【摘要】：針對點云配準(zhǔn)時間長、收斂緩慢、對應(yīng)點匹配易錯等缺點,提出一種基于內(nèi)部形態(tài)描述子(ISS)特征點結(jié)合改進迭代最近點(ICP)的點云配準(zhǔn)算法。首先采用ISS算法進行點云特征提取,并以快速點特征直方圖進行特征描述,然后通過采樣一致性算法完成點云的初始配準(zhǔn),使兩片不同角度點云獲得一個相對較好的初始位姿,最后通過k維樹近鄰搜索法加速對應(yīng)點對的查找,以提高點云ICP精細(xì)配準(zhǔn)效率。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)配準(zhǔn)算法相比,該算法配準(zhǔn)精度高,而且執(zhí)行速度快。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of point cloud registration, such as long time, slow convergence and easy error matching, a point cloud registration algorithm based on (ISS) feature points of internal morphological descriptor and improved iterative nearest point (ICP) is proposed. Firstly, the point cloud feature is extracted by ISS algorithm, and the feature is described by the fast point feature histogram. Then the initial registration of the point cloud is completed by sampling consistency algorithm, so that the two pieces of point cloud with different angles can get a relatively good initial pose. Finally, k-dimensional tree nearest neighbor search method is used to accelerate the search of corresponding point pairs to improve the point cloud ICP fine registration efficiency. The experimental results show that compared with the traditional registration algorithm, this algorithm has higher registration accuracy and faster execution speed.
【作者單位】： 西安工程大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：中國紡織工業(yè)聯(lián)合會科技指導(dǎo)性項目(2017071) 西安工程大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項目(CX201733)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2179171