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基于改进灰狼算法和自适应分裂KD-Tree的点云配准方法
被引量：
2
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作者
杜沅昊
耿秀丽
+1 位作者
徐诚智
刘银华
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第2期424-435,共12页
针对传统GWO存在搜索效率不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于改进GWO和迭代最近点(ICP)的工业复杂零件点云配准方法。针对GWO随机初始化导致种群分布不均匀的问题,采用混沌映射对灰狼种群进行初始化,使种群更加均匀地分布在搜...
针对传统GWO存在搜索效率不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于改进GWO和迭代最近点(ICP)的工业复杂零件点云配准方法。针对GWO随机初始化导致种群分布不均匀的问题,采用混沌映射对灰狼种群进行初始化,使种群更加均匀地分布在搜索空间内;引入一种非线性控制参数策略,平衡灰狼算法的局部搜索和全局搜索能力;融合精英反向学习,提高算法后期解的质量;利用ICP算法进行精配准。设计一种自适应分裂维度的方法,动态选择分裂维度,提高点云数据质量。仿真结果表明:IGWO相较于3种对比算法的RMSE平均提高了80.31%、73.99%、47.7%。
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关键词
改进灰狼算法
混沌映射
非线性参数
精英反向学习
点云配准
自适应分裂维度
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职称材料
题名
基于改进灰狼算法和自适应分裂KD-Tree的点云配准方法
被引量：
2
1
作者
杜沅昊
耿秀丽
徐诚智
刘银华
机构
上海理工大学管理学院
上海理工大学智慧应急管理学院
上海理工大学机械工程学院
出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第2期424-435,共12页
基金
国家自然科学基金(72271164)
教育部人文社会科学研究规划基金(19YJA630021)
上海市浦江人才计划(22PJD048)。
文摘
针对传统GWO存在搜索效率不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于改进GWO和迭代最近点(ICP)的工业复杂零件点云配准方法。针对GWO随机初始化导致种群分布不均匀的问题,采用混沌映射对灰狼种群进行初始化,使种群更加均匀地分布在搜索空间内;引入一种非线性控制参数策略,平衡灰狼算法的局部搜索和全局搜索能力;融合精英反向学习,提高算法后期解的质量;利用ICP算法进行精配准。设计一种自适应分裂维度的方法,动态选择分裂维度,提高点云数据质量。仿真结果表明:IGWO相较于3种对比算法的RMSE平均提高了80.31%、73.99%、47.7%。
关键词
改进灰狼算法
混沌映射
非线性参数
精英反向学习
点云配准
自适应分裂维度
Keywords
improved gray wolf optimization
chaos mapping
nonlinear parameter
elite backward learning
point cloud registration
adaptive splitting dimension
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于改进灰狼算法和自适应分裂KD-Tree的点云配准方法
杜沅昊
耿秀丽
徐诚智
刘银华
《系统仿真学报》
北大核心
2025
2
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