| 利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法 |
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| 引用本文： | 宋成航,李晋儒,刘冠杰.利用特征点采样一致性改进ICP算法点云配准方法[J].北京测绘,2021,35(3):317-322. |
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| 作者姓名： | 宋成航 李晋儒 刘冠杰 |
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| 作者单位： | 山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590 |
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| 摘 要： | 针对传统迭代最近点算法(ICP)对点云初始位置要求高、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于特征点采样一致性算法改进ICP算法的点云配准方法.首先使用体素网格法采样,通过法向量邻域夹角特性提取特征点并建立快速点特征直方图(FPFH)进行特征描述;然后使用采样一致性算法(SAC-IA)粗配准计算出点云的初始坐标变换,进而使点云获得较好的初始位置;最后通过K维树近邻搜索改进ICP算法,完成点云精确配准.实验结果表明,所提出的方法能够提供良好的初始位置,提高传统ICP算法点云的配准精度和收敛速度.
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| 关 键 词： | 点云配准 法向量夹角 采样一致性(SAC-ZA) 快速点特征直方图(FPFH) 迭代最近点(ICP) |
Point Cloud Registration Method Using Feature Point Sampling Consistency Initial Alignment and Improved ICP Algorithm |
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| SONG Chenghang,LI Jinru,LIU Guanjie.Point Cloud Registration Method Using Feature Point Sampling Consistency Initial Alignment and Improved ICP Algorithm[J].Beijing Surveying and Mapping,2021,35(3):317-322. |
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| Authors: | SONG Chenghang LI Jinru LIU Guanjie |
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