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题名基于天牛须改进粒子群算法的点云配准方法
被引量：10
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作者
陈斯祺
张海洋
赵长明
张子龙
王文鑫
张明
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机构
北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室
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出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期678-683,共6页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFF0300802)。
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文摘
为了提高激光点云配准精度与配准速度,采用了基于天牛须算法改进的粒子群算法,以点云分布熵为寻优目标,寻找最优空间变换矩阵的点云粗配准,为点云精配准提供良好的初始条件。结果表明,点云分布熵较传统的均值平方差评价方式有更快的计算速度,基于天牛须算法改进的粒子群算法具有全局搜索能力强、计算速度快等特点,与传统点云粗配准方法相比,该方法配准速度提升了近25%;在点云数据量大的条件下,表现出较快的配准速度。这一方法对如何提高激光点云配准速度具有参考意义。
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关键词
激光技术
激光雷达点云配准
点云分布熵
粒子群算法
天牛须算法
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Keywords
laser technique
LiDAR point cloud registration
point cloud distribution entropy
particle swarm optimization algorithm
beetle antennae algorithm
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分类号
TN249
[电子电信—物理电子学]
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