基于混合算法的点云配准方法研究

来源 :吉林大学学报(信息科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：Mafei19881016

【摘要】

：

为解决ICP(Iterative Closest Point)算法对初始点云位置要求高且易陷入局部最优的问题,提出一种新的配准方法。首先遵从优势互补基本思想,结合将人工萤火虫算法和粒子群算法

【作者】

：

任伟建高梦宇高铭泽张鹏刘丹

【机构】

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东北石油大学电气信息工程学院,东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室,中国石油管道局工程有限公司设计分公司,中国海洋石油集团有限公司东方石化有限责任公司,中国石油天然气股份有限公司辽河油田分公

【出处】

：

吉林大学学报(信息科学版)

【发表日期】

：

2019年4期

【关键词】

：

人工萤火虫-粒子群优化算法点云配准 ICP算法

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61374127);黑龙江省科学基金资助项目(F2018004)

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为解决ICP(Iterative Closest Point)算法对初始点云位置要求高且易陷入局部最优的问题,提出一种新的配准方法。首先遵从优势互补基本思想,结合将人工萤火虫算法和粒子群算法生成自适应人工萤火虫-粒子群算法(AAGPSO:Adaptive Artificial Glowworm-Particle Swarm Optimization),以使算法的收敛速度变快,解的精度得到提高;其次优化迭代最近点算法(ICP),将已改进的AAGPSO算法引入ICP配准算法中进行点云配准,解决ICP算法因点云

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