改进迭代最近点算法的点云自动精配准

摘要：

针对经典ICP(iterative closest point)算法迭代速度慢、存在误配准点对、鲁棒性不强的问题,利用距离约束函数、kd-tree加速迭代以及CPC(closest point criterion)三约束方法对算法进行改进.首先利用点到最近三点组成的面的垂足作为最近点,对算法进行了分类约束改进,剔除了点落在面外造成虚假配准的情况,从而提高迭代精度;然后通过kd-tree算法加速搜索点对过程,减少算法的运行时间;最后通过对CPC中存在的几何约束对配准点集进行错误点对剔除,增强了自动配准技术的鲁棒性和抗噪声能力.实验结果表明,与经典ICP算法相比,改进后的ICP算法在配准精度和时间上有所提高,而且能够有效剔除部分误配准点对,增强了算法的鲁棒性.

关键词：点云精配准、ICP算法、分类约束、kd-tree算法、CPC三约束

所属期刊栏目：33

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室KLSMTA-201707;辽宁省教育厅重点实验室基础研究项目LJZS001

在线出版日期：2018-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：40-45