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基于关键点特征匹配的点云配准方法
引用本文:陆军,邵红旭,王伟,范哲君,夏桂华. 基于关键点特征匹配的点云配准方法[J]. 北京理工大学学报, 2020, 40(4): 409-415. DOI: 10.15918/j.tbit1001-0645.2018.476
作者姓名:陆军  邵红旭  王伟  范哲君  夏桂华
作者单位:哈尔滨工程大学 自动化学院, 黑龙江, 哈尔滨 150001
基金项目:黑龙江省自然科学基金资助项目(F201123)
摘    要:针对ICP配准算法对点云的初始位置要求高、处理低重叠率的点云配准能力低的问题,提出了一种基于关键点特征匹配的点云配准方法.设计一种多尺度加权法向投影均值差的关键点提取算法,结合SHOT描述子对关键点进行特征描述,融合几何一致性以及RANSAC算法去除匹配过程中的误匹配点对,优化关键点之间的对应关系,通过奇异值分解计算刚体变换矩阵,完成点云粗配准,使用ICP进行精确配准.实验表明,本文提出的关键点提取算法能有效提取点云表面特征变化明显的点,使用SHOT特征对关键点进行描述,能够快速、精确地完成点云数据配准,并且对于较低重叠率的点云,也具有较好的配准效果.

关 键 词:点云配准  关键点提取  SHOT  低重叠率
收稿时间:2018-11-18

Point Cloud Registration Method Based on Key Point Extraction with Small Overlap
LU Jun,SHAO Hong-xu,WANG Wei,FAN Zhe-jun and XIA Gui-hua. Point Cloud Registration Method Based on Key Point Extraction with Small Overlap[J]. Journal of Beijing Institute of Technology(Natural Science Edition), 2020, 40(4): 409-415. DOI: 10.15918/j.tbit1001-0645.2018.476
Authors:LU Jun  SHAO Hong-xu  WANG Wei  FAN Zhe-jun  XIA Gui-hua
Affiliation:School of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China
Abstract:
Keywords:point cloud registration  key point extraction  SHOT  low overlapping rate
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