[发明专利]一种三维点云运动补偿方法

说明书

一种三维点云运动补偿方法，步骤为：两次扫描点云中心点分别与两次扫描时目标形状中心点连线。分别从两根线上各取一点，遍历直到求取出距离最近的两个点。计算两个最近点的均值，以此均值点为疑似目标旋转中心坐标。以疑似目标旋转中心坐标为原点，遍历若干范围的位置，分别以这些遍历的位置为点云旋转中心进行运动补偿；计算旋转中心、目标中心位置移动速度、目标旋转角速度，以此数值为基础，计算每个点的相对位置误差，对点云中每一个点进行补偿，而后计算补偿后的扫描点云与目标外形点云匹配误差。遍历其它旋转中心对扫描点云进行运动补偿，求补偿后点云匹配误差。取匹配误差最小的一组补偿后扫描点云，作为最终补偿后点云。点云补偿精度高。

技术领域

本发明涉及一种三维点云运动补偿方法。

背景技术

激光点云已经广泛应用于目标的位置姿态计算。在激光器对非合作目标扫描过程中，由于点云采集之间有时间间隔，如果非合作目标与激光器相对运动速度或者旋转角速度过快，会造成扫描点云与目标实际外形点的位置偏移。如果利用这种情况下的点云进行位置姿态计算，会产生误差。因此，针对目标运动过快或者自身姿态旋转过快情况，需要对扫描点云进行点云运动补偿处理，消除点云位置误差及相应计算出来的位置姿态误差。

王建军等2011在仪器仪表学报的《姿态角扰动对机载激光雷达点云数据的影响》中，实际飞行过程中由于受到各种内外界因素的干扰，如阵风、湍流、发动机振动及控制系统的性能缺陷等，机载平台无法保持理想的匀速直线运动状态，产生姿态角扰动，造成点云的扫描区域和密度分布发生变化。点云扫描区域的变化，对于狭长地带的测量，如公路、海岸线和电力线等，会导致目标区域漏扫；点云密度的变化会影响重构的精度。

为了进一步提高摄像机追踪的鲁棒性和精度，减小摄像机姿态估计的累积误差。浙江大学李阳2015年在毕业论文《基于深度摄像机的三维场景表面重建关键技术研究》中提出了一种基于摄像机姿态运动补偿。李阳通过计算当前帧对应的摄像机速度、加速度以及角速度等运动参数来建立对应的摄像机运动模型，根据运动模型和运动参数预测当前帧所对应的概率最大的摄像机姿态并以此作为ICP算法迭代的初始值，从而避免因两帧之间较大距离的运动而造成的摄像机追踪失败，提高深度摄像机在快速运动过程中的追踪鲁棒性。

梁新合等2011年在西安交通大学学报中的《散乱点云的补偿滤波》中，提出了一种散乱点云补偿滤波的方法，采用双边滤波器计算获得滤波移动量，进行平滑处理后得到了形状补偿量，将双边滤波后的点向原始位置方向补偿，从而减少了滤波中的变形，获得了更多具有细节特征的点云模型。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种三维点云运动补偿方法，对激光扫描目标的点云中的每个点，进行高精度运动补偿，消除扫描时延引发的点云中各点的位置偏差，从而获得了精确的目标点云，用于激光点云对目标扫描后的姿态计算，能够显著提高姿态计算精度。

本发明的技术解决方案是：一种三维点云运动补偿方法，包括如下步骤：

步骤一、利用激光扫描目标，相机接收激光反射回光，存储扫描获得的第i组目标点云中各点在相机坐标系中的三维坐标值；i为正整数；

如果步骤一中i为1，则i更新为2，继续步骤一扫描下一组点云并存储第2组扫描点云的三维坐标，否则转入步骤二；

步骤二、求取第i组点云在相机坐标系下所有点的坐标值的平均值x_m(i),y_m(i),z_m(i)；求取第i-1组点云在相机坐标系下所有点的坐标值的平均值x_m(i-1),y_m(i-1),z_m(i-1)；