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基于几何一致性加权的二部图点云配准方法
文献摘要：
针对迭代最近点(ICP)算法存在配准时间长、收敛易陷入局部最优、初始位姿较差而导致错误匹配等问题,提出一种基于几何一致性加权的二部图配准算法.首先,计算点云内部形状描述子(ISS)特征点及其3DSC特征与快速点直方图(FPFH)特征;然后,利用FPFH特征获取初始候选对应点对,并利用几何一致性确定高置信度基准点对,同时计算任意点对的几何一致性系数;接着,将对应匹配任务定义为一个代价函数用以模拟几何一致性加权的特征点对的全局相似性;最后,通过Kuhn-Munkres(KM)算法优化代价函数获取全局最优对应关系并利用奇异值分解(SVD)完成点云的粗配准.实验结果表明,相较传统粗配准方法,本文算法能在精度相似的情况下,节省20％的运行时间.
文献关键词：
机器视觉;点云配准;特征提取;几何一致性;二部图匹配
中图分类号：
作者姓名：
夏坎强
作者机构：
上海理工大学机械工程学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]夏坎强-.基于几何一致性加权的二部图点云配准方法)[J].计算机时代,2022(11):50-54
A类：
二部图匹配
B类：
几何一致性,点云配准,配准方法,迭代最近点,ICP,准时,局部最优,位姿,误匹配,形状描述子,ISS,特征点,3DSC,直方图,FPFH,选对,对应点,置信度,基准点,时计,任意点,代价函数,全局相似性,Kuhn,Munkres,KM,算法优化,全局最优,奇异值分解,SVD,粗配准,运行时间,机器视觉
AB值：
0.392817
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