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工件形貌的三维扫描需求在车间自动化装备中越来越多,其中点云配准作为三维数据处理的重要步骤。现有三维点云配准存在特征点对误配、配准时间长、配准精度差等问题,提出了一种基于内部形状描述子-三维形状上下文特征(ISS-3DSC)的NDT三维点云配准算法。首先通过内部形状描述子(ISS)算法提取三维点云关键点,提高配准效率;然后结合三维形状上下文特征(3DSC)进行关键点的特征描述,并根据特征点对中值距离法剔除错误点对,采用SVD分解计算初始变换矩阵;最后使用NDT算法完成精配准。测试实验结果表明:算法在鞋面、鞋底点云数据配准时的精度可达到0.025 cm,相比传统SAC-IA+NDT算法配准效率提升明显,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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针对目前三维点云配准中传统ICP(Iterative Closest Point)算法存在的速度慢、精度低的问题。采用微软Kinect2.0深度传感器从真实的场景中获取目标物体的点云数据,通过点云分割、滤波、下采样等预处理工作,确保点云配准质量。在点云的粗配准中,使用特征点采样一致性算法,使点云获得更好的初始位置,为精配准创造了良好的初始条件。在点云的精配准中,提出一种利用线性最小二乘法优化的点到面ICP算法。实验结果表明,改进后算法的均方根误差为0.788 mm,时间为56.31 ms。与基于尺度不变特征变换的ICP算法和特征点采样一致性改进ICP算法相比,改进后的算法配准精度分别提高了30.9%和33.6%,速度提高了18.9%和32.1%。 相似文献
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传统三维(3D)点云配准过程中存在配准误差高、计算量大及耗时长等问题,针对该问题,提出了一种3D点云中关键点的配准与优化算法。在关键点选取阶段,用边缘点检测算法剔除边缘关键点,以提高关键点特征描述的全面性和重复性,降低3D点云配准误差。在3D点云配准阶段,用K-维树(KD-tree)加速的最近邻算法和迭代最近点算法剔除粗配准结果中的误配准关键点,降低配准误差,提高3D点云配准的速度与精度。实验结果表明,本算法在不同点云数据下,均能获得良好的配准结果。与传统3D点云配准算法相比,本算法的平均配准速率提高了68.725%,平均配准精度提高了49.65%。 相似文献
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迭代最近点法(ICP)及其变体是三维点云刚性配准的典型方法,但此类通过迭代计算逐点距离矩阵实现点云配准的方式,严重制约了点云的配准效率。本文提出一种快速ICP算法,利用Frobenius范数表示待配准的两幅点云之间的误差函数,获得误差值最小点位置,并对此位置进行奇异值分解,从而得到旋转矩阵和平移向量,极大压缩了迭代次数和配准时间。在Standford数据集和3DMatch数据集上进行试验,与传统ICP算法及其变体、3种基于学习的点云配准算法进行对比,本文方法配准效率最优;在达到相近的配准精确度时,提出的快速ICP方法的迭代次数仅为传统ICP算法的0.2倍,在Standford数据集上配准所需时间为传统ICP算法的1/4,在3D Match数据集上配准所需时间为传统ICP算法的1/8倍。本文提出的快速ICP算法在数据量大的点云场景下,具有更高的效率。 相似文献
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针对地面激光扫描仪在进行作业时,有时因遮挡视线而无法采集数据的问题,设计了一种利用改进的采样一致性初始配准(Sample Consensus Initial Aligment, SAC-IA)算法在异源多视角点云中进行联合测量的方法。将三维激光扫描仪从地面视角采集的点云和倾斜摄影测量从空中视角获取的影像密集匹配点云,使用改进的采样一致性初始配准(SAC-IA)算法进行配准融合,实现了空中和地面视角的集成,大大减轻遮挡对测绘工作的影响。用某建筑物三维激光扫描得到的点云数据和倾斜摄影得到的密集匹配点云数据进行实验,并对配准融合后得到的点云数据进行了精度验证。实验结果表明,使用本算法配准点云数据时,比现有方法精度上有明显的提升,算法效率提高了57.46%~59.73%。同时,使用本方法配准融合的点云数据其精度小于5 cm,满足测图精度要求。 相似文献
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为了改进传统迭代最近点云配准方法配准精度低,需要较好的初始输入变换矩阵等问题,提出一种基于分块思想结合点云平面拟合提取特征点的改进型点云配准方法。首先,对点云进行分块,结合随机采样一致性定理进行块状点云的平面拟合和特征点提取。其次,采用快速点对直方图来描述点云特征,利用采样一致性配准算法进行初始配准,为精配准奠定良好的基础。精配准通过K-D树改进加速迭代最近点算法,实现点云的整体配准。试验结果表明,所提出的点云配准方法在两种测试集上相较于传统最近迭代点方法,在配准精度上提升89.23%和31.45%,相较于其他点云配准方法,提出的方法也有一定的优势。 相似文献
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三维点云配准算法是三维场景模型重建的重要研究部分。针对传统迭代最近点算法(ICP)对点云进行配准时容易陷入局部最优的问题,本文研究了基于局部特征点改进的ICP算法。文章分析了点特征直方图(PFH)和快速点特征直方图(FPFH)两种局部特征点,得出了FPFH具有比PFH更低的时间复杂度的结论,因此通过FPFH特征描述子对两片初始点云进行粗配准,使其具有较好的初始位姿,最后用经典的ICP算法进行精配准。实验结果表明,基于FPFH特征点改进后的ICP算法能提供较好的点云初始位姿,一定程度上避免了配准时陷入局部最优的问题,比传统ICP算法具有更好的配准效果。 相似文献
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点云配准是基于机器视觉进行复杂机械零件三维非接触精密测量的关键环节。针对传统迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法对初始位置依赖性强,迭代收敛速度慢,错误对应点对多,难以满足大批量复杂机械零件测量点云配准效率和精度要求的问题,提出了一种基于ISS-FPFH(intrinsic shape signature-fast point feature histogram)特征结合改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法。为了减少点云配准数量,并保留点云表面原来的细微特征,提出了基于重心邻近点的体素滤波器对点云进行下采样预处理。为解决传统ICP算法因合适初始位置难以确定而导致多视角测量点云配准失败的问题,采用了基于ISS-FPFH特征的采样一致性初始配准(sample consensus intial alignment, SAC-IA)算法进行粗配准。为解决传统ICP算法迭代收敛速度慢、错误对应点对多的问题,提出结合法向量夹角约束的点到平面ICP算法进行精配准。以斯坦福大学的bunny点云模型为对象,验证了本文提出方法对噪声点云的鲁棒性。以常见的复杂机械零... 相似文献
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在点云配准过程中,为了提高点云的配准精度,针对ICP算法对于初始位姿的局限性,对点云数据进行Super4PCS+ICP的“先粗后精”处理。首先利用KDTree树搜索对应点,用局部区域的特征度确定特征点集,再使用Super4PCS算法实现粗配准。针对精配准提出KDTree树来加快速度,SVD求解对应点参数、常数为1的加权平均、求解误差函数等手段来实现对ICP算法的改进,并求出刚体变换后的旋转平移矩阵,提高点云配准精度。实验表明,相较于传统ICP算法,本文方法的配准精度有了显著的提升。本文研究的方法可为点云配准的深入研究提供一定的参考。 相似文献
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迭代最近点算法(Iterative closest point,ICP)因配准精度高、适应性强而被广泛使用,但是它容易受高斯噪声和离群点的影响,导致运行速度缓慢、配准精度降低,且需要两片点云具有良好的初始位置,否则会出现局部最优问题.针对以上问题,本文提出了一种新的点云配准方法,利用法向量和高斯曲率进行粗配准,去除无关点同时提供较好的初始位置,再采用基于奇异值分解的ICP算法进行精细配准,并采用斯坦福大学的点云数据集进行了配准实验,结果表明,本文算法能够有效降低高斯噪声和离群点对配准效果的干扰,改善了点云配准的运行效率和配准精度,与传统ICP算法相比,平均配准时间减少了53.5%,配准精度提高了43.2%. 相似文献
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为解决激光雷达目标点云配准技术中精确配准步骤中所存在的匹配速度慢和匹配误差大的问题,提出了一种基于邻域曲率改进的迭代最近点(ICP)精准化匹配算法。初始配准采用传统的主成分贴合法,给精确配准找到一个较好的初始位置,精配准采用基于领域曲率改进的ICP算法。以斯坦福兔子和场景点云作为实验研究对象,配准结果和数值分析共同表明,基于邻域曲率改进的ICP算法在点云配准中的可行性,且与其他算法相比,所提算法的配准速度更快、匹配精度更高,为三维数据重建和目标识别技术提供一种更高效的新方法。 相似文献
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针对点云配准过程中配准效率和精度无法兼得的问题,提出一种将内部形态描述(ISS)特征点和二进制方向直方图(BSHOT)特征描述符相结合的改进的点云配准算法。该算法先采用体素格网下采样和ISS算法提取特征点;然后通过二进制的方向直方图(BSHOT)特征描述符结合汉明距离和随机采样一致性算法(RANSAC)进行粗配准;最终利用改进的ICP算法进行精确配准。利用多组点云数据对该方法进行验证。结果表明,在相同条件下,改进后的算法在配准时间和配准精度上均优于其他算法。说明所提出的方法具有较高的配准效率与精度,且随着点云数量的增多,配准精度的提高效果会增强。 相似文献
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为了提高激光点云配准精度与配准速度,采用了基于天牛须算法改进的粒子群算法,以点云分布熵为寻优目标, 寻找最优空间变换矩阵的点云粗配准,为点云精配准提供良好的初始条件。结果表明,点云分布熵较传统的均值平方差评价方式有更快的计算速度,基于天牛须算法改进的粒子群算法具有全局搜索能力强、计算速度快等特点,与传统点云粗配准方法相比,该方法配准速度提升了近25%;在点云数据量大的条件下,表现出较快的配准速度。这一方法对如何提高激光点云配准速度具有参考意义。 相似文献
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三维形貌测量在先进制造、航空航天、生物医学等领域发挥着重要的应用。凭借高精度、全视场、非接触等优点,条纹投影轮廓术是目前使用最广泛的一种光学三维测量手段。为了获得物体全局三维信息,通常需要将待测物置于转台之上,通过不断地扫描和拼接来获得物体的全局信息。然而,传统的扫描和拼接是以离线的方式进行的,导致整个三维模型的重建速度缓慢。现有的实时点云配准方法虽然能够有效提高点云扫描与拼接的速度,但实时点云拼接的精度依然受待测物的运动状态影响。本文针对上述问题进行优化改进,提出一种基于全局优化的实时高精度模型重建方法。首先,介绍了一种由粗配准到精配准的快速点云配准算法并提出了基于点云法向量约束的点云初始化算法,能够提升粗配准过程中点云初始位姿计算的稳定性与精度。其次,在精配准阶段引入了图优化算法以获得全局点云位姿的最优解,进一步提升了全局点云配准的精度。实验结果表明,所提方法相比于现有实时模型重建方法,能够实现更高精度且稳定的全局点云配准。特别地,针对动态场景中由于抖动等因素引起的被测物体速度突变等情况,本方法依然能够鲁棒地完成三维模型重建,全方位模型重建的精度达84μm。 相似文献
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针对经典迭代最邻近点(iterative closest point,ICP)算法在三维激光点云配准领域内,存在收敛速度慢、配准误差大、配准效率低的问题,提出了一种基于法向量夹角特征和边界旋转角相融合的改进ICP算法。利用点云区域层划分将点云分成若干独立单元方格,搜寻方格的法向量夹角特征关键点,结合点面曲率对应关系形成初始匹配点对,随后引入距离约束函数,估算边界旋转角和相关动态迭代系数,自动优化刚性变换参数。实验结果表明,与传统ICP算法相比,改进后的算法配准误差降至0.3%以下,配准时间减少50%以上,有效提升点云配准效率。 相似文献
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李仁忠杨曼田瑜刘阳阳张缓缓 《激光与光电子学进展》2017,(11):306-313
针对点云配准时间长、收敛缓慢、对应点匹配易错等缺点,提出一种基于内部形态描述子(ISS)特征点结合改进迭代最近点(ICP)的点云配准算法。首先采用ISS算法进行点云特征提取,并以快速点特征直方图进行特征描述,然后通过采样一致性算法完成点云的初始配准,使两片不同角度点云获得一个相对较好的初始位姿,最后通过k维树近邻搜索法加速对应点对的查找,以提高点云ICP精细配准效率。实验结果表明,与传统配准算法相比,该算法配准精度高,而且执行速度快。 相似文献
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针对两步点云配准中精度差、计算效率低、易受噪声干扰的问题,提出一种基于WHI特征描述符结合改进的ICP点云配准算法。首先,对大数据量的点云通过ISS算法提取特征点集作为配准点云;然后,计算特征点云的WHI特征描述符,利用随机采样一致性算法完成粗配准;最后,基于安德森加速迭代ICP算法对粗配准点云进行精确配准。通过多组点云数据集对所提算法进行验证,实验表明,该算法配准精度高、速度快,在含有噪声数据集的优势更明显。在不同的点云模型下,所提算法的配准效率提高2倍以上,在噪声环境下具有一定的鲁棒性。 相似文献
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多视角点云配准是逆向工程中的关键步骤之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而对于狭窄场景(如口腔或机械结构内部)获取的点云数据,多视角配准算法的精度直接影响重建精度的好坏。为了提升狭窄场景多视角点云配准的速度和鲁棒性,提出一种基于位姿图优化的增量式多视角点云配准方法。首先针对相邻视角的点云,结合迭代最近点法(ICP)和基于特征的配准方法,提出一种多策略融合的成对点云配准算法,用于求解相邻视角点云的配准结果;然后在增量式相邻视角点云配准的基础上,进一步提出一种基于距离约束的回环检测方法,并依据相邻视角点云的配准结果和回环检测的结果构建位姿图;最后采用实时优化策略对位姿图进行优化,消除累计误差,实现鲁棒的多视角配准。实验结果表明,提出的多策略融合配准算法和基于距离约束的回环检测方法是有效的。经典ICP算法和基于FPFH特征的配准算法在实验中存在失效的现象,而提出的多策略融合配准算法并无失效。基于距离筛选的回环检测方法较常规的回环检测方法效率提高。提出的多视角配准算法在配准牙齿模型数据时精度可达到0.0357 mm。为了验证算法的普适性,采用多个狭窄场景下连续采集的模型点云进行验证,结果表明:提出的算法取得了不错的效果,表明该方法是一种有效的狭窄场景多视角配准方法。 相似文献