徐海璐,黄志伟,戎新萍

(1.南京工业大学浦江学院机电学院,南京 211200;2.开沃新能源汽车集团股份有限公司中央研究院,南京 211200)

0 引言

学者对3D模型数据位姿求解进行过很多的研究,早期的求解方法比较典型的是BESL等[1]提出的最近迭代点算法(ICP),该方法在数据量较少、数据位姿相差较大情况下匹配精度不高[2],在匹配点云和源点云某些特征平行情况下,导致位姿在平行自由度上滑动的情况。根据测点及其邻域点估算每个点的曲面法矢来进行两组点配准,但是点云邻域搜索复杂度较高,在大型点云数据场景中计算速度受到限制[3]。YANG等[4]提出一种基于语义分割点的多维度配准技术,该方法适用于竖直线较多的的场景,如路边的树木及桥梁等。若场景内该特征较较少,则配准精确度难度增大[5]。本文提出一种基于局部特征的点云模型位姿求解方法,在求解速度和精度上得到了一定的提升。

1 基于局部特征位姿求解方法概述

基于局部特征的多源数据匹配位姿求解方法的程序开发流程如图1所示,首先,搭建深度相机动态扫描系统获取目标物体三维点云数据;其次,对点云数据使用基于L+梯度边缘线提取算法输出点云模型边缘轮廓特征;然后,对输出的轮廓特征数据建立目标特征数据库;最后,对动态获取的点云数据特征进行数据处理,将获取的特征和数据库进行匹配,找到相同特征后通过点云匹配算法实现位姿计算,从而准确获取模型位姿。……