【摘 要】
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已有匹配算法对低重叠度点云的配准精度较低,且对不同尺度的点云比较敏感,为了达到较好的配准效果,需要对点云进行预处理或调节较多参数。快速点特征直方图（FPFH）的复杂度较低,且能保留点云的大部分特征,因此,基于点云的FPFH提出了一种改进的配准算法。首先,基于FPFH提取多尺度特征的关键点,以适应不同规模的点云数据集,同时降低需要调节的参数量。然后,对经过FPFH匹配初步筛选的对应点关系进行精确提取
【机 构】
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中国科学技术大学精密机械与精密仪器系
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金（U1713206）;国家自然科学基金重大科研仪器研制项目（61727809）；
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已有匹配算法对低重叠度点云的配准精度较低,且对不同尺度的点云比较敏感,为了达到较好的配准效果,需要对点云进行预处理或调节较多参数。快速点特征直方图（FPFH）的复杂度较低,且能保留点云的大部分特征,因此,基于点云的FPFH提出了一种改进的配准算法。首先,基于FPFH提取多尺度特征的关键点,以适应不同规模的点云数据集,同时降低需要调节的参数量。然后,对经过FPFH匹配初步筛选的对应点关系进行精确提取,增加点云内的距离约束条件,降低算法对重叠度的敏感性,获取配准的初步变换矩阵。最后,经过迭代最近点算法进行微调,达到精确配准的目的。实验结果表明,该算法在不同重叠度以及不同规模的点云数据集上均具有较好的配准精度。
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