CN116416305A - 一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及姿估计技术领域，尤其涉及一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法，包括：步骤1、对模型点云和深度相机获取的场景点云分别进行预处理，计算法向量和曲率信息，得到降采样模型点云和降采样场景点云；步骤2、采用降采样模型点云的空间点位置、法向量和曲率信息，计算五维点对特征描述符，构建模型描述哈希表；步骤3、对降采样场景点云在各实例中随机进行关键点提取，采集各实例的点对特征。本发明采用各实例内随机采样关键点，减少误匹配，提高了目标检测和位姿估计效率，使算法的精度更好；采用自组织映射神经网络聚类优化各实例对应的位姿估计结果，使算法的鲁棒性更好。

Description

一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法
技术领域
本发明涉及位姿估计技术领域，尤其涉及一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法。
背景技术
物体识别及位姿估计是计算机视觉领域的重要问题，也是工业产线智能化改造的必备技术。该技术通过传感器(如相机、雷达等)获取外部环境信息，解决视野中目标物体以什么姿态在哪里的问题。目标物体相对于传感器的位姿由3D的平移变换和3D的旋转变换组成，共同构成6D的位姿变换关系。目前，物体识别及位姿估计仍然是一项有挑战性的重要课题，也是工业机器人完成无序分拣、有序装配等任务的关键技术。
传统的基于点对特征的位姿估计方法采用体素滤波直接进行降采样，然后将降采样后的点云构建四维点对特征，并将其存储在哈希表中。采用同样的方法对场景点云进行降采样，计算其四维点对特征，并在已构建好的哈希表中进行匹配索引。将配对的点对依次进行位姿变换，使两个点对的点及法线方向重合，进而计算出一系列的位姿变换关系。通过在二维累加器中进行投票，聚类，最终完成目标识别和位姿估计。然而，由于体素滤波仅保留体素内的一个点，在部分情况下会造成有效信息的丢失；同时，对降采样后的场景点云随机提取关键点会造成较多的误匹配，使效率降低。
因此，如何在降采样中减少关键信息的丢失，减少误匹配以提高匹配效率，进而提高算法的实时性和工业应用性，成为当下需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法，具体步骤如下：
步骤1、对模型点云和深度相机获取的场景点云分别进行预处理，计算法向量和曲率信息，得到降采样模型点云和降采样场景点云；
步骤2、采用降采样模型点云的空间点位置、法向量和曲率信息，计算五维点对特征描述符，构建模型描述哈希表；
步骤3、对降采样场景点云在各实例中随机进行关键点提取，采集各实例的点对特征；
步骤4、将降采样场景点云的关键点点对特征在模型描述哈希表中匹配索引，确定对应的模型点对，计算位姿变换矩阵；
步骤5、将步骤4中得到的针对同一实例的位姿变换矩阵进行聚类，最终得到场景点云中对应各实例的位姿变换矩阵。
优选地，在步骤1中，具体包括以下步骤：
步骤1.1、对模型点云和场景点云分别构建KD树，通过最近邻搜索算法计算法向量和曲率；
步骤1.2、采用体素滤波，将各体素内所有点在三维方向上取均值作为该体素的均值点，选取体素内与均值点欧几里得距离最小的点作为一级降采样点；
步骤1.3、将体素内法向量夹角大于阈值α的点提取，作为二级降采样点集；
步骤1.4、将体素内曲率大于阈值β的点提取，作为三级降采样点集；
步骤1.5、采用Canny边缘检测算子对场景点云对应的二维彩色图像进行边缘检测，选取一定比率的边缘点作为四级降采样点集；
步骤1.6、将模型点云对应的所有体素的一级、二级、三级降采样点集和整体四级降采样点集整合，得到降采样模型点云，将场景点云对应的所有体素的一级、二级、三级降采样点集和整体四级降采样点集整合，得到降采样场景点云。
优选地，在步骤2中，采用公式(1)、公式(2)构建五维点对特征描述符；
F(pi,pj)＝(F1,F2,F3,F4,F5)(1)
Figure BDA0003850743580000021
式中pi、pj为降采样后点云中的两点，di,j为由pi点指向pj点的向量，ni、nj分别为pi、pj的法向量，ki、kj分别为pi、pj的曲率，其中i＝1,2,…n,j＝1,2,…n，n为降采样后点的个数。
优选地，在步骤3中，具体包括以下步骤：
步骤3.1、根据步骤1.5中边缘检测的结果，将各封闭边缘的中心依次作为对应的各实例的中心；
步骤3.2、在各实例所在区域采用蒙特卡洛方法随机采样，得到各实例对应的关键点；
步骤3.3、对各实例的关键点分别按照公式(1)、公式(2)构建五维点对特征描述符。
优选地，在步骤4中，利用步骤3得到的降采样场景点云中各实例关键点的五维点对特征描述符在步骤2构建的哈希表中索引，在空间中通过坐标变换将二者对齐，最终得到该实例对应的m1个位姿变换矩阵(m1＞0)。
优选地，在步骤5中，具体包括以下步骤：
步骤5.1、将各位姿变换矩阵转换为由欧拉角和偏移量组成的六维向量，采用六维向量之间的欧几里得距离作为聚类的距离标准；
步骤5.2、采用自组织映射神经网络进行聚类，剔除较差的结果，得到各实例对应的m2个位姿变换矩阵(m2≤m1)；
步骤5.3、将各实例对应的位姿变换矩阵中的旋转矩阵转换为四元数qi表示：
Figure BDA0003850743580000031
采用公式(3)计算各实例对应的矩阵A，选择A矩阵的特征值最大的特征向量作为该实例对应的旋转四元数，偏移量采用该实例对应的位姿变换矩阵中所有偏移量在三维方向上的均值，最终得到各实例对应的位姿变换。
通过采用上述技术方案：通过四级降采样减少点云关键信息的丢失，通过构建五维点对特征描述符使配准更为准确，通过在边缘检测分割出的实例中采样关键点提高匹配效率，通过采用自组织映射神经网络聚类优化各实例对应的位姿估计结果。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明采用四级降采样策略，能够在减少点云数据量的同时保留点云的关键信息，使变化较大的曲面特征及边缘点保留。
2、本发明在点对特征描述符中增加了曲率差，提高了描述符对点对的描述能力，进而使位姿估计结果更为准确。
3、本发明采用各实例内随机采样关键点，减少误匹配，提高了目标检测和位姿估计效率，使算法的精度更好。
4、本发明采用自组织映射神经网络聚类优化各实例对应的位姿估计结果，使算法的鲁棒性更好。
5、本发明可以用于弱纹理物体的检测及其六自由度位姿估计，进一步可应用于工业场景中散乱零件的无序分拣、有序装配等。
附图说明
图1为本发明的原理图；
图2为本发明中五维点对特征描述符实意图；
图3为本发明对工业零件的多实例识别和位姿估计效果图。
具体实施方式
下面结合附图将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以使本领域的技术人员能够更好的理解本发明的优点和特征，从而对本发明的保护范围做出更为清楚的界定。本发明所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1-3，一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法，具体步骤如下：
步骤1、对模型点云和深度相机获取的场景点云分别进行预处理，计算法向量和曲率信息，得到降采样模型点云和降采样场景点云；
步骤2、采用降采样模型点云的空间点位置、法向量和曲率信息，计算五维点对特征描述符，构建模型描述哈希表；
步骤3、对降采样场景点云在各实例中随机进行关键点提取，采集各实例的点对特征；
步骤4、将降采样场景点云的关键点点对特征在模型描述哈希表中匹配索引，确定对应的模型点对，计算位姿变换矩阵；
步骤5、将步骤4中得到的针对同一实例的位姿变换矩阵进行聚类，最终得到场景点云中对应各实例的位姿变换矩阵。
具体的，在步骤1中，具体包括以下步骤：
步骤1.1、对模型点云和场景点云分别构建KD树，通过最近邻搜索算法计算法向量和曲率；
步骤1.2、采用体素滤波，将各体素内所有点在三维方向上取均值作为该体素的均值点，选取体素内与均值点欧几里得距离最小的点作为一级降采样点；
步骤1.3、将体素内法向量夹角大于阈值α的点提取，作为二级降采样点集；
步骤1.4、将体素内曲率大于阈值β的点提取，作为三级降采样点集；
步骤1.5、采用Canny边缘检测算子对场景点云对应的二维彩色图像进行边缘检测，选取一定比率的边缘点作为四级降采样点集；
步骤1.6、将模型点云对应的所有体素的一级、二级、三级降采样点集和整体四级降采样点集整合，得到降采样模型点云，将场景点云对应的所有体素的一级、二级、三级降采样点集和整体四级降采样点集整合，得到降采样场景点云。
具体的，在步骤2中，采用公式(1)、公式(2)构建五维点对特征描述符；
F(pi,pj)＝(F1,F2,F3,F4,F5) (1)
Figure BDA0003850743580000051
式中pi、pj为降采样后点云中的两点，di,j为由pi点指向pj点的向量，ni、nj分别为pi、pj的法向量，ki、kj分别为pi、pj的曲率，其中i＝1,2,…n,j＝1,2,…n，n为降采样后点的个数。
具体的，在步骤3中，具体包括以下步骤：
步骤3.1、根据步骤1.5中边缘检测的结果，将各封闭边缘的中心依次作为对应的各实例的中心；
步骤3.2、在各实例所在区域采用蒙特卡洛方法随机采样，得到各实例对应的关键点；
步骤3.3、对各实例的关键点分别按照公式(1)、公式(2)构建五维点对特征描述符。
具体的，在步骤4中，利用步骤3得到的降采样场景点云中各实例关键点的五维点对特征描述符在步骤2构建的哈希表中索引，在空间中通过坐标变换将二者对齐，最终得到该实例对应的m1个位姿变换矩阵(m1＞0)。
具体的，在步骤5中，具体包括以下步骤：
步骤5.1、将各位姿变换矩阵转换为由欧拉角和偏移量组成的六维向量，采用六维向量之间的欧几里得距离作为聚类的距离标准；
步骤5.2、采用自组织映射神经网络进行聚类，剔除较差的结果，得到各实例对应的m2个位姿变换矩阵(m2≤m1)；
步骤5.3、将各实例对应的位姿变换矩阵中的旋转矩阵转换为四元数qi表示：
Figure BDA0003850743580000061
采用公式(3)计算各实例对应的矩阵A，选择A矩阵的特征值最大的特征向量作为该实例对应的旋转四元数，偏移量采用该实例对应的位姿变换矩阵中所有偏移量在三维方向上的均值，最终得到各实例对应的位姿变换。
本实施例中，采用四级降采样策略，能够在减少点云数据量的同时保留点云的关键信息，使变化较大的曲面特征及边缘点保留；在点对特征描述符中增加了曲率差，提高了描述符对点对的描述能力，进而使位姿估计结果更为准确；采用各实例内随机采样关键点，减少误匹配，提高了目标检测和位姿估计效率，使算法的精度更好；采用自组织映射神经网络聚类优化各实例对应的位姿估计结果，使算法的鲁棒性更好。
本发明中披露的说明和实践，对于本技术领域的普通技术人员来说，都是易于思考和理解的，且在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的修改或改进，也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤1、对模型点云和深度相机获取的场景点云分别进行预处理，计算法向量和曲率信息，得到降采样模型点云和降采样场景点云；
步骤2、采用降采样模型点云的空间点位置、法向量和曲率信息，计算五维点对特征描述符，构建模型描述哈希表；
步骤3、对降采样场景点云在各实例中随机进行关键点提取，采集各实例的点对特征；
步骤4、将降采样场景点云的关键点点对特征在模型描述哈希表中匹配索引，确定对应的模型点对，计算位姿变换矩阵；
步骤5、将步骤4中得到的针对同一实例的位姿变换矩阵进行聚类，最终得到场景点云中对应各实例的位姿变换矩阵。
2.根据权利要求1所述的一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法，其特征在于，在步骤1中，具体包括以下步骤：
步骤1.1、对模型点云和场景点云分别构建KD树，通过最近邻搜索算法计算法向量和曲率；
步骤1.2、采用体素滤波，将各体素内所有点在三维方向上取均值作为该体素的均值点，选取体素内与均值点欧几里得距离最小的点作为一级降采样点；
步骤1.3、将体素内法向量夹角大于阈值α的点提取，作为二级降采样点集；
步骤1.4、将体素内曲率大于阈值β的点提取，作为三级降采样点集；
步骤1.5、采用Canny边缘检测算子对场景点云对应的二维彩色图像进行边缘检测，选取一定比率的边缘点作为四级降采样点集；
步骤1.6、将模型点云对应的所有体素的一级、二级、三级降采样点集和整体四级降采样点集整合，得到降采样模型点云，将场景点云对应的所有体素的一级、二级、三级降采样点集和整体四级降采样点集整合，得到降采样场景点云。
3.根据权利要求2所述的一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法，其特征在于，在步骤2中，采用公式(1)、公式(2)构建五维点对特征描述符；
F(pi,pj)＝(F1,F2,F3,F4,F5) (1)
Figure FDA0003850743570000021
式中pi、pj为降采样后点云中的两点，di,j为由pi点指向pj点的向量，ni、nj分别为pi、pj的法向量，ki、kj分别为pi、pj的曲率，其中i＝1,2,…n,j＝1,2,…n，n为降采样后点的个数。
4.根据权利要求3所述的一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法，其特征在于，在步骤3中，具体包括以下步骤：
步骤3.1、根据步骤1.5中边缘检测的结果，将各封闭边缘的中心依次作为对应的各实例的中心；
步骤3.2、在各实例所在区域采用蒙特卡洛方法随机采样，得到各实例对应的关键点；
步骤3.3、对各实例的关键点分别按照公式(1)、公式(2)构建五维点对特征描述符。
5.根据权利要求4所述的一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法，其特征在于，在步骤4中，利用步骤3得到的降采样场景点云中各实例关键点的五维点对特征描述符在步骤2构建的哈希表中索引，在空间中通过坐标变换将二者对齐，最终得到该实例对应的m1个位姿变换矩阵(m1＞0)。
6.根据权利要求1所述的一种基于优化采样五维点对特征的多实例位姿估计方法，其特征在于，在步骤5中，具体包括以下步骤：
步骤5.1、将各位姿变换矩阵转换为由欧拉角和偏移量组成的六维向量，采用六维向量之间的欧几里得距离作为聚类的距离标准；
步骤5.2、采用自组织映射神经网络进行聚类，剔除较差的结果，得到各实例对应的m2个位姿变换矩阵(m2≤m1)；
步骤5.3、将各实例对应的位姿变换矩阵中的旋转矩阵转换为四元数qi表示：
Figure FDA0003850743570000031
采用公式(3)计算各实例对应的矩阵A，选择A矩阵的特征值最大的特征向量作为该实例对应的旋转四元数，偏移量采用该实例对应的位姿变换矩阵中所有偏移量在三维方向上的均值，最终得到各实例对应的位姿变换。
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