基于迭代最少点和遗传算法的点云粗配准算法

为了兼顾点云配准过程的时间和精度,提出了基于迭代最少点和遗传算法的点云粗配准算法。将源点云和目标点云的总点云进行下采样,以采样后总点云的数量作为遗传算法的目标函数,采用遗传算子指导解的搜索方向,通过新种群的迭代使下采样总点云数量最少,快速得到点云粗配准的结果。通过对6组不同的点云,以及采用多种算法进行对比试验,结果表明,该算法在保证配准精度的同时,耗时稳定在24 s左右,且对待配准点云模型无特殊要求,鲁棒性较强。