发明专利已授权

一种基于对应点匹配矩阵优化的低重叠点云配准方法

📄 申请号：CN202310015380.5 📄 发布日：2025/08/25

著录项目信息

申请日

2023-01-06

公开号

CN115908517A

公开日

2023-04-04

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_33

IPC 分类号

G06T7_33 , G06V10_44 , G06V10_75 , G06V10_82 , G06N3_0455 ,

技术画像

所属领域

点云配准点云配准三维点云处理计算机视觉

应用场景

三维重建, 自动驾驶, 机器人导航, 遥感测绘, 工业测量

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提供了一种基于对应点匹配矩阵优化的低重叠点云配准方法，包括：将移动机器人的源点云和目标点云输入特征提取模块，获取源点云特征向量和目标点云特征向量；将所述源点云特征向量和目标点云特征向量输入特征匹配模块，获取对应点匹配矩阵；其中，所述应点匹配矩阵中的行和列分别代表所述源点云和目标点云中的3D点；将所述对应点匹配矩阵输入注意力点融合及位姿更新模块，获取移动机器人的变换姿态，完成低重叠点云配准。本发明的目的是在大尺度稀疏点云、弱纹理区域、相邻点云重叠率低、高噪音等极端环境下获得较好的位姿估计结果，降低模型受干扰程度，提高鲁棒性，与此同时在普通环境下相比其他方法也能大幅提高配准性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于碳点金纳米酶的α-鹅膏毒肽检测方法

当前第 / 件

一种基于马尔可夫矩阵的数据包特征值存储方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_33)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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