低重疊率點云配準(zhǔn)技術(shù)研究

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1、分類號：密級：UDC：編號：專業(yè)碩士學(xué)位論文（工程碩士）低重疊率點云配準(zhǔn)技術(shù)研究碩士研究生：邵紅旭指導(dǎo)教師：陸軍教授企業(yè)導(dǎo)師：王林研究員工程領(lǐng)域：控制工程論文主審人：哈爾濱工程大學(xué)2018年6月分類號：密級：UDC：編號：專業(yè)碩士學(xué)位論文（工程碩士）低重疊率點云配準(zhǔn)技術(shù)研究碩士研究生：邵紅旭指導(dǎo)教師：陸軍教授學(xué)位級別：工程碩士工程領(lǐng)域：控制工程所在單位：自動化學(xué)院論文提交日期：2018年5月論文答辯日期：2018年6月學(xué)位授予單位：哈爾濱工程大學(xué)ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.Eng(Masterof

2、Engineering)ResearchonPointCloudRegistrationTechnologywithSmallOverlapCandidate:ShaoHongxuSupervisor:Prof.LuJunAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlEngineeringDateofSubmission:May.2018DateofOralExamination:Jun.2018University:HarbinEngineeringUniversity哈爾濱工程大學(xué)學(xué)位論文原

3、創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：本論文的所有工作，是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，由作者本人獨立完成的。有關(guān)觀點、方法、數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)的引用已在文中指出，并與參考文獻(xiàn)相對應(yīng)。除文中已注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)公開發(fā)表的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者（簽字）：日期：年月日哈爾濱工程大學(xué)學(xué)位論文授權(quán)使用聲明本人完全了解學(xué)校保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的有關(guān)規(guī)定，即研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)屬于哈爾濱工程大學(xué)。哈爾濱工程大學(xué)有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件。本人允許哈爾濱工程大

4、學(xué)將論文的部分或全部內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文，可以公布論文的全部內(nèi)容。同時本人保證畢業(yè)后結(jié)合學(xué)位論文研究課題再撰寫的論文一律注明作者第一署名單位為哈爾濱工程大學(xué)。涉密學(xué)位論文待解密后適用本聲明。本論文（□在授予學(xué)位后即可□在授予學(xué)位12個月后□解密后）由哈爾濱工程大學(xué)送交有關(guān)部門進(jìn)行保存、匯編等。作者（簽字）：導(dǎo)師（簽字）：日期：年月日年月日低重疊率點云配準(zhǔn)技術(shù)研究摘要隨著人們對世界的感知不僅僅局限于二維信息，在三維重建、機(jī)器視覺等眾多領(lǐng)域，物體的三維信息扮演著越來越重要的角色。由于物體的形狀、大小以及三維掃描設(shè)備

5、視角范圍的限制，一次掃描并不能夠獲得物體完整的三維模型信息。為了得到完整的三維模型，需要對不同視角獲取的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，也就是確定不同視角下點云數(shù)據(jù)中點與點的對應(yīng)關(guān)系，計算出旋轉(zhuǎn)、平移矩陣并通過矩陣變換將點云數(shù)據(jù)統(tǒng)一在一個坐標(biāo)系中，完成點云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)。本文在閱讀了前人大量的研究文獻(xiàn)并進(jìn)行總結(jié)之后，將點云配準(zhǔn)方法分為兩大方面進(jìn)行介紹。針對較低重疊率點云配準(zhǔn)，分別從基于局部高維特征的配準(zhǔn)算法和基于關(guān)鍵點選取的Super4PCS全局配準(zhǔn)方法兩個方面著手，進(jìn)行了研究和改進(jìn)，并通過實驗驗證了配準(zhǔn)方法的可行性與有效性。論文首先對點云配準(zhǔn)技術(shù)的研究背景意義、應(yīng)用前景以及國內(nèi)外研究近況

6、進(jìn)行了簡要介紹。明確點云配準(zhǔn)的概念、講述了點云的獲取方式以及點云配準(zhǔn)流程中相關(guān)的理論知識，為后續(xù)的配準(zhǔn)工作做好鋪墊。其次，論文在分析了基于法向量提取特征點的算法的優(yōu)劣性后，設(shè)計了一種多尺度加權(quán)法向投影均值差的關(guān)鍵點提取算法。在查詢點周圍模擬不同的尺度空間，計算不同尺度空間內(nèi)的點與查詢點在法向方向上的加權(quán)投影均值差，將差值作為關(guān)鍵點選取的依據(jù)，這樣能有效提取物體表面變化明顯的點，為后續(xù)處理提供更高質(zhì)量的關(guān)鍵點集。并使用SHOT特征對關(guān)鍵點集進(jìn)行描述，查找特征之間的對應(yīng)關(guān)系并計算出剛體變換矩陣用于粗配準(zhǔn)，最后使用ICP精確配準(zhǔn)。然后，論文在對Super4PCS配準(zhǔn)算法進(jìn)行了

7、分析和總結(jié)后，設(shè)計了基于關(guān)鍵點提取的Super4PCS配準(zhǔn)改進(jìn)算法。首先通過體素網(wǎng)格對原始點云數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣，使用關(guān)鍵點分布較為分散的ISS關(guān)鍵點選取方法提取關(guān)鍵點，減小一致性四點集搜索范圍，降低了算法的時間復(fù)雜性并有效地抑制了噪聲。對于低重疊率可能出現(xiàn)的配準(zhǔn)效果不佳的情況，設(shè)計了基于最近一致性四點集的重疊區(qū)域提取方法，將重疊區(qū)域用于ICP配準(zhǔn)，并將得到的剛體變換用于初始點云，完成配準(zhǔn)。最后，本文在VC++環(huán)境下進(jìn)行實驗，對不同方法不同模型進(jìn)行了實驗，驗證了本文算法的準(zhǔn)確性與有效性。關(guān)鍵詞：多尺度加權(quán)法向投影均值差；SHOT特征描述子；I