基于FPFH特征的点云配准技术
点云配准是三维物体或场景模型重建的关键技术.针对传统的ICP算法的收敛速度较慢,且在两点云集初始位置较大时易陷入局部最优解的问题,该文提出了一种改进的点云配准算法.该算法首先计算点云的FPFH特征描述子,然后对点云的特征进行匹配,实现两片点云的初始变换,使两点云集有相对较好的初始位姿.在经典ICP基础上使用k-d tree(k-Dimension tree)近邻搜索加速对应点对的查找,并利用方向向量阈值去除错误点对,实验证明该算法具有相对较好的配准精度和收敛速度,提高了配准的效率.
点云配准、ICP算法、FPFH、方向向量阈值
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TP391(计算技术、计算机技术)
2017-05-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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