基于逐点前进法的改进型点云配准方法OA北大核心CSTPCD
An improved point cloud registration method based on the point-by-point forward method
点云配准是获取三维点云模型空间姿态的关键步骤,为了进一步提高点云配准的效率和准确性,提出了一种基于逐点前进法特征点提取的改进型点云配准方法.首先,利用逐点前进法快速提取点云特征点,在保留点云模型特征的同时大幅精简点云数量.然后,通过使用法向量约束改进的KN-4PCS算法进行粗配准,以实现源点云与目标点云的初步配准.最后,使用双向Kd-tree优化的LM-ICP算法完成精配准.实验结果显示:在斯坦福大学开放点云数据配准实验中,其平均误差较SAC-I…查看全部>>
We propose an improved point cloud registration method based on point-by-point forward feature point extraction to improve the efficiency and accuracy of point cloud registration.Firstly,the point-by-point forward method was used to quickly extract the point cloud feature points,significantly reducing the number of point clouds while retaining the characteristics of the point cloud model.Then,the improved KN-4PCS al-gorithm using normal vector constraints wa…查看全部>>
李茂月;许圣博;孟令强;刘志诚
哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,黑龙江哈尔滨 150080哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,黑龙江哈尔滨 150080哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,黑龙江哈尔滨 150080哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室,黑龙江哈尔滨 150080
计算机与自动化
点云配准KN-4PCS双向Kd-treeLM-ICP
point cloud registrationKN-4PCSbidirectional Kd-treeLM-ICP
《中国光学（中英文）》 2024 (4)
875-885,11
国家自然科学基金(No.51975169)黑龙江省自然科学基金(No.LH2022E085)Supported by National Natural Science Foundation of China(No.51975169)Natural Science Foundation of Heilongjiang Province(No.LH2022E085)
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