分形维数的全局点云初始配准算法

摘要：

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.

关键词：全局最优迭代最近点算法、分形维数、全局结构、点云初始配准

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61702422

在线出版日期：2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：234-241