【摘 要】
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提出了一种分层块状全局搜索到临近点局部搜索的改进迭代最近点(ICP)算法,用于进一步提高ICP算法的配准速度并消除点云缺失对点云配准的影响.该配准方法在粗略配准之后,以点
【机 构】
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北京航空航天大学精密光机电一体化技术教育部重点实验室
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提出了一种分层块状全局搜索到临近点局部搜索的改进迭代最近点(ICP)算法,用于进一步提高ICP算法的配准速度并消除点云缺失对点云配准的影响.该配准方法在粗略配准之后,以点云块为分层单元对模型点集进行选取,并对选取的少量模型点进行全局搜索获取其对应最近点;然后,以这些模型点对应的最近点作为搜索中心,在场景点集中进行局部搜索,获取这些模型点的大量临近点的对应最近点；最后,剔除错误对应最近点对,并求取坐标变换.与基于KD-Tree的ICP算法和基于LS+ HS(Logarithmic Search Combined with Hierarchical Model Point Selection)的ICP算法相比,该配准算法对Happy bunny扫描数据的配准速度分别提高了78％和24％；对Dragon扫描数据的配准速度分别提高了73％和30％.这些结果表明该算法可以快速、精确地实现三维点云间的配准.
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