基于改进PSO-TrICP算法的点云配准

针对传统迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）算法在初始空间位置偏差大时,容易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进PSO-TrICP算法的点云配准方法。首先,对传统粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）算法进行改进,引入适应度的相似度测量准则调整粒子的更新方式,然后加入历次迭代的全局最优解的均值作为新的学习因子避免求解过程中出现“早熟”现象;其次用刚性变换参数和点云间的重叠率组成粒子,利用改进PSO算法为配准提供良好的初始相对位置;最后,通过裁剪迭代最近点（Trimmed Iterative Closest Point,TrICP）算法估计点云间的空间变换。实验结果表明,改进PSO-TrICP算法的配准精度与运行效率优于近年提出的同类配准算法,且具有较好的鲁棒性。     

ICP算法在点云配准中的应用

逆向工程中经常需要把多次测量得到的点云进行配准。提出了一种基于特征点的改进ICP算法,在采用主方向贴合法实现初始配准的基础上,使用曲率特征点和k-dtree寻找最近点,提高了ICP算法的效率。该算法具有速度快精确度高的特点,并且在实际应用中验证了配准效果和算法稳定性。     

邻域特征在点云配准中的应用

针对大规模散乱点云的配准,提出一种基于邻域特征的配准方法,该方法由初始配准和精确配准组成。首先,对目标点集进行加权处理,以此来有效减少匹配点对的数量;其次,在重心距离特征的基础上,增加了一个角度特征量来排除错误点对,并完成初始配准;最后,使用特征改进的迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,该方法初始配准结果良好,二次配准效果更加准确,达到了多视角点云的配准要求。     

基于改进法向量估计的多视角点云配准算法

针对多视角三维测量中多片点云重叠区域提取及高精度配准的问题,本文提出一种多视角异源低重叠率点云配准方法。首先基于点云之间的初始位置,互相计算源点云和目标点云彼此的最近点集,自动提取两片点云重叠部分;然后使用迭代最近点算法精配准重叠点云。通过法向量特征进一步提高点云配准精度,并提出改进点云法向量估计算法用以剔除错误匹配点对,显著减小了复杂结构点云配准的距离均方根误差。结果表明,使用经典点云数据仿真实验验证了该算法的性能,并通过多视角条纹投影三维测量系统采集点云数据验证了算法的有效性。     

基于FPFH-ICP的三维工件点云配准方法研究

针对三维工件点云配准方法存在配准精度低等问题,笔者提出一种基于快速点特征直方图（Fast Point Feature Histogram,FPFH）初始匹配与迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）的点云配准方法。首先,在配准前使用随机抽样一致（Random Sample Consensus,RANSAC）算法对初始点云数据进行预处理,获得目标点云数据;其次,使用FPFH算法提取点云特征,进行特征匹配,求得初始变换矩阵;再次,使用ICP算法对初始变换矩阵进行增益,求得最终变换矩阵;最后,完成点云精确配准。基于三维工件点云,将本文算法与经典算法对比测试。实验结果表明,本文算法在配准精度上有所提高。     

基于局部特征的点云配准算法

针对覆盖率较低的点云,提出一种基于局部特征的点云配准算法。首先提取点云 的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征,得到局部特征描述子;然后计算局部特征集的 相关性,得到相关候选点集;再次通过删减外点达到点云粗配准的目的;最后采用基于旋转角 约束和动态迭代系数的改进迭代最近点(ICP)算法,实现点云的细配准。实验结果表明,基于局 部特征的点云配准算法可以实现覆盖率较低点云的精确配准,是一种精度高、速度快的点云配 准算法。     

逐步求精的多视角点云配准方法

针对多视角点云配准问题,本文设计了一个合理的目标函数,便于将多视角配准问题分解成多个双视角配准问题,并考虑了两个要素：1）各帧点云均具有其他所有点云所未覆盖的区域;2）基准帧点云的重要程度高于其他点云.为了求解该目标函数,本文提出了逐步求精的解决策略：根据给定的配准初值构造初始模型,依次取出基准帧以外的每帧点云,利用所提出的双视角配准算法计算该帧点云的配准参数,并修正模型,以便进一步计算后续点云的配准参数.遍历完全部点云构成一次完整的循环,多次循环后可获得精确的多视角配准结果.公开数据集上的实验结果表明,本文所提出的方法能够精确、可靠地实现多视角点云配准.     

基于改进ICP算法的点云自动配准技术

在零件的型面检测过程中,通常有数据采集、曲面重构、曲面配准和误差求取几个步骤。其中,曲面之间的配准是检测中关键的一环。针对传统的经典ICP(Iterative Closest Point)算法在配准过程中受噪声干扰大、鲁棒性差的缺点,在应用点云主方向贴合的粗略配准基础上,以经典的ICP算法为基础,提出了点云数据的欧氏距离阈值去噪和点云的方向矢量夹角阈值两种方法改进ICP算法,并应用改进算法作为点云之间的精确配准算法。对于经过初始配准的点云数据使用欧氏距离阈值法剔除点云间点对的噪声,并经点云各点间的方向矢量夹角阈值进行对应点采样,提高了传统ICP算法的效率和精度。经飞机和汽车零件点云配准实验验证,本算法的配准误差在±1μm内。算法具有设计简洁,响应快速的特点,有实际工作意义。     

分形维数的全局点云初始配准算法

针对重叠率低、角度大的点云数据之间的配准进行了研究,提出基于分形维数的全局点云初始配准算法。计算点云中各点的维数值;通过维数属性,从点云中提取特征点;聚类特征点,形成全局结构;从全局结构中,获得全等三角形对,作为匹配点对,进行初始配准;进行剪枝迭代最近点（Trimmed Iterative Closest Point,Trimmed-ICP）细配准。该算法与全局最优迭代最近点（Global optimal Iterative Closest Point,Go-ICP）算法相比,能够有效缩小不同角度的点云数据之间的位姿差异,显著提升对重叠率低、角度大的点云数据的配准效果。     

基于Kinect的点云配准方法

Kinect采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差,直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低.针对该问题,提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法.首先使用体素栅格对Kinect采集的原始点云进行下采样,精简点云数量,并使用滤波器移除离群点.然后使用SIFT算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特...     

二维点轮廓与矢量轮廓配准研究

在平面类零件的光学测量中,二维点轮廓与矢量轮廓的配准是关键算法,配准精度 直接影响测量精度。针对平面类零件的配准问题,提出了基于形状特征函数的粗配准算法和二维 矢量最近点迭代(ICP)精配准算法。利用角度距离图法将矢量图形的几何信息转化为独立于坐标系 的连续函数,进而实现粗配准算法。基于平面上点与曲线的最近距离算法计算配准目标函数,给 出了不同于传统的ICP 算法的直接求解目标函数的解析方法,有效提高了算法效率。利用实例验 证分析了该算法的高效性和可靠性。     

基于多核并行和动态阈值的点云配准算法

针对点云配准中存在错误匹配点对、精度不高等问题,提出一种基于多核并行和动态阈值的点云配准算法。该算法采用改进的SAC-IA算法进行点云粗配准,利用OpenMP实现点云查询点的法向量、FPFH等特征的并行加速提取以及对应点对的并行查找,从而使整个配准算法的速度得到保持甚至提升。在点云精配准阶段,使用改进的ICP算法进行精配准,改进点着眼于错误对应点对的剔除及其阈值的动态确定,即以配准点重心作为参照点,按照动态阈值,使用点对距离约束剔除错误对应点对。实验结果表明,本文算法在提升配准精度的情况下,配准速度也得到了提升。     

机器人辅助的三维点云自动配准

针对三维扫描时不同扫描仪坐标系下三维点云配准困难且耗时过多的难题,提出一种利用机器人转换扫描仪坐标来进行点云配准的算法。该算法主要有两步：第一步为粗配准,将三维扫描仪固定在服务机器人的机械臂末端,在三维扫描过程中实时记录扫描仪的姿势,并利用此信息将不同扫描仪坐标系的点云转换到机器人基底坐标系;第二步为精细配准,以第一步的结果作为改进的迭代最近点算法的初始值,再利用加权的稀疏迭代最近点算法对机器人基底坐标系下不同帧的点云进行精细配准。实验证明,相比其他基于仪器的配准方法和直接利用迭代最近点算法进行配准的方法,该方法能有效提高配准成功率、减少配准时间、提高配准精度。