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基于三维正态分布变换的地面与SLAM点云配准 被引量:5
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作者 孙文潇 王健 +3 位作者 张红月 曹裕超 李志远 李伟 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第S02期200-205,共6页
地下空间信息采集作为城市信息化、数字化建设的基础工作日趋重要,但单一平台传感器难以获取全要素位置信息,为此,本文将地面与移动激光扫描系统应用于地下空间测量领域。首先,针对场景特征相似、SLAM激光点云定位精度较差的问题,将其... 地下空间信息采集作为城市信息化、数字化建设的基础工作日趋重要,但单一平台传感器难以获取全要素位置信息,为此,本文将地面与移动激光扫描系统应用于地下空间测量领域。首先,针对场景特征相似、SLAM激光点云定位精度较差的问题,将其按照采集时间进行分段;其次,以初始点云块为基准,利用改进的三维正态分布变换(3D-NDT)算法实现局部点云块间的精确配准;然后,针对多平台点云的空间基准、观测视角等差异,通过构建距离和角度为约束条件的仿射不变量实现多平台点云的初步对齐,为其精配准提供良好的初始位置,并利用NDT算法实现多平台点云基准统一;最后,应用于地下管廊和矿山数据采集。结果表明,该方法对初始位置相差较大、特征较少的激光点云有良好的适用性,能够获取地下空间完整的位置信息。 展开更多
关键词 地下空间 多平台 点云配准 三维正态分布变换
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基于3D-Harris与FPFH改进的3D-NDT配准算法 被引量:22
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作者 范强 刘鹏 +1 位作者 杨俊 周沛希 《图学学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期567-575,共9页
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... 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,运用概率分布函数完成最终的点云进行精确地匹配。使用改进配准将3组分别从网络下载的较少噪声、大规模与Kinect V2.0采集的较多噪声、大规模的2组重叠度不同的点云数据匹配到同一个空间参考框架中,并通过精度分析对比经典3D-NDT,ICP等算法。实验结果证明,该算法在迭代次数较低时,可使室内场景点云数据完成精度较高的配准且受噪声影响较小,但如何将算法的复杂度适当降低,缩短配准时间需要更进一步的研究。 展开更多
关键词 三维正态分布变换 3D-Harris特征点 快速点特征直方图 最小中值法 点云配准
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结合NARF特征的改进型3D-NDT多视点云配准 被引量:18
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作者 胡修祥 张良 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第12期1674-1679,共6页
提出了一种精确有效的多视图配准算法。首先,使用NARF算法对每幅点云进行关键点检测,并以NARF关键点为原点建立局部坐标系,估算FPFH描述符;其后使用基于RANSAC的对应估计和对应关系去除算法剔除错误对应关系,确定三维特征匹配点对,并求... 提出了一种精确有效的多视图配准算法。首先,使用NARF算法对每幅点云进行关键点检测,并以NARF关键点为原点建立局部坐标系,估算FPFH描述符;其后使用基于RANSAC的对应估计和对应关系去除算法剔除错误对应关系,确定三维特征匹配点对,并求解出变换矩阵,完成初始配准。然后,使用3D-NDT算法体素化点云,并使用概率分布函数对点云精细配准。最后,使用逐步匹配法对一系列点云进行配准,使其全部配准到统一坐标系中。实验结果证明,该算法能精确的对由Kinect V2.0获取的同一场景不同角度的多幅点云图像进行配准,且其配准精度较高。 展开更多
关键词 归一化对齐径向特征 快速点特征直方图描述子 三维正态分布变换算法 多视图配准
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面向室内移动机器人的改进3D-NDT点云配准算法 被引量:26
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作者 余洪山 付强 +2 位作者 孙健 吴司良 陈昱名 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期151-161,共11页
点云配准是室内移动机器人位姿估计和环境构建的关键步骤,现有点云配准算法难以工作在低纹理场景中。为提高室内移动机器人环境适应能力,提出了一种改进三维正态分布变换(3D-NDT)点云配准算法。通过改进ORB特征提取算法,确保低纹理下的... 点云配准是室内移动机器人位姿估计和环境构建的关键步骤,现有点云配准算法难以工作在低纹理场景中。为提高室内移动机器人环境适应能力,提出了一种改进三维正态分布变换(3D-NDT)点云配准算法。通过改进ORB特征提取算法,确保低纹理下的特征点提取;此外,为提高点云配准精度和效率,提出改进的3D-NDT算法快速获取高精度的点云配准矩阵。采用国际知名的公共数据集TUM作为评测数据,实验结果表明本文算法达到或优于现有主流点云配准算法的性能(均方根误差低于0.02 m),相对传统3D-NDT算法配准时间缩短3倍以上;并且能工作在低纹理场景中。因此,改进的算法能提高室内移动机器人环境适应能力。 展开更多
关键词 点云配准 三维正态分布变换 三维重建 特征提取 体素网格
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