【摘 要】
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针对点云配准算法中KD树多维查询效率较低的问题,提出一种基于八叉树和KD树多层索引结构的点云配准方法。首先为模型点云数据建立八叉树全局索引,然后在八叉树叶子结点构建局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271369)
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针对点云配准算法中KD树多维查询效率较低的问题,提出一种基于八叉树和KD树多层索引结构的点云配准方法。首先为模型点云数据建立八叉树全局索引,然后在八叉树叶子结点构建局部数据的KD树索引。对传统的ICP点云配准算法进行改进,通过叶子结点的全局索引值快速定位局部点云数据块,利用局部KD树索引加快最近点的搜索,计算最近点时利用欧氏距离阈值、点对距离差值和法向量阈值剔除部分噪声点。实验表明,改进算法提高了点云配准的效率和精度。
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