《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于法向量投票的点云配准方法

Point cloud registration method based on normal vector voting

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作者 周颖,林意
机构 江南大学 人工智能与计算机学院
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摘要 针对多平面结构的物体,传统的点特征点云配准方法存在鲁棒性差、易收敛到局部最优解等问题,提出了一种基于法向量投票的点云配准方法。用平面特征代替点特征作为配准基元,建立基于平面的坐标转换模型。首先构建kd-tree,计算各点的法向量,并将法向量转换到霍夫空间进行投票,提取平面特征;然后将单位四元数作为特征描述算子,以同名平面特征作为约束条件,根据最小二乘平差原则,求解点云之间的位姿变换关系。实验结果表明:相较于其他两种方法,提出来的方法对初始位置没有依赖性,在配准过程中可以有效避免局部最小陷进,并且配准精度得到了提高。
关键词 点云配准;法向量;平面特征;四元数
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本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2022-01-028.html
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中图分类号 TP391
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