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题名基于统计局部特征描述与匹配的点云配准算法
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作者
王鑫淼
李新春
陶志勇
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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出处
《液晶与显示》
CSCD
北大核心
2024年第1期89-99,共11页
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基金
2022年辽宁省应用基础研究计划(No.2022JH2/101300274)。
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文摘
针对ICP算法在初始位姿差、部分数据丢失和噪声干扰情况下鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于统计局部特征描述与匹配的点云配准算法。首先,用点云局部密度、点云拟合平面距离方差、高斯曲率和平均曲率构建一个四维的统计局部特征描述符,准确地描述查询点的局部特征;然后,通过点对间的特征差异进行对应点匹配,剔除错误点对,解决点云部分数据缺失和噪声干扰的问题;最后,使用平均匹配距离作为度量改进ICP算法,对点云进行配准,解决初始位姿较差时配准精度低的问题。实验结果表明,该算法在初始位姿差、部分数据丢失和噪声干扰情况下的配准精度提高至少1个量级,配准速率也有较大提升,在鲁棒性和配准精度方面均表现出明显优势。
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关键词
点云配准
特征描述
特征匹配
平均匹配距离
迭代最近点
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Keywords
point cloud registration
feature description
feature matching
mean match distance
ICP
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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