10.16652/j.issn.1004-373x.2023.08.014
基于改进ICP的帧间匹配算法研究
ICP算法在每一次迭代时均会对点云数据中每个点进行选择,直到得出与目标点最近点,再计算得出位移向量和旋转矩阵,存在迭代计算时间较长、精度较低的问题.为解决该问题,文中提出一种以欧氏距离为匹配条件,利用法向量信息找出匹配点,同时利用实际曲面信息的特征过滤错误匹配点的算法.所提算法利用中心重合法来降低前后两帧激光点云数据的平移距离,利用KD-Tree算法将各个激光点按照坐标分类,最后利用激光点的法线和曲率淘汰错误点,提高匹配精度.在Anaconda环境下进行仿真实验,结果表明,在点云数目为363,727,1400时,采用改进ICP算法所用时间分别是原ICP算法的39%,41%,56%,均方根误差分别控制在原ICP算法的0.68%,18.48%,18.04%.改进后的ICP算法匹配效果得到显著提升,误差减小,迭代时间明显缩短.
帧间匹配、改进ICP算法、匹配点过滤、激光点分类、错误点淘汰、仿真实验
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TN919-34;TP391.41
2023-04-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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