【摘 要】
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针对点云配准中的尺度和收敛速度问题,提出一种改进的尺度迭代最近点（scaling iterative closest point,SICP）算法.在ICP算法中加入带边界的尺度矩阵,解决点云配准中尺度变换的
【机 构】
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咸阳师范学院教育科学学院,西北大学信息科学与技术学院,北京师范大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61373117）,陕西省教育科学“十三五”规划课题基金项目（SGH16H178）
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针对点云配准中的尺度和收敛速度问题,提出一种改进的尺度迭代最近点（scaling iterative closest point,SICP）算法.在ICP算法中加入带边界的尺度矩阵,解决点云配准中尺度变换的问题;引入动态迭代因子,自动调整配准过程中的刚体变换参数,在不影响算法的精度和收敛方向的前提下,减少迭代次数,提高算法的收敛速度.实验结果表明,与ICP算法和SICP算法相比,改进的SICP算法能够更好地解决含尺度因素的点云配准问题,是一种更加精确、快速的尺度点云配准算法.
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