[发明专利]一种点云配准方法及装置

权利要求书

1.一种点云配准方法，其特征在于，所述方法包括：

获得包含同一对象的两组初始点云数据中数据点的目标点云数据；

基于所述目标点云数据中各数据点的位置信息以及预设的第一距离阈值，将所述目标点云数据中各个数据点划分至不同簇；

在每一簇中，针对该簇中属于一个初始点云数据的每一第一数据点，从包含该第一数据点的各个数据点组合中，选择用于进行参数计算的第一目标组合，其中，一个数据点组合包含：一个第一数据点和该簇中属于另一初始点云数据的一个第二数据点；

根据各个第一目标组合中第一数据点和第二数据点之间的距离，计算调整参数；

基于所述调整参数，对所述目标点云数据中属于待调整点云数据的数据点的位置信息进行调整，其中，待调整点云数据为：两组初始点云数据中任一点云数据；

若调整数据点的位置信息后的目标点云数据不满足预设的配准条件，则返回所述将所述目标点云数据中各个数据点划分至不同簇的步骤；

若调整数据点的位置信息后的目标点云数据满足所述配准条件，则将调整数据点的位置信息后的目标点云数据作为点云配准结果；

所述在每一簇中，针对该簇中属于一个初始点云数据的每一第一数据点，从包含该第一数据点的各个数据点组合中，选择用于进行参数计算的第一目标组合，包括：

针对所述目标点云数据中的每一簇，获得该簇中各个数据点组合的权重系数，其中，所述权重系数为根据所述数据点组合中两个数据点之间的距离、偏移量以及旋转角度计算得到的，所述偏移量为：所述数据点组合中两个数据点在预设三维坐标系的第一预设坐标轴上的相对距离，所述旋转角度为：所述数据点组合中两个数据点所在直线与所述预设三维坐标系的第二预设坐标轴之间的夹角；

在每一簇中，针对该簇中属于一个初始点云数据的每一第一数据点，从包含该第一数据点的各个数据点组合中，选择权重系数最大的数据点组合作为第一目标组合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得包含同一对象的两组初始点云数据中各数据点的目标点云数据，包括：

获得同一对象的两张三维图像；

针对每一张三维图像，根据该三维图像，构建所述对象的三维模型，并根据所述三维模型，生成所述对象的点云数据；

对所生成的两组点云数据进行合并，得到合并后的点云数据作为目标点云数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得包含同一对象的两组初始点云数据中各数据点的目标点云数据，包括：

获得同一对象的两组初始点云数据；

分别对两组初始点云数据进行降采样处理；

对降采样处理后的两组初始点云数据进行合并，得到合并后的目标点云数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述目标点云数据中各数据点的位置信息以及预设的第一距离阈值，通过对所述目标点云数据进行点云分割处理，将所述目标点云数据中各个数据点划分至不同簇之前，所述方法还包括：

根据所述目标点云数据中各数据点的位置信息，计算初始调整参数；

基于所述初始调整参数，对所述目标点云数据中属于待定点云数据的数据点的位置信息进行调整，得到调整后的目标点云数据，其中，所述待定点云数据为：所述初始点云数据中任一点云数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配准条件为：

各个第二目标组合中包含的两个数据点之间的距离均小于预设的第二距离阈值，其中，所述第二目标组合为：在调整数据点后的目标点云数据中重新确定的第一目标组合。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述数据点组合中包含的第一数据点和第二数据点之间的距离小于预设的第三距离阈值。