1.一种基于点云有序编码的三维物体识别方法，其特征在于，包括：对无序点云进行球面坐标有序化，得到一个稀疏的多通道数组；

利用卷积操作提取稀疏的多通道数组的空间特征信息；

利用该空间特征信息进行三维物体识别；

首先需要将点云数据集P从空间直角坐标系D转化到球面坐标系S，即将p＝(xk，yk，zk，* *rk，gk，bk)转化为p＝(ρh，θh，φh，rh，gh，bh)，其中p∈D，k∈|D|且p∈s，h∈|S|；

空间直角坐标系D中任意一点的坐标(x，y，z)与对应到球面坐标系中的(ρ，θ，φ)存在如下转化关系：*

得到点云数据的球面坐标表示p 后，将θ的取值范围[0，π)和φ的取值范围[0，2π)分别按角度大小进行离散化，步长为2，得到θ的取值序列l1＝[0，2，4，6，8，...，π)和φ的取值序列l2＝[0，2，4，6，8，...，2π)，再分别以这两个序列为纵轴和横轴建立有序矩阵Mt，矩阵元素就是划分区间中的采样点，其中θi∈l1，φj∈l2，i∈[0，90)且为整数，j∈[0，180)且为整数，新建矩阵Mt即为稀疏的四通道二维数组；对于相同的θi和φj，根据ρ取值的不同又可分为物体不同表面的点，分别对应了不同的矩阵Mt，t∈|射线l穿过的物体表面|，仅取M1和M4的情况，即最终的有序矩阵M为稀疏的八通道二维数组。

2.根据权利要求1所述的一种基于点云有序编码的三维物体识别方法，其特征在于：所述对无序点云进行球面坐标有序化包括经过球面坐标有序化或柱面坐标有序化。

3.根据权利要求2所述的一种基于点云有序编码的三维物体识别方法，其特征在于：首先需要将点云数据集P从空间直角坐标D转化到柱面坐标系C中，即将p＝(xk，yk，zk，* *rk，gk，bk)转化为p＝(ρh，φh，zh，rh，gh，bh)，其中p∈D，k∈|D|且p∈C，h∈|C|。

4.根据权利要求1所述的一种基于点云有序编码的三维物体识别方法，其特征在于：空间直角坐标系中任意一点的坐标(x，y，z)与对应到柱面坐标系中的(ρ，φ，z)存在如下转化关系：

5.根据权利要求1所述的一种基于点云有序编码的三维物体识别方法，其特征在于：*

得到点云数据的柱面坐标表示p后，将z的取值在最小值和最大值之间均分为90个区间，得到取值序列 φ在取值范围[0，2π)中按角度大小离散化，步长为2，得到取值序列l2＝[0，2，4，6，...，2π)，再分别以这两个序列为纵轴和横轴建立有序矩阵Mt，矩阵元素 就是划分区间中的采样点，其中zi∈l1，φj∈l2，i∈[0，90)且为整数，j∈[0，180)且为整数，新建矩阵Mt即为稀疏的四通道二维数组；对于相同的zi和φj，根据ρ取值不同又可分为物体不同表面的点，分别对应了不同的矩阵Mt，t∈|射线l穿过的物体表面|仅取M1和M4，即最终的有序矩阵M为稀疏的八通道二维数组。