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针对传统点云配准算法收敛区间窄、鲁棒性差的难题,提出了一种基于核密度估计的点云配准算法。构建了一种能够实现Kullback-Liebler测度与欧氏测度之间平滑过渡的核密度分布相似性测度,推导了该测度在刚体约束下的解析表达式;通过对比实验分析了测度函数在大尺度参数下平滑但存在极值偏移,在小尺度参数下全局极值位置精确但存在局部极值的性能特点;提出采用尺度参数可变的BFGS拟牛顿算法进行点云配准参数的寻优求解。实验结果表明,该算法实现了点云数据的配准,拓展了算法收敛区间,同时提高了算法在白噪声干扰下的鲁棒性。