优化的粗配准算法相比,本文优化后的粗配准算法的配准精度提高了约35%,算法耗时增加了约6%;细配准过程,与ICP算法相比,本文改进ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约20%和43%,算法耗时减少了约47%;先粗再细的完整配准过程,本文算法的配准精度和收敛速度都要优于其他两种方法。证明了本文方法是一种有效的颅骨点云配准算法,可以实现颅骨点云的精确配准。     

面向车身虚拟匹配的非均匀点云数据配准算法

车身点云扫描的质量检测方式为薄板件的虚拟匹配提供了数据基础.针对薄板件虚拟匹配过程的点云数据配准问题,提出了一种考虑车身复杂曲面特征的点云主平面拟合与精确配准流程与方法.首先在曲率化离散方法基础上,提取薄板件数模的非均匀化点云,采用基于主成分分析法的数模与实测点云主平面的构建方法,结合其主向量的旋转重合,通过迭代搜索获得均方根误差最小的最佳初始配准位置.进一步,利用改进的ICP算法对点云进行精确配准.采用车门内板单件的实测案例对提出方法进行验证,实验结果表明本方法较传统ICP算法将配准精度提升50％以上,为车身试制过程的薄板件精度评价与虚拟匹配分析提供了有效的方法基础.     

三维点云特征的工件识别与位姿估计

针对工业机器人在抓取工件过程中需要识别和定位工件的问题,提出了一种基于改进法矢计算的点云局部描述符SHOT的三维物体识别与位姿估计的方法。首先,对三维扫描仪获取工件表面点云进行预处理和分割,得到用于匹配的工件点云模板数据集;其次,采用均匀采样算法提取特征点集,通过SHOT特征描述符对场景点云与模板点云提取的特征点进行点云局部描述;最后,利用Kd树建立初始对应对,引入3D霍夫投票机制通过点云局部坐标系各向量之间的转换关系完成工件识别,根据对应关系求解出初始变换矩阵。基于ICP算法进行精确配准,得到工件的精确位姿信息。实验结果表明:该方法与基于ICP算法进行对比,提高了配准精度,可以得到精确的位姿估计信息,为在机器人应用中工件定位抓取提供精确的位姿检测方法。     

应用改进迭代最近点方法的三维心脏点云配准

在医学多图谱配准中,为了改善因初始位置差异较大、形状复杂和局部残缺导致的配准效率低和精度差的问题,本文采用了先粗配准再精配准的处理策略,在主成分分析法(PCA)实现粗配准的基础上,提出了基于双向距离比例的迭代最近点(ICP)的精配准算法。精配准算法中,首先采用KD-tree进行最近邻搜索以提高对应点对的搜索速度,然后为每个点提出了双向匹配方法并计算其双向距离和比值,为进一步提高配准精度,引入了一个指数函数判断点对正确匹配概率,最后运用奇异值分解法(SVD)计算最终变换矩阵。为了验证算法的可行性和有效性,分别设计了不同缺损程度的斯坦福点云数据实验和两组CT心脏点云数据配准实验,结果表明本文方法较经典ICP算法的平均误差减少约21%,较TrICP算法减少约13%,在心脏点云数据配准实验中,本文方法较TrICP算法的15.5 s加快到1.77 s。因此本文方法在解决三维心脏点云数据的配准问题中具有良好的效率、精度和稳定性。     

点云模型的匹配点对优化配准

针对传统迭代最近点（ICP）算法在点云存在重叠或部分重叠时,配准误差大且适应性差的问题,提出一种基于匹配点对加权优化的改进配准算法。首先,提出一种改进体素降采样算法对点云进行采样,减少数据量的同时提高算法对噪声的鲁棒性;然后,采用改进Sigmoid函数赋予参与配准的匹配点对不同的权重,克服传统算法忽视距离较小的匹配点对中仍具有错误点对的缺点,同时提高了配准精度和收敛速度;最后,提出一种采用奇异值分解法（SVD）求解配准参数的方法,进一步提高配准精度。设计了不同重叠度的配准实验和噪声实验,并结合曲轴三维点云重建对本文算法进行验证。实验结果表明：本文算法误差较Tr-ICP算法减少了约34.1%,较AA-ICP算法减少了约29%,配准时间较TrICP算法缩短了约16.1%。最终表明本文算法具有更高配准精度的同时,具有更好的适用性和鲁棒性。     

旋转台多视场扫描点云的自动配准方法

三维扫描需要将不同视角下获取的点云数据进行配准,并统一到全局坐标系。针对旋转台扫描得到的点云数据提出了一种自动配准方法,其基本思路是先用NDT算法作粗配准,将待配准的两片点云旋转平移到较好的初始位置,接着用ICP算法作精配准。经实验证明:该方法配准速度快、精度高。     

序列图像约束的点云初始配准方法

针对现有算法难以精确配准重叠区域较小的点云,提出一种结合二维序列图像的点云初始配准方法。基于移动式三维测量方法获取实物表面灰度图像及三维数据,根据透视投影原理对相机在点云局部坐标系中的位置进行定位,获取点云到对应相机坐标系的变换矩阵,并以灰度图像的特征点及其匹配点作为匹配对,通过重建序列图像对相机外参数予以全局优化,根据初始配准公式实现点云初始配准。试验结果表明,该算法可正确配准重叠区域较小的点云,且能显著提高配准过程的稳健性及配准效率。