【摘 要】
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多站激光雷达扫描所获得的点云稠密、噪声多且数据量庞大,影响后续处理。针对该问题,提出基于模糊C均值(Fuzzyc-means,FCM)聚类的精简与配准方法。首先,以稠密含噪点云数据作
【机 构】
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吉林化工学院信息与控制工程学院; 上海电力大学自动化与工程学院;
【基金项目】
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吉林市科技创新发展项目(20190104204)
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多站激光雷达扫描所获得的点云稠密、噪声多且数据量庞大,影响后续处理。针对该问题,提出基于模糊C均值(Fuzzyc-means,FCM)聚类的精简与配准方法。首先,以稠密含噪点云数据作为输入样本,确定多站激光点云初始隶属度矩阵和聚类中心,利用加权误差平方和建立目标函数,通过拉格朗日乘数法得到隶属度矩阵和聚类中心的更新公式,将目标函数进行迭代优化,将最终得到的聚类中心作为输出点集,完成点云精简。对精简后点云进行随机采样,在更新聚类中心的同时获得旋转与平移矩阵,实现多站点云配准。实验结果表明,此方法能在较好地体现各细节特征、与原数据的密度分布一致的前提下有效去除噪声、简化点云数据量、提升后续配准效率。
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