基于佳点集人工鱼群的点云配准算法 |
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引用本文: | 李书群,陈钰,杨雨婷,余敏,朱勇超,屈小川.基于佳点集人工鱼群的点云配准算法[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2023(9):1203-1209. |
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作者姓名: | 李书群 陈钰 杨雨婷 余敏 朱勇超 屈小川 |
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作者单位: | 1. 合肥学院城市建设与交通学院;2. 合肥工业大学土木与水利工程学院;3. 合肥工业大学管理学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(42171141);;安徽省自然科学基金资助项目(2108085QD176); |
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摘 要: | 针对点云配准迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法对点云的初始位置姿态有较高的要求且易陷入局部最优的问题,文章提出一种基于佳点集人工鱼群的点云配准算法。首先采用佳点集方法对人工鱼群初始化,解决人工鱼群因初始种群分布不均而陷入局部最优的问题,并通过下采样与三维尺度不变特征变换(3D scale invariant feature transform, 3D SIFT)特征点提取简化点云;然后采用快速点特征直方图(fast point feature histogram, FPFH)特征描述解求点云间的对应点对并剔除错误对应点对,通过佳点集人工鱼群算法寻优刚性变换的6个参数完成粗配准;最后使用ICP算法完成精配准。实验选取斯坦福大学提供的Bunny、Dragon和Happy Buddha 3组测试数据集进行配准;结果表明,该文算法收敛速度快,能为ICP算法提供良好的初始位姿避免其陷入局部最优。
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关 键 词: | 点云配准 人工鱼群算法 佳点集 迭代最近点(ICP)算法 |
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