为提高点云配准的效率与精度,弥补传统点云配准算法中的不足,本文尝试将主方向贴合算法与改进的最近点迭代(Improved Iterative Closest Point, IICP)算法作为组合点云配准算法;该组合算法充分利用主方向贴合算法在粗配准中的优势,并结...为提高点云配准的效率与精度,弥补传统点云配准算法中的不足,本文尝试将主方向贴合算法与改进的最近点迭代(Improved Iterative Closest Point, IICP)算法作为组合点云配准算法;该组合算法充分利用主方向贴合算法在粗配准中的优势,并结合IICP算法作为精配准的方法。以某三维激光扫描建模工程为案例,依靠Matlab软件编程实现了本文所提及的配准算法。实验结果表明,改进的ICP算法较传统ICP算法配准效率与精度均有提高。充分验证了主方向贴合算法与IICP点云算法在点云三维模型构建方面的有效性。展开更多
基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation,TEASER)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)的结合算法,提升空间非合作...基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation,TEASER)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节:在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation,SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明:在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.展开更多
文摘三维点云数据配准在机器人环境感知与建模、虚拟现实、人机交互、逆向工程等领域有着广阔的应用前景。针对传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法中存在的收敛速度慢、鲁棒性差等问题进行研究,提出了一种融合采样一致性和迭代最近点算法的点云配准方法,对点云数据的快速点特征直方图(Fast Point Features Histograms,FPFH)特征进行提取并对这些特征使用采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Alignment,SAC-IA)进而得到点云集间的对应关系,计算出点云的初始变换,从而获得一个较好的配准位置,提出了k-d树近邻搜索方法加速搜寻对应点对,并利用点云的方向向量阈值去除迭代最近点算法产生的误点对,实现点云的精确配准。实验结果表明,算法取得了较高的配准精度,加快了收敛速度。
文摘为提高点云配准的效率与精度,弥补传统点云配准算法中的不足,本文尝试将主方向贴合算法与改进的最近点迭代(Improved Iterative Closest Point, IICP)算法作为组合点云配准算法;该组合算法充分利用主方向贴合算法在粗配准中的优势,并结合IICP算法作为精配准的方法。以某三维激光扫描建模工程为案例,依靠Matlab软件编程实现了本文所提及的配准算法。实验结果表明,改进的ICP算法较传统ICP算法配准效率与精度均有提高。充分验证了主方向贴合算法与IICP点云算法在点云三维模型构建方面的有效性。
文摘基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation,TEASER)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节:在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation,SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明:在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.