【摘要】：提出一種基于高斯混合模型與地球移動距離的點集配準算法.將待配準的兩個點集均表示為高斯混合模型,其中高斯分布的數(shù)量為點集中點的數(shù)量,每個高斯分布的均值為點的坐標值,方差為通過優(yōu)化算法得到的優(yōu)化值.在配準過程中通過優(yōu)化兩個高斯模型之間的地球移動距離來達到最佳匹配效果.該方法對點集配準中常見的噪聲、外點、結(jié)構(gòu)缺失等問題具有較強的魯棒性.公共數(shù)據(jù)集與真實車輛平臺上的實驗表明該算法優(yōu)于目前流行的點集配準算法.
[Abstract]:A point set registration algorithm based on Gao Si hybrid model and Earth moving distance is proposed. The two sets of points to be registered are expressed as Gao Si's mixed model, in which the amount of Gao Si distribution is the number of the point concentration points, the mean value of each Gao Si distribution is the coordinate value of the point, and the variance is the optimized value obtained by the optimization algorithm. In the registration process, the optimal matching effect is achieved by optimizing the distance between the two Gao Si models. This method is robust to the common problems of point set registration, such as noise, outer point, structural loss and so on. Experiments on common data sets and real vehicle platforms show that the proposed algorithm is superior to the current popular point set registration algorithm.
【作者單位】： 上海交通大學自動化系;上海交通大學機械與動力工程學院;
【基金】：國家自然科學基金重大研究計劃資助項目(91420101)
【分類號】：TP301.6

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本文編號：2311073