【摘 要】
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针对传统采样一致性初始配准（SAC-IA）算法存在收敛速度慢与精度不高等问题,提出一种改进SAC-IA算法。该算法利用扫描角限定方法对特征点选取进行几何约束;配准后两站点云特征点
【机 构】
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南京航空航天大学航天学院微小卫星研究中心;
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针对传统采样一致性初始配准（SAC-IA）算法存在收敛速度慢与精度不高等问题,提出一种改进SAC-IA算法。该算法利用扫描角限定方法对特征点选取进行几何约束;配准后两站点云特征点的FPFH直方图差值、欧氏距离差值和几何斜率差值同时作为误差修正标准;当变换矩阵满足精配准初始角度和平移要求时才输出该矩阵。通过实验仿真:该算法有效解决样点共线和局部的问题,有效缩短了算法时间,效率提高1倍以上;提供给精配准初始角度精度在10-2量级,平移量精度提高3个数量级。
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