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。     

基于改进正态分布变换算法的点云配准

正态分布变换(NDT)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)中的点云配准算法。针对地面激光扫描(TLS)数据的特点,改进了NDT算法,提出了一种基于SURF的NDT配准算法,使之能应用在TLS中。该算法首先建立点云和图像间的映射关系把点云影像化;利用加速稳健特征(SURF)算法提取图像的特征点并找出特征点对;根据映射关系找到相应的三维特征匹配点,求出变换矩阵,完成点云初始配准。在NDT算法中,设置初始矩阵为单位矩阵,对点云体素化并使用概率分布函数对点云精细配准。实验结果证明,该算法不但适用于地面激光数据的配准,且其配准精度高、运算时间少,尤其对于不同分辨率的点云有良好的配准效果。     

基于ICP和NDT的激光点云匹配方法研究

在三维激光SLAM中,激光里程计的求解精度对建图精度有着至关重要的作用.为定量分析前端激光里程计中点云匹配方法的效率和精度,本文根据2种不同的点云匹配方法:迭代最近点ICP,正态分布变换NDT,搭建了前端激光里程计,并分别在KITTI数据集上进行了仿真实验,得出了绝对位姿误差和相对位姿误差,结果表明NDT算法精度和鲁棒...     

基于深度传感器的多视角点云配准研究

为了解决大尺寸对称物体在多视角配准过程中出现的误匹配点对和累计误差问题,提出了一种基于深度传感器的多视角点云配准算法。首先,使用深度传感器获取目标物体不同视角下的多片点云并进行预处理,对物体单侧相邻点云采用超四点快速鲁棒匹配算法(Super 4-points congruent sets, Super4PCS)进行粗配准,利用改进的点到平面ICP算法去除误匹配点对并进行精配准,之后将左右两部分的点云拼接,从而获取完整的三维点云模型。最后,针对多视角配准出现的累计误差问题,提出了一种全局优化方法从而减少累计误差。实验结果证明所提方法可以精准地完成多视角点云配准,获得准确的三维点云模型。     

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。     

基于图优化的三维激光雷达SLAM算法研究

为了提高三维激光雷达SLAM算法的定位精度和解决其z轴偏移的问题，在图优化的基础上提出了一种增加边约束和地面约束来改善闭环检测的方法。首先，使用MLESAC算法对点云数据进行滤波，去除外点；其次，采用随机采样法对点云数据进行下采样，提高点云配准算法的速度和准确性；然后，基于3D-NDT配准算法得到点云变换关系；最后，在图优化的基础上将边约束和地面约束加入优化求解器，获得优化后的位姿和点云地图；使用Velodyne激光雷达扫描的地下车库数据进行评估，结果表明所提出的方法能够改善激光SLAM的回环检测，提高定位准确度，x、 y和z方向精度分别可达0.074 1、0.388 95、 0.001 5 m，特别是z轴精度从1.68 m提升到了0.001 5 m。     

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。     

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。     

视频点云压缩基于增强数据相关性的帧间编码改进方法

基于视频的点云压缩（V-PCC）在相邻帧对应的相似3D点云发生旋转时,旋转后的点云投影平面会发生变化,从而导致投影后的像素产生较大差异并减弱点云帧间的相关性,且点云采集时掺杂的噪点也容易影响编码效果。本文提出了一种基于增强数据相关性的帧间编码改进方法,其采用基于统计的方法去除离群点,并计算点云帧之间的相对运动,通过采用基于运动一致性的二叉树分割方法分割,对分割后的点云采用基于NDT粗配准和ICP精细配准的方法估计点云的运动信息,使用基于法向量双线性平滑的方法平滑点云,最后对平滑后的点云序列使用V-PCC编码。     

基于WHI及ICP的点云配准算法

针对两步点云配准中精度差、计算效率低、易受噪声干扰的问题,提出一种基于WHI特征描述符结合改进的ICP点云配准算法。首先,对大数据量的点云通过ISS算法提取特征点集作为配准点云;然后,计算特征点云的WHI特征描述符,利用随机采样一致性算法完成粗配准;最后,基于安德森加速迭代ICP算法对粗配准点云进行精确配准。通过多组点云数据集对所提算法进行验证,实验表明,该算法配准精度高、速度快,在含有噪声数据集的优势更明显。在不同的点云模型下,所提算法的配准效率提高2倍以上,在噪声环境下具有一定的鲁棒性。     

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。     

基于点云边界质心的粗配准方法

点云配准的质量直接影响着三维重建的质量。针对传统K-4PCS耗时长且易出现错误匹配等问题,文中提出一种基于边界质心的点云粗配准方法。通过对点云进行边界提取,既保留点云外表特征,又减少了点云数据的大小,提高了粗配准速度。为了加快边界点的提取速度,使用K-D tree算法完成对k近邻点的搜索。通过配准边界点的质心,减少点云初始距离并增加重叠度,保证了粗配准的精度。实验结果证明,文中方法在粗配准速度和精度方面都优于传统K-4PCS算法,其速度约为传统K-4PCS算法的2倍,平移和旋转精度也比传统K-4PCS高了40%以上。文中所提方法对提高点云粗配准的速度和精度具有一定的参考价值。     

基于三维激光点云的隧道电缆敷设质量参数自动检测方法

电力电缆敷设不规范是导致绝缘故障的主要原因,影响电缆的安全运行。当前电缆敷设质量检测多采用人工接触式测量,主观性强、精度低,容易对敷设区域造成二次损伤。文章提出一种基于点云的隧道电缆敷设质量参数自动检测方法。首先在电缆敷设施工位置获取隧道电缆点云数据;之后基于隧道的结构特征分割出电缆点云;最后,基于颜色和形态特征从电缆点云中分割出敷设区域并自动测量敷设质量参数。所提出的电缆和敷设区域点云分割算法的平均精确度、召回率、F1分数均大于0.92,自动测量的4个敷设质量参数平均绝对误差均小于0.35mm。试验表明,该方法可以准确定位电缆敷设区域,并对敷设质量参数进行自动精准测量。     

基于体素化网格下采样的点云简化算法研究

针对三维点云数据冗余量大、重建时间长、效率低等问题,提出一种基于体素化网格下采样的点云简化算法。该算法首先求出点云数据集的最小三维长方体包围盒,把点云数据划分进三维体素栅格中去;其次计算点云的k邻域,进行曲面法向量估计;然后,在三维体素栅格中选择满足要求的数据点,实现点云下采样;最后,调用Power Crust对下采样点云数据进行曲面重建,在三维可视化类库Visualization Toolkit(VTK)进行显示。实验结果表明,该算法能够加快三维点云数据的重建速度,较好地保持了点云特征,提高曲面重建的效率和鲁棒性,适合实时处理。     

基于交叉自注意力机制的LiDAR点云三维目标检测

针对基于深度学习的激光雷达(light detection and ranging, LiDAR)点云三维(3D)目标检测对小目标的检测精度较低和噪声干扰问题,提出一种基于交叉自注意力机制的3D点云目标检测方法CSA-RCNN (cross self-attention region convolutional neural network)。利用交叉自注意力(cross self-attention, CSA)同时学习点云的坐标和特征,并设计多尺度融合(multi-scale fusion, MF)模块自适应捕捉各层级多尺度特征。此外,还设计重叠采样策略对感兴趣目标区域选择性地重采样以获得更多前景点,有效降低了噪声采样。在广泛使用的KITTI数据集上进行算法性能测试,结果表明,本文方法对行人等小目标的检测精度有较大提升,平均精度均值相比PointRCNN等4种经典算法均获得提升,显著提高3D点云目标的检测性能。     

三维点云中关键点的配准与优化算法

传统三维(3D)点云配准过程中存在配准误差高、计算量大及耗时长等问题,针对该问题,提出了一种3D点云中关键点的配准与优化算法。在关键点选取阶段,用边缘点检测算法剔除边缘关键点,以提高关键点特征描述的全面性和重复性,降低3D点云配准误差。在3D点云配准阶段,用K-维树(KD-tree)加速的最近邻算法和迭代最近点算法剔除粗配准结果中的误配准关键点,降低配准误差,提高3D点云配准的速度与精度。实验结果表明,本算法在不同点云数据下,均能获得良好的配准结果。与传统3D点云配准算法相比,本算法的平均配准速率提高了68.725%,平均配准精度提高了49.65%。     

基于投影分布熵的多视点三维点云场景拼接方法

多视点三维点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。通过点云投影分布熵对场景独立坐标系进行估计,由此计算待拼接场景之间的空间变换参数,最后通过退火最近点迭代(ICP)方法,实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,此方法是一种有效可行的方法。     

基于结构光在机测量的变形薄壁件点云配准方法北大核心CSCD

结合点云局部特征和Octree优化搜索,提出了用于薄壁零件加工过程测量的三维变形点云自动配准的算法,并有效计算出位移偏差量。首先,对薄壁零件点云模型进行数据预处理,去除主体中的无效点和噪声点,计算点云的法向量、3个特征元素作为PPFNET(point pair feature net)特征学习方法的输入,利用最大池化层将变形的局部特征聚合到全局特征中,通过全局和局部特征描述符的深度学习,找出无序点云间的对应关系,完成点云粗配准过程;然后,提出一种基于迭代就近点算法(iterative closest point,ICP)的改进精配准算法,通过增加阈值限定,过滤加工变形时颤振影响,使配准精度达到了98.58%,配准效率提高了10%;最后,采用Hausdorff进行距离计算,使用Cloud-Compare进行位移偏差分析,分析结果与实验结果比较表明,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为2.32%。在机测量模拟结果表明,所提方法满足在机检测加工变形的实时性和测量精度要求。     

基于改进欧式聚类算法的双目主动视觉点云目标检测研究

双目视觉立体匹配时,在同色调表面因为缺乏纹理信息,不仅计算量大且匹配度低, 而且生成的 场景中的点云又具有非结构化、近密远疏的性质, 因此,提高双目视觉匹配的精度与速度, 以及准确分割点 云目标, 一直是点云获取及目标检测中的难点问题。 针对以上问题, 本文首先提出了一种融合主动激光 的 3D 点云目标采集方法, 快速准确地获得原始点云数据; 其次提出了一种基于欧式聚类的改进算法, 使用距离阈值和角度阈值作为阈值分割判断条件进行分段聚类, 得到边界明确的 3D 点云目标检测框。 实验结果表明:所设计的 3D 点云成像系统能够有效获取前方物体的 3D 点云信息,且具有比激光雷达成 本低、易实现、信息丰富等优势;改进后的欧式聚类算法能有效改善传统算法对阈值较为敏感导致的物 体易出现欠分割或过分割的问题, 提高了目标检测的准确率, 在室内场景下具有良好的检测效果。