【摘 要】
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ICP（Iterative Closest Point）算法是点云配准中最常用的算法,而点云的FPFH（Fast Point Feature Histograms）特征可在点云配准中为其提供初始匹配信息。针对该方法的初始匹配中距
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FM015)
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ICP（Iterative Closest Point）算法是点云配准中最常用的算法,而点云的FPFH（Fast Point Feature Histograms）特征可在点云配准中为其提供初始匹配信息。针对该方法的初始匹配中距离测度等问题,提出一种改进的基于FPFH特征配准点云的方法。点云配准时首先计算2个点云的点的FPFH特征之间的巴氏距离,以k-d树检索巴氏距离最小的对应点,然后利用奇异值分解计算初始转换矩阵,进行ICP算法精细匹配,求得最终变换矩阵。实验结果表明,改进的基于FPFH特征配准点云的方
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