典型文献
电力设备异源点云层次化配准方法
文献摘要：
在3维空间内对电力设备进行状态评估与故障诊断已成为当前电网重点发展方向,异源点云配准技术是其关键环节.针对当前电力设备异源点云配准存在尺度差异大以及离群点多的问题,提出了由粗至精的异源点层次化云配准方法.首先利用提出的连线比例不变性尺度估计方法精确估计点云间的尺度差异,将异源点云恢复到相近尺度,级联随机采样一致性(random sampling consensus,RANSAC)方法得到粗配准点云,进而使用提出的最近邻点集采样一致性与自适应鲁棒匹配方法对异源点云进行精配准,最终得到异源点云间的精确变换矩阵.实验结果表明,该文提出的异源点云配层次化方法在测试所用电力设备异源点云数据集上,点云配准前后尺度估计误差分别为0.198和0.009 2,配准后旋转、平移误差分别为1.95.和0.009 m,均低于当前广泛研究的SAC-IA+ICP配准框架和TEASER方法.
文献关键词：
电力设备;异源点云配准;尺度估计;最近邻点集采样一致性;鲁棒匹配
中图分类号：
作者姓名：
刘庆臻;刘亚东;严英杰;邓军;姜骞;江秀臣
作者机构：
上海交通大学电气工程系,上海200240;南网超高压公司检修试验公司,广州510000
文献出处：
引用格式：
[1]刘庆臻;刘亚东;严英杰;邓军;姜骞;江秀臣-.电力设备异源点云层次化配准方法)[J].高电压技术,2022(08):2961-2971
A类：
异源点云配准,最近邻点集采样一致性,IA+ICP,TEASER
B类：
电力设备,云层,层次化,配准方法,维空间,状态评估,重点发展方向,尺度差异,离群点,连线,不变性,尺度估计,估计方法,精确估计,云间,随机采样一致性,random,sampling,consensus,RANSAC,粗配准,准点,自适应鲁棒,鲁棒匹配,匹配方法,变换矩阵,点云数据,估计误差,平移误差
AB值：
0.227857
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。
