计算设备和方法
【专利说明】
[0001] 对相关申请的交叉引用
[0002] 此申请基于并且要求申请于2014年2月20号提交的日本专利申请 No. 2014-030965的优先权的权益；其全部内容通过引用被并入于此。
技术领域
[0003] 在此描述的实施例一般设及计算设备和方法。
【背景技术】
[0004] 物体的=维形状通常被测量多次，因为很难在单个测量中测量整个物体。因为在 此情况中每个测量中得到的点云数据具有不同的坐标系，所述点云数据被对齐W使得坐标 系共用于全部点云数据段并且整合使全部点云数据段。
[0005] 点云数据段之间的此类对齐是由已知方法执行的，在该已知方法中，诸如特征点 的关注点被从每个点云数据段中提取，W便通过比较所述关注点的描述符将提取的关注点 彼此关联。在此方法中，关注点之间的关联的准确性依赖于所述描述符。
[0006] 关注点的描述符表示所述关注点附近的信息并且可W被表示为直方图，例如，所 述直方图被对于在所述关注点和一个或多个相邻点的每个点之间形成和连接的=类相对 角度的每个角度生成。
[0007] 但是，在上述相关领域中的描述符不能完整表示所述关注点附近的信息并且具有 差的表达力。因此，当使用上述描述符时，由于关注点之间的关联的低的准确性，点云数据 段之间的对齐更可能失败。
【发明内容】
[000引在此描述的实施例的目的是提供计算设备和方法，其能够改善表示关注点附近的 信息的描述符的表达力。
[0009] 根据一种实施例，计算设备包括获取单元、提取器、计算器、和输出单元。获取单元 获取点云数据，其是代表物体形状的点的集合。提取器从点云数据中提取关注点。计算器 计算关注点和位于所述关注点附近的一个或多个相邻点的每个点之间的距离，计算代表关 注点和一个或多个相邻点的每个点之间的关系而不是距离的关系信息，对于所述一个或多 个相邻点计算所述距离和所述关系信息之间的同现频率，并且将所述同现频率确定为所述 关注点的描述符。输出单元输出所述描述符。
[0010] 根据W上描述的计算设备，表示所述关注点附近的信息的描述符的表达力。
【附图说明】
[0011] 图1是说明根据第一实施例的计算设备的示例的框图；
[0012] 图2是说明根据所述第一实施例的点云数据的示例的图；
[0013] 图3是说明根据所述第一实施例的关注点和一个或多个相邻点的示例的图；
[0014] 图4是说明根据所述第一实施例的计算关注点和相邻点之间的距离和关系信息 的方法的示例的图；
[0015] 图5是说明根据所述第一实施例的计算关注点和相邻点之间的关系信息的方法 的另一示例的图；
[0016] 图6是说明根据所述第一实施例的距离和关系信息的同现直方图的示例的图；
[0017] 图7是说明根据所述第一实施例的距离和关系信息的所述同现直方图的示例的 图；
[0018] 图8是说明在第一实施例中执行的处理的示例的流程图；
[0019] 图9是说明相对于第一实施例的比较示例的图；
[0020] 图10是说明根据第二实施例的计算设备的示例的框图；
[0021] 图11是说明在第二实施例中执行的处理的示例的流程图；
[0022] 图12是说明根据第S实施例的计算设备的示例的框图；
[0023] 图13是说明在第S实施例中执行的处理的示例的流程图；
[0024] 图14是说明根据第四实施例的计算设备的示例的框图；
[0025] 图15是说明在第四实施例中执行的处理的示例的流程图；
[0026] 图16是说明根据每个实施例的计算设备的硬件配置的示例的图。
【具体实施方式】
[0027] 将在下文中参考所述图详细描述各种实施例。
[002引 第一实施例
[0029] 图1是说明根据第一实施例的计算设备10的示例的框图。如图1所示，计算设备 10包括获取单元11、提取器13、计算器15、输出单元17、和存储器19。获取单元11、提取器 13、计算器15、和输出单元17例如可W通过使得诸如CPU (中央处理单元）之类的处理器执 行程序，即通过软件实施，通过诸如1C (集成电路）之类的硬件实施，或通过软件和硬件的 组合实施。存储器19可W通过诸如可W磁、光学、或电地存储信息的皿D(硬盘驱动器）、 SSD (固态驱动器）、存储卡、光盘、ROM(只读存储器）、或RAM(随机存取存储器）之类的存 储器实施。
[0030] 获取单元11获取点云数据，其是代表物体形状的点的集合。
[0031] 在点云数据中包括的每个点保存代表在物体表面上的位置的位置信息。位置信息 优选地是放置在=维笛卡尔坐标系中的=维坐标，但是不限于此。位置信息可W是放置在 诸如可W被转换为=维笛卡尔坐标系的=维极坐标系或=维圆柱坐标系之类的坐标系中 的=维坐标。当位置信息是放置在可W被转换为=维笛卡尔坐标系的坐标系中的=维坐标 时，优选地获取单元11将所述=维坐标转换为放置在=维笛卡尔坐标系中的=维坐标。
[0032] 图2是说明根据所述第一实施例的示例点云数据41的图，所述点云数据对应于未 示出的物体的一部分。在图2示出的示例中，在点云数据41中包括的每个点的位置信息是 放置在=维笛卡尔坐标系的=维坐标。
[0033] 注意由获取单元11获取的点云数据可W使用激光传感器或立体相机通过=维测 量生成，或者通过诸如3D-CAD(计算机辅助设计）之类的软件生成。
[0034]由获取单元11获取的点云数据中包括的每个点还可W包括除了位置信息之外的 信息。例如，当点云数据使用有源传感器通过=维测量生成时，所述点云数据还可w包括每 个点的反射强度。例如，当点云数据使用可见光相机通过=维测量生成时，所述点云数据还 可W包括每个点的亮度值。例如，当点云数据使用彩色相机通过=维测量生成时，所述点云 数据还可W包括每个点的颜色信息（RGB值）。例如，当点云数据在使用激光传感器或立体 相机的同时通过W时间序列执行的=维测量生成时，所述点云数据还可W包括每个点的置 信度级别。置信度级别表示点实际存在于那个位置的置信度。例如，当点云数据借助于激 光传感器或立体相机采用光度立体方法通过=维测量生成时，所述点云数据还可W包括每 个点的法向量。例如，当点云数据通过3D-CAD生成时，所述点云数据还可W包括3D模型中 保存的诸如每个点的颜色信息和材料信息之类的信息。
[0035] 提取器13从由获取单元11获取的点云数据中提取关注点。关注点可W是由用户 预先指定的点或特征点。当关注点是预先指定的点时，提取器13从点云数据中提取预先指 定的点。当关注点是特征点时，提取器13使用已知特征点检测方法W从点云数据中提取 特征点。已知特征点检测方法可W是例如在2011由S.Saltietal.的"APerhrmance Evaluationof3DKeypointDetectors"中描述的方法。
[0036] 注意由提取器13使用W提取关注点的参数被存储在存储器19中。提取器13使 用此参数W从点云数据中提取关注点。例如，用W提取关注点的参数可W是指示预先指定 的点的信息段或者用W检测特征点的参数。
[0037] 计算器15计算描述符，其表示由提取器13提取的关注点附近的信息。当由获取 单元11获取的点云数据与另一点云数据对齐时，所述描述符被使用。具体地，描述符是围 绕所述关注点的局部信息的数字形式并且在许多情形中典型地由实数向量代表。注意点云 数据的对齐不会在第一实施例中描述，但会在第二实施例中描述。
[003引在此，将在执行点云数据段之间的对齐中描述关于描述符的要求。
[0039] 首先，要求描述符不依赖于确定在点云数据中包括的每个点的位置的坐标系。
[0040] 例如，假定物体是圆锥体，点云数据是所述圆锥体表面上的每个点的集合，并且关 注点是所述圆锥体的顶点。在此情况中，要求关注点（顶点）的描述符具有相同的值，不管 圆锥的基底位于x-y平面并且具有对应于Z轴的高度方向，或者圆锥的基底位于y-z平面 并且具有对应于X轴的高度方向。
[0041] 该是因为将点云数据段一起对齐时，点云数据段具有不同坐标系。具体地，当描述 符的值依赖于坐标系而不同时，即使当由获取单元11获取的点云数据的关注点与另一个 点云数据的关注点相同时，由获取单元11获取的点云数据的关注点的描述符也具有不同 于该另一个点云数据的关注点的描述符的值，由此导致点云数据段之间的对齐失败。
[0042] 第二，要求描述符具有高表达力。
[0043] 当关注点附近的形状（诸如关注点和位于所述关注点附近的一个或多个相邻点 之间的位置关系之类）近似相同时，具有高表达力的描述符采用近似相同的值，但是当所 述关注点附近的形状不同时，所述描述符采用不同的值。
[0044] 因此，例如，并不优选地将位于所述关注点附近的相邻点的数目设定为描述符。在 此情况中，描述符不依赖于点云数据的坐标系并且因此满