典型文献
基于k-d tree的ICP三维点云拼接方法
文献摘要：
为了解决传统ICP算法在三维点云拼接中容易陷入局部最优解,算法效率低的问题,本文提出了一种基于k-d tree的ICP三维点云拼接方法.首先建立目标点云的k-d tree,确定三维点云k-d tree的最近邻搜索方法,使用源点云对目标点云进行最近邻搜索,剔除点云拼接的非对应点集;再对目标点云与源点云在ICP迭代计算过程中,使用k-d tree快速搜索最近点,获取对应点集,完成三维点云拼接.试验表明,本文提出的方法能够减少目标点云与源点云中的错误匹配点对,提升算法效率,有效地改善点云拼接效果.
文献关键词：
k-d树;点云数据;拼接;旋转平移矩阵;迭代最近点
中图分类号：
作者姓名：
李艳;屈仁飞;顾菘;谢燕梅
作者机构：
成都航空职业技术学院无人机产业学院,四川成都610199;成都西南交大研究院有限公司,四川成都610031
文献出处：
引用格式：
[1]李艳;屈仁飞;顾菘;谢燕梅-.基于k-d tree的ICP三维点云拼接方法)[J].电脑知识与技术,2022(24):82-84
A类：
B类：
tree,ICP,三维点云,点云拼接,拼接方法,局部最优解,算法效率,标点,最近邻搜索,搜索方法,源点,对应点,点集,迭代计算,云中,误匹配,点云数据,旋转平移矩阵,迭代最近点
AB值：
0.261549
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
