[发明专利]三维点云数据配准方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种三维点云数据配准方法，其特征在于，包括：

获取RGB-D相机采集的同时包含待测物体和人工标识图的多张图像和各自相对应的点云数据，所述待测物体的全貌由多帧点云数据拼接而成；所述人工标识图设置在所述待测物体周边；

根据所述RGB-D相机的内参矩阵和畸变系数，及各图像中人工标识图的预设特征点的像素坐标值，计算得到所述RGB-D相机的位姿矩阵；所述位姿矩阵由每张图像对应相机的旋转矩阵和平移矩阵构成；

对各点云数据与所述位姿矩阵进行运算，得到同一坐标系下的点云数据，以完成点云数据的配准；

其中，所述根据所述RGB-D相机的内参矩阵和畸变系数，及各图像中人工标识图的预设特征点的像素坐标值，计算得到所述RGB-D相机的位姿矩阵包括：

调用Opencv开源程序库中的cvSetMouseCallback方法动态显示各图像特征点的像素坐标值；

输入所述内参矩阵和所述畸变系数，根据各图像中所述人工标识图的预设特征点的像素坐标值，利用PNP算法解算各图像的旋转矩阵和平移矩阵；

其中，所述对各点云数据与所述位姿矩阵进行运算，得到同一坐标系下的点云数据包括：

对每组点云数据，根据下述公式进行反求，以将相机坐标系中的各点云数据转化为世界坐标系下的点云数据：

式中，相机坐标系的坐标点为(x_c，y_c，z_c)，世界坐标系下的坐标点为(x_w，y_w，z_w)，R为当前点云数据的旋转矩阵，T为当前点云数据的平移矩阵。

2.根据权利要求1所述的三维点云数据配准方法，其特征在于，所述根据各图像中所述人工标识图的预设特征点的像素坐标值，利用PNP算法解算各图像的旋转矩阵和平移矩阵为：

对每一张图像，所述人工标识图的4个特征点的像素坐标为(x′₀，y′₀)、(x′₁，y′₁)、(x′₂，y′₂)、(x′₃，y′₃)，各特征点对应的世界坐标(x₀，y₀，z₀)、(x₁，y₁，z₁)、(x₂，y₂，z₂)、(x₃，y₃，z₃)；

利用PNP算法计算每张图像在世界坐标系下的旋转矩阵和平移矩阵，作为所述RGB-D相机的位姿矩阵。

3.根据权利要求1所述的三维点云数据配准方法，其特征在于，根据所述RGB-D相机的内参矩阵和畸变系数为：

预先利用张正友标定方法计算RGB-D相机的内参矩阵和畸变系数。