基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation,TEASER)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)的结合算法,提升空间非合作...基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation,TEASER)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节:在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation,SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明:在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.展开更多
针对点云配准过程中点云数据冗余、易出现误匹配点对和配准精度低的问题,提出了一种融合超体素及几何特征的点云配准方法。首先使用超体素与法向量信息相结合的方法提取特征点;其次,在粗配准中,通过使用快速特征点直方图(Fast Point Fea...针对点云配准过程中点云数据冗余、易出现误匹配点对和配准精度低的问题,提出了一种融合超体素及几何特征的点云配准方法。首先使用超体素与法向量信息相结合的方法提取特征点;其次,在粗配准中,通过使用快速特征点直方图(Fast Point Feature Histograms,FPFH)进行特征描述,采用双向最近邻比获取初始特征点对应关系,基于法向量夹角策略和随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法进行对应关系的优化,获取良好的初始位姿;最后,在精配准中,基于初始位姿与改进的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)算法完成点云配准。通过在斯坦福数据集中进行配准实验,验证了所提算法具有更好的鲁棒性,能高效且精准的完成点云配准。展开更多
文摘基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation,TEASER)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节:在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation,SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明:在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.
