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公开(公告)号：CN106600639B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201611137435.6
申请日：2016-12-09
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种遗传算法结合自适应阈值约束优化的ICP位姿估计方法，可应用于箱体混乱工件的快速六自由度位姿定位。采用统计学滤波和区域增长分割算法对原始点云进行预处理，去除离群点并得到各混乱工件的点云集；利用遗传算法得到目标点集相对参考点云初始位姿的全局最优解，减少ICP算法迭代的次数；采用自适应阈值约束剔除局部大变形点，利用欧氏距离约束剔除大部分变形点，利用法向量夹角阈值进一步剔除满足距离条件但不满足夹角条件的误匹配点对，保证算法实时性的同时提高位姿定位的精度。
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公开(公告)号：CN105654476B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201510998165.7
申请日：2015-12-25
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明提供了一种基于混沌粒子群优化算法的双目标定方法，通过两台摄像机同时拍摄多组不同位姿的圆点阵列平面标定板图像对，在未考虑畸变的情况下，利用张正友平面模板线性标定法得到左右两摄像机内外参数初始值；然后在考虑二阶径向畸变和二阶切向畸变的情况下，利用混沌粒子群优化算法迭代极小化三维重投影误差，得到两摄像机最终的内外参数。迭代优化过程中，引入全局自适应动态惯性权重(GAIW)，通过利用动态环形拓扑关系构造粒子局部邻域，根据粒子局部邻域内的最优适应度值更新速度及当前位置，并对粒子局部邻域内最优适应度值对应的最优位置进行混沌优化，有效解决了原粒子群优化算法容易陷入局部极值导致标定精度不高的问题，从而提高了双目标定精度，保证后续双目三维重构的精度。
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公开(公告)号：CN106600639A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611137435.6
申请日：2016-12-09
Applicant: 江南大学
CPC classification number: G06N3/126
Abstract: 一种遗传算法结合自适应阈值约束优化的ICP位姿估计方法，可应用于箱体混乱工件的快速六自由度位姿定位。采用统计学滤波和区域增长分割算法对原始点云进行预处理，去除离群点并得到各混乱工件的点云集；利用遗传算法得到目标点集相对参考点云初始位姿的全局最优解，减少ICP算法迭代的次数；采用自适应阈值约束剔除局部大变形点，利用欧氏距离约束剔除大部分变形点，利用法向量夹角阈值进一步剔除满足距离条件但不满足夹角条件的误匹配点对，保证算法实时性的同时提高位姿定位的精度。
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公开(公告)号：CN105654476A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510998165.7
申请日：2015-12-25
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30244
Abstract: 本发明提供了一种基于混沌粒子群优化算法的双目标定方法，通过两台摄像机同时拍摄多组不同位姿的圆点阵列平面标定板图像对，在未考虑畸变的情况下，利用张正友平面模板线性标定法得到左右两摄像机内外参数初始值；然后在考虑二阶径向畸变和二阶切向畸变的情况下，利用混沌粒子群优化算法迭代极小化三维重投影误差，得到两摄像机最终的内外参数。迭代优化过程中，引入全局自适应动态惯性权重(GAIW)，通过利用动态环形拓扑关系构造粒子局部邻域，根据粒子局部邻域内的最优适应度值更新速度及当前位置，并对粒子局部邻域内最优适应度值对应的最优位置进行混沌优化，有效解决了原粒子群优化算法容易陷入局部极值导致标定精度不高的问题，从而提高了双目标定精度，保证后续双目三维重构的精度。
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