【摘 要】
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迭代最近点(ICP)配准算法需要两点云处于良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优.针对该问题,提出了一种基于内部形状描述子(ISS)特征点与改进描述子的粗配准方法,使得低重叠度或无公共重叠部分的点云获取良好的初始位置.首先,利用ISS特征点提取点云的特征点;其次,基于特征点与其邻域点法向量夹角提出改进的描述子,根据描述子的欧氏距离将点云特征进行匹配;第三,通过单次最优变换进行粗配准;最后,对两点云进行精配准ICP迭代.实验表明,在点云模型完整的情况下,本文方法可为精配准提供良好的初始位置,且粗配准精
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,上海 200093
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迭代最近点(ICP)配准算法需要两点云处于良好的初始位置,否则在配准时容易陷入局部最优.针对该问题,提出了一种基于内部形状描述子(ISS)特征点与改进描述子的粗配准方法,使得低重叠度或无公共重叠部分的点云获取良好的初始位置.首先,利用ISS特征点提取点云的特征点;其次,基于特征点与其邻域点法向量夹角提出改进的描述子,根据描述子的欧氏距离将点云特征进行匹配;第三,通过单次最优变换进行粗配准;最后,对两点云进行精配准ICP迭代.实验表明,在点云模型完整的情况下,本文方法可为精配准提供良好的初始位置,且粗配准精度比传统点云配准精度高三个量级,配准效率提升23.7％.
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