[发明专利]一种点云融合方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种点云融合方法，用于融合四足机器人采集的点云信息，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取所述点云信息和与所述点云信息对应的图像信息；

对所述点云信息进行低频滤波处理获取有效点云信息；

设定融合权重将所述有效点云信息转换为点云迭代值,点云迭代值为不同时刻点云融合过程中的有效点云信息的迭代值；

设定整合权重将所述图像信息整合转换为图像迭代值,图像迭代值为不同时刻图像整合过程中的图像信息的迭代值；

根据所述点云迭代值和所述图像迭代值分别提取点云特征信息和图像特征信息；

根据所述点云特征信息和所述图像特征信息建立损失函数；

根据自适应梯度下降算法更新所述损失函数，直至所述损失函数收敛；

获取所述损失函数收敛时的融合权重，作为所述点云信息的泛化融合权重以融合所述点云信息。

2.根据权利要求1所述的一种点云融合方法，其特征在于，所述对所述点云信息进行低频滤波处理获取有效点云信息的步骤包括：

基于所述点云信息进行凸包构建获取凸多面体；

根据所述凸多面体的平面生成点云法线，并根据法线差分算法对所述点云信息进行低频滤波，获取所述有效点云信息。

3.根据权利要求2所述的一种点云融合方法，其特征在于，所述基于所述点云信息进行凸包构建获取凸多面体的步骤包括：

选取所述点云信息中的四个不共面的点云建立凸多面体；

基于所述点云信息中位于所述凸多面体外的点云逐步扩大所述凸多面体，直至所述凸多面体包围所述点云信息中的所有点云。

4.根据权利要求2所述的一种点云融合方法，其特征在于，所述根据所述凸多面体的平面生成点云法线，并根据法线差分算法对所述点云信息进行低频滤波，获取所述有效点云信息的步骤包括：

设定第一邻域半径和第二邻域半径，所述第一邻域半径大于所述第二邻域半径；

根据所述第一邻域半径和所述第二邻域半径分别计算所述凸多面体各面的第一法线和第二法线；

根据所述法线差分算法计算所述凸多面体每个面的所述第一法线和所述第二法线的差分值范数；

去除所述差分值范数小于差分阈值的平面对应的点云信息中的点云，以获取有效点云信息。

5.根据权利要求1所述的一种点云融合方法，其特征在于，所述根据所述点云迭代值和所述图像迭代值分别提取点云特征信息和图像特征信息的步骤包括：

对所述点云迭代值逐步进行3D特征提取、深度信息加权融合、2D特征提取和特征降采样提取，以获取所述点云特征信息；

对所述图像迭代值逐步进行2D特征提取和特征降采样提取，以获取所述图像特征信息。

6.根据权利要求1所述的一种点云融合方法，其特征在于，所述损失函数为MSE损失函数。

7.根据权利要求1所述的一种点云融合方法，其特征在于，所述根据自适应梯度下降算法更新所述损失函数，直至所述损失函数收敛的步骤包括：

根据所述融合权重定义所述损失函数的转换参数；

根据所述损失函数的上一时刻的所述转换参数的梯度建立当前时刻的自适应梯度下降函数；

根据所述自适应梯度下降函数更新所述转换参数以更新所述损失函数，直至所述损失函数收敛。