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基于曲率信息的人工蜂群点云配准算法

Point cloud registration based on artificial bee colony algorithm and curvature information
付鲲1
陈雷1,2
1. 天津大学 电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
2. 天津商业大学 信息工程学院, 天津 300134

摘要

针对仅使用群智能优化算法及点云空间信息进行点云配准时,优化过程寻找两片点云对应点耗时较长,收敛速度较慢的缺点,提出一种基于曲率信息的人工蜂群点云配准算法。算法根据曲率信息提取特征点,通过改进人工蜂群算法优化目标函数得到可以使两片点云重合的最佳变换矩阵。在种群优化过程中根据曲率信息约束对应点寻找范围,缩小参与计算点云的规模。对比实验表明,与仅采用随机选点方法和使用点云空间坐标信息的配准算法等相比,所提出算法可以在不降低配准精度的同时,有效加快配准收敛速度,显著缩短点云配准所用时间。

基金项目

国家自然科学基金重点资助项目(61535008)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0732
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 999-1003,1024
文章编号: 1001-3695(2020)04-009-0999-05

发布历史

[2020-04-05] 印刷出版

引用本文

付鲲, 陈雷. 基于曲率信息的人工蜂群点云配准算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 999-1003,1024. (Fu Kun, Chen Lei. Point cloud registration based on artificial bee colony algorithm and curvature information [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 999-1003,1024. )

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

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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