| 高维正交子空间映射的尺度点云配准算法 |
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| 引用本文： | 蒋悦,黄宏光,舒勤,宋昭,唐志荣.高维正交子空间映射的尺度点云配准算法[J].光学学报,2019,39(3):282-292. |
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| 作者姓名： | 蒋悦 黄宏光 舒勤 宋昭 唐志荣 |
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| 作者单位： | 四川大学电气信息学院,四川成都,610065;西南技术物理研究所,四川成都,610041;成都理工大学核技术与自动化工程学院,四川成都,610059 |
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| 摘 要： | 为了解决三维点云在无序、数据被遮挡以及噪声干扰情况下的配准问题,提出了一种高维正交子空间映射的尺度点云配准算法。根据能量-功率的比值,对待配准点云进行等比例放大,完成仿射配准。在点云无序、数据被遮挡、尺寸放缩以及噪声干扰的情况下,所提算法与经典ICP(Iterative Closest Point)算法的配准精度相当。与经典ICP算法相比,所提算法对Bunny点云数据的配准效率提高了98%,对Dragon点云数据的配准速度至少提高了20倍,且在对大尺度Dragon点云数据的配准中,所提算法的配准时间比经典ICP算法短6210.4 s,配准精度也高于其他算法。所提算法不会陷入局部最小值,在快速精确配准和稳定性方面有明显的优势。
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| 关 键 词： | 机器视觉 点云配准 正交子空间 仿射配准 噪声 |
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