阅读说明：本技术 一种激光点云特征的提取方法 (Method for extracting laser point cloud characteristics ) 是由 纪刚 朱慧 杨丰拓 安帅 柴琦 蒋云飞 于 2020-04-01 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种激光点云特征的提取方法,包括如下步骤：选取中心点P<Sub>c</Sub>,以该点为球心,r为半径,形成球形区域S<Sub>1</Sub>；求S<Sub>1</Sub>内所有邻域点组成的多面体的质心P<Sub>c</Sub>’的坐标；在S<Sub>1</Sub>内重新划分一个同心的球形区域S<Sub>2</Sub>,S<Sub>2</Sub>的半径小于球形区域S<Sub>1</Sub>的半径,并求S<Sub>2</Sub>内所有邻域点组成的多面体的质心P<Sub>c</Sub>”的坐标；在P<Sub>c</Sub>、P<Sub>c</Sub>’、P<Sub>c</Sub>”三个点组成的平面内建立坐标系,坐标系原点为P<Sub>c</Sub>点；将球形区域S<Sub>1</Sub>内所有点的坐标都转换到新建的坐标系下,然后将所有的邻域点分别和球心P<Sub>c</Sub>连接组成向量,将所有的向量进行矢量叠加,求得的矢量即为中心点P<Sub>c</Sub>的特征。本发明所公开的方法能够快速提取出点云的特征,并且对于初始值的选定不是非常敏感,提高了鲁棒性,对于不同场景具有较好的适应性。(The invention discloses a method for extracting laser point cloud characteristics, which comprises the following steps: selecting a center point P c Taking the point as the center of the sphere and r as the radius, a spherical area S is formed 1 (ii) a Calculating S 1 Centroid P of polyhedron formed by all neighborhood points in polyhedron c The coordinates of'; at S 1 Inner subdivision into a concentric spherical region S 2 ，S 2 Is smaller than the spherical area S 1 And calculating S 2 Centroid P of polyhedron formed by all neighborhood points in polyhedron c "of the coordinates; at P c 、P c '、P c ' A coordinate system is established in a plane consisting of three points, and the origin of the coordinate system is P c Point; a spherical area S 1 All the coordinates of the inner points are converted into a newly-built coordinate system, and then all the neighborhood points are respectively matched with the sphere center P c Connecting to form vectors, and performing vector superposition on all the vectors to obtain a vector which is the central point P c The characteristics of (1). The method disclosed by the invention can be used for quickly extracting the characteristics of the point cloud, is not very sensitive to the selection of the initial value, improves the robustness and has better adaptability to different scenes.)

一种激光点云特征的提取方法

技术领域

本发明涉及一种激光点云特征的提取方法。

背景技术

点云是目前在机器视觉，三维重建，机器学习等众多领域广泛使用的数据源，而若要对点云数据进行充分的利用，那么点云特征的提取便是非常重要的一环。

目前点云特征提取的方法如PFH，其计算量比较大，不适用于SLAM等实时性要求较高的场景，其改进的算法FPFH，降低了计算复杂度，但是其本质是一个直方图，描述的是点与点之间的角度关系，最终统计出来的概率直方图，没有距离信息，即会有点云的尺度问题。而且当前很多的算法并不具有旋转不变性。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种激光点云特征的提取方法，以达到能够快速提取出点云的特征，并且对于初始值的选定不是非常敏感，对于不同场景具有较好的适应性的目的。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一种激光点云特征的提取方法，包括如下步骤：

步骤一，选取中心点P_c，以该点为球心，r为半径，形成球形区域S₁；求球形区域S₁内所有邻域点组成的多面体的质心P_c'的坐标；

步骤二，在球形区域S₁内重新划分一个同心的球形区域S₂，球形区域S₂的半径小于球形区域S₁的半径，并求球形区域S₂内所有邻域点组成的多面体的质心P_c”的坐标；

步骤三，在P_c、P_c'、P_c”三个点组成的平面内建立坐标系，坐标系原点为P_c点，X轴的方向是点P_c指向P_c'的方向，Y轴的方向是垂直于X轴且靠近P_c”的方向，根据X、Y轴建立右手坐标系，Z轴的方向也唯一确定；

步骤四，将球形区域S₁内所有点的坐标都转换到新建的坐标系下，然后将所有的邻域点分别和球心P_c连接组成向量，将所有的向量进行矢量叠加，求得的矢量即为中心点P_c的特征。

上述方案中，步骤一中，P_n是球心P_c(x₁,y₁,z₁)的所有的邻域点，设第i个邻域点P_ni的坐标为(x_ni,y_ni,z_ni)，则质心P_c'(x₂,y₂,z₂)的坐标为：

其中，k为邻域点P_n的个数。

上述方案中，步骤二中，初始设定球形区域S₂的半径为球形区域S₁的半径的一半，设球形区域S₂内第j个邻域点P_nj的坐标为(x_nj,y_nj,z_nj)，则质心P_c”(x₃,y₃,z₃)的坐标为：

其中，m为球形区域S₂内包含的邻域点的个数，若m<3，则扩大球形区域S₂的半径，直至m≧3。

上述方案中，步骤三中，三点坐标如下：P_c(x₁,y₁,z₁)，P_c'(x₂,y₂,z₂)，P_c”(x₃,y₃,z₃)，做向量平面法线和这两个向量垂直，因此法向量

a＝(y₂-y₁)(z₃-z₁)-(y₃-y₁)(z₂-z₁)

b＝(x₃-x₁)(z₂-z₁)-(x₂-y₁)(z₃-z₁)

c＝(x₂-x₁)(y₃-y₁)-(x₃-x₁)(y₂-y₁)

则平面方程为：

a(x-x₁)+b(y-y₁)+c(z-z₁)＝0

简化为：

ax+by+cz+d＝0

其中：

d＝-a·x₁-b·y₁-c·z₁

设坐标系原点为P_c，X轴的方向向量为Z轴的方向向量为则Y轴的方向向量为：由此，新的坐标系建立完成。

上述方案中，步骤四中，点P新坐标系下的坐标为：

ⁿP＝T^oP

其中，角标n代表新的坐标系下坐标，角标o代表原始坐标系的坐标，T为转换矩阵：

则点到新坐标系下的转换可写作：

然后，在此坐标系下将所有的邻域点P_n分别和球心P_c连接到一起，组成k个向量，将此k个向量再矢量叠加，最后得到的向量τ便是所求点P_c的特征。

通过上述技术方案，本发明提供的激光点云特征的提取方法具有如下有益效果：

本发明的方法区别于PFH及FPFH的直方图的特征点表征方式，本发明通过直接构建空间向量的方式来表征特征。通过计算两个球形区域的质心，并以此质心来构建三维空间坐标系，在此坐标系下利用所有的点的向量来构建新的向量，以此来表征当前点的特征，从而保证了旋转不变性，并且降低了噪声点的影响，提高了鲁棒性。本方法能够快速提取出点云的特征，并且对于初始值的选定不是非常敏感，对于不同场景具有较好的适应性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本发明实施例所公开的一种激光点云特征的提取方法流程示意图；

图2为建立的球形区域S₁的示意图；

图3为建立的球形区域S₂以及新坐标系的示意图；

图4为矢量叠加的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本发明提供了一种激光点云特征的提取方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤一，如图2所示，选取中心点P_c，以该点为球心，r为半径，形成球形区域S₁；求球形区域S₁内所有邻域点组成的多面体的质心P_c'的坐标；

P_n是球心P_c(x₁,y₁,z₁)的所有的邻域点，设第i个邻域点P_ni的坐标为(x_ni,y_ni,z_ni)，则质心P_c'(x₂,y₂,z₂)的坐标为：

其中，k为邻域点P_n的个数。

步骤二，如图3所示，在球形区域S₁内重新划分一个同心的球形区域S₂，球形区域S₂的半径小于球形区域S₁的半径，并求球形区域S₂内所有邻域点组成的多面体的质心P_c”的坐标；

初始设定球形区域S₂的半径为球形区域S₁的半径的一半，设球形区域S₂内第j个邻域点P_nj的坐标为(x_nj,y_nj,z_nj)，则质心P_c”(x₃,y₃,z₃)的坐标为：

其中，m为球形区域S₂内包含的邻域点的个数，若m<3，则扩大球形区域S₂的半径，直至m≧3。

步骤三，在P_c、P_c'、P_c”三个点组成的平面内建立坐标系，坐标系原点为P_c点，X轴的方向是点P_c指向P_c'的方向，Y轴的方向是垂直于X轴且靠近P_c”的方向，根据X、Y轴建立右手坐标系，Z轴的方向也唯一确定；

三点坐标如下：P_c(x₁,y₁,z₁)，P_c'(x₂,y₂,z₂)，P_c”(x₃,y₃,z₃)，做向量 平面法线和这两个向量垂直，因此法向量

a＝(y₂-y₁)(z₃-z₁)-(y₃-y₁)(z₂-z₁)

b＝(x₃-x₁)(z₂-z₁)-(x₂-y₁)(z₃-z₁)

c＝(x₂-x₁)(y₃-y₁)-(x₃-x₁)(y₂-y₁)

则平面方程为：

a(x-x₁)+b(y-y₁)+c(z-z₁)＝0

简化为：

ax+by+cz+d＝0

其中：

d＝-a·x₁-b·y₁-c·z₁

设坐标系原点为P_c，X轴的方向向量为Z轴的方向向量为则Y轴的方向向量为：由此，新的坐标系建立完成。

步骤四，将球形区域S₁内所有点的坐标都转换到新建的坐标系下，然后将所有的邻域点分别和球心P_c连接组成向量，如图4所示，将所有的向量进行矢量叠加，求得的矢量即为中心点P_c的特征。

点P新坐标系下的坐标为：

ⁿP＝T^oP

其中，角标n代表新的坐标系下坐标，角标o代表原始坐标系的坐标，T为转换矩阵：

则点到新坐标系下的转换可写作：

然后，在此坐标系下将所有的邻域点P_n分别和球心P_c连接到一起，组成k个向量，将此k个向量再矢量叠加，最后得到的向量τ便是所求点P_c的特征。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。