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龙图腾网恭喜埃夫特智能装备股份有限公司申请的专利基于3D点相机拍摄自规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116091612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211421298.4，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权基于3D点相机拍摄自规划方法是由翟昱;刘一帆;易廷昊;孙俊龙;张祥坤;王浩杰;马英;王慧星设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D点相机拍摄自规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视觉算法领域，具体是基于3D点相机拍摄自规划方法，其具体步骤如下：S1、初始拍摄姿态；S2、拍摄空间；S3、观察姿态；S4、输入观察姿态；S5、创建八叉树地图；S6、更新Octomap；S7、拍摄是否完成；S8、计算拍摄结果；S9、评估每个拍摄位姿；S10、排序获取最优拍摄姿态；本发明通过观察位姿生成方法、生成过程优化了在工业机器人视觉任务中，相机拍摄位置需要人工操作，且人工操作繁琐的问题，在一定程度上该方法能有效减少人工示教的成本；同时通过观察位姿评估方法及相关公式和计算使得本方法不针对具体的工件、场景有过多的要求，有较好的柔性，可以适应不同的工作环境。

本发明授权基于3D点相机拍摄自规划方法在权利要求书中公布了：1.基于3D点相机拍摄自规划方法，其特征在于：其具体步骤如下： S1、初始拍摄姿态：设置一个可以拍摄到物体的初始拍摄位置； S2、拍摄空间：设置一个能完整包含被拍摄物体的拍摄空间范围，由使用者直接配置矩形空间或者球形空间包围住待拍摄区域p； S3、观察姿态：根据步骤S2中的拍摄空间，生成观察姿态； S4、输入观察姿态：在空间中均匀的采样需要拍摄的位置，并计算所在位置的法向量： a、观察位置观察姿态 b、每个观察点 c、最终计算所有采样点的拍摄位姿保存在变量Positions中； S5、创建八叉树地图：拍摄空间创建八叉树地图，即Octomap，用于记录和更新当前拍摄空间的状态； a、该地图可以将空间按照尺度resolution,划分为不同大小的立方体区域； b、输入拍摄点云后，该空间中的区域会被划分为几个部分； S6、更新Octomap：更新Octomap，利用拍摄到的点云和相机位置更新步骤S4中标注的区域； S7、拍摄是否完成：判断当前拍摄过程是否完成： a、是否有拍摄姿态，如果没有则结束； b、是否连续N次Octomap没有变化，如果没有则结束； S8、计算拍摄结果：若拍摄未退出利用RayCasting方法模拟拍照，计算每个拍摄姿态Positioni的拍摄结果： a、以相机作为初始方向向量，根据视角参数fov和插补间距step，生成不同的方向向量Vectorsi； b、通过相机所在的位置和方向向量模拟相机的光线CameraRays＝{Ray0,Ray1,…Rayi…Rayn},其中 c、由RayCasting算法，计算CameraRays中每个光线和Octomap相交的情况； d、分别统计CameraRays中的光线交于free空间的数量Nfree，交于unknown空间的数量Nunknown以及交于occupied空间的数量Noccupied； S9、评估每个拍摄位姿：给每个拍摄位姿一个评分，每个姿态的具体评分方法为： a、评估拍摄位置的区域性；设定每个拍摄位姿下的光线目标比例αfree,αoccupied,αunkown，计算farea； b、拍摄位置和当前机器人所处位置的距离；设定参数ρ，表示期望的机器人移动的比例，0表示不移动，1表示移动到最远距离，计算fnavigation；其中Pcamera表示当前相机所处的位置； c、通过公式fscore＝farea*fnavigation计算每个姿态的评分； d、对每个拍摄姿态由机器人运动学判断机器人是否可达； S10、排序获取最优拍摄姿态，对所有拍摄位姿中采取最大值： a、如果有，接下来将执行最大评分对应的拍摄位姿，即从步骤S5开始执行； b、如果无，则会进入步骤S6的a中条件从而退出拍摄。

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