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基于方向直方图签名描述符的点云配准方法

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针对复杂场景下传统点云配准精度与效率低、鲁棒性差,难以配合机器人进行工业作业,提出一种基于方向直方图签名(SHOT)描述符的点云配准方法.对模型点云和场景点云采用体素重心降采样预处理,对降采样后的点云采用内部形状签名(ISS)提取特征点;计算特征点SHOT描述符并构建KD树快速检索特征相似的点对;采用随机采样一致(RANSAC)去除误匹配点对并完成粗配准,获取点云粗配准初始位姿,联合迭代最近点(ICP)完成精配准.实验结果表明:复杂场景下,本文方法能够快速识别定位H型钢和热电偶,配准用时2 s,配准精度在5 mm以内;与传统ICP算法相比,本文方法配准精度更高、鲁棒性更好,能够对一定程度遮挡、残缺物体点云进行识别,满足工业要求.
Point Cloud Registration Method Based on Signature of Histogram of Orientation Descriptor

赵卫东、程星、陈香梅

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安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243032

复杂场景 点云配准 方向直方图签名描述符 机器人

安徽省自然科学基金

2108085MF225

2023

10.12415/j.issn.1671-7872.22255

安徽工业大学学报(自然科学版)
安徽工业大学

安徽工业大学学报(自然科学版)

影响因子：0.428
ISSN：1671-7872
年,卷(期)：2023.40(2)
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