近日，福州大學物理與信息工程學院數(shù)字媒體技術系李建微副研究員團隊與王前鋒（福州大學環(huán)境與安全工程學院，副教授）、占家旺（福州大學電子與通信工程碩士研究生）、周霆（福州大學物理與信息工程學院，副教授）、Virgílio A. Bento（葡萄牙里斯本大學）合作，在攝影測量與遙感領域國際頂級期刊《ISPRS攝影測量和遙感雜志》（ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，中科院一區(qū)Top，即時影響因子：11.658）上在線發(fā)表了研究成果《基于體素平面特征的點云配準與定位》【Point cloud registration and localization based on voxel plane features】。該成果以福州大學為第一署名單位，李建微副研究員為第一作者，王前鋒副教授為通訊作者。

國際攝影測量與遙感學會（International Society for Photogrammetry and Remote Sensing）是一個以推動攝影測量、遙感與空間信息科學領域國際合作交流為宗旨的非政府和非營利性科學組織。成立于1910年，是該領域歷史最為悠久的國際專業(yè)組織。目前有92個國家會員、13個準會員、14個地區(qū)會員和62個贊助會員。《ISPRS攝影測量和遙感雜志》（ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing）是學會在攝影測量和遙感方向的官方出版物。

點云數(shù)據(jù)是實現(xiàn)地物三維構建的關鍵數(shù)據(jù)源。配準算法多用于相對位姿估計與完整三維環(huán)境信息的構建，而定位算法是利用已知環(huán)境信息實現(xiàn)感知、規(guī)劃和控制的基礎?，F(xiàn)有的點云配準和定位算法涉及大數(shù)據(jù)運算消耗，如何實現(xiàn)與空間精度間的折中權衡，快速、魯棒的點云配準和定位以及如何實現(xiàn)兩種方法的融合是當前科研和應用領域中一項巨大的挑戰(zhàn)。

（陳祺駿 攝）

針對這些問題，項目組設計了一種基于體素和自適應閾值的區(qū)域生長的特征提取方法及利用該特征的點云粗配準框架。

該框架由獲取平面特征，構建對應平面集的搜尋、候選變換矩陣生成、變換矩陣的聚類、變換矩陣的優(yōu)化與快速驗證、變換矩陣精細驗證組成。本算法結果與目前最好的state-of-the-art算法相當，即點云配準成功率（超過96.00%），并且具有速度上的優(yōu)勢；此外，本文提出的由平面特征構造由組合平面特征和增強描述符組成的全局描述符的定位方法，不僅在定位成功率上與state-of-the-art算法相當（91.17%），在特征提取和特征對比的效率上也能夠兼顧。另外本算法創(chuàng)新性的實現(xiàn)兩種方法在特征提取層面的共用和高效融合，能應用于大場景的快速高精度位姿定位。本文成果在三維重建、機器人和自動駕駛領域具有巨大的應用前景，對更快速、魯棒的點云配準與定位算法的設計也具有重要的借鑒與指導意義。

該研究工作是一項跨學院的交叉合作研究的典型。得到國家自然科學基金（32071776、41571490），福建省自然科學基金（2020J01465）和中國博士后科學基金（2018M640597）的支持。

論文鏈接可點擊文末“閱讀原文”

編輯：陳家隆

封面：李南竹

來源：福州大學新聞網(wǎng)