计算机应用研究2021,Issue(3) :904-907.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2020.01.0021

一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法

Point cloud registration method based on key point optimization after downsampling

陶四杰 白瑞林
计算机应用研究2021,Issue(3) :904-907.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2020.01.0021

一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法

Point cloud registration method based on key point optimization after downsampling

陶四杰 1白瑞林1
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作者信息

  • 1. 江南大学 物联网工程学院 轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡214122
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摘要

针对工件点云数据多而导致点云配准耗时长的问题,提出一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法.计算点云若干体素的重心,利用kd-tree快速遍历重心的邻近点来代替该体素;提出自适应的点云平均距离计算方法,对降采样后的点云提取ISS3D关键点,并采用基于球邻域的边界点判断方法对其优化;对优化后的关键点进行FPFH特征描述,利用SAC-IA求解近似变换阵,使用ICP算法精配准而解得工件的精确位姿信息.实验结果表明,相较于其他四种配准算法,配准精度分别提高了96.9%、98.1%、93.3%和3.5%,配准速度分别提高了77.2%、77.7%、76.9%和85.4%,表明了该方法的有效性.

关键词

耗时/体素网格/关键点/边界点

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基金项目

江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)

江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015019-38)

江苏省科技成果转化专项资金项目(BA2016075)

出版年

2021
计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.93
ISSN:1001-3695
被引量7
参考文献量7
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