基于机械臂辅助的多视角三维点云拼接算法

针对如何快速且准确地获取模具内部完整三维点云数据的问题，提出一种机械臂与三维视觉设备结合的三维点云拼接算法。在初拼接阶段，采用手眼标定方式获取手眼矩阵，并将各幅点云转换到机器人基坐标系，完成初步拼接，得到良好的配准初始位置。在此基础上，提出改进的迭代最近点（ICP）算法，通过结合内部形体描述子（ISS）特征获得关键点，并用随机一致性算法剔除错误匹配点，在点的匹配过程中采用点到面的方式进行匹配，最终得到完整的拼接点云。实验结果表明，所提算法在与ICP算法及其他改进的ICP算法的配准性能对比中具有良好的稳健性，算法耗时及配准误差明显下降，完整的拼接点云误差为0.12 mm，具有较高的工程实践价值。     

消毒机器人目标识别定位与包围盒优化

为实现公共场所定点消毒目标的识别与定位,确定消毒范围,首先采用深度相机获取公共场所的彩色图像和三维点云;其次训练Mask R-CNN深度网络,进行消毒目标的分类、检测与实例分割,进而获取目标点云;然后通过采样一致性初始配准(SAC-IA)和迭代最近邻点(ICP)精配准方法实现不同视角点云的拼接,获取完整的消毒目标点云;...     

激光点云与密集匹配点云联合测量方法研究

针对地面激光扫描仪在进行作业时，有时因遮挡视线而无法采集数据的问题，设计了一种利用改进的采样一致性初始配准(Sample Consensus Initial Aligment, SAC-IA)算法在异源多视角点云中进行联合测量的方法。将三维激光扫描仪从地面视角采集的点云和倾斜摄影测量从空中视角获取的影像密集匹配点云，使用改进的采样一致性初始配准(SAC-IA)算法进行配准融合，实现了空中和地面视角的集成，大大减轻遮挡对测绘工作的影响。用某建筑物三维激光扫描得到的点云数据和倾斜摄影得到的密集匹配点云数据进行实验，并对配准融合后得到的点云数据进行了精度验证。实验结果表明，使用本算法配准点云数据时，比现有方法精度上有明显的提升，算法效率提高了57.46%～59.73%。同时，使用本方法配准融合的点云数据其精度小于5 cm,满足测图精度要求。     

三维点云与可见光图像融合方法及可视化

鉴于三维点云缺少颜色信息和光学图像缺少空间信息，提出一种基于激光雷达与相机自动标定的融合方法，融合后的数据兼有点云的空间信息和光学图像的颜色纹理信息。首先利用平面标定板对激光雷达和光学相机进行分步式自动标定，其次通过共线方程建立坐标关系，将光学图像的颜色纹理信息赋予点云进行融合并进行可视化。实验结果表明：所提方法在提高自动化程度的同时也在一定程度上提高了融合精度；与基于人工匹配的标定融合方法相比，所提方法的精度提升了51.7%；与基于梯形棋盘格标定板的标定融合方法相比，所提方法的精度提升了36.4%。从多角度观测可视化结果，所提方法都能从颜色和空间效果方面更好地还原真实场景。     

基于激光点云NDT特征的两步回环检测

针对传统激光雷达配准算法进行大规模同时定位与建图(SLAM)时,存在较大累计误差的问题,本文提出一种基于正态分布变换(NDT)的两步回环检测方法,充分利用NDT配准中点云均值与方差特征,并将所提方法加入SLAM完整框架。点云匹配中采用重叠网格,首先根据各网格特征值,构建点云外观描述,进行粗回环检测。符合粗回环条件后,计算点云网格均值到坐标原点距离的方法使点云具有旋转不变性,进行精确回环检测。本文提出算法在“小旋风”智能车平台进行验证,实验表明,所提算法可以有效减小大规模建图中的累计误差,系统的鲁棒性更强,跟踪性能更好。     

面向狭窄场景的鲁棒多视角配准方法

多视角点云配准是逆向工程中的关键步骤之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而对于狭窄场景(如口腔或机械结构内部)获取的点云数据,多视角配准算法的精度直接影响重建精度的好坏。为了提升狭窄场景多视角点云配准的速度和鲁棒性,提出一种基于位姿图优化的增量式多视角点云配准方法。首先针对相邻视角的点云,结合迭代最近点法(ICP)和基于特征的配准方法,提出一种多策略融合的成对点云配准算法,用于求解相邻视角点云的配准结果;然后在增量式相邻视角点云配准的基础上,进一步提出一种基于距离约束的回环检测方法,并依据相邻视角点云的配准结果和回环检测的结果构建位姿图;最后采用实时优化策略对位姿图进行优化,消除累计误差,实现鲁棒的多视角配准。实验结果表明,提出的多策略融合配准算法和基于距离约束的回环检测方法是有效的。经典ICP算法和基于FPFH特征的配准算法在实验中存在失效的现象,而提出的多策略融合配准算法并无失效。基于距离筛选的回环检测方法较常规的回环检测方法效率提高。提出的多视角配准算法在配准牙齿模型数据时精度可达到0.0357 mm。为了验证算法的普适性,采用多个狭窄场景下连续采集的模型点云进行验证,结果表明:提出的算法取得了不错的效果,表明该方法是一种有效的狭窄场景多视角配准方法。     

激光扫描与摄影测量异源点云高精度配准方法

针对激光扫描和摄影测量点云非同源数据自动配准困难的问题,提出一种基于快速点特征直方图（FPFH）点云粗配准与八叉树格网迭代改进最近邻点（ICP）算法相结合的方法。在粗配准中,首先采用体素格网对点云数据进行降采样处理,然后使用FPFH进行特征匹配,最后采用采样一致性初始配准（SAC-IA）算法获取初始配准变换矩阵。在精配准中,以经典的ICP算法为基础,首先通过设置欧氏距离阈值剔除错误的对应点,然后在每个体素格网中选取精度最高的同名点对,使用奇异值分解（SVD）法计算最终配准变换矩阵。实验结果表明,所提方法可以解决激光扫描点云和摄影测量点云非同源数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。     

基于面结构光的工件内壁点云旋转拼接研究

针对某些工件内部空间有限、测量困难的问题,提出了一种基于面结构光的点云旋转拼接方法。介绍了面结构光单一视野的重建方法,采用四步相移与互补格雷码结合的方法获取绝对相位值,通过多项式拟合法对相机、投影仪进行标定。基于机械臂末端腕关节旋转平面（简称:旋转平面）对点云的配准进行了研究,提出了基于辅助相机的标定方法,给出了相机成像坐标系和旋转平面坐标系之间的变换关系。实验结果表明:该方法适用于工件内壁测量,拼接平均误差不大于0.05 mm,满足实际应用需求。     

面向城市场景异源多时相点云的自动配准

异源多时相点云数据是建设数字城市和智慧社会的关键空间数据支撑，其准确配准是开展各类后续应用的前提。针对异源多时相点云配准任务中数据规模大、结构差异大、场景变化大的难点，本文提出了一种自动的无控配准方法。首先将城市场景的整体点云数据过分割为平面区块，交汇相邻的平面生成稳定而特异的对象级虚拟关键点；然后将关键点间的刚体几何空间关系编码为图结构间的距离约束，匹配获取待配点云与目标点云间的同名点对；最后利用同名点对求取刚体转换参数，并应用转换参数将待配点云转换至目标点云的坐标系中。选择荷兰鹿特丹市某一典型城市场景地块的异源多时相点云数据验证了所提方法的有效性。实验结果表明，本文方法能够自动、准确、高效地实现城市场景异源多时相点云的无控配准，具有较高的工程应用价值。     

基于邻域曲率改进的迭代最近点激光雷达目标点云配准

为解决激光雷达目标点云配准技术中精确配准步骤中所存在的匹配速度慢和匹配误差大的问题，提出了一种基于邻域曲率改进的迭代最近点（ICP）精准化匹配算法。初始配准采用传统的主成分贴合法，给精确配准找到一个较好的初始位置，精配准采用基于领域曲率改进的ICP算法。以斯坦福兔子和场景点云作为实验研究对象，配准结果和数值分析共同表明，基于邻域曲率改进的ICP算法在点云配准中的可行性，且与其他算法相比，所提算法的配准速度更快、匹配精度更高，为三维数据重建和目标识别技术提供一种更高效的新方法。     

基于结构光3D视觉的槟榔姿态识别与定位系统

枸杞槟榔的放料工序目前仍需工人手动完成，生产效率低且存在食品卫生问题。为了解决这个问题，设计了一种基于结构光3D视觉的槟榔姿态识别与定位系统。首先，由数字投影仪向槟榔投影蓝光正弦条纹，相机采集变形条纹图像后，通过计算机进行三维重建，获得高精度槟榔点云；然后，融合2D图像和3D点云信息，采用所提特征线法估计槟榔的姿态参数；最后，定位槟榔空腔中心并将其作为放料点，根据手眼标定将放料点坐标转换到机械臂基坐标系下，使机械臂自动放料。利用500个槟榔进行姿态识别与定位实验，并统计处理时间和分类准确率。实验结果表明，1个槟榔的处理时间为0.39～0.59 s。整体的识别准确率为95.6%。对放料点的定位误差在0.25 mm之内，低于放料要求的0.3 mm。所提方法能有效解决形状复杂且自由放置目标的姿态识别与定位问题，具有较高的定位精度以及良好的稳定性，满足实际生产要求。     

一种简易的激光雷达点云与光学影像自动配准方法

将激光雷达点云与光学影像进行配准融合,在数字城市建模、自动驾驶和导航避障等方面有重要的应用价值。当前多数自动配准方法需要专门设计特殊的场景结构,操作复杂。根据激光雷达对玻璃具有穿透的特性,提出利用透明的门窗等室内建筑物场景来实现对激光雷达点云与光学影像的自动配准。首先,将激光点云量化为图像,提取光学影像与量化图像的门窗角点特征,并利用相关系数法实现特征点的自动匹配;然后,对激光雷达与相机之间的配准转换参数进行求解;最后,对两种数据进行配准融合。实验结果表明:利用室内门窗这种规则的半透明场景,可以轻松实现激光点云与光学影像的自动化配准,简单实用,操作性强。     

基于旋转台参数标定实现多视角点云拼接

针对如何方便快捷且准确地获取物体完整面形三维点云数据的问题,提出一种利用旋转台参数标定结果辅助实现多视角三维点云粗拼接的新方法。该方法将一个二维标定靶作为坐标系转换桥梁,仅需两个位置的坐标系关系,即可建立转台转角和不同局部测量坐标系之间的非线性模型,实现对多个测量视角下三维点云的粗配准,为最近点迭代(ICP)算法提供了良好的初值,增加了ICP算法的稳健性。实验表明该方法操作简便、快捷、易实现,拼接后点云误差不大于0.12 mm。     

一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法

点云配准方法能够有效地完成对不同重叠率、不同规模点云间的配准,可确保三维重建模型的精度。针对该问题,提出一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法,首先基于欧氏距离分割法将点云分割为子点云;然后提取子点云特征,考虑到不同点云的规模不同,提取的特征规模也是不同的,提出利用动态时间规整算法(DTW)完成子点云间的映射;最后利用迭代配准算法求取拼接点云间的平移、旋转矩阵,利用该矩阵完成点云间的配准和拼接。实验结果表明,提出的方法能够有效地解决部分重叠点云和不同规模点云的配准问题。     

基于天牛须改进粒子群算法的点云配准方法

为了提高激光点云配准精度与配准速度,采用了基于天牛须算法改进的粒子群算法,以点云分布熵为寻优目标, 寻找最优空间变换矩阵的点云粗配准,为点云精配准提供良好的初始条件。结果表明,点云分布熵较传统的均值平方差评价方式有更快的计算速度,基于天牛须算法改进的粒子群算法具有全局搜索能力强、计算速度快等特点,与传统点云粗配准方法相比,该方法配准速度提升了近25%;在点云数据量大的条件下,表现出较快的配准速度。这一方法对如何提高激光点云配准速度具有参考意义。     

基于面阵三维成像激光雷达的目标点云分割技术

针对偏振三维成像系统的高效目标三维点云分割问题,提出一种多维信息融合的高效分割理念。系统采用高分辨率EMCCD相机作为面阵探测器,在一次成像过程中,可同时获得视场中的灰度图像以及三维点云数据。根据该成像特点,建立灰度图的像素坐标与点云数据像素坐标之间的点对点映射关系,结合粒子群优化算法的边缘分割方法,将灰度图中目标分割后的坐标信息映射到三维点云数据中,得到其三维点云数据。该方法将三维点云数据降维处理为二维图像处理,显著降低了计算复杂度,避免了点云数据误差对分割精度造成的影响。实验验证了多维数据融合目标三维点云分割方法的有效性。     

基于激光点云的农田玉米种植株数数目识别

为了对玉米种植株数进行无损的自动化识别,利用FARO focus s70地面激光扫描仪、采用四站式扫描方法,采集不同视角下的玉米田块点云数据。设计了一种基于标靶球自动提取的配准算法,对各站获取的点云数据进行精确配准,取得了完整的玉米田块点云数据,并以标靶球拟合误差和标准偏差分析配准精度。对于配准好的3维点云数据,利用采样一致性算法基于圆柱体特征从完整的玉米田块点云中精确分离出茎秆点云,统计玉米种植株数。结果表明,标靶球拟合标准偏差在0.1mm～0.7mm之间,满足仪器测量精度要求;拟合误差总体在2mm～5mm之间,能满足大场景测量配准误差5mm的要求;对玉米种植株数的识别率达到86.1%～92.1%。这一结果对于农田环境下玉米种植株数识别的实际应用方面是有帮助的,为作物的估产提供了数据基础,为智慧农业研究提供了理论方法。     

基于点云配准的多固态激光雷达标定算法

针对多个固态激光雷达协同工作时,需要准确地进行外参标定的实际需求,提出一种基于点云配准的多固态激光雷达自动标定算法。该标定算法由标定物分割、初始配准和精确配准三个阶段构成。在标定物分割阶段,首先通过叠加多帧非重复扫描数据制作标定点云,再使用半径滤波和体素下采样滤波分割出纹理特征明显的目标点云。在初始配准阶段,使用3D-HARRIS算法提取关键点,并使用方向直方图(SHOT)特征描述子进行特征描述,然后匹配对应点并使用采样一致算法完成初始配准;在精配准阶段使用迭代最近邻(ICP)算法进行精确配准,从而获得精确的外参标定效果。在Bunny兔数据集和现场获得的数据上进行实验,结果表明,当保证配准平均误差小于1 mm的前提下,所提出算法的性能优于多种现有算法。     

采用主成分分析的迭代最近点算法优化与验证

通过分析算法配准过程提出一种基于主成分分析（PCA）的点云配准策略,对迭代最近点（ICP）算法迭代过程加入PCA配准设计,以解决ICP算法易陷入局部最小值、配准耗时高的问题。首先,利用重心法在首次迭代开始前使参考点云与待配准点云重心重合以达到初始位姿确定;然后,在ICP算法每次进行迭代时,先对待配准点云与参考点云进行PCA,选取其中前三主成分特征向量,通过姿态变换进行对应匹配,使两点云完成初始配准后再利用欧氏距离寻找最近点,完成后续配准过程。选取了经典ICP算法及3种初始位姿确定方法、文献主流算法与提出的迭代PCA算法及3种初始位姿确定方法进行对比分析,结果表明,在前述两种方法都无法配准的情况下,提出算法不仅成功避免算法陷入局部最小,而且获得了较优的速度与精度,迭代次数为10次,耗时19.427939 s,配准误差为2.1932,综合提高了配准性能。     

随机工件的点云场景CAD模型的快速识别与定位

工业机器人精准抓取工件的前提是能够获取到目标工件的位置与位姿的信息。提出一种在三维点云场景对随机摆放目标工件的快速、精准的识别与定位的方法。在复杂点云场景中随机采样并提取关键点组成随机点对表征局部特征,再与由物体CAD模型建立的三维匹配模板进行配准,获得一系列候选位姿。利用表面相似点占比多次优化位姿,确定目标工件最佳位姿。最后利用虚拟相机投影二维视图到图像坐标系直观呈现结果。选择汽车座椅连接件作为验证实验的实验对象,实验结果表明:目标工件平移方向上拟合误差可以达到0.3 mm左右,旋转的拟合误差可以达到0.8°左右,具有较高的稳定与高效性能。