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一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法

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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.
Point cloud registration method based on key point optimization after downsampling

陶四杰、白瑞林

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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

耗时 体素网格 关键点 边界点

江苏高校优势学科建设工程资助项目江苏省产学研前瞻性联合研究项目江苏省科技成果转化专项资金项目

PAPDBY2015019-38BA2016075

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.01.0021

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
年,卷(期)：2021.(3)
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