典型文献
一种结合随机采样一致性与主成分分析的点云配准方法
文献摘要：
针对迭代最近点算法(ICP)对点云初始位姿有较高要求和随机采样一致性算法(RANSAC)不稳定的问题,提出了一种基于RANSAC和主成分分析(PCA)的点云配准方法.基于局部关键点配准、RANSAC+PCA粗匹配、全局优化精配准的框架,利用固有特征(ISS)关键点检测方法和非最大抑制值处理关键点,通过改进的快速点特征直方图(FPFH)优化建立关键点之间的对应关系组,融合过滤筛选、PCA主方向限制,以降低迭代次数且能利用ICP进行精准配准.本文对飞机点云、道路点云和兔子点云的点云配准数据进行特征点检测方法对比实验,实验表明:在相同的迭代次数条件下,RANSAC+PCA+ICP配准方法比RANSAC+ICP配准方法更具有稳定性,运算时间分别降低7.60％、13.49％、15.64％,并具有较好的配准效果.
文献关键词：
点云配准;随机采样一致性(RANSAC);主成分分析(PCA);局部关键点;迭代最近点法(ICP)
中图分类号：
作者姓名：
苏宇;刘海燕;李国勇
作者机构：
广西科技大学 机械与汽车工程学院,广西 柳州 545616;河池职业教育中心学校 机电系,广西 河池 547000
文献出处：
引用格式：
[1]苏宇;刘海燕;李国勇-.一种结合随机采样一致性与主成分分析的点云配准方法)[J].广西科技大学学报,2022(04):70-77
A类：
局部关键点,RANSAC+PCA,RANSAC+PCA+ICP,RANSAC+ICP
B类：
点云配准,配准方法,迭代最近点算法,位姿,随机采样一致性算法,粗匹配,全局优化,固有特征,ISS,关键点检测,非最大抑制,快速点特征直方图,FPFH,过滤筛选,主方向,迭代次数,道路点云,云和,兔子,特征点检测,方法对比,数条,运算时间
AB值：
0.273081
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