點(diǎn)云配準(zhǔn)的目標(biāo)是計(jì)算點(diǎn)云之間相對(duì)變換,將兩個(gè)或者多個(gè)點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到同一坐標(biāo)系下完成對(duì)齊。點(diǎn)云在掃描過(guò)程中往往會(huì)存在噪聲、異常點(diǎn)、缺失等問(wèn)題,這些問(wèn)題加大了配準(zhǔn)難度。本文對(duì)目前剛性點(diǎn)云配準(zhǔn)算法核心思想進(jìn)行歸納總結(jié),分析低質(zhì)量點(diǎn)云在配準(zhǔn)時(shí)精度降低的主要原因。對(duì)于剛性點(diǎn)云配準(zhǔn),多對(duì)多對(duì)應(yīng)關(guān)系的算法已經(jīng)比一對(duì)一對(duì)應(yīng)關(guān)系的算法表現(xiàn)的更加魯棒。但是當(dāng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)出現(xiàn)大量異常點(diǎn)和嚴(yán)重缺失情況下,會(huì)導(dǎo)致不正確的多對(duì)多對(duì)應(yīng)關(guān)系,造成錯(cuò)誤的匹配。最優(yōu)傳輸理論是一種更通用的多對(duì)多點(diǎn)云配準(zhǔn)方法,傳統(tǒng)最優(yōu)傳輸理論在不完整點(diǎn)云配準(zhǔn)時(shí),由于質(zhì)量守恒準(zhǔn)則導(dǎo)致配準(zhǔn)結(jié)果不準(zhǔn)確。本文提出基于非平衡最優(yōu)傳輸理論的點(diǎn)云配準(zhǔn)框架,當(dāng)點(diǎn)云中存在大量異常點(diǎn)和缺失情況時(shí)仍然能完成魯棒的配準(zhǔn)。本文內(nèi)容包括:1.提出一種基于非平衡最優(yōu)傳輸理論的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。將點(diǎn)云表示成兩個(gè)概率測(cè)度,根據(jù)最優(yōu)傳輸理論建立目標(biāo)函數(shù)。本文使用的非平衡最優(yōu)傳輸將傳統(tǒng)最優(yōu)傳輸中的質(zhì)量守恒準(zhǔn)則進(jìn)行松弛并且對(duì)傳輸總質(zhì)量的范圍進(jìn)行約束,得到配準(zhǔn)時(shí)的精確部分質(zhì)量最優(yōu)傳輸計(jì)劃�？傎|(zhì)量的約束提供顯式參數(shù)來(lái)調(diào)整兩點(diǎn)云之間最大精確匹配比例,提供了一種高效策略來(lái)縮小求解空間,避免在點(diǎn)云中在... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

點(diǎn)云配準(zhǔn)在自動(dòng)駕駛的應(yīng)用[2]

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第1章引言2由于點(diǎn)云配準(zhǔn)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，在大量噪聲、異常點(diǎn)、缺失情況下仍然能夠完成精準(zhǔn)魯棒配準(zhǔn)的點(diǎn)云算法是目前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。圖1.1點(diǎn)云配準(zhǔn)在自動(dòng)駕駛的應(yīng)用[2]圖1.2點(diǎn)云配準(zhǔn)在三維重建的應(yīng)用[3]1.2點(diǎn)云配準(zhǔn)算法的關(guān)鍵問(wèn)題點(diǎn)云是一種無(wú)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，點(diǎn)與點(diǎn)之間沒(méi)有連接關(guān)系和對(duì)應(yīng)關(guān)系。點(diǎn)云配準(zhǔn)過(guò)程是根據(jù)兩個(gè)點(diǎn)云之間的距離度量建立配準(zhǔn)的目標(biāo)函數(shù)，在優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的過(guò)程中求解兩個(gè)點(diǎn)云之間相對(duì)變換，當(dāng)目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化到最小值時(shí)得到點(diǎn)云的相對(duì)變換，從而完成點(diǎn)云配準(zhǔn)。點(diǎn)云配準(zhǔn)的目的在于求解兩個(gè)點(diǎn)云之間的相對(duì)變換。變換可以是剛性的，它保持了每一對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的距離，剛性變換包括：平移、旋轉(zhuǎn)和縮放；也可以是非剛性的，它需要考慮形變，最簡(jiǎn)單的非剛性變換即仿射變換，包括：各向異性的縮放和傾斜[13]。

失在求解點(diǎn)云對(duì)應(yīng)距離時(shí)往往會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤的對(duì)應(yīng)關(guān)系，大規(guī)模的缺失通常會(huì)導(dǎo)致局部特征的丟失，使得配準(zhǔn)的難度大大提升。非剛性配準(zhǔn)是一個(gè)更具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，因?yàn)樗粌H面臨上述低質(zhì)量點(diǎn)云的問(wèn)題，還需要考慮到物體的形變。在非剛性配準(zhǔn)中，不像剛性配準(zhǔn)，僅僅需要少數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系就能確定相對(duì)變換，它需要大量的對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)確定相對(duì)變換，如何獲得這些對(duì)應(yīng)關(guān)系就是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。在剛性配準(zhǔn)過(guò)程中，往往會(huì)涉及對(duì)應(yīng)關(guān)系T和變換參數(shù)(R,t)的求解，R表示旋轉(zhuǎn)矩陣，t表示平移向量。點(diǎn)云配準(zhǔn)的目標(biāo)函數(shù)是一個(gè)非凸函數(shù)[14]，如圖1.3所示。在一個(gè)非凸函數(shù)中同時(shí)優(yōu)化多個(gè)未知參數(shù)是非常困難的事情，所以往往采用固定兩個(gè)點(diǎn)云的位置，根據(jù)兩個(gè)點(diǎn)云的初始位置來(lái)求解初始化對(duì)應(yīng)關(guān)系T，再根據(jù)當(dāng)前求解得到的對(duì)應(yīng)關(guān)系T計(jì)算點(diǎn)云之間的相對(duì)變換參數(shù)(R,t)，將源點(diǎn)云P進(jìn)行對(duì)應(yīng)的變換，得到新的點(diǎn)云P。將上述過(guò)程繼續(xù)迭代下去，從而不斷最小化目標(biāo)函數(shù)，設(shè)置一個(gè)合理的收斂條件，當(dāng)滿(mǎn)足條件時(shí)，求解得到的變換參數(shù)(R,t)即為點(diǎn)云配準(zhǔn)的最佳變換參數(shù)，此時(shí)源點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云完成配準(zhǔn)。圖1.3點(diǎn)云配準(zhǔn)的非凸函數(shù)[14]上述配準(zhǔn)過(guò)程可以歸納出點(diǎn)云配準(zhǔn)的兩個(gè)步驟：求解兩點(diǎn)云之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系和求解變換參數(shù)。在剛性變換中，利用奇異值分解(SingularValueDecomposition，SVD)的方法來(lái)計(jì)算變換參數(shù)(R,t)的顯式解[15]。在點(diǎn)云配準(zhǔn)過(guò)程中，最重要是計(jì)算出精確的對(duì)應(yīng)關(guān)系，減少錯(cuò)誤對(duì)應(yīng)關(guān)系的數(shù)量會(huì)增加配準(zhǔn)算法的精確度[16]。如下圖1.4所

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于信息論的KL-Reg點(diǎn)云配準(zhǔn)算法[J]. 秦紅星,徐雷.  電子與信息學(xué)報(bào). 2015(06)

碩士論文
[1]應(yīng)用于無(wú)人駕駛的視覺(jué)定位關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳哲.吉林大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3589602