【摘 要】
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针对非线性光照变化、杂乱或遮挡等环境下目标定位精度低的问题,提出一种基于高斯混合模型和点到面距离的点云配准算法,以实现目标的精确定位.首先设模板点云元素服从高斯混
【机 构】
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华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室,滁州学院机械与汽车工程学院,广东工业大学土木与交通工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51578162);国家重点科技计划资助项目(2017YFD0700100);广东省科技计划项目(2014A010104011,2015A020209111);滁州学院校级规划项目(2016GH10,2016GH11);安徽省高校自然科学研究项目(KJ2015B20)
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针对非线性光照变化、杂乱或遮挡等环境下目标定位精度低的问题,提出一种基于高斯混合模型和点到面距离的点云配准算法,以实现目标的精确定位.首先设模板点云元素服从高斯混合分布,根据点到面距离大小分配高斯混合模型中各组成部分的概率值,构建负对数似然函数;然后应用EM算法对点云优化,并推导了最大化步阶段Q函数的封闭解,提高算法实时性.以合成数据和实际的法兰零件点云为对象进行实验,结果表明,该算法配准精度和鲁棒性明显优于传统配准算法,能够满足复杂工况下目标精确定位要求.
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