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基于特征向量提取的点云配准算法
文献摘要：
为提高现有配准算法精度和配准效率,提出了一种基于点云特征向量提取的点云配准算法.该算法利用点曲率和邻域内点数量作为综合判据筛选特征点,然后对特征点进行主成分分析提取特征向量,利用特征向量变换关系求解待配准点云之间的变换矩阵实现粗配准,精配准阶段创建点云k维二叉树,通过k维二叉树最近邻搜索来提高ICP算法精配准效率.为验证算法的有效性,将本文算法与多种配准算法在公开数据集Bunny和Horse以及实测环境点云数据进行配准实验对比分析,实验结果表明,计算时间相较于ICP算法减少60％,所提算法具有良好的精度和配准效率.
文献关键词：
点云配准;特征向量;主成分分析;迭代最近点
中图分类号：
作者姓名：
冯田;冯志辉;南亚明;雷铭
作者机构：
中国科学院光电技术研究所 成都610209;中国科学院空间光电精密测量技术重点实验室 成都610209;中国科学院大学 北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]冯田;冯志辉;南亚明;雷铭-.基于特征向量提取的点云配准算法)[J].电子测量技术,2022(15):57-62
A类：
B类：
特征向量提取,点云配准,点云特征,法利,曲率和,邻域,内点,综合判据,特征点,提取特征,变换关系,准点,变换矩阵,粗配准,二叉树,最近邻搜索,ICP,公开数据集,Bunny,Horse,点云数据,准实验,实验对比,计算时间,迭代最近点
AB值：
0.363322
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