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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于语义信息的迭代最近点方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括查找最近对应点和对齐点云两部分，改进迭代最近点Iterativeclosestpoint,ICP方法中查找最近对应点部分的实现方法，利用点云的语义信息分割后的子点云依次进行最近对应点查找，提高最近对应点查找准确率和效率，并在对齐点云部分利用语义信息分割后的最近对应点配准，解决配准过程陷入局部最优解的问题，在点云之间的旋转角度较大时提高配准的成功率。
主权项：1.一种基于语义信息的迭代最近点方法，其特征在于，所述迭代最近点方法包括如下步骤：S1、将目标物体的两个点云记为源点云P和目标点云Q，对两个点云进行预处理，利用点云的语义信息将点云分割，相同语义信息的子点云使用相同的下标k，分别得到共K个语义分割后的子源点云Pk和子目标点云Qk，记第k个子源点云Pk中点的个数为Nk，初始化最优旋转矩阵R为3x3的单位矩阵，初始化最优平移矩阵t为3x1的零向量，初始化迭代计数器n为1；S2、查找第k个子源点云Pk和第k个子目标点云Qk的最近对应点：对第k个子源点云Pk中的第i个点pk,i∈Pk，进行当前最优旋转矩阵R和最优平移矩阵t的变换，然后在第k个子目标点云Qk中对每个q∈Qk的点，查找与pk,i满足的最近对应点qk,i，最后将找到的Nk个qk,i组成子源点云Pk的最近对应点目标点云Qk；S3、重复步骤S2共K次，得到第1次迭代时K个语义分割后的子源点云Pk经当前最优旋转矩阵R和最优平移矩阵t变换后的最近对应点目标点云Qk；S4、更新最优旋转矩阵和平移矩阵：对K个语义分割的子源点云Pk和最近对应点目标点云Qk使用SVD分解求解计算并更新当前最优旋转矩阵R和平移矩阵t，并计算出当前配准误差S5、重复步骤S2-S4，每次重复更新迭代计算器n＝n+1，当第n次迭代时步骤S4中算出的配准误差E小于设定阈值或迭代次数n超过设定最大值时，结束配准并输出配准最优旋转矩阵R和平移矩阵t。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于语义信息的迭代最近点方法、装置、设备和介质
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