点云多法向量邻域特征配准算法

针对三维激光扫描点云数据的配准问题,提出了 一种多法向量邻域特征点云配准算法。首先,根据目标点选取不同邻 域半径估算的法向量存在方向偏差,设定约束条件选择关键点,使得初始点云数据量得到精 简;其次,设计了一种依据邻域多 法向量计算的特征描述子,并计算所有关键点的特征向量;然后,依据所求的特征描 述子,使用最小距离与次小距离比值阈 值方法初步获取对应关系,并使用随机采样一致性算法和聚类分选方法进行两次优化,得到 精确的点与点对应关系;最后,使 用奇异值分解法解算刚体变换矩阵,得到配准参数。实验结果表明,由本文设计的关键点选 取、特征描述子提取和对应关系筛选 方法原理简单、稳定可靠、计算速度较快且计算复杂度小,无需进行第二次配准,对实现点 云配准具有实用价值。     

实现激光点云高效配准的ICP优化及性能验证

激光点云常规匹配算法是迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法,但其收敛速度慢、鲁棒性差,因此,提出一种融合多种优化算法的激光点云高效ICP配准方法。首先对点云体素滤波降采样,通过ISS算子提取关键点,采用快速点特征直方图(Fast Point Feature Histograms, FPFH)提取关键点特征,嵌入多核多线程并行处理模式 (OpenMP)提高特征提取速度;然后基于提取的FPFH特征,使用采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Alignment, SAC-IA)进行相似特征点粗配准,获取点云集间的初始旋转平移变换矩阵;最后采用ICP算法进行精配准,同时采用最优节点优先(Best Bin First, BBF)优化K-D tree近邻搜索法来加速对应关系点对的搜索,并设定动态阈值消除错误对应点对,提高配准快速性和准确性。对两个实例的配准点云进行了实验验证,结果表明,提出的优化配准算法具有明显速度优势和精度优势。     

局部距离优化的点云配准算法

为了降低多视觉点云配准过程中易产生的误匹配等问题,提高配准效率,提出一种加权距离均值的关键点提取算法。以点云表面某点为中心,计算邻近点到中心点处切平面的加权距离均值,以此筛选出具有局部特征信息差异的关键点;选择快速点特征直方图(Point Features Histograms, FPFH)作为关键点的特征描述子;在匹配对应点对方面,采用一种基于邻近匹配对欧氏距离相对一致性的对应关系查找策略,结合随机抽样一致性(Sample Consensus Initial Alignment, RANSAC)算法确定对应点集,得到最优初始变换矩阵完成粗配准;最后使用迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法进行精配准。实验结果表明,所提算法在有效提取关键点的基础上提高了对应关系的准确性,较好的初始位姿使得ICP算法最终的收敛速度与传统点云配准算法相比平均提高了约47.75%,具有较好的配准效果。     

基于3DSIFT和BSHOT特征的点云配准方法

针对点云配准过程中易产生错误匹配点、配准时间长、配准精度低等问题。提出了基于三维尺度不变特征变换(3DSIFT)关键点检测方法,结合二进制方向直方图描述子(BSHOT)构建点云匹配对的配准方法。该方法首先利用差分高斯模型在三维尺度空间上检测SIFT关键点,其次在关键点的邻域构建局部坐标系来计算SHOT描述子,并将SHOT描述子转化为二进制描述符。然后利用随机采样一致性算法去除误匹配的点云,初步估计点云的变换矩阵。最后在精配准上利用ICP算法估计最优的变换矩阵。在数据集的实验中验证了本文算法的快速性,同时在两个点云重叠率较低时,配准精度较高。     

基于点云配准的多固态激光雷达标定算法

针对多个固态激光雷达协同工作时,需要准确地进行外参标定的实际需求,提出一种基于点云配准的多固态激光雷达自动标定算法。该标定算法由标定物分割、初始配准和精确配准三个阶段构成。在标定物分割阶段,首先通过叠加多帧非重复扫描数据制作标定点云,再使用半径滤波和体素下采样滤波分割出纹理特征明显的目标点云。在初始配准阶段,使用3D-HARRIS算法提取关键点,并使用方向直方图(SHOT)特征描述子进行特征描述,然后匹配对应点并使用采样一致算法完成初始配准;在精配准阶段使用迭代最近邻(ICP)算法进行精确配准,从而获得精确的外参标定效果。在Bunny兔数据集和现场获得的数据上进行实验,结果表明,当保证配准平均误差小于1 mm的前提下,所提出算法的性能优于多种现有算法。     

基于曲面拟合系数特征的点云快速拼接算法

为实现不同视角点云的快速精确拼接,利用 多邻域曲率变化信息,通过多阈值自适应地进行关 键点选取,较好地排除噪声的干扰,保证了关键点质量。对以关键点为中心不同半径邻域曲 面进行拟合,利 用曲面拟合系数描述关键点的特征,用较小的计算量最大程度提取出了点云表面的几何形状 信息,识别精度 高。选取特征描述符间距离最小的对应点对作为初始对应关系进行初次配准,在变换后的对 应关系中设定 距离阈值,大于阈值的对应关系则予以去除,方法计算简单、剔除错误匹配点对效果良好 。运用聚类分 选方法对对应关系进行优化,保留局部特征向量相似程度最大的对应关系,使得对应关系分 布合理。最后 利用优化后的对应关系二次配准得到最终结果。实验结果表明,本文方法运行速度快且有较 好的抗干扰能力,适合实时三维测量应用。     

自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准

点云配准是三维重建的关键技术之一。针对点云匹配中迭代最近点算法(ICP)速率低、对初始位置要求高的问题,提出了一种基于自适应局部邻域特征点提取和匹配的点云配准方法。首先根据局部表面变化因子与平均变化因子的大小关系,自适应地提取特征点;其次利用快速点特征直方图（FPFH）综合描述每个特征点的局部信息,结合随机抽样一致性（RANSAC）算法实现粗配准;最后根据得到的初始变换矩阵和基于特征点的ICP算法实现精配准。对斯坦福数据集、含噪声的点云以及场景点云进行配准实验,实验结果表明:所提出的特征点提取算法能高效地提取点云的特征;相比于其他特征点检测方法,所提方法在粗配准中的配准精度和配准速度更高,且抗噪性能更好;与ICP算法相比,基于文中特征点的ICP算法在斯坦福数据集和场景点云中的配准速度提升了约10倍,在含噪声的点云中,能根据所提取的特征点高效地进行配准。该研究为提高三维重建和目标识别的匹配效率提供了一种高效的方法。     

基于PCA-TrICP的多源点云无缝三维重建

针对三维重建时使用单一数据源的局限性问题,融合异源的倾斜影像和三维激光点云进行三维实景重建。在前期工作中,利用倾斜摄影技术对校园图书馆建立初始模型,生成影像点云,并使用三维激光扫描仪获取其立面数据,完成去噪及拼接等预处理工作。针对预处理过后的影像点云和激光点云数据的配准,首先使用主成分分析方法对数据降低维度,对齐跨源点云的姿态方向,并利用数据的空间几何中心匹配得到初始位姿;然后使用TrICP算法完成低重叠率的跨源点云的精确配准。实验结果表明,本文粗配准方法的精度达到0.32 m,远高于快速点特征直方图算法精度;在精配准的精度分析中,建筑物立面的独立精度为0.03 m、0.08 m、0.22 m,整体精度相对于传统ICP算法提高了53.5%,达到了0.08m。     

基于ISS-3DSC的NDT三维点云配准算法研究

工件形貌的三维扫描需求在车间自动化装备中越来越多,其中点云配准作为三维数据处理的重要步骤。现有三维点云配准存在特征点对误配、配准时间长、配准精度差等问题,提出了一种基于内部形状描述子-三维形状上下文特征(ISS-3DSC)的NDT三维点云配准算法。首先通过内部形状描述子(ISS)算法提取三维点云关键点,提高配准效率;然后结合三维形状上下文特征(3DSC)进行关键点的特征描述,并根据特征点对中值距离法剔除错误点对,采用SVD分解计算初始变换矩阵;最后使用NDT算法完成精配准。测试实验结果表明：算法在鞋面、鞋底点云数据配准时的精度可达到0.025 cm,相比传统SAC-IA+NDT算法配准效率提升明显,具有一定的工程应用价值。     

自动计算重叠度的多源点云配准方法

针对多源点云配准存在噪声、部分重叠、不同模型的配准参数难确定等问题,提出一种基于贡献因子的改进TrICP算法。首先,使用改进体素降采样以及随机降采样对点云进行降采样。然后,利用改进算法的贡献因子来保留对配准贡献度更大的点对,使用奇异值分解法（SVD）对变换矩阵求解,同时计算距离曲线上的点经过原点的斜率来自动计算重叠度,实现点云的全自动配准。使用斯坦福大学的Bunny点云以及“茂县624”滑坡现场点云数据对改进算法及TrICP等多个算法进行对比实验。结果表明:相对于TrICP,改进算法在Bunny点云以及滑坡体点云上,配准速度分别提升50%和67%,且精度更高,并在添加大量噪声情况下仍能正确配准,这表明该算法能对含大量噪声、部分重叠、非同源的激光与影像重建点云进行可靠高效的自动配准,实现多源数据优势互补以获取目标的精准点云信息。     

一种改进的ICP激光点云精确配准方法

传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法在进行点云配准时,若点云初始位置相差较大时,容易陷入局部最优,同时,该算法无法解决部分重叠的点云的配准问题.鉴于此,提出了一种改进的ICP 激光点云精确配准方法.首先通过对两片点云的主成分分析并矫正主轴方向以完成初始配准,获得一个较好的初始位置...     

TOF点云强度特征匹配迭代最近点配准算法

针对时间飞行(TOF)获取的三维点云数据噪声点多、有效目标在点云中所占比例较小的问题,提出一种适用于TOF点云数据的基于强度特征匹配的迭代最近点配准算法。首先使用强度特征进行有效区域提取,然后对有效区域进行配准,最后使用有效区域的变化矩阵对整个点云数据进行配准。实验结果表明,该方法能在不影响配准速度的情况下,有效提高真实点云配准的精确度。     

一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法

点云配准方法能够有效地完成对不同重叠率、不同规模点云间的配准,可确保三维重建模型的精度。针对该问题,提出一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法,首先基于欧氏距离分割法将点云分割为子点云;然后提取子点云特征,考虑到不同点云的规模不同,提取的特征规模也是不同的,提出利用动态时间规整算法(DTW)完成子点云间的映射;最后利用迭代配准算法求取拼接点云间的平移、旋转矩阵,利用该矩阵完成点云间的配准和拼接。实验结果表明,提出的方法能够有效地解决部分重叠点云和不同规模点云的配准问题。     

基于WHI及ICP的点云配准算法

针对两步点云配准中精度差、计算效率低、易受噪声干扰的问题,提出一种基于WHI特征描述符结合改进的ICP点云配准算法。首先,对大数据量的点云通过ISS算法提取特征点集作为配准点云;然后,计算特征点云的WHI特征描述符,利用随机采样一致性算法完成粗配准;最后,基于安德森加速迭代ICP算法对粗配准点云进行精确配准。通过多组点云数据集对所提算法进行验证,实验表明,该算法配准精度高、速度快,在含有噪声数据集的优势更明显。在不同的点云模型下,所提算法的配准效率提高2倍以上,在噪声环境下具有一定的鲁棒性。     

基于KDTree改进的Super 4PCS+ICP算法在点云配准中的应用研究北大核心CSCD

在点云配准过程中,为了提高点云的配准精度,针对ICP算法对于初始位姿的局限性,对点云数据进行Super4PCS+ICP的“先粗后精”处理。首先利用KDTree树搜索对应点,用局部区域的特征度确定特征点集,再使用Super4PCS算法实现粗配准。针对精配准提出KDTree树来加快速度,SVD求解对应点参数、常数为1的加权平均、求解误差函数等手段来实现对ICP算法的改进,并求出刚体变换后的旋转平移矩阵,提高点云配准精度。实验表明,相较于传统ICP算法,本文方法的配准精度有了显著的提升。本文研究的方法可为点云配准的深入研究提供一定的参考。     

基于结构光在机测量的变形薄壁件点云配准方法北大核心CSCD

结合点云局部特征和Octree优化搜索,提出了用于薄壁零件加工过程测量的三维变形点云自动配准的算法,并有效计算出位移偏差量。首先,对薄壁零件点云模型进行数据预处理,去除主体中的无效点和噪声点,计算点云的法向量、3个特征元素作为PPFNET(point pair feature net)特征学习方法的输入,利用最大池化层将变形的局部特征聚合到全局特征中,通过全局和局部特征描述符的深度学习,找出无序点云间的对应关系,完成点云粗配准过程;然后,提出一种基于迭代就近点算法(iterative closest point,ICP)的改进精配准算法,通过增加阈值限定,过滤加工变形时颤振影响,使配准精度达到了98.58%,配准效率提高了10%;最后,采用Hausdorff进行距离计算,使用Cloud-Compare进行位移偏差分析,分析结果与实验结果比较表明,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为2.32%。在机测量模拟结果表明,所提方法满足在机检测加工变形的实时性和测量精度要求。     

基于超体素与几何特征融合的点云配准优化

针对点云配准过程中点云数据冗余、易出现误匹配点对和配准精度低的问题,提出了一种融合超体素及几何特征的点云配准方法。首先使用超体素与法向量信息相结合的方法提取特征点;其次,在粗配准中,通过使用快速特征点直方图(Fast Point Feature Histograms,FPFH)进行特征描述,采用双向最近邻比获取初始特征点对应关系,基于法向量夹角策略和随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法进行对应关系的优化,获取良好的初始位姿;最后,在精配准中,基于初始位姿与改进的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)算法完成点云配准。通过在斯坦福数据集中进行配准实验,验证了所提算法具有更好的鲁棒性,能高效且精准的完成点云配准。