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题名面向复杂特征点云的高精高效配准方法
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作者
陈欣
张大斌
张俊飞
计正康
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机构
贵州大学机械工程学院
贵州人民武装学院
贵阳航发精密铸造有限公司
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第4期181-186,共6页
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基金
2023年度贵州省科技支撑计划(黔科合支撑[2023]一般280)
2022年度贵州省科技支撑计划(黔科合支撑[2022]一般042)。
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文摘
为满足工业生产对航空叶片精铸零件点云配准精度越来越高的需求,并提高配准的速度和精度,提出一种配准方法——组合裁剪迭代最近点(C-TrICP)。首先,使用曲率下采样算法对点云进行下采样,较好地保留原始点云的特征;然后,对裁剪迭代最近点(TrICP)算法进行改进,并与迭代最近点(ICP)及TrICP算法进行对比实验。结果表明:改进算法在各点云模型的配准上均能取得较好的结果,且相比于ICP算法,该算法对Lucy、Bunny及Blade点云的配准效率分别提高了43.03%、43.86%及30.09%,配准精度分别提高了57.90%、99.96%及62.50%,解决了ICP及TrICP算法较为耗时、迭代收敛速度慢的问题,提高了配准精度。最后,将改进算法应用于航空叶片轮廓曲面自测点云的配准上,也取得了较好的配准精度,说明该方法对复杂曲面精密加工的发展具有良好的理论意义和重要的工程应用价值。
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关键词
点云配准
下采样
裁剪迭代最近点算法
迭代最近点
收敛速度
配准精度
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Keywords
point cloud registration
down-sampling
trimmed iterative closest point algorithm
iterative closest point
convergence rate
registration accuracy
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分类号
TN249-34
[电子电信—物理电子学]
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