【摘 要】
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在点云数据处理中,点云配准是重要的中间环节。好的点云配准为构建高精度的模型提供了保证;点云配准的关键在于求解变换矩阵。通过对比目前常用求解变换矩阵的奇异值分解(SVD
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在点云数据处理中,点云配准是重要的中间环节。好的点云配准为构建高精度的模型提供了保证;点云配准的关键在于求解变换矩阵。通过对比目前常用求解变换矩阵的奇异值分解(SVD)算法和列文伯格-马夸尔特(LM)算法,提出了一种新的点云配准方法。首先,构建一个新的矩阵指数来表示变换矩阵;其次,为提高整体点云配准的速度,采用K-D tree法来搜索最近点;接着,运用随机采样一致性(RANSAC)算法去除错误的点云,以减少点云迭代次数;最后,运用提出的矩阵指数来求解变换矩阵,以完成点云配准。试验结果表明,新的方法在配准精
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