【摘 要】
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针对最近点迭代算法(Iterative closest point,ICP)求解步骤繁琐导致的迭代速率下降问题,提出了一种利用李群流形空间扰动的变换率求解雅可比矩阵的方法.该方法首先在点云配准前对点云数据进行随机降采样,其次使用K-D树搜索的方法进行2帧点云的搜索匹配,然后利用非流形的方法对ICP进行迭代求解,最后得到使用流形的方式优化雅可比矩阵的求解方式.在仿真和真实环境中进行了验证测试,文中方法相较于传统ICP迭代速率提升了57％,结果表明,所提方法极大地降低了点云配准消耗的时间,有效提高了ICP匹配
【机 构】
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西北师范大学 物理与电子工程学院/甘肃省智能信息技术与应用工程研究中心,甘肃 兰州 730070
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针对最近点迭代算法(Iterative closest point,ICP)求解步骤繁琐导致的迭代速率下降问题,提出了一种利用李群流形空间扰动的变换率求解雅可比矩阵的方法.该方法首先在点云配准前对点云数据进行随机降采样,其次使用K-D树搜索的方法进行2帧点云的搜索匹配,然后利用非流形的方法对ICP进行迭代求解,最后得到使用流形的方式优化雅可比矩阵的求解方式.在仿真和真实环境中进行了验证测试,文中方法相较于传统ICP迭代速率提升了57％,结果表明,所提方法极大地降低了点云配准消耗的时间,有效提高了ICP匹配效率.
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