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针对传统点云配准三维正态分布变换(3D-NDT)、迭代最近点(ICP)算法在未给定初始配准估计的情况下配准效果不佳、配准时间长、误差较大的缺陷,提出了精准且相对高效的点云匹配算法。首先,运用3D-Harris算法识别每一幅点云的关键点,并以此为基本点建立局部参考框架,计算快速点特征直方图(FPFH)描述子;之后,使用最小中值法(LMeds)中的对应估计算法排除不准确的点对应关系,得到含有对应三维特征关系的特征点对。计算粗配准所需的变换矩阵,完成初步匹配。随后,根据3D-NDT算法将点云数据空间体素化