【摘 要】
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针对含有噪声和外点的三维点云刚体配准问题,由于迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法的配准精度较低,为此,该文提出了一种基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,西安交通大学人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61971343);陕西省重点研发计划资助项目(2020KW-010);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2020JM-012)
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针对含有噪声和外点的三维点云刚体配准问题,由于迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法的配准精度较低,为此,该文提出了一种基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法。考虑到伪Huber损失函数对噪声和外点不敏感、鲁棒性强,首先,建立了基于伪Huber损失函数的三维点云刚体配准模型。其次,利用RGB-D点云数据中颜色信息辅助建立点云对应关系,以提高改进ICP算法中对应点匹配的准确性。最后,结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和Lev
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