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基于误差引导阈值调整机制的点云配准方法
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作者 刘国良 阮怡鑫 +4 位作者 郑永帅 张二虎 黄准 杨朝栋 袁野 《航空制造技术》 北大核心 2025年第21期14-22,共9页
针对传统迭代最近点(Iterative closest point,ICP)算法容易在低重叠场景和噪声干扰下失效的问题,本文提出了一种基于误差引导阈值调整机制的改进ICP点云配准方法,旨在提升点云配准的精度与鲁棒性。在粗配准阶段,结合快速点特征直方图... 针对传统迭代最近点(Iterative closest point,ICP)算法容易在低重叠场景和噪声干扰下失效的问题,本文提出了一种基于误差引导阈值调整机制的改进ICP点云配准方法,旨在提升点云配准的精度与鲁棒性。在粗配准阶段,结合快速点特征直方图与随机采样一致性算法,通过随机采样并引入三角形相似性约束,选择特征显著的对应点对,初步估计点云间的位姿变换。在精配准阶段,提出的误差引导阈值调节机制根据每次迭代中的匹配误差动态调整距离阈值,确保源点云中每一个点仅与目标点云中阈值范围内的最近点进行匹配,有效剔除无效对应关系。该方法在多个公开点云数据集上进行了验证,包括复杂几何结构模型及大规模场景,试验结果表明本文提出的方法显著提高了点云配准精度,即使在低重叠率和具有噪声的场景中仍然表现良好。 展开更多
关键词 点云配准 迭代最近点算法 三角形相似性约束 随机采样一致性算法 误差引导阈值调节
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