【摘 要】
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点云配准是真实三维世界物体或场景模型重建的关键问题之一.针对传统的ICP算法收敛速度慢,且在两点云集初始位置较大时易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的点云配准算法.
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院; 西北工业大学电子信息学院;
【基金项目】
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陕西省科技厅国际合作与交流项目(2016KW-043);陕西省自然科学基础研究计划项目(2016JZ026);陕西省教育厅专项科研计划项目(15KJ1320)
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点云配准是真实三维世界物体或场景模型重建的关键问题之一.针对传统的ICP算法收敛速度慢,且在两点云集初始位置较大时易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的点云配准算法.该算法首先利用基于特征点的采样一致性初始配准算法(SAC-IA)实现两点云的初始变换,使两点云集有相对较好的初始位姿,然后在传统ICP算法基础上使用k-d树(k-dimensional tree)加速对应点对的查找速度,并利用方向向量阈值去除错误点对.实验证明该算法具有相对较好的配准精度和收敛速度.
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