基于改进ICP算法的点云自动配准技术

在零件的型面检测过程中,通常有数据采集、曲面重构、曲面配准和误差求取几个步骤。其中,曲面之间的配准是检测中关键的一环。针对传统的经典ICP(Iterative Closest Point)算法在配准过程中受噪声干扰大、鲁棒性差的缺点,在应用点云主方向贴合的粗略配准基础上,以经典的ICP算法为基础,提出了点云数据的欧氏距离阈值去噪和点云的方向矢量夹角阈值两种方法改进ICP算法,并应用改进算法作为点云之间的精确配准算法。对于经过初始配准的点云数据使用欧氏距离阈值法剔除点云间点对的噪声,并经点云各点间的方向矢量夹角阈值进行对应点采样,提高了传统ICP算法的效率和精度。经飞机和汽车零件点云配准实验验证,本算法的配准误差在±1μm内。算法具有设计简洁,响应快速的特点,有实际工作意义。     

改进的尺度迭代最近点配准算法

针对点云配准中的尺度和收敛速度问题,提出一种改进的尺度迭代最近点(scaling iterative closest point,SICP)算法。在ICP算法中加入带边界的尺度矩阵,解决点云配准中尺度变换的问题;引入动态迭代因子,自动调整配准过程中的刚体变换参数,在不影响算法的精度和收敛方向的前提下,减少迭代次数,提高算法的收敛速度。实验结果表明,与ICP算法和SICP算法相比,改进的SICP算法能够更好地解决含尺度因素的点云配准问题,是一种更加精确、快速的尺度点云配准算法。     

基于多分辨率的快速迭代最近点配准算法

针对迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法计算时间长的问题,提出一种基于多分辨率配准点的ICP算法。使用自适应体素网格滤波器对原始点云进行多分辨率采样,利用低分辨率点云快速迭代获得两点云间初始变换矩阵;利用高分辨率点云在初始变换基础上做更精确配准。实验结果表明,该算法在配准精度基本不变的情况下,可以显著降低配准时间,且随着点云点数增加,速度提升效果越明显。     

基于特征点匹配的排水管道声点云模型配准算法

三维重建技术逐渐成为获取全面、完备、准确的排水管道信息的关键手段。而实际检测受到管道堵塞等工况与管道检测规程等因素限制,造成所获得的管道声呐点云模型会出现位姿不同、部分重叠或空缺等情况,需要通过配准获取完整管道模型。同时,传统ICP算法针对管道模型存在效率低、精度差的问题。因此,该文提出基于特征点匹配的粗配准与改进的ICP精细配准相结合的点云配准算法。首先,利用ISS特征点检测法检测出模型特征点,通过FPFH对特征点进行进一步的描述;其次,采用RANSAC算法筛选出正确特征匹配点集,利用四元数法解算出初始变换参数完成粗配准;最后,在粗配准基础上,通过改进最近对应点查询的ICP算法完成精细配准。实验结果表明了该文算法的可行性与优越性,能为后续排水管道缺陷检测提供高完备、全面、准确的点云模型。     

机器人辅助的三维点云自动配准

针对三维扫描时不同扫描仪坐标系下三维点云配准困难且耗时过多的难题,提出一种利用机器人转换扫描仪坐标来进行点云配准的算法。该算法主要有两步：第一步为粗配准,将三维扫描仪固定在服务机器人的机械臂末端,在三维扫描过程中实时记录扫描仪的姿势,并利用此信息将不同扫描仪坐标系的点云转换到机器人基底坐标系;第二步为精细配准,以第一步的结果作为改进的迭代最近点算法的初始值,再利用加权的稀疏迭代最近点算法对机器人基底坐标系下不同帧的点云进行精细配准。实验证明,相比其他基于仪器的配准方法和直接利用迭代最近点算法进行配准的方法,该方法能有效提高配准成功率、减少配准时间、提高配准精度。     

一种改进的稀疏迭代最近点算法

稀疏迭代最近点算法是针对含有噪声点的点云配准提出的,但它却存在对目标点云中的离群点敏感、运行效率低等问题。针对这些问题,基于邻域信息的对应点对寻找方法提出了一种改进的稀疏迭代最近点算法。改进的稀疏迭代最近点算法首先使用改进的基于PCA的点云初始配准调整两片点云的位置,而后使用基于邻域信息的对应点对寻找方法为精配准寻找对应点对,针对对应点对,使用乘法器的交替方向法(ADMM)求得最优的变换矩阵。实验表明,对含离群点的斯坦福兔子、盆栽等点云来说,改进后的算法能够处理目标点云含有离群点的情况,并且算法的配准速度平均提高了30%。     

基于遗传迭代最近点算法的激光数据配准

扫描匹配算法被广泛应用于基于视觉、声纳、激光等传感器数据的特征匹配中,其中迭代最近点扫描匹配算法(ICP)是最常见的扫描匹配算法,但该算法存在匹配误差较大、对角度误差修正较差等缺点;针对基于ICP的激光传感器数据配准中存在的问题,提出了一种遗传迭代最近点扫描匹配算法(GICP);通过遗传算法搜索当前扫描数据和参考扫描数据的最优匹配,修正初始里程计读数的误差以及机器人的位姿;实验结果表明,提出的算法能够有效地解决扫描匹配算法中任意的配准问题,提高了机器人的定位精度。     

基于平移域估计的点云全局配准算法

针对迭代最近点(ICP)算法需要两幅点云具有良好的初始位置,否则易陷入局部最优的问题,提出了一种基于平移域估计的点云全局配准算法。首先分别计算数据点云和模型点云的去模糊主方向点云,利用两者平行于坐标轴的包围盒估计平移域范围;其次利用改进的全局ICP算法在估计出的平移域和[-π,π]³的旋转域中进行全局搜索配准。该算法可以根据待配准点云自适应地估计平移域的大小,进行全局自动配准,配准过程中不需要计算点云的特征信息,所需设置的参数少,对点云的初始位置没有要求。实验结果表明,所提算法能够获取全局优化的精确的配准结果,同时提高了全局配准的效率。     

基于区域扩张的三维点云模型配准算法

为提高三维散乱点云自动配准的准确率,提出一种新的基于区域扩张的配准算法。通过局部点云法向量的变化提取特征点,利用区域扩张方法进行初始配准,在搜索精确匹配点的过程中直接剔除错误匹配,使用改进的最近点迭代算法对点云进行精确对齐。实验结果表明,与经典最近迭代点算法和基于曲率的点云自动配准算法相比,该算法能够提升点云配准精度,对特征平滑的点云模型具有较好的效果。     

基于特征点和改进ICP的三维点云数据配准算法

在光学非接触三维测量中,复杂对象的重构需要多组测量数据的配准。最近点迭代(ICP)算法是三维激光扫描数据处理中点云数据配准的一种经典的数学方法,为了获得更好的配准结果,在ICP算法的基础之上,提出了结合基于特征点的等曲率预配准方法和邻近搜索ICP改进算法的精细配准,自动进行点云数据配准的算法,经对牙齿点云模型实验发现,点云数据量越大,算法的配准速度优势越明显,采用ICP算法的运行时间(194.58 s)远大于本算法的运行时间(89.13 s)。应用实例表明:该算法具有速度快、精度高的特点,算法效果良好。     

基于改进迭代最近点算法的接骨板贴合性快捷计算方法

为了快速计算出接骨板在断骨表面的最佳贴合位置,以减少手术中接骨板反复调整的次数,提出了一种基于改进迭代最近点（ICP）算法的接骨板贴合性快捷计算方法。首先,由医生指导在断骨表面选取贴合区域,并利用接骨板表面点的法向量之间的夹角提取接骨板的内曲面点云;然后,在对两组点云模型进行平滑处理并采用格点采样的方式来简化点云模型后,利用点云之间的特征关系进行初始配准;最后,对接骨板内曲面点云模型进行边界及内部特征关键点提取,并采用K-维树（KD-Tree）搜索邻近点,对接骨板的特征关键点和断骨表面选取区域执行ICP精确配准。以胫骨为例进行实验,实验结果表明,所提算法相较于近年所提配准算法在保持较高配准度的同时提高了配准效率,能够实现胫骨不同受损类型与接骨板之间的快速配准,并且对其他受损骨骼具有通用性。     

邻域特征在点云配准中的应用

针对大规模散乱点云的配准,提出一种基于邻域特征的配准方法,该方法由初始配准和精确配准组成。首先,对目标点集进行加权处理,以此来有效减少匹配点对的数量;其次,在重心距离特征的基础上,增加了一个角度特征量来排除错误点对,并完成初始配准;最后,使用特征改进的迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,该方法初始配准结果良好,二次配准效果更加准确,达到了多视角点云的配准要求。     

基于区域分割的低覆盖点云配准算法

针对低覆盖点云配准的时间复杂度高、收敛速度缓慢以及对应点匹配易错等问题,提出一种基于区域分割的点云配准算法。首先,利用体积积分不变量计算点云上点的凹凸性,并提取凹凸特征点集;然后,采用基于混合流形谱聚类的分割算法对特征点集进行区域分割,并采用基于奇异值分解（SVD）的迭代最近点（ICP）算法对区域进行配准,从而实现点云的精确配准。实验结果表明,所提算法通过区域分割可以大幅提高点云区域的覆盖率,并且无需迭代即可计算刚体变换的最佳旋转矩阵,其配准精度比已有算法提高了10%以上,配准时间降低了20%以上。因此,所提算法是一种精度高、速度快的低覆盖点云配准算法。     

基于特征提取的点云自动配准优化研究

针对三维点云自动配准精度不高、鲁棒性不强等问题,提出一种基于判断点云邻域法向量夹角的自动配准算法。该算法首先计算点云中每个点的法向量与邻域点集的法向量夹角的余弦值,然后把邻域各点的余弦值作为该点的属性特征向量,进行特征分类提取特征点,根据几何特征的相似性初步搜索匹配点对,并采用欧式距离约束条件剔除匹配错误的点对;运用最小二乘法计算初始配准参数,再通过改进的迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）算法进行精匹配。实验证明,该算法相对于经典的ICP算法无论收敛速度还是匹配精度上都有提升。     

基于牙颌模型的散乱点云配准技术研究

在牙齿三维矫正中需要对牙齿进行排列,常用方法是通过人机交互完成,效率不高。提出了一种基于粒子群的自动化排牙方法,将每颗牙齿上的特征点到标准牙弓曲线的距离和作为目标函数,利用粒子群算法对解空间进行搜索,在搜索过程中加入约束条件,得到牙齿移动的最终位置。利用算法对牙齿进行排列,可以省去人机交互中的平移等操作。实验结果表明：该算法能够有效地用于牙齿三维矫正中,提高了排牙效率。     

基于聚类匹配的移动机器人地图实时创建算法

提出了一种基于模式识别聚类思想的数据点集匹配算法.该匹配算法具有传统迭代匹配算法和非迭代匹配算法的优点,匹配速度快,精度高.结合上述匹配算法,给出了一种基于激光测距仪的移动机器人环境地图实时创建方法.该方法使用从环境数据中提取出的特征点来完成两组激光数据点集的匹配,进而完成环境地图的创建.利用本实验室自主研发的救援机器人平台对该算法进行了验证,实验结果表明,该算法能够完成室内环境下移动机器人实时准确有效的环境地图创建.     

一种基于RANSAC的点云特征线提取算法

点云中提取的特征线在点云处理中具有重要的应用价值,已被应用于对称性检测、表面重建及点云与图像之间的注册等。然而,已有的点云特征线提取算法无法有效地处理点云中不可避免的噪声、外点和数据缺失,而随机采样一致性RANSAC由于具有较高的鲁棒性,在图像和三维模型处理中具有广泛的应用。为此,针对由建筑物或机械部件等具有平面特征的物体扫描得到的点云,提出了一种基于RANSAC的特征线提取算法。本算法首先基于RANSAC在点云中检测出多个平面,然后将每个平面参数化域的边界点作为候选,在这些候选点上再应用基于全局约束的RANSAC得到最终的特征线。实验结果表明,该算法对点云中的噪声、外点和数据缺失具有很强的鲁棒性。     

基于体密度变化率的点云多平面检测算法

针对以往点云多平面检测算法运算时间长、检测结果的准确性易受噪声影响这一问题,提出了一种基于点云几何统计特征的多平面检测算法。该方法首先根据体密度变化率对点云进行粗分割,然后利用多元随机抽样一致性算法(Multi-RANSAC)进行多平面拟合,最后提出了一种新的合并约束条件对拟合的初始平面进行优化合并。实验结果证明,该算法易于实现,能有效减少累积噪声对检测结果的影响,提高平面检测的正确率,极大地减少了计算时间开销。     

Automated registration of multi-view point clouds using sphere targets

This paper addresses the problem of automated registration of multi-view point clouds generated by a 3D scanner using sphere targets. First, sphere targets are detected from each point cloud. The centroids of the detected targets in each point cloud are then used for rough registration. Congruent triangles are computed from the centroids for the correspondence among them, with which a rigid body transformation is obtained to bring the two point clouds together as closely as possible. After the initial registration, the two point clouds are further registered by refining the position and orientation of the point clouds using the underlying geometric shapes of the targets. These registration steps are integrated into one system that allows two input point clouds automatically registered with no user intervention. Real examples are used to demonstrate the performance of the point cloud registration.