典型文献
基于IMU点云特征跟踪一致性的ICP配准技术
文献摘要：
针对点云非重叠区域较大时,由于场景中存在相似区域和平滑区域,ICP配准易陷入局部极小值的问题,设计了一种初始配准与精配准结合的快速准确配准算法.首先,结合点云深度图像进行网格分区,基于蒙特卡罗方法随机选取20个NARF关键点,利用IMU惯导跟踪关键点的FPFH特征,并根据跟踪矢量的一致性剔除误匹配,快速计算初始配准矩阵;然后,利用所有关键点进行最近邻跟踪匹配,并根据跟踪矢量的一致性剔除误匹配,提高了ICP配准的估计精度.通过Bunny兔和NYUv2数据集将该算法与ICP算法进行对比,验证了该算法能够有效地提高点云配准效率和精度.
文献关键词：
IMU;NARF关键点;ICP配准;FPFH特征跟踪
中图分类号：
作者姓名：
邢静;闫克丁;高俊钗
作者机构：
西安培华学院智能科学与信息工程学院,陕西西安710125;西安工业大学电子信息工程学院,陕西西安710021
文献出处：
引用格式：
[1]邢静;闫克丁;高俊钗-.基于IMU点云特征跟踪一致性的ICP配准技术)[J].机械与电子,2022(03):3-7,12
A类：
NARF,NYUv2
B类：
IMU,点云特征,特征跟踪,ICP,非重叠,重叠区域,局部极小值,快速准确,结合点,深度图像,蒙特卡罗方法,惯导,FPFH,误匹配,快速计算,最近邻,跟踪匹配,估计精度,Bunny,高点,点云配准
AB值：
0.342009
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