点云拼接-将局部扫描设备拼接到完整点云地图

点云拼接-将局部扫描设备拼接到完整点云地图

目录

一、适用场景

二、算法步骤

三、实验结果 

 四、结语

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一、适用场景

        对某一场景已经有一幅完整的点云地图，但是该场景局部发生了变化，如新增加了一个设备，于是对该设备周围进行扫描，得到一幅局部扫描点云，希望将该设备点云增加到原来的完整点云地图中。如下图所示：

        红色点云是局部扫描地图，绿色点云是完整点云地图。 

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二、算法步骤

        因为现在两幅点云的位姿有较大偏差，所以整体算法分成点云配准和点云融合两步。

（1）点云配准

        在实际配准过程中，地面的点云占比比较大，却没有带太多的特征信息，会对配准造成干扰，所以配准前先进行地面去除，去除效果如下：

        地面去除后开始配准，这里配准我尝试了FPFH+ICP和Super4pcs算法，其中FPFH+ICP算法的配准结果不理想，Super4pcs算法的效果挺好的，而且很经过Super4pcs配准后，ICP算法已经没有多大的精度改进了。效果如下：

（2）点云融合 

        仔细观察配准后的点云地图，发现局部点云地图部分点存在严重飘逸的情况，如下图所示这部分点云如果融合到完整地图中，则会给完整地图带来错误信息，所以接下来需要对局部点云地图进行分割筛选。

        首先通过欧式距离判断重叠区域，结果如下面左图，蓝色点云为分割出的重叠区域，绿色点云为完整点云地图，然后再对重叠区域和完整点云地图进行加权融合，实验中选择的权值是各0.5，结果如下面中间图，红色点云为重叠区域这部分融合后的点云。对于非重叠区域，通过聚类进行分割，筛选出我们需要的设备点云，结果如下面右图，然后添加进最终的完整点云地图。

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三、实验结果 

        实验结果如下图，场景中新增的设备成功添加进了完整点云地图中。（左图为原始完整点云地图，右图为更新后的点云地图）

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 四、结语

         整体思路比较简单，学习过程中做个记录，欢迎大家提出意见，一起讨论进步。如果有需要源码的可以私聊（虽然代码也很简单），人多的话我就整理上传到网站。