典型文献
融合PCA的改进ICP激光点云配准算法
文献摘要：
针对迭代最近点(iterative nearest point,ICP)算法进行点云配准过程中需要输入较好的初值和收敛速度较慢的问题,提出了一种融合主成分分析(principal component analysis,PCA)的改进ICP配准算法.首先,基于PCA计算两组点云的主方向,得到两组点云的初始位姿变换;然后,利用主轴基向量的关系校正主轴方向,完成两组点云的大致配准.针对具有部分重叠区域的点云,粗配准后利用KD-tree算法搜索最近点.根据点云重叠部分,提出一种利用有效点对进行IC P迭代求解算法,利用有效点对中欧式距离较大的点对,完成精配准.通过在公开数据集Bunny和实测数据支座点云上的实验表明,改进算法能够为ICP算法提供较好初值,加速具有局部重叠度的点云配准,同时对配准精度也有较高的鲁棒性.
文献关键词：
点云配准;主成分分析;主轴校正;ICP;重叠点云;有效点对
中图分类号：
作者姓名：
王太学;江智;江德港;李柏林;郭彩玲
作者机构：
西南交通大学唐山研究生院,河北唐山063000;西南交通大学机械工程学院,成都610031;唐山学院河北省智能装备数字化设计及过程仿真重点实验室,河北唐山063000
文献出处：
引用格式：
[1]王太学;江智;江德港;李柏林;郭彩玲-.融合PCA的改进ICP激光点云配准算法)[J].遥感信息,2022(02):70-76
A类：
有效点对,主轴校正,重叠点云
B类：
ICP,激光点云配准,迭代最近点,iterative,nearest,point,行点,初值,收敛速度,较慢,principal,component,analysis,主方向,位姿变换,重叠区域,粗配准,KD,tree,据点,迭代求解,求解算法,中欧,欧式距离,公开数据集,Bunny,支座,改进算法,重叠度,配准精度
AB值：
0.343138
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