足第一要求，但是不满足第二要 求，因为即使当关注点附近的形状（关注点和一个或多个相邻点之间的位置关系）不同，当 相邻点的数目相同时，描述符也采用相同的值。
[0045] 因此，第一实施例的计算器15计算满足第一和第二要求的描述符作为由提取器 13提取的关注点的描述符。具体地，计算器15计算由提取器13提取的关注点和位于所述 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。
[0046] 替代地，计算器15可W对于每个相邻点计算多种类型的关系信息，对于相同类型 的每段关系信息计算同现频率，并且将多种类型的同现频率确定为描述符。
[0047] 将在下面提供关于描述符是如何被计算的具体描述。
[0048] 将首先描述所述关注点的相邻点。
[0049] 图3是说明根据所述第一实施例的关注点42和一个或多个相邻点43的示例的 图。在图3说明的示例中，计算器15将具有到由提取器13从点云数据41中提取的关注点 42的距离等于或小于阔值r的一个或多个点，确定为一个或多个相邻点43。
[0化0] 例如，阔值r可W被设定，W便在考虑点云数据41的坐标系的尺度时，实际测量等 于预定值。在此情况中，使用共用值作为点云数据41中的阔值r。此外，例如，可W根据使 用已知尺度空间法对围绕关注点42的点的分布的分析结果来设定阔值r。在此情况中，阔 值r对于点云数据41中的每个关注点采用不同的值。
[0化1]例如，阔值r还可W被设定，W便当点云数据41中的点的密度等于要与所述点云 数据41对齐的另一个点云数据中的点的密度时，一个或多个相邻点43的数目等于预设数 目。在此情况中，阔值r采用的值等于从关注点42到离其第n最近的点的距离。但是，当点 云数据41中的点的密度不同于要与所述点云数据41对齐的另一个点云数据中的点的密度 时，不优选地将阔值r设定W便一个或多个相邻点43的数目n等于预设数目。该是因为， 在如W上描述其中所述关注点和相邻点之间的距离被用于计算描述符的第一实施例中，当 点的密度在点云数据段之间不同时，所述关注点和相邻点之间的距离也不同，由此描述符 不满足第二要求。
[0化2] 接下来，将要描述关注点和相邻点之间的距离和关系信息，W及所述距离和关系 信息的同现频率。
[0053] 在W下描述中假定P。指代关注点42的位置信息（位于S维笛卡尔坐标系中的S维坐标），相邻点43;代表关注点42的第i个相邻点，Pi指代相邻点43斯位置信息（位于 S维笛卡尔坐标系中的S维坐标）。而且，相邻点43的数目等于如上所述的"n"，并且"i" 满足1《i《n。
[0054] 图4是说明根据所述第一实施例的计算关注点42和相邻点43i之间的距离和关 系信息的方法的示例的图。
[0化5] 计算器15使用表达式（1)W计算关注点42和相邻点43i的距离di(参考图4)。 [0056]di=D(P〇,Pi) =I|Pi-p〇l (1)
[0化7]P。代表关注点42,并且Pi代表相邻点431。
[0化引距离di不依赖于坐标系，并且因此满足第一要求。但是，即使当n个相邻点43的 每个点的距离di的频率分布都被设定为描述符时，距离di具有低表达力，并且因此不满足 第二要求。
[0化9] 因此，在第一实施例中，计算器15还计算不同于距离d的关系信息VW将距离d 和关系信息V之间的同现频率确定为描述符。关系信息V将在后面详细描述。所述描述符 是同现频率W便因此掌握在哪个距离生成多少关系信息，W及多少关系信息不容易被点的 密度影响，并且因此具有高表达力。
[0060] 距离d和关系信息V之间的同现频率的示例可W是同现直方图，其通过将距离d 量化为Ld个等级，将关系信息V量化为L Y个等级，并且计算该两个同时出现的频率。在此 示例中，同现直方图（描述符）具有Ld X Ly个元素。表达式（2)代表同现直方图H(s，t)， 其中"S"指代量化的距离并且"t"指代量化的关系信息。
[0061] H(S，t)= # ({PGN(P。）IQd任〇,巧=S八Qv(P。，巧=t})/nfors=0,…，L广1，t =0,…，Ly-l似
[006引在此，N(P。）代表关注点P。的n个相邻点的集合，#(A)代表集合A中的元素数目， Qd(P。，巧代表被量化为Ld个等级的关注点P。和相邻点P之间的距离的值，并且Q V (P。，巧代 表被量化为Ly个等级的关注点P。和相邻点P之间的关系信息的值。注意Qd(P。，巧由表达 式（3)表达。
[0063]
【主权项】
1. 一种计算设备，包括： 获取单元，其获取作为代表物体的形状的点的集合的点云数据； 提取器，其从所述点云数据中提取关注点； 计算器，其计算所述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相邻点 之间的距离，计算代表所述关注点和所述一个或多个相邻点的每个相邻点之间的关系而不 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；以及 输出单元，其输出所述描述符。
2. 如权利要求1所述的计算设备，其中所述计算器对于每个相邻点计算多种类型的关 系信息，对于相同类型的每段关系信息计算同现频率，并且将所述多种类型的同现频率确 定为所述描述符。
3. 如权利要求1所述的计算设备，其中所述关系信息是基于在从所述关注点到所述相 邻点的位移向量与所述相邻点处的法向量之间形成的角度的量。
4. 如权利要求1所述的计算设备，其中所述关系信息是所述关注点的特征量和所述相 邻点的特征量之间的相似度或不相似度。
5. 如权利要求4所述的计算设备，其中所述特征量是法向量。
6. 如权利要求1所述的计算设备，其中 所述获取单元获取第一点云数据和第二点云数据作为所述点云数据， 所述提取器从所述第一点云数据中提取三个或更多个第一关注点，以及从所述第二点 云数据中提取三个或更多个第二关注点， 所述计算器对于每个第一关注点计算第一描述符作为所述描述符，并且对于每个第二 关注点计算第二描述符作为所述描述符，以及 所述计算设备还包括： 关联单元，其使用所述三个或更多个第一描述符和所述三个或更多个第二描述符以将 所述三个或更多个第一关注点与所述三个或更多个第二关注点关联；以及 估计器，其使用这样彼此关联的三对或更多对第一关注点和第二关注点，以估计关于 从所述第一点云数据的坐标系到所述第二点云数据的坐标系的坐标转换的信息，以及 所述输出单元输出所述关于坐标转换的信息。
7. 如权利要求6所述的计算设备，其中关联单元计算三个或更多个第一描述符的每个 与三个或更多个第二描述符的每个之间的不相似度，以将三个或更多个第一关注点与所述 三个或更多个第二关注点关联。
8. 如权利要求6所述的计算设备，还包括更新单元，其更新所述关于坐标转换的信息， 以减小所述第一点云数据和所述第二点云数据之间的对齐误差，其中 所述输出单元输出这样更新的关于坐标转换的信息。
9. 如权利要求8所述的计算设备，还包括： 显示器，其显示通过使用这样估计的关于坐标转换的信息对齐的第一点云数据和第二 点云数据； 确定单元，其确定是否重新对所述关于坐标转换的信息进行估计；以及 改变单元，其在所述确定单元确定要重新对所述关于坐标转换的信息进行估计时，改 变在所述提取器、所述计算器、所述关联单元、所述估计器、和所述更新单元中的至少一个 中使用的参数。
10. -种计算方法，包括： 获取作为代表物体的形状的点的集合的点云数据； 从所述点云数据中提取关注点； 计算所述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相邻点之间的距 离，计算代表所述关注点和所述一个或多个相邻点的每个相邻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； 输出所述描述符。
【专利摘要】本公开涉及计算设备和方法。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。获取单元获取作为代表物体的形状的点的集合的点云数据。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相邻点之间的距离，计算代表所述关注点和一个或多个相邻点的每个相邻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。
【IPC分类】G01B11-24
【公开号】CN104864821
【申请号】CN201510083332
【发明人】伊藤聪
【申请人】株式会社东芝
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2015年2月16日
【公告号】US20150234782