【摘 要】
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为了满足高精度的室内位置服务需求,提出了一种利用K-means聚类改进的迭代最近点(ICP)算法来构建结构化的二维室内地图。通过对二维激光扫描仪获取的点云数据的聚类分析,将每
【基金项目】
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国家自然科学基金(41371423);国家863计划(2013AA12A201);江苏高校优势学科建设工程(SZBF2011-6-B35)
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为了满足高精度的室内位置服务需求,提出了一种利用K-means聚类改进的迭代最近点(ICP)算法来构建结构化的二维室内地图。通过对二维激光扫描仪获取的点云数据的聚类分析,将每一帧的数据进行聚类,并通过几何中心的平移对点云数据进行预配准,利用聚类及预配准的结果对点云数据进行精确配准得到全局最优解。聚类改进的ICP算法相比于传统的ICP算法,在仅使用单一的二维激光扫描仪采集的点云数据为数据源时,能获得较高精度的配准结果。实验表明,该算法具有适用性强、配准精度高等优点,有助于在单一传感器下快速、精准地构建室内地图。
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