【摘 要】
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为了提高激光点云的配准精度和效率,解决两片点云之间存在尺度变换的配准问题,提出了一种基于有向包围盒的尺度点云配准算法.首先,分别生成两片点云的空间有向包围盒,利用两个包围盒对应边的比值计算尺度因子.然后,将目标点云包围盒进行尺度放缩,再利用包围盒对应顶点的关系计算旋转矩阵.同时,引入点云的单位向量和,以单位向量和之间余弦相似度最大为准则,选择正确的旋转矩阵.最后,为了实现精确配准,将尺度因子引入点到面迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法中,利用加权最小二乘法求解变换参数
【机 构】
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四川大学电气工程学院,成都 610065;西南技术物理研究所,成都 610041
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为了提高激光点云的配准精度和效率,解决两片点云之间存在尺度变换的配准问题,提出了一种基于有向包围盒的尺度点云配准算法.首先,分别生成两片点云的空间有向包围盒,利用两个包围盒对应边的比值计算尺度因子.然后,将目标点云包围盒进行尺度放缩,再利用包围盒对应顶点的关系计算旋转矩阵.同时,引入点云的单位向量和,以单位向量和之间余弦相似度最大为准则,选择正确的旋转矩阵.最后,为了实现精确配准,将尺度因子引入点到面迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法中,利用加权最小二乘法求解变换参数.实验结果表明,在点云之间存在数据缺失、噪声干扰和尺度变换的情况下,所提算法可以实现快速精确配准,且具备良好的稳健性.
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