一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法
Point cloud registration method based on key point optimization after downsampling
江南大学 物联网工程学院 轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
摘要
针对工件点云数据多而导致点云配准耗时长的问题，提出一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法。计算点云若干体素的重心，利用kd-tree快速遍历重心的邻近点来代替该体素；提出自适应的点云平均距离计算方法，对降采样后的点云提取ISS3D关键点，并采用基于球邻域的边界点判断方法对其优化；对优化后的关键点进行FPFH特征描述，利用SAC-IA求解近似变换阵，使用ICP算法精配准而解得工件的精确位姿信息。实验结果表明，相较于其他四种配准算法，配准精度分别提高了96.9%、98.1%、93.3%和3.5%，配准速度分别提高了77.2%、77.7%、76.9%和85.4%，表明了该方法的有效性。
基金项目
江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015019-38)
江苏省科技成果转化专项资金项目(BA2016075)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.01.0021
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 904-907
文章编号: 1001-3695(2021)03-051-0904-04
发布历史
[2021-03-05] 印刷出版
引用本文
陶四杰, 白瑞林. 一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (3): 904-907. (Tao Sijie, Bai Ruilin. Point cloud registration method based on key point optimization after downsampling [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (3): 904-907. )
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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