基于改进SAC-IA算法的激光点云粗配准

论文摘要

针对传统采样一致性初始配准（SAC-IA）算法存在收敛速度慢与精度不高等问题,提出一种改进SAC-IA算法。该算法利用扫描角限定方法对特征点选取进行几何约束;配准后两站点云特征点的FPFH直方图差值、欧氏距离差值和几何斜率差值同时作为误差修正标准;当变换矩阵满足精配准初始角度和平移要求时才输出该矩阵。通过实验仿真:该算法有效解决样点共线和局部的问题,有效缩短了算法时间,效率提高1倍以上;提供给精配准初始角度精度在10-2量级,平移量精度提高3个数量级。

论文目录

• 1 SAC-IA算法概述
• 2 改进的SAC-IA算法
•   2.1 传统SAC-IA算法存在的问题
•   2.2 改进的特征点选取
•   2.3 基于改进SAC-IA的误差评定
• 3 仿真验证和分析
•   3.1 仿真环境设置
•   3.2 仿真结果及分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张晗,康国华,张琪,张文豪,徐伟证

关键词: 点云粗配准,算法,几何约束,误差修正,激光点云

来源: 航天控制 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 物理学,航空航天科学与工程,无线电电子学

单位: 南京航空航天大学航天学院微小卫星研究中心

分类号: V467;TN249

DOI: 10.16804/j.cnki.issn1006-3242.2019.05.011

页码: 67-74

总页数: 8

文件大小: 789K

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