典型文献
采用主成分分析的迭代最近点算法优化与验证
文献摘要：
通过分析算法配准过程提出一种基于主成分分析(PCA)的点云配准策略,对迭代最近点(ICP)算法迭代过程加入PCA配准设计,以解决ICP算法易陷入局部最小值、配准耗时高的问题.首先,利用重心法在首次迭代开始前使参考点云与待配准点云重心重合以达到初始位姿确定;然后,在ICP算法每次进行迭代时,先对待配准点云与参考点云进行PCA,选取其中前三主成分特征向量,通过姿态变换进行对应匹配,使两点云完成初始配准后再利用欧氏距离寻找最近点,完成后续配准过程.选取了经典ICP算法及3种初始位姿确定方法、文献主流算法与提出的迭代PCA算法及3种初始位姿确定方法进行对比分析,结果表明,在前述两种方法都无法配准的情况下,提出算法不仅成功避免算法陷入局部最小,而且获得了较优的速度与精度,迭代次数为10次,耗时19.427939 s,配准误差为2.1932,综合提高了配准性能.
文献关键词：
成像系统;迭代最近点算法;主成分分析;点云配准;时间飞行相机;局部最小
中图分类号：
作者姓名：
石峰源;张春明;姜丽辉;周琦;潘迪
作者机构：
上海航天控制技术研究所,上海201109;上海市空间智能控制技术重点实验室,上海201109;上海航天技术研究院,上海201109
文献出处：
引用格式：
[1]石峰源;张春明;姜丽辉;周琦;潘迪-.采用主成分分析的迭代最近点算法优化与验证)[J].激光与光电子学进展,2022(22):181-189
A类：
时间飞行相机
B类：
迭代最近点算法,算法优化,点云配准,ICP,局部最小值,重心法,参考点,准点,云重心,心重,位姿,代时,成分特征,特征向量,姿态变换,两点,欧氏距离,确定方法,流算法,前述,迭代次数,成像系统
AB值：
0.249167
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