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基于相对几何不变性的点云粗配准算法研究
文献摘要：
针对目前点云在大数据量下的自动配准算法计算效率低下,粗配准初值匹配稳定性差,参数难以设置等问题,提出一种基于匹配对间相对几何不变性特点的快速粗配准算法.通过点云邻域特征值筛选一定量的关键点,利用快速点特征直方图(fast point feature histogram,FPFH)描述子初步获取最邻近匹配对;通过点云特征的对称候选寻点策略及两组正确匹配对在源点云与目标点云对应边的2-范数比例不变的特性获取精确的匹配对;利用奇异值分解算法(singular value decomposition,SVD)求解配准目标函数.实验表明,算法策略合理可靠,参数设置相对简易,具有显著的效率及稳定性优势,能够为后续精配准提供稳定精确的初始参数.
文献关键词：
点云粗配准;快速点特征直方图(FPFH);采样一致性初始配准算法(SAC-IA);相对几何不变性
中图分类号：
作者姓名：
陈亚超;樊彦国;樊博文;禹定峰
作者机构：
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,山东 青岛 266580;哈尔滨工程大学 水声工程学院,哈尔滨 150001;齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省科学院海洋仪器仪表研究所,山东 青岛 266061
文献出处：
引用格式：
[1]陈亚超;樊彦国;樊博文;禹定峰-.基于相对几何不变性的点云粗配准算法研究)[J].计算机工程与应用,2022(24):233-238
A类：
相对几何不变性
B类：
点云粗配准,算法研究,大数据量,自动配准,算法计算,计算效率,初值,邻域特征,一定量,快速点特征直方图,fast,point,feature,histogram,FPFH,描述子,点云特征,源点,标点,范数,奇异值分解算法,singular,value,decomposition,SVD,算法策略,参数设置,采样一致性初始配准,SAC,IA
AB值：
0.352508
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