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题名采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准
被引量：3
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作者
王勇
唐靖
饶勤菲
袁巢燕
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机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第9期2096-2101,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61173184)资助
重庆市教委项目(KJ100821)资助
重庆理工大学研究生创新基金项目(YCX2013218)资助
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文摘
针对现有迭代最邻近点(ICP)算法在点云数据配准过程中查找对应最近点速度缓慢、配准效率低的问题,提出一种采用点云重心距离进行边界检测的点云数据配准新算法.该算法首先运用主成分分析法进行点云数据粗配准,获得良好点云姿态;其次,采用点云重心距离特征进行边界检测并提取待配准点云边界;在此基础上,利用K-D树在两点云边界中查找对应最近点对,并通过单位四元数法进行坐标转换,求得平移矩阵及旋转矩阵,从而实现快速、精确的点云数据配准.实验结果表明:与经典ICP算法、现有改进ICP算法相比,本文中点云边界特征点的提取简单快速,极大简化了配准点集,简化率达到2.24%,改进方法的配准效率提高了25.8%.本文算法在保证精度基础上有效提高了配准效率,适用于数据量较大的点云数据配准.
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关键词
重心距离特征
边界检测
迭代最邻近点算法
点云配准
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Keywords
center of mass distance feature
iteration close point algorithm
boundary detection
point cloud registration
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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