【摘 要】
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点集配准算法是移动机器人位姿估计和地图构建中的一个非常重要的算法,广泛应用于模型重建、多视角配准、定位与地图构建(SLAM)等领域。因此,对迭代最近点(ICP)及基于聚类的
【基金项目】
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衢州市科技计划项目(2017G12)
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点集配准算法是移动机器人位姿估计和地图构建中的一个非常重要的算法,广泛应用于模型重建、多视角配准、定位与地图构建(SLAM)等领域。因此,对迭代最近点(ICP)及基于聚类的迭代双向最近点(IDCPBoC)算法进行比较研究,基于以上两种算法对机器人进行位姿估计,通过移动机器人避障实验过程分析,基于并同时采用DSM(dense sensor method)方法构建环境地图,IDCPBoC算法能更好地规避障碍物,其算法精度及收敛情况均优于ICP算法。由于IDCPBoC算法运行时间较短,实时性也得到较大提高。
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