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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提供的一种基于拍摄位姿的相似点云精准配准方法，包括：基于拍摄位姿矩阵将源点云和目标点云转换到全局坐标中；确定在全局坐标中源点云和目标点云的最小有向包围盒，并判断源点云和目标点云是否具有重合部分，确定源点云和目标点云的最近点对Ⅰ，并构建优化变量；确定总误差值，该总误差值为配准误差、位移向量平方和以及四元数变化量平方和加权求和后的值；计算总误差值对优化变化量的梯度；基于总误差值对优化变量的梯度对优化变量进行更新，并以更新后的优化变量计算配准矩阵，提取经配准矩阵变换后的源点云和目标点云之间的最近点对Ⅱ，计算最近点对Ⅱ的总误差值；确定最近点对Ⅱ的总误差值对优化变量的梯度。
主权项：1.一种基于拍摄位姿的相似点云精准配准方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.确定目标工件的源点云和拍摄位姿矩阵，并确定目标工件的目标点云和拍摄位姿矩阵；S2.基于拍摄位姿矩阵将源点云和目标点云转换到全局坐标中；S3.确定在全局坐标中源点云和目标点云的最小有向包围盒，并判断源点云和目标点云是否具有重合部分，如是，则进入步骤S4，如否，则结束；S4.确定源点云和目标点云的最近点对Ⅰ，并构建优化变量，其中，优化变量为u＝[x,y,z,tx,ty,tz]，其中，x,y,z为四元数q＝[w,x,y,z]的三个虚数，w为四元数中的实数，t＝[tx,ty,tz]为笛卡尔空间的位移量；S5.确定总误差值，该总误差值为配准误差、位移向量平方和以及四元数变化量平方和加权求和后的值；计算优化变量u＝[0,0,0,0,0,0]时总误差值对优化变化量的梯度；S6.基于总误差值对优化变量的梯度对优化变量进行更新，并以更新后的优化变量计算配准矩阵，提取经配准矩阵变换后的源点云和目标点云之间的最近点对Ⅱ，计算最近点对Ⅱ的总误差值；S7.确定最近点对Ⅱ的总误差值对优化变量的梯度，并返回步骤S6，直至达到终止触发条件，得到最终的配准矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于拍摄位姿的相似点云精准配准方法
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