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申请/专利权人：西安交通大学
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-07-02
公开（公告）号：CN118279357A
主分类号：G06T7/33
分类号：G06T7/33
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.19#实质审查的生效;2024.07.02#公开
摘要：本发明公开了一种逐点加权法向迭代最近点精配准方法、装置、设备和介质，该方法采用条纹投影测量过程中得到的相位精度表征信息提高对应点对筛选准确率并且优化损失函数来进行点云配准。所提方法的主要步骤包括：在条纹投影测量过程中，得到相位精度表征信息，以包括点对欧氏距离、法向量夹角、曲率对数差值和相位精度表征信息四个条件进行对应点对的筛选；根据相位精度表征信息为每一对对应点对赋予不同权重值，并且以对应点对的欧氏距离和法向量夹角两个优化变量构建损失函数，对损失函数求解得到最优配准变换矩阵。本发明所公开方法采用相位精度表征信息提高高精度点对的配准权重，通过多条件筛选提高对应点对准确率，并且以欧氏距离和法向量夹角两个指标作为优化变量，有助于提高点云配准精度和效率。
主权项：1.一种逐点加权法向迭代最近点精配准方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤1：根据条纹投影测量原始数据计算得到相位精度表征信息，为待配准两片点云中的每个点添加所述相位精度表征信息；步骤2：根据步骤1得到的每个点的相位精度表征信息，计算待配准两片点云中每个点的权重值；步骤3：根据待配准两片点云点对之间的欧式距离、点对的法向量夹角、点对之间的曲率对数差值以及步骤1得到的每个点对的相位精度表征信息筛选对应点对；步骤4：构造以欧氏距离及法向量夹角为优化目标的损失函数，并根据步骤2得到的每个点的权重值为每个点对添加权重，将步骤3得到的对应点对带入损失函数求解源点云最优空间变换矩阵，并将源点云最优空间变换矩阵乘以源点云中的点云数据更新源点云空间位置；步骤5：计算更新源点云空间位置后的损失函数，得到误差，判断误差是否满足收敛条件，若不满足，则回到步骤3；若满足，则结束循环，执行步骤6；步骤6：将每次循环得到的空间变换矩阵相乘，得到最终的空间变换矩阵，源点云应用此最终的空间变换矩阵达到配准的最优空间位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 逐点加权法向迭代最近点精配准方法、装置、设备和介质
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