申请/专利权人：法奥意威(苏州)机器人系统有限公司

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117576172B

主分类号：G06T7/30

分类号：G06T7/30;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本申请提供一种基于改进关键点的配准方法和装置，对于获取的源点云进行聚类处理，以得到多个点云簇，并确定出多个点云簇中的目标点云簇。基于目标点云簇中的各个三维点及三维点的多个邻近点构成协方差矩阵，对协方差矩阵进行分解获得三维点的法向量。基于目标点云簇中每个关键点的法向量，确定目标点云簇中的关键点，并基于目标点云簇和目的点云中的关键点实现两者间的配准。本方案中，采用三维点聚类方式，从而可以确定出目标对象对应的目标点云簇，排除其他对象的干扰点云簇。此外，采用基于点云本身特征的法向量计算方式确定关键点，可以提取更具几何特征的关键点，进而提高配准速度和精度。

主权项：1.一种基于改进关键点的配准方法，其特征在于，所述方法包括：对获取的源点云中的多个三维点进行聚类处理，以将所述多个三维点聚类为多个点云簇，并确定出所述多个点云簇中的目标点云簇，其中，多个点云簇中包含三维点的数量最多的点云簇为目标点云簇，将源点云中除目标点云簇之外的其他点云簇进行滤除处理；针对所述目标点云簇中的每个三维点，基于所述三维点以及所述三维点的多个邻近点构建协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行分解获得所述三维点的法向量；根据所述目标点云簇中每个三维点的法向量，确定出所述目标点云簇中的关键点；基于所述目标点云簇中的关键点以及目的点云中的关键点实现所述目标点云簇与所述目的点云的配准；所述基于所述目标点云簇中每个三维点的法向量，确定出所述目标点云簇中的关键点的步骤，包括：针对所述目标点云簇中的每个三维点，确定所述三维点的多个邻近点；计算各所述邻近点的法向量与所述三维点的法向量之间的夹角，将夹角大于预设夹角的邻近点确定为关键点。

全文数据：

权利要求：

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