[发明专利]基于改进四点快速鲁棒匹配算法的环形锻件点云配准方法

权利要求书

1.一种基于改进四点快速鲁棒匹配算法的环形锻件点云配准方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、获得环形锻件不同角度的点云数据；

S2、基于多种群果蝇算法，对不同角度的点云数据提取点云重叠区域，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21、利用正平行投影实现环形锻件不同角度的点云数据的三维坐标向二维坐标的投影，同时保证点与点之间的角度关系；

S22、将点云数据进行网格化，计算网格内点云数据的中心点(x,y)；

S23、设网格内共有n个数据点，用中心点搜索代替数据的半径搜索，以中心点为坐标索引，计算每个索引对应的点与目标点(x_i,y_i)的欧氏距离d：

当源点云P中点p_m1和目标点云Q中点q_n1距离小于设定阈值时认定该点为重叠点：

d＝min[p_m1-q_n1]      (2)

S24、在网格区域自适应引入多种群果蝇算法，基于多种群果蝇算法进行点云重叠区域寻优；

S3、基于改进Harris角点检测算法，对点云重叠区域提取点云的特征角点集合，所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31、计算点云的Harris响应值R；

S32、以点云密度的方差的立方作为点云的角点响应阈值σ：

其中：ρ_i表示第i个点的密度值；表示点云的平均密度值；

S33、若Harris响应值R大于角点响应阈值σ，同时R为局部极大值，则判断所述角点为特征角点，并由此对点云重叠区域提取点云的特征角点集合；

S4、基于四点快速鲁棒匹配算法，对特征点集合进行点云初始配准，得到初始点云配准结果；

S5、基于ICP最近迭代算法，对初始配准结果进行点云精确配准：在初始配准点云中找出与目标点云的对应的最近点，组成对应点对，计算两组点集的质心，再基于ICP最近迭代算法对初始配准结果进行点云精确配准。

2.根据权利要求1所述的基于改进四点快速鲁棒匹配算法的环形锻件点云配准方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41、从源点云P选取基础4点共面集合B，在目标点云Q中寻找所有与B近似全等的4点集合U；

S42、计算集合B与U之间的刚性变换，并将整个变换用到整个源点云上，找到其中配准点数最多的变换矩阵，即为所求的最佳变换。