基于SHOT特征融合的散乱工件点云配准算法

摘要：

针对随机箱体抓取过程中目标识别和定位问题,提出一种基于SHOT特征融合的点云配准方法.对结构光三维测量获取的点云进行预处理和分割,得到去除噪声点后的多个工件点云数据集;提出基于方向包围盒裁剪的方法,得到去除稀疏边缘点后的工件点云,结合均匀采样算法获取关键点集;通过改进SHOT特征描述子对关键点进行唯一性描述;采用最小方差法查找工件点云的关键点在模板点云中的对应点,根据对应关系求解初始变换矩阵;最后,使用ICP算法进行精确配准,得到工件的精确位姿信息.实验结果表明,将本文算法与基于FPFH特征配准、SHOT特征配准算法进行对比,配准精度分别提高了30.07％和37.10％,配准速度分别提高了35.64％和21.21％.

关键词：机器视觉、点云配准、SHOT描述子、方向包围盒、随机箱体抓取

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏高校优势学科建设工程项目 PAPD 资助;江苏省产学研前瞻性联合研究项目 BY2015019-38 资助;江苏省科技成果转化专项奖金项目 BA2016075 资助

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：275-279