【摘 要】
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三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,ICP配准算法无法处理初始位姿相差较大的点云,结果可能陷入局部最优的问题。本文提出了一种改进的基于PCA的快速ICP匹配算法,通过对
【机 构】
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哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,工业和信息化部海洋信息获取与安全工信部重点实验室（哈尔滨工程大学）,哈尔滨工程大学水声工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFF01013401);国家科技重大专项基金项目(2016ZX05057005);国家自然科学基金资助项目(U1709203)
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三维点云配准是三维重建过程中的重要环节,ICP配准算法无法处理初始位姿相差较大的点云,结果可能陷入局部最优的问题。本文提出了一种改进的基于PCA的快速ICP匹配算法,通过对两组点云进行主成分求解,形成各自的PCA坐标系。对两组点云分别进行坐标系转换,通过主轴校正矩阵解决了PCA主轴反向问题;利用K-D tree快速搜索最近点改进传统ICP 方法,完成点云的快速精确配准。实验表明,该配准算法可以有效处理点云初始位置较差的情况,实现任意位姿关系下的两组点云的快速精确配准。
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