| 基于相对几何不变性的点云粗配准算法研究 |
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| 引用本文： | 陈亚超,樊彦国,樊博文,禹定峰.基于相对几何不变性的点云粗配准算法研究[J].计算机工程与应用,2022,58(24):233-238. |
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| 作者姓名： | 陈亚超 樊彦国 樊博文 禹定峰 |
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| 作者单位： | 1.中国石油大学（华东） 海洋与空间信息学院，山东 青岛 266580
2.哈尔滨工程大学 水声工程学院，哈尔滨 150001
3.齐鲁工业大学（山东省科学院） 山东省科学院海洋仪器仪表研究所，山东 青岛 266061 |
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| 摘 要： | 针对目前点云在大数据量下的自动配准算法计算效率低下，粗配准初值匹配稳定性差，参数难以设置等问题，提出一种基于匹配对间相对几何不变性特点的快速粗配准算法。通过点云邻域特征值筛选一定量的关键点，利用快速点特征直方图（fast point feature histogram，FPFH）描述子初步获取最邻近匹配对；通过点云特征的对称候选寻点策略及两组正确匹配对在源点云与目标点云对应边的2-范数比例不变的特性获取精确的匹配对；利用奇异值分解算法（singular value decomposition，SVD）求解配准目标函数。实验表明，算法策略合理可靠，参数设置相对简易，具有显著的效率及稳定性优势，能够为后续精配准提供稳定精确的初始参数。
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| 关 键 词： | 点云粗配准 快速点特征直方图（FPFH） 采样一致性初始配准算法（SAC-IA） 相对几何不变性 |
Research on Coarse Registration Algorithm of Point Cloud Based on Relative Geometric Invariance |
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| CHEN Yachao,FAN Yanguo,FAN Bowen,YU Dingfeng.Research on Coarse Registration Algorithm of Point Cloud Based on Relative Geometric Invariance[J].Computer Engineering and Applications,2022,58(24):233-238. |
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| Authors: | CHEN Yachao FAN Yanguo FAN Bowen YU Dingfeng |
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| Affiliation: | 1.College of Oceanography and Space Informatics, China University of Petroleum, Qingdao, Shandong 266580, China
2.College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
3.Institute of Oceanographic Instrumentation, Qilu University of Technology（Shandong Academy of Sciences）, Qingdao, Shandong 266061, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | coarse registration of point cloud fast point feature histogram（FPFH） sample consensus initial alignment（SAC-IA） relative geometric invariance |
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