基于法向量投票的点云配准方法
Point cloud registration method based on normal vector voting
江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214122
摘要
针对多平面结构的物体，传统的点特征点云配准方法存在鲁棒性差、易收敛到局部最优解等问题，提出了一种基于法向量投票的点云配准方法。用平面特征代替点特征作为配准基元，建立基于平面的坐标转换模型。首先构建kd-tree，计算各点的法向量，并将法向量转换到霍夫空间进行投票，提取平面特征；然后将单位四元数作为特征描述算子，以同名平面特征作为约束条件，根据最小二乘平差原则，求解点云之间的位姿变换关系。实验结果表明：相较于其他两种方法，提出方法对初始位置没有依赖性，在配准过程中可以有效避免局部最小陷阱，并且配准精度得到了提高。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0236
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 637-640
文章编号: 1001-3695(2022)02-056-0637-04
发布历史
[2021-08-31] 优先出版
[2022-02-05] 印刷出版
引用本文
周颖, 林意. 基于法向量投票的点云配准方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (2): 637-640. (Zhou Ying, Lin Yi. Point cloud registration method based on normal vector voting [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (2): 637-640. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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