【摘 要】
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随着激光雷达、立体相机和结构光传感器等点云数据采集设备的发展,点云配准在计算机视觉和机器人技术领域引起了广泛关注.参数变换预测作为点云配准的关键步骤之一,寻找一个较好的预测方法可以有效地提高配准的精度.使用深度学习TensorFlow框架构建前馈神经网络,充分分析点云提取地全局特征,从全局特征中自适应学习变换参数,代替传统数学方法,为点云配准变换参数预测提供了一种参考手段,具有一定的实际意义.
【机 构】
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江苏联合职业技术学院镇江分院机电工程系,江苏 镇江 212016;镇江市高等专科学校现代教育技术中心,江苏 镇江 212028
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随着激光雷达、立体相机和结构光传感器等点云数据采集设备的发展,点云配准在计算机视觉和机器人技术领域引起了广泛关注.参数变换预测作为点云配准的关键步骤之一,寻找一个较好的预测方法可以有效地提高配准的精度.使用深度学习TensorFlow框架构建前馈神经网络,充分分析点云提取地全局特征,从全局特征中自适应学习变换参数,代替传统数学方法,为点云配准变换参数预测提供了一种参考手段,具有一定的实际意义.
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