典型文献
基于点到面度量的多视角点云配准方法
文献摘要：
针对现有的大多数基于点到点度量的多视角点云配准方法在配准过程中,由于物体表面离散化而无法获得点到点的精确重叠,从而导致的收敛速度慢、配准精度低的问题,提出一种基于点到面度量的多视角点云配准方法.为获得多视角点云匹配结果,采用逐步求精的策略将多视角配准问题分解成多个点到面双视角配准子问题进行求解.在双视角配准过程中:使用数据点与对应点处切平面的距离误差代替点对距离误差,给出新的目标函数;提出高效法向量转换策略,以减少多视角配准的每次迭代中平面法向量的求解次数.在目标函数的求解过程中,用线性最小二乘法逼近非线性优化问题,从而实现点到平面误差的最小化.将所提方法在斯坦福数据集上进行了测试,实验结果表明:与当下较为流行的多视角配准方法相比,所提方法在不同数据集上的旋转误差均降低了38.9％以上,平移误差均降低了16.6％以上,能够快速实现精确、可靠的多视角点云配准.
文献关键词：
多视角配准;点到面度量;线性最小二乘;平面法向量
中图分类号：
作者姓名：
马洁莹;田暄;翟庆;王丞
作者机构：
西安交通大学软件学院,710049,西安
文献出处：
引用格式：
[1]马洁莹;田暄;翟庆;王丞-.基于点到面度量的多视角点云配准方法)[J].西安交通大学学报,2022(06):120-132
A类：
点到面度量,逐步求精
B类：
角点,点云配准,配准方法,点到点,物体表面,表面离散,离散化,收敛速度,速度慢,配准精度,点云匹配,多视角配准,问题分解,分解成,双视角,子问题,使用数据,据点,对应点,距离误差,效法,转换策略,中平,平面法向量,线性最小二乘法,逼近,非线性优化,优化问题,平面误差,斯坦福,旋转误差,平移误差,快速实现
AB值：
0.302039
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