基于改进3D-NDT机器人自定位算法

针对机器人在自定位过程中,传统3D-NDT点云配准在未给定初始旋转矩阵的情况下,存在配准效果不佳、误差大、配准时间长的缺陷,提出一种相对高效的改进3D-NDT点云配准算法。首先,对输入点云进行ISS特征点提取,并计算这些特征点的特征直方图(FPFH);然后,根据直接对应估计对特征点进行匹配,使用RANSAC去除错误对应关系,得到初始旋转矩阵;最后,将得到的初始旋转矩阵代入3D-NDT算法进行匹配,得到最终的匹配结果。采用室内外场景点云进行测试,实验结果表明,改进后的3D-NDT算法能输出较好的匹配结果,并且精度有所提高,但该算法的复杂度有待进一步优化。