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为解决深度相机数据噪声导致的过平滑、细节部分精度不够等问题,提出一种基于点云的三维重建方法。采用基于带概率模型的点云设计全局的位姿估计方法用于模型的表达与聚合;设计基于场景特征的子图划分方法,减少冗余子图,使用基于点云的方法进行位姿图优化,实现子图构建;采用基于GPU加速的FPFH算法,从点云上提取特征点进行匹配,提高闭环检测实时性。实验结果表明,该方法可以显著提高模型的质量,在闭环检测上有更高的鲁棒性。