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。     

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。     

基于随机采样一致性算法的激光点云大数据自动配准技术

激光点云大数据中存在冗余数据，导致其大数据自动配准过程中存在配准速率慢、精度差等问题，为此提出基于随机采样一致性算法的激光点云大数据自动配准技术。将初始半径和最小邻域拟作自定义变量，使用密度聚类法剔除冗余激光点云数据，运用双边滤波平滑点云信息；分析不同角度下两组激光点云数据的刚体变换关联，获取对应且不共线的采样点，将模型点配准率作为激光点云采样数据和真实数据一致性衡量指标，完成激光点云大数据初始配准；通过迭代最近法找出两个点云集合的最近点，利用M-估计方法优化误差惩罚函数，实现激光点云大数据自动配准。仿真结果证明，应用所提方法得到在未引入噪声时的激光点云数据配准重合度为0.97,噪声环境下的点云配准重合度为0.96,配准平均耗时为59.6 s。     

基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SAC-IA)算法求出初始变换矩阵,从而完成初始配准;最后在初始配准的基础上利用ICP算法对两片点云进行精配准。实验表明,与ICP算法相比,该方法具有较好的配准精度,同时效率也有明显的提升。     

基于机械臂辅助的多视角三维点云拼接算法

针对如何快速且准确地获取模具内部完整三维点云数据的问题，提出一种机械臂与三维视觉设备结合的三维点云拼接算法。在初拼接阶段，采用手眼标定方式获取手眼矩阵，并将各幅点云转换到机器人基坐标系，完成初步拼接，得到良好的配准初始位置。在此基础上，提出改进的迭代最近点（ICP）算法，通过结合内部形体描述子（ISS）特征获得关键点，并用随机一致性算法剔除错误匹配点，在点的匹配过程中采用点到面的方式进行匹配，最终得到完整的拼接点云。实验结果表明，所提算法在与ICP算法及其他改进的ICP算法的配准性能对比中具有良好的稳健性，算法耗时及配准误差明显下降，完整的拼接点云误差为0.12 mm，具有较高的工程实践价值。     

基于改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法

点云配准是基于机器视觉进行复杂机械零件三维非接触精密测量的关键环节。针对传统迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法对初始位置依赖性强,迭代收敛速度慢,错误对应点对多,难以满足大批量复杂机械零件测量点云配准效率和精度要求的问题,提出了一种基于ISS-FPFH(intrinsic shape signature-fast point feature histogram)特征结合改进ICP的复杂机械零件测量点云配准方法。为了减少点云配准数量,并保留点云表面原来的细微特征,提出了基于重心邻近点的体素滤波器对点云进行下采样预处理。为解决传统ICP算法因合适初始位置难以确定而导致多视角测量点云配准失败的问题,采用了基于ISS-FPFH特征的采样一致性初始配准(sample consensus intial alignment, SAC-IA)算法进行粗配准。为解决传统ICP算法迭代收敛速度慢、错误对应点对多的问题,提出结合法向量夹角约束的点到平面ICP算法进行精配准。以斯坦福大学的bunny点云模型为对象,验证了本文提出方法对噪声点云的鲁棒性。以常见的复杂机械零...     

基于机载激光点云的电网绝缘子识别方法

为了解决无人机机载激光雷达采集到的点云数据存在密度高但分布不均匀的现象, 以及绝缘子表面纹理信息不全等问题, 提出了一种基于机载激光点云的电网绝缘子识别方法。首先分析杆塔中不同部位的强度值直方图, 用强度值滤波剔除大部分的杆身点云; 然后采用主成分分析法计算局部点云特征值, 根据特征值构建的局部熵函数和空间分布特性删除冗余的平坦区域点云, 并通过栅格修补的方法避免出现点云空洞; 最后针对传统采样一致性初始配准(SAC-IA)算法精度低和速度慢的问题, 通过增加采样点对的距离约束关系和自适应调整参数改进SAC-IA算法完成绝缘子的位姿估计。结果表明, 该方法能正确高效地识别杆塔中的绝缘子, 运行时间大幅减少, 提取正确率达到95.16%。该研究在无人机自主巡检航线规划中具有良好的应用价值。     

图像平滑在地面激光点云与影像融合中的应用

针对地面激光点云与影像数据的融合,提出一种利用激光点云反射强度值将点云三维数据化为二维图像信息,根据图像的情况从多种图像平滑的方法中利用图像客观质量评价选择出一种最优的图像平滑的方法将激光反射强度图像进行去噪,最后利用激光反射强度图像与影像的匹配得到同名点,从而实现激光点云数据与影像数据的配准达到数据的融合。     

基于Kinect传感器的三维点云配准优化

针对目前三维点云配准中传统ICP(Iterative Closest Point)算法存在的速度慢、精度低的问题。采用微软Kinect2.0深度传感器从真实的场景中获取目标物体的点云数据,通过点云分割、滤波、下采样等预处理工作,确保点云配准质量。在点云的粗配准中,使用特征点采样一致性算法,使点云获得更好的初始位置,为精配准创造了良好的初始条件。在点云的精配准中,提出一种利用线性最小二乘法优化的点到面ICP算法。实验结果表明,改进后算法的均方根误差为0.788 mm,时间为56.31 ms。与基于尺度不变特征变换的ICP算法和特征点采样一致性改进ICP算法相比,改进后的算法配准精度分别提高了30.9%和33.6%,速度提高了18.9%和32.1%。     

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。     

基于激光点云的农田玉米种植株数数目识别

为了对玉米种植株数进行无损的自动化识别,利用FARO focus s70地面激光扫描仪、采用四站式扫描方法,采集不同视角下的玉米田块点云数据.设计了一种基于标靶球自动提取的配准算法,对各站获取的点云数据进行精确配准,取得了完整的玉米田块点云数据,并以标靶球拟合误差和标准偏差分析配准精度.对于配准好的3维点云数据,利用采...     

基于改进正态分布变换算法的点云配准

正态分布变换(NDT)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)中的点云配准算法。针对地面激光扫描(TLS)数据的特点,改进了NDT算法,提出了一种基于SURF的NDT配准算法,使之能应用在TLS中。该算法首先建立点云和图像间的映射关系把点云影像化;利用加速稳健特征(SURF)算法提取图像的特征点并找出特征点对;根据映射关系找到相应的三维特征匹配点,求出变换矩阵,完成点云初始配准。在NDT算法中,设置初始矩阵为单位矩阵,对点云体素化并使用概率分布函数对点云精细配准。实验结果证明,该算法不但适用于地面激光数据的配准,且其配准精度高、运算时间少,尤其对于不同分辨率的点云有良好的配准效果。     

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。     

消毒机器人目标识别定位与包围盒优化

为实现公共场所定点消毒目标的识别与定位,确定消毒范围,首先采用深度相机获取公共场所的彩色图像和三维点云;其次训练Mask R-CNN深度网络,进行消毒目标的分类、检测与实例分割,进而获取目标点云;然后通过采样一致性初始配准(SAC-IA)和迭代最近邻点(ICP)精配准方法实现不同视角点云的拼接,获取完整的消毒目标点云;...     

基于ISS特征点结合改进ICP的点云配准算法北大核心CSCD

针对点云配准时间长、收敛缓慢、对应点匹配易错等缺点,提出一种基于内部形态描述子(ISS)特征点结合改进迭代最近点(ICP)的点云配准算法。首先采用ISS算法进行点云特征提取,并以快速点特征直方图进行特征描述,然后通过采样一致性算法完成点云的初始配准,使两片不同角度点云获得一个相对较好的初始位姿,最后通过k维树近邻搜索法加速对应点对的查找,以提高点云ICP精细配准效率。实验结果表明,与传统配准算法相比,该算法配准精度高,而且执行速度快。     

基于邻域曲率改进的迭代最近点激光雷达目标点云配准

为解决激光雷达目标点云配准技术中精确配准步骤中所存在的匹配速度慢和匹配误差大的问题，提出了一种基于邻域曲率改进的迭代最近点（ICP）精准化匹配算法。初始配准采用传统的主成分贴合法，给精确配准找到一个较好的初始位置，精配准采用基于领域曲率改进的ICP算法。以斯坦福兔子和场景点云作为实验研究对象，配准结果和数值分析共同表明，基于邻域曲率改进的ICP算法在点云配准中的可行性，且与其他算法相比，所提算法的配准速度更快、匹配精度更高，为三维数据重建和目标识别技术提供一种更高效的新方法。     

融合曲率信息的点云配准方法

针对点云配准时受原始位姿局限及配准效率、鲁棒性低的问题,提出一种融合曲率信息的点云配准方法。首先,将海量点云进行重心邻近点体素下采样,采用融合曲率信息的提取算法提取特征点;其次,通过三维形状上下描述符进行特征描述并利用改进的随机抽样一致性算法进行粗配准;最后,在具有较好位姿的情况下采用Symm-ICP进行精配准。试验结果表明,该算法对于不同位姿的点云数据均保持较高的配准精度。本文提出的算法配准效率优于其他算法,并具有较好的鲁棒性。     

一种椎弓根螺钉内固定术中非同源低重叠率点云的配准方法

在手术导航系统辅助的椎弓根螺钉内固定术中,术前与术中点云配准精度是影响导航定位效果的重要因素。由于术前与术中点云的获取方式不同,且术中暴露位置受限,两种非同源三维点云存在初始位姿差异大、重叠率低的问题,现有的配准算法在术前术中点云配准时容易失效且精度不高。为此,本文提出了一种椎弓根螺钉内固定术中非同源低重叠率点云的配准方法。首先,对术中点云进行降采样,对术前点云进行基于最远点采样的局部区域划分,选取其中的最优局部区域,与术中点云进行采样一致性初始配准;之后,采用迭代最近点算法进行进一步优化,实现点云的准确对齐。在本文所用数据集上,所提算法在术前术中点云配准实验中的平均旋转误差为0.406°,平移误差为0.474 mm,实现了初始位姿差异大、重叠率低的非同源术前术中点云的高精度配准,与现有算法相比,配准成功率从66.67%提高至100%。     

改进TrICP算法的多源点云配准研究

针对建筑物多源点云数据配准时出现配准精度低和效率不高的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的改进修剪迭代最近点(TrICP)多源数据配准方法。首先采用PCA算法对点云计算主轴方向,并基于方向反向问题创建校正矩阵进行校正,从而得到两组点云的初始良好位姿转换,完成点云的粗配准步骤;然后针对修剪迭代最近点中搜索点对和迭代次数问题,采用赋权的改进修剪迭代最近点算法完成两种点云数据的精配准。实验数据结果表明,改进的配准算法可以有效地减少多源点云数据迭代次数,提高配准精度并且保证了点云的完整性,相较于其他三种对比算法,精度分别提高56.75%、39.60%、28.08%,有效提升了配准的效率。