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基于有向包围盒的尺度点云配准算法
文献摘要：
为了提高激光点云的配准精度和效率,解决两片点云之间存在尺度变换的配准问题,提出了一种基于有向包围盒的尺度点云配准算法.首先,分别生成两片点云的空间有向包围盒,利用两个包围盒对应边的比值计算尺度因子.然后,将目标点云包围盒进行尺度放缩,再利用包围盒对应顶点的关系计算旋转矩阵.同时,引入点云的单位向量和,以单位向量和之间余弦相似度最大为准则,选择正确的旋转矩阵.最后,为了实现精确配准,将尺度因子引入点到面迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法中,利用加权最小二乘法求解变换参数.实验结果表明,在点云之间存在数据缺失、噪声干扰和尺度变换的情况下,所提算法可以实现快速精确配准,且具备良好的稳健性.
文献关键词：
机器视觉;激光点云配准;有向包围盒;尺度配准;最小二乘法
中图分类号：
作者姓名：
王玉文;李珊君;杨赟秀;舒勤
作者机构：
四川大学电气工程学院,成都 610065;西南技术物理研究所,成都 610041
文献出处：
引用格式：
[1]王玉文;李珊君;杨赟秀;舒勤-.基于有向包围盒的尺度点云配准算法)[J].激光杂志,2022(01):12-18
A类：
有向包围盒,尺度配准
B类：
配准精度,两片,尺度变换,计算尺,尺度因子,标点,放缩,顶点,旋转矩阵,单位向量,余弦相似度,点到面,迭代最近点,Iterative,Closest,Point,ICP,加权最小二乘法,解变,变换参数,数据缺失,噪声干扰,机器视觉,激光点云配准
AB值：
0.270439
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