| 改进的采样一致性点云配准算法 |
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| 引用本文： | 王月海,庄志鹏,邢娜.改进的采样一致性点云配准算法[J].计算机工程与设计,2022,43(5):1382-1388. |
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| 作者姓名： | 王月海 庄志鹏 邢娜 |
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| 作者单位： | 北方工业大学 信息学院,北京 100144 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61571323)； |
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| 摘 要： | 为解决传统迭代最近点(iterativeclosestpoint,ICP)算法存在配准效率低等问题,提出一种改进的采样一致性点云配准算法。通过自适应体素网格滤波法对点云进行处理,可以根据点云量级自动修改体素立方体大小,剔除偏差较大的噪点,降低点云数据量级;在快速点特征直方图(fastpointfeatureshistogram,FPFH)中引入距离的二次函数,降低远距离邻域点的权值,提高近距离邻域点的权值。运用公开数据集Bunny点云数据进行实验的结果表明,该算法相对于传统点云配准算法的配准精度提升了54.65%,配准效率提升了39.39%。运用多组数据验证了该算法的有效性。
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| 关 键 词： | 迭代最近点算法 采样一致性算法 体素网格滤波法 机器人视觉 三维重建 |
Improved sampling consistent point cloud registration algorithm |
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| WANG Yue-hai,ZHUANG Zhi-peng,XING Na.Improved sampling consistent point cloud registration algorithm[J].Computer Engineering and Design,2022,43(5):1382-1388. |
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| Authors: | WANG Yue-hai ZHUANG Zhi-peng XING Na |
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