基于余弦相似度的点云配准算法

摘要：

提出了一种基于余弦相似度的点云配准(PCR-CS)算法,该算法主要解决点云刚性配准问题,即找到点云配准的旋转矩阵R和平移矩阵T,从而实现原始点云P到目标点云Q的配准.先对两个待配准点云进行去中心化处理,再进行点云余弦相似度的研究,将两个待配准的三维点云分别投影到XY平面上,对XY平面上的点云进行栅格化处理,统计栅格上的数据点从而形成统计矩阵SP和SQ,采用差分进化算法,以两点云余弦相似度为条件,寻求最优R,从而实现点云配准,最后,利用中心点计算T.实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有较高的配准精度,即使在点云数据伴随有噪声和数据缺失的情况下,也都能达到良好的配准效果.

关键词：机器视觉、点云、余弦相似度、差分进化算法

所属期刊栏目：57

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技重大专项;四川省科技计划;四川轻化工大学人才引进项目;人工智能四川省重点实验室开放资金项目

在线出版日期：2020-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：314-321