融合PCA的改进ICP激光点云配准算法北大核心CSCD

针对迭代最近点(iterative nearest point,ICP)算法进行点云配准过程中需要输入较好的初值和收敛速度较慢的问题,提出了一种融合主成分分析(principal component analysis,PCA)的改进ICP配准算法。首先,基于PCA计算两组点云的主方向,得到两组点云的初始位姿变换;然后,利用主轴基向量的关系校正主轴方向,完成两组点云的大致配准。针对具有部分重叠区域的点云,粗配准后利用KD-tree算法搜索最近点。根据点云重叠部分,提出一种利用有效点对进行ICP迭代求解算法,利用有效点对中欧式距离较大的点对,完成精配准。通过在公开数据集Bunny和实测数据支座点云上的实验表明,改进算法能够为ICP算法提供较好初值,加速具有局部重叠度的点云配准,同时对配准精度也有较高的鲁棒性。