基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法

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...     

基于Kinect传感器的三维点云配准优化

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%。     

基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法.首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SAC-IA)算...     

采用主成分分析的迭代最近点算法优化与验证

通过分析算法配准过程提出一种基于主成分分析（PCA）的点云配准策略,对迭代最近点（ICP）算法迭代过程加入PCA配准设计,以解决ICP算法易陷入局部最小值、配准耗时高的问题。首先,利用重心法在首次迭代开始前使参考点云与待配准点云重心重合以达到初始位姿确定;然后,在ICP算法每次进行迭代时,先对待配准点云与参考点云进行PCA,选取其中前三主成分特征向量,通过姿态变换进行对应匹配,使两点云完成初始配准后再利用欧氏距离寻找最近点,完成后续配准过程。选取了经典ICP算法及3种初始位姿确定方法、文献主流算法与提出的迭代PCA算法及3种初始位姿确定方法进行对比分析,结果表明,在前述两种方法都无法配准的情况下,提出算法不仅成功避免算法陷入局部最小,而且获得了较优的速度与精度,迭代次数为10次,耗时19.427939 s,配准误差为2.1932,综合提高了配准性能。     

基于Frobenius范数奇异值分解的快速ICP算法

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。     

基于邻域曲率改进的迭代最近点激光雷达目标点云配准

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。     

基于ISS特征点结合改进ICP的点云配准算法北大核心CSCD

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。     

自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准

点云配准是三维重建的关键技术之一。针对点云匹配中迭代最近点算法(ICP)速率低、对初始位置要求高的问题,提出了一种基于自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准方法。首先根据局部表面变化因子与平均变化因子的大小关系,自适应地提取特征点;其次利用快速点特征直方图（FPFH）综合描述每个特征点的局部信息,结合随机抽样一致性（RANSAC）算法实现粗配准;最后根据得到的初始变换矩阵和基于特征点的ICP算法实现精配准。对斯坦福数据集、含噪声的点云以及场景点云进行配准实验,实验结果表明:所提出的特征点提取算法能高效地提取点云的特征;相比于其他特征点检测方法,所提方法在粗配准中的配准精度和配准速度更高,且抗噪性能更好;与ICP算法相比,基于文中特征点的ICP算法在斯坦福数据集和场景点云中的配准速度提升了约10倍,在含噪声的点云中,能根据所提取的特征点高效地进行配准。该研究为提高三维重建和目标识别的匹配效率提供了一种高效的方法。     

基于快速点特征直方图的三维点云配准算法

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。     

基于机械臂辅助的多视角三维点云拼接算法

针对如何快速且准确地获取模具内部完整三维点云数据的问题，提出一种机械臂与三维视觉设备结合的三维点云拼接算法。在初拼接阶段，采用手眼标定方式获取手眼矩阵，并将各幅点云转换到机器人基坐标系，完成初步拼接，得到良好的配准初始位置。在此基础上，提出改进的迭代最近点（ICP）算法，通过结合内部形体描述子（ISS）特征获得关键点，并用随机一致性算法剔除错误匹配点，在点的匹配过程中采用点到面的方式进行匹配，最终得到完整的拼接点云。实验结果表明，所提算法在与ICP算法及其他改进的ICP算法的配准性能对比中具有良好的稳健性，算法耗时及配准误差明显下降，完整的拼接点云误差为0.12 mm，具有较高的工程实践价值。     

一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法

点云配准方法能够有效地完成对不同重叠率、不同规模点云间的配准,可确保三维重建模型的精度。针对该问题,提出一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法,首先基于欧氏距离分割法将点云分割为子点云;然后提取子点云特征,考虑到不同点云的规模不同,提取的特征规模也是不同的,提出利用动态时间规整算法(DTW)完成子点云间的映射;最后利用迭代配准算法求取拼接点云间的平移、旋转矩阵,利用该矩阵完成点云间的配准和拼接。实验结果表明,提出的方法能够有效地解决部分重叠点云和不同规模点云的配准问题。     

结合NARF特征的改进型3D-NDT多视点云配准

提出了一种精确有效的多视图配准算法。首先,使用NARF算法对每幅点云进行关键点检测,并以NARF关键点为原点建立局部坐标系,估算FPFH描述符;其后使用基于RANSAC的对应估计和对应关系去除算法剔除错误对应关系,确定三维特征匹配点对,并求解出变换矩阵,完成初始配准。然后,使用3D-NDT算法体素化点云,并使用概率分布函数对点云精细配准。最后,使用逐步匹配法对一系列点云进行配准,使其全部配准到统一坐标系中。实验结果证明,该算法能精确的对由KinectV2.0获取的同一场景不同角度的多幅点云图像进行配准,且其配准精度较高。      

一种新的点云拼接算法

迭代最近点(ICP)算法广泛运用于三维点云数据的多视拼接,其精度和迭代收敛性严重依赖于待拼接数据的初始拼接位置,这就决定ICP只能是一个性能优越的精确拼接算法。粗拼接算法旨在为ICP提供一个良好的初始拼接位置。基于信息论中熵的概念,分析了点云的空间分布规律与所处位置的关系,在此基础上提出了一种新的粗拼接算法—迭代最小空间分布熵法。实验表明,该算法有效可行,可以提供很好的初始拼接位置,在误差允许范围内,该算法可以直接实现点云拼接。     

面向狭窄场景的鲁棒多视角配准方法

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。     

实现激光点云高效配准的ICP优化及性能验证

激光点云常规匹配算法是迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法,但其收敛速度慢、鲁棒性差,因此,提出一种融合多种优化算法的激光点云高效ICP配准方法。首先对点云体素滤波降采样,通过ISS算子提取关键点,采用快速点特征直方图(Fast Point Feature Histograms, FPFH)提取关键点特征,嵌入多核多线程并行处理模式 (OpenMP)提高特征提取速度;然后基于提取的FPFH特征,使用采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Alignment, SAC-IA)进行相似特征点粗配准,获取点云集间的初始旋转平移变换矩阵;最后采用ICP算法进行精配准,同时采用最优节点优先(Best Bin First, BBF)优化K-D tree近邻搜索法来加速对应关系点对的搜索,并设定动态阈值消除错误对应点对,提高配准快速性和准确性。对两个实例的配准点云进行了实验验证,结果表明,提出的优化配准算法具有明显速度优势和精度优势。     

基于PCA-TrICP的多源点云无缝三维重建

针对三维重建时使用单一数据源的局限性问题,融合异源的倾斜影像和三维激光点云进行三维实景重建.在前期工作中,利用倾斜摄影技术对校园图书馆建立初始模型,生成影像点云,并使用三维激光扫描仪获取其立面数据,完成去噪及拼接等预处理工作.针对预处理过后的影像点云和激光点云数据的配准,首先使用主成分分析方法对数据降低维度,对齐跨源点...     

基于点云配准的多固态激光雷达标定算法

针对多个固态激光雷达协同工作时,需要准确地进行外参标定的实际需求,提出一种基于点云配准的多固态激光雷达自动标定算法。该标定算法由标定物分割、初始配准和精确配准三个阶段构成。在标定物分割阶段,首先通过叠加多帧非重复扫描数据制作标定点云,再使用半径滤波和体素下采样滤波分割出纹理特征明显的目标点云。在初始配准阶段,使用3D-HARRIS算法提取关键点,并使用方向直方图(SHOT)特征描述子进行特征描述,然后匹配对应点并使用采样一致算法完成初始配准;在精配准阶段使用迭代最近邻(ICP)算法进行精确配准,从而获得精确的外参标定效果。在Bunny兔数据集和现场获得的数据上进行实验,结果表明,当保证配准平均误差小于1 mm的前提下,所提出算法的性能优于多种现有算法。     

基于KDTree改进的Super 4PCS+ICP算法在点云配准中的应用研究北大核心CSCD

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。